基于ANN-CA模型的珲春市土地利用格局模拟研究
| 中文摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究目的、意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外研究进展 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究进展 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第15-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第16-17页 |
| 1.3.3 技术资料来源 | 第17-19页 |
| 第2章 研究区土地利用状况分析 | 第19-27页 |
| 2.1 研究区概况 | 第19-22页 |
| 2.1.1 研究区自然条件 | 第19-20页 |
| 2.1.2 研究区经济概况 | 第20-22页 |
| 2.2 土地利用现状分析 | 第22-24页 |
| 2.2.1 空间自相关模型 | 第22页 |
| 2.2.2 空间自相关性分析 | 第22-24页 |
| 2.3 地类转移变化分析 | 第24-25页 |
| 2.3.1 转移矩阵理论 | 第24页 |
| 2.3.2 土地利用转移矩阵分析 | 第24-25页 |
| 2.4 土地利用空间变化分析 | 第25-27页 |
| 2.4.1 空间重心迁移模型 | 第25-26页 |
| 2.4.2 空间重心迁移分析 | 第26-27页 |
| 第3章 珲春市土地利用变化与驱动因子的关系分析 | 第27-34页 |
| 3.1 典范对应分析（CCA） | 第27-28页 |
| 3.2 CCA排序 | 第28-31页 |
| 3.2.1 驱动因子选取与处理 | 第28-29页 |
| 3.2.2 构建CCA分析矩阵 | 第29-31页 |
| 3.3 结果与分析 | 第31-34页 |
| 3.3.1 驱动因子相关性检验 | 第31页 |
| 3.3.2 土地利用变化类型与驱动因子关系分析 | 第31-34页 |
| 第4章 土地利用格局模拟与分析 | 第34-46页 |
| 4.1 ANN-CA模型构建原理 | 第34-38页 |
| 4.1.1 CA模型 | 第34-36页 |
| 4.1.2 ANN模型 | 第36-37页 |
| 4.1.3 ANN-CA模型构建 | 第37-38页 |
| 4.2 神经网络训练与模型校正 | 第38-40页 |
| 4.2.1 神经网络训练 | 第38-39页 |
| 4.2.2 模型校正 | 第39-40页 |
| 4.3 模型精度验证 | 第40-43页 |
| 4.4 研究区2020年土地利用预测与结果分析 | 第43-46页 |
| 第5章 结论与不足 | 第46-49页 |
| 5.1 结论 | 第46-47页 |
| 5.2 不足 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
