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典型黄土地貌的数字指标体系构建与模式识别

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 选题背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 典型黄土地貌的研究进展第11页
        1.2.2 数字地形分析的研究进展第11-12页
        1.2.3 模式识别的研究进展第12-13页
    1.3 研究目的和内容第13-14页
        1.3.1 研究目的第13页
        1.3.2 研究内容第13-14页
    1.4 研究方法与思路第14-18页
        1.4.1 研究方法第14-15页
        1.4.2 技术路线第15-17页
        1.4.3 章节安排第17-18页
第二章 研究区概况与数据源第18-26页
    2.1 山西高原概况第18-19页
        2.1.1 地理位置及分布第18-19页
        2.1.2 典型地貌特征第19页
    2.2 数据源第19-26页
        2.2.1 地貌数据第20-21页
        2.2.2 ICESat/GLA14数据第21-23页
        2.2.3 ASTER GDEM V2数据第23-26页
第三章 数据预处理第26-42页
    3.1 研究区内ICESat/GLA14数据分析第26-37页
        3.1.1 ICESat/GLA14数据处理第26-30页
        3.1.2 ICESat/GLA14 v33和v34对比分析第30-37页
    3.2 研究区内ASTER GDEM V2数据垂直精度分析第37-40页
    3.3 本章小结第40-42页
第四章 典型地貌的指标分析第42-62页
    4.1 因子选取原则第42-43页
    4.2 因子提取分析第43-51页
        4.2.1 几何指标分析第43页
        4.2.2 地形指标分析第43-51页
    4.3 相关性分析第51-60页
    4.4 本章小结第60-62页
第五章 基于模式识别的定量分析第62-70页
    5.1 模板匹配法原理第62-65页
    5.2 典型地貌的定量分析第65-68页
    5.3 本章小结第68-70页
第六章 结语第70-74页
    6.1 结论第70-71页
    6.2 展望第71-74页
参考文献第74-80页
附表第80-98页
致谢第98-100页
硕士期间参与项目及发表论文情况第100页

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