基于SOM神经网络和空间统计学的土地利用景观格局研究
摘要 | 第1-3页 |
Abstract | 第3-4页 |
中文文摘 | 第4-9页 |
第1章 绪论 | 第9-16页 |
·研究背景及意义 | 第9-10页 |
·国内外相关领域研究进展 | 第10-13页 |
·国外研究进展 | 第10-11页 |
·国内研究进展 | 第11-12页 |
·景观格局分析方法研究进展 | 第12-13页 |
·研究区概况 | 第13-15页 |
·自然地理概况 | 第13-14页 |
·社会经济概况 | 第14-15页 |
·研究内容 | 第15-16页 |
第2章 研究理论方法与技术路线 | 第16-29页 |
·空间统计学理论概述 | 第16-24页 |
·空间统计学概况 | 第16页 |
·空间统计学的理论 | 第16-22页 |
·区域化变量理论 | 第16-18页 |
·变异函数理论 | 第18-21页 |
·空间统计分析主要统计变量 | 第21-22页 |
·变异函数拟合模型 | 第22页 |
·空间插值理论 | 第22-24页 |
·克里金插值理论概况 | 第22-24页 |
·克里金内插基本理论 | 第24页 |
·人工神经网络原理 | 第24-28页 |
·神经元结构模型 | 第25-26页 |
·神经网络模型 | 第26-27页 |
·神经网络的学习 | 第27-28页 |
·研究技术路线 | 第28-29页 |
第3章 遥感信息处理及数据库的建立 | 第29-43页 |
·ASTER多光谱遥感数据源特点 | 第29-30页 |
·研究区遥感影像光谱信息统计分析 | 第30-32页 |
·多波段光谱一般特征参数统计 | 第30-31页 |
·各波段的直方图分析 | 第31-32页 |
·各波段的相关性分析 | 第32页 |
·图像预处理 | 第32-37页 |
·遥感影像的几何校正 | 第33-37页 |
·几何精校正步骤 | 第33-34页 |
·确定几何校正模式 | 第34-35页 |
·控制点的选择 | 第35-36页 |
·图像重采样 | 第36-37页 |
·影像的投影转换 | 第37页 |
·图像镶嵌与提取 | 第37页 |
·遥感图像信息增强 | 第37-39页 |
·土地利用分类体系的建立 | 第39-43页 |
·研究区分类体类的建立 | 第39页 |
·判读标志的建立 | 第39-40页 |
·遥感影像判读及数据库建立 | 第40-43页 |
第4章 基于SOM神经网络的土地利用景观变化研究 | 第43-57页 |
·SOM神经网络原理与算法 | 第43-46页 |
·SOM模型 | 第43-44页 |
·SOM网络的学习过程 | 第44页 |
·SOM网络算法步骤 | 第44-46页 |
·基于 SOM网络的土地利用景观变化研究 | 第46-48页 |
·数据处理 | 第46-47页 |
·SOM网络模型的构建 | 第47-48页 |
·网络结构的设计 | 第47页 |
·网络输入矢量 | 第47页 |
·网络参数设置 | 第47-48页 |
·结果分析 | 第48-56页 |
·聚类结果 | 第48-53页 |
·土地利用变化模式分析 | 第53-56页 |
·变化模式分析 | 第53-54页 |
·各类用地的变化状况 | 第54页 |
·土地利用变化模式的空间分布 | 第54-56页 |
·小结 | 第56-57页 |
第5章 土地利用景观格局空间尺度研究 | 第57-72页 |
·数据源与方法 | 第57页 |
·指数的选择 | 第57-58页 |
·土地利用景观指数的探索性空间数据分析 | 第58-61页 |
·概括性统计分析 | 第58-59页 |
·全局空间自相关(Moran指数)分析 | 第59-61页 |
·不同尺度下景观多样性和斑块密度的空间格局分析 | 第61-65页 |
·景观多样性的空间格局分析 | 第61-63页 |
·景观块斑块密度的空间格局分析 | 第63-65页 |
·不同尺度下景观多样性和斑块密度的空间异质性分析 | 第65-71页 |
·景观多样性空间异质性分析 | 第65-68页 |
·多样性指数的空间结构分析 | 第66-67页 |
·多样性指数的异向性分析 | 第67-68页 |
·斑块密度空间异质性分析 | 第68-71页 |
·斑块密度的空间结构分析 | 第69-70页 |
·斑块密度的异向性分析 | 第70-71页 |
·小结 | 第71-72页 |
第6章 结论 | 第72-74页 |
·结论 | 第72页 |
·不足与展望 | 第72-74页 |
参考文献 | 第74-79页 |
攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第79-80页 |
致谢 | 第80-81页 |
个人简历 | 第81-82页 |