| 中文摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 中文文摘 | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 土地利用/覆盖变化(LUCC)的研究现状及进展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 土地利用/覆被变化模型的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 闽西地区水土保持研究进展 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容、方法及技术路线 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.3.3 研究技术路线图 | 第16-18页 |
| 第二章 研究区概况及数据处理 | 第18-26页 |
| 2.1 研究区概况 | 第18-20页 |
| 2.1.1 自然地理环境 | 第19页 |
| 2.1.2 社会经济状况 | 第19-20页 |
| 2.2 数据收集与处理 | 第20-26页 |
| 2.2.1 数据源介绍 | 第20-23页 |
| 2.2.2 卫星遥感数据的预处理 | 第23-26页 |
| 第三章 土地利用动态变化建模及预测 | 第26-48页 |
| 3.1 土地利用/覆盖专题信息提取 | 第26-35页 |
| 3.1.1 BP人工神经网络概述 | 第26-27页 |
| 3.1.2 基于BP神经网络在遥感影像分类中的实现 | 第27-31页 |
| 3.1.3 最大似然法分类 | 第31-32页 |
| 3.1.4 结果与分析 | 第32-35页 |
| 3.2 ANN-CA土地利用动态建模 | 第35-45页 |
| 3.2.1 元胞自动机简介 | 第35-37页 |
| 3.2.2 基于ANN-CA土地利用动态建模 | 第37-45页 |
| 3.3 利用ANN-CA模型进行预测 | 第45-48页 |
| 第四章 水土流失现状分析及预测 | 第48-68页 |
| 4.1 水土流失模型(USLE模型) | 第48-49页 |
| 4.2 模型参数的计算 | 第49-57页 |
| 4.2.1 降雨侵蚀力因子R | 第49-50页 |
| 4.2.2 土壤可蚀性因子K的估算 | 第50-52页 |
| 4.2.3 坡度坡长因子LS的获取 | 第52-53页 |
| 4.2.4 植被覆盖与管理因子C的获取 | 第53-56页 |
| 4.2.5 水土保持措施因子P的确定 | 第56-57页 |
| 4.3 年土壤侵蚀量A估算 | 第57-63页 |
| 4.3.1 土壤侵蚀强度分级 | 第58-61页 |
| 4.3.2 动态因子对土壤侵蚀的影响 | 第61-63页 |
| 4.4 2018年年土壤侵蚀量A的预测 | 第63-68页 |
| 第五章 总结与讨论 | 第68-72页 |
| 5.1 主要结论 | 第68-69页 |
| 5.2 论文创新点 | 第69-70页 |
| 5.3 研究展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 个人简历 | 第82-86页 |