基于RS和GIS的北京市浅山区环境评价及功能分区研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-17页 |
| ·选题依据和研究意义 | 第9-10页 |
| ·选题依据 | 第9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·环境评价国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·浅山区国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·存在问题 | 第13页 |
| ·研究内容及其技术路线 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·技术路线 | 第14-15页 |
| ·论文组织和结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 纹理分析及BP神经网络介绍 | 第17-23页 |
| ·纹理及相关理论基础 | 第17-20页 |
| ·纹理及相关理论基础 | 第17页 |
| ·纹理特征提取方法 | 第17-20页 |
| ·灰度共生矩阵法 | 第17-18页 |
| ·灰度共生矩阵特征量 | 第18-20页 |
| ·BP神经网络介绍 | 第20-23页 |
| 第3章 研究区概况及数据获取与处理 | 第23-27页 |
| ·研究区概况 | 第23页 |
| ·遥感影像的获取与处理 | 第23-26页 |
| ·波段选择 | 第25页 |
| ·图像融合 | 第25-26页 |
| ·几何校正 | 第26页 |
| ·图像镶嵌与裁剪 | 第26页 |
| ·其他辅助数据 | 第26-27页 |
| 第4章 浅山区土地利用信息的提取 | 第27-37页 |
| ·浅山区土地利用的研究意义 | 第27页 |
| ·分类系统及解译标志的建立 | 第27-28页 |
| ·土地利用分类光谱特征分析 | 第28-29页 |
| ·决策树分类 | 第29-33页 |
| ·构造新波段变量 | 第29-30页 |
| ·决策树分类 | 第30-31页 |
| ·分类后处理 | 第31-32页 |
| ·结果与分析 | 第32-33页 |
| ·监督分类 | 第33-34页 |
| ·分类精度评价及方法对比 | 第34-37页 |
| ·分类精度评价指标 | 第34-35页 |
| ·分类精度评价 | 第35-37页 |
| 第5章 基于RS和GIS的生态环境评价 | 第37-50页 |
| ·生态环境评价方法的选择 | 第37-38页 |
| ·层次分析法 | 第37页 |
| ·模糊综合评价法 | 第37页 |
| ·人工神经网络评价法 | 第37页 |
| ·物元分析法 | 第37页 |
| ·主成分分析法 | 第37-38页 |
| ·评价指标的选取与赋值 | 第38-47页 |
| ·评价指标的提取 | 第38-45页 |
| ·植被覆盖度因子 | 第38-40页 |
| ·水体密度因子 | 第40-41页 |
| ·土地退化因子 | 第41-43页 |
| ·人类活动因子 | 第43-44页 |
| ·坡度因子 | 第44-45页 |
| ·评价指标的赋值 | 第45-47页 |
| ·基于BP神经网络的环境评价及结果 | 第47-50页 |
| ·BP神经网络训练分类 | 第47页 |
| ·评价结果与分析 | 第47-50页 |
| 第6章 浅山区功能分区研究 | 第50-57页 |
| ·浅山区功能分区的原则 | 第50页 |
| ·结果与分析 | 第50-57页 |
| 第7章 结论和讨论 | 第57-59页 |
| ·主要结论 | 第57-58页 |
| ·讨论 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 附录 | 第62页 |
