基于RS和GIS城市扩展动态研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-21页 |
| ·研究背景和意义 | 第14-16页 |
| ·城市遥感技术发展 | 第16-17页 |
| ·城市扩展动态监测的遥感研究 | 第17-19页 |
| ·本文主要内容 | 第19-21页 |
| 第2章 研究区概况和数据准备 | 第21-28页 |
| ·嘉定区自然、人文、经济概况 | 第21-23页 |
| ·自然地理状况 | 第21页 |
| ·人文地理与交通状况 | 第21-22页 |
| ·经济概况 | 第22-23页 |
| ·嘉定区土地利用现状概要 | 第23-24页 |
| ·数据准备 | 第24-27页 |
| ·遥感数据 | 第25-26页 |
| ·专题数据 | 第26页 |
| ·经济、人口等统计数据 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于神经网络及遗传算法优化的遥感影像分类 | 第28-45页 |
| ·常规分类方法 | 第28-30页 |
| ·非监督分类法 | 第28-29页 |
| ·监督分类法 | 第29-30页 |
| ·纹理信息在分类中的应用 | 第30页 |
| ·专家系统分类法 | 第30-31页 |
| ·模糊聚类方法 | 第31-32页 |
| ·神经网络分类方法 | 第32-37页 |
| ·人工神经网络 | 第32-33页 |
| ·BP神经网络 | 第33页 |
| ·BP神经网络的训练 | 第33-35页 |
| ·BP网络的遥感影像分类 | 第35-36页 |
| ·BP网络训练的收敛性问题 | 第36-37页 |
| ·遗传算法优化神经网络的分类方法 | 第37-44页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第37-38页 |
| ·遗传算法优化BP神经网络结构和神经元阈值 | 第38-44页 |
| ·遗传算法的编码实现 | 第38-39页 |
| ·适应度函数f(x)的确定 | 第39页 |
| ·进化种群的初始化 | 第39页 |
| ·遗传进化 | 第39-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 嘉定区遥感影像分类和土地利用变化分析 | 第45-67页 |
| ·遥感影像分类试验 | 第45-53页 |
| ·试验数据选取与分类 | 第46-48页 |
| ·精度评价分析 | 第48-53页 |
| ·研究区遥感影像分类 | 第53-58页 |
| ·土地利用变化分析 | 第58-65页 |
| ·变化检测方法 | 第58-62页 |
| ·土地利用动态变化模型 | 第62-63页 |
| ·土地利用变化结果分析 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第5章 嘉定区城市扩展动态分析 | 第67-88页 |
| ·城镇用地提取 | 第67-70页 |
| ·归一化裸露指数法(NDBI) | 第68-69页 |
| ·城镇用地图斑的提取 | 第69-70页 |
| ·嘉定区城市扩展分析 | 第70-80页 |
| ·嘉定区城镇用地扩展数量变化分析 | 第71-73页 |
| ·嘉定区城镇用地空间分布及扩展变化规律 | 第73-80页 |
| ·嘉定区城市扩展驱动力因素 | 第80-87页 |
| ·经济发展 | 第80-85页 |
| ·人口因素 | 第85-86页 |
| ·规划与政策 | 第86-87页 |
| ·其它因素 | 第87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第6章 总结 | 第88-92页 |
| ·结论 | 第88-90页 |
| ·启示与展望 | 第90-92页 |
| 致谢 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-99页 |
| 个人简历 攻读学位期间发表的学术论文参与科研项目 | 第99页 |
