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基于RS和GIS的土地利用变化研究--以西安地区为例

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
1 绪论第10-20页
   ·研究背景和意义第10-12页
   ·国外研究现状第12-13页
   ·国内研究现状第13-15页
   ·研究内容第15-16页
   ·创新点第16页
   ·技术路线第16-17页
   ·论文综述第17-18页
   ·小结第18-20页
2 土地利用变化预测的技术方法第20-30页
   ·技术方法第20-22页
     ·模型技术方法简介第20-21页
     ·模型研究方法第21-22页
   ·遥感系统(RS)第22-23页
   ·地理信息系统(GIS)第23-26页
     ·地理信息系统功能第23-24页
     ·空间数据结构第24-26页
   ·应用软件第26-28页
     ·ENVI第26-27页
     ·ArcGIS第27页
     ·IDRISI第27-28页
     ·Excel第28页
     ·MicroStation第28页
   ·小结第28-30页
3 空间数据处理方法第30-46页
   ·遥感影像数据预处理方法第30-37页
   ·信息提取方法第37-44页
     ·监督分类第37-39页
     ·流程化分类第39-40页
     ·面向对象分类第40-43页
     ·分类精度评价第43-44页
   ·预测分析第44-45页
     ·马尔科夫模型(Markov Model)第44-45页
     ·LCM模型(Land Change Model)第45页
   ·小结第45-46页
4 研究实例第46-82页
   ·研究区概况第46-48页
     ·地理位置第46页
     ·历史沿革第46-47页
     ·气候条件第47页
     ·自然资源第47-48页
   ·数据预处理第48-55页
     ·数据资源第48-49页
     ·几何校正第49-51页
     ·波段选择第51-54页
     ·波段组合第54-55页
   ·信息提取第55-67页
     ·土地利用分类系统第55-57页
     ·植被抑制第57页
     ·分类模板第57-59页
     ·遥感分类第59-67页
   ·精度分析第67-68页
     ·总体分类精度第67页
     ·Kappa系数第67-68页
   ·结果分析第68-76页
     ·面积统计信息第70-72页
     ·土地利用空间转移矩阵第72-73页
     ·土地利用地类转化统计第73-76页
   ·预测分析第76-79页
     ·预测结果第77-78页
     ·精度分析第78页
     ·对比分析第78-79页
   ·预测分析第79-80页
   ·小结第80-82页
5 结论第82-84页
   ·土地利用变化情况第82页
   ·对策研究第82-83页
   ·建议第83页
   ·小结第83-84页
致谢第84-86页
参考文献第86-90页
图表附录第90-94页
 附录A第90-92页
 附录B第92-94页
研究生期间研究成果第94页

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