广西都安喀斯特土地系统演化机理及趋势模拟研究

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随着国民经济的快速发展、人口剧增和城镇化进程的不断加快,土地利用活动越来越频繁,土地系统演化亦越来越激烈。水土流失、土地退化、生态环境恶化、以及耕地总量日益锐减、自然灾害频发等都给人类敲响了警钟。都安地处典型的喀斯特地区,生态系统的严重退化,特别是土地石漠化面积的迅速扩展,制约了当地经济的发展,威胁到人们的生存环境。虽然近些年采取了一系列的措施进行石漠化治理,但都安的人口—土地—环境问题依然突出。为了系统掌握都安土地利用变化规律,并了解未来的发展趋势,本文分析了其演化机理,并进行趋势模拟,主要研究成果有:(1)利用1988年、1999年和2005年的遥感影像,通过解译获得都安的土地利用信息。(2)选取了变化幅度、变化贡献率、变化强度和利用动态度4个指标,通过定量计算得出1988-1999-2005年土地利用结构变化指数表,进而定性分析都安的土地利用数量结构变化规律。(3)利用景观格局指数分析都安土地利用空间格局的变化。(4)在演化机理分析的基础上,利用BP-ANN-CA模型对演化趋势进行模拟,得出2015年的土地利用状况。(5)将模拟得到的2015年土地利用状况与1988年、1999年和2005年的土地利用状况进行比较,提出相应的对策建议。
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
        1.1.1 研究背景第10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 研究综述第11-13页
        1.2.1 喀斯特 LUCC第11-12页
        1.2.2 土地系统演化第12页
        1.2.3 土地利用模拟第12-13页
        1.2.4 研究述评第13页
    1.3 研究内容和方法第13-14页
        1.3.1 研究内容第13-14页
        1.3.2 研究方法第14页
    1.4 技术路线与创新之处第14-16页
        1.4.1 技术路线第14-15页
        1.4.2 研究创新之处第15-16页
第二章 理论与方法第16-32页
    2.1 复杂性科学与喀斯特土地系统第16-19页
        2.1.1 复杂性科学概述第16页
        2.1.2 喀斯特土地系统及其复杂性第16-17页
        2.1.3 复杂性科学在喀斯特土地系统研究中的应用第17-19页
    2.2 元胞自动机(CA)模型的基本原理第19-22页
        2.2.1 元胞自动机的产生第19-20页
        2.2.2 元胞自动机的组成第20-21页
        2.2.3 CA 与 GIS 的集成第21-22页
        2.2.4 喀斯特土地系统演变 CA 模型的转换规则第22页
    2.3 BP 人工神经网络算法第22-27页
        2.3.1 M-P 人工神经元模型第23-24页
        2.3.2 神经网络分类第24-25页
        2.3.3 BP 神经网络原理第25-27页
    2.4 BP-ANN-CA 模型第27-32页
        2.4.1 BP-ANN-CA 模型模拟原理第27-28页
        2.4.2 BP-ANN-CA 模型模拟过程第28-32页
第三章 研究区域概况及数据处理第32-38页
    3.1 研究区域概况第32-35页
        3.1.1 社会经济状况第32-33页
        3.1.2 自然条件概况第33-35页
    3.2 都安喀斯特土地利用分析第35-38页
        3.2.1 土地利用分类第35-36页
        3.2.2 主要数据源及数据处理第36-38页
第四章 都安土地系统演化机理分析第38-47页
    4.1 土地系统演化机理的分析方法第38-39页
    4.2 都安喀斯特土地利用变化总趋势第39-42页
    4.3 都安土地系统演化分析第42-46页
        4.3.1 土地利用数量结构变化程度分析第42-43页
        4.3.2 土地利用空间格局变化分析第43-46页
    4.4 小结第46-47页
第五章 都安土地系统演化趋势模拟研究第47-57页
    5.1 土地利用趋势模拟过程第47-54页
        5.1.1 BP–ANN 模型构建第47-48页
        5.1.2 BP-ANN–CA 模型结构定义第48-49页
        5.1.3 BP-ANN 模型训练第49-50页
        5.1.4 CA 模型校正第50-52页
        5.1.5 预测模块第52-54页
    5.2 模拟结果分析第54-55页
    5.3 对策与建议第55-56页
    5.4 小结第56-57页
第六章 结论与展望第57-59页
    6.1 结论第57-58页
    6.2 展望第58-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-64页
攻读硕士学位期间公开发表的论文第64-65页
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