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澜沧──耿马地震灾情的航空遥感调查 总被引：3，自引：0，他引：3
利用航空遥感方法对云南省澜沧－耿马地震灾情进行调查，对震区的震害特征、房屋破坏、山体崩落和滑坡等进行定量量测、统计和分析。在统计房屋倒塌率的基础上绘制了澜沧－耿马地震区房屋倒塌程度分区图、澜沧－耿马地震区山区崩落体分布图。据航片统计量测，在摄影区范围内房屋倒塌６５００余栋；崩落体３９２处，其中最大的石佛洞至金列段崩落体土石方量达１６４万ｍ３。调查结果表明，用航空遥感方法进行地震灾情调查是十分有效的。 相似文献
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汶川地震房屋倒塌的遥感监测与分析 总被引：2，自引：0，他引：2
地震灾害中房屋倒塌受害程度表征了地震作用下地面运动的强度大小以及地震灾害造成的人员经济损失状况。2008-05-12汶川大地震震级高达八级,最大烈度接近极限达11(Ⅺ)度,波及区域范围广,造成大面积房屋倒塌。利用航空高分辨率光学遥感图像,基于房屋倒塌的图像目视判读及插值方法获取了大面积受灾区房屋倒塌灾情信息,结合灾区地震烈度和地震地表破裂带相关数据对房屋倒塌受害程度的空间变化特征进行了分析与评价。判明在汶川地震灾区房屋普遍受害,其中以汶川县房屋倒塌受害最重,其次是绵竹市、什邡市、彭州市。房倒率与地震烈度成线性对应关系,房屋倒塌严重区沿龙门山断裂呈西南-东北向分布。 相似文献
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查清耕地的准确面积是土地利用现状调查和土地详查的最主要任务之一。用常规方法进行现 地大量,工作量极其浩大,需投入很多的财力、人力。 本文介绍了一种行之有效的利用航空遥感方法来量算耕地面积的新方法,即通过建立航空像 片上量测线形地物的回归方程来修正用量测放大镜在航空像片上对各块耕地出露的直按量测值, 从而求得准确的耕地面积。 此方法可满足大比例尺土地详查精度要求,能大量节省调查经费,极大地提高调查效率,并 且对每块耕地面积都可在室内进行检查复核。 相似文献
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汶川大地震灾情综合地理信息遥感监测与信息服务系统 总被引：3，自引：1，他引：2
结合此次汶川大地震灾情综合地理信息监测与评估工作,着重探讨航空航天遥感技术在地震灾情监测与评估中的方法和技术路线.通过集成多平台和多传感器数据.根据不同区域受灾严重程度不同的情况,研究制定了地震灾区灾情综合地理信息监测指标;通过综合震前震后多源数据,制定了快速几何处理、快速数据质量综合分析、快速变化提取、快速目标判读和次生滑坡灾害空间危险性评估的技术流程,实现了汶川大地震震区灾情综合地理信息的解译、制图和统计评估.在此基础上,开发了汶川地震灾情综合地理信息服务系统,实现了灾情监测信息的综合管理、可视化查询和统计分析.并对当前工作中存在的问题进行了探讨. 相似文献
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玉树地震灾情SAR遥感监测与信息服务系统 总被引：2，自引：0，他引：2
在玉树地震中,中国首套自主知识产权的机载多波段多极化干涉SAR测图系统,发挥全天时主动遥感的优势,成功服务于抗震救灾中。依据玉树地震灾情综合地理信息监测与评估工作,着重探讨SAR遥感影像用于地震灾情监测与评估中的处理方法和技术路线,研究制定了地震灾区灾情综合地理信息监测指标,通过快速几何处理、快速变化信息提取、快速目标判读和灾害空间危险性评估,实现了玉树地震震区灾情综合地理信息的解译、制图和统计评估。在此基础上,开发了玉树地震灾情综合地理信息服务系统,实现了灾情监测信息的综合管理、可视化查询和统计分析。 相似文献
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提出了一种以震后单一时相高空间分辨率光学遥感影像为基础,融合纹理特征和形态特征的地震倒塌房屋自动提取方法,研究了不同尺度纹理特征和形态特征在倒塌房屋提取中的作用和表现。以5.12汶川地震作为研究实例,结果表明,本方法能够有效提取地震倒塌房屋。倒塌房屋产品精度和用户精度分别为86.65%和86.35%,Kappa系数为0.790 6。 相似文献
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通过对VGI 特征的介绍,说明了基于VGI的地震灾情收集的意义与方法。论述了基于VGI的地震灾情收集流程。对灾情信息进行分类,说明了基于VGI的地震灾情收集意义。为完善基于VGI的地震灾情收集理论体系,描述了基于VGI的地震灾情信息上传、储存、发布和管理方法,并对VGI地震灾情信息规范以及目前基于VGI的地震灾情收集存在的问题与发展趋势进行了讨论,为地震灾情信息指挥决策及信息发布提供了可靠的基础信息。 相似文献
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在非常不利的自然条件下,用一对35mm 摄影机和频闪照明拍摄、重建、并量测冰雹落体的轨迹.因为不可能固定或者准确地量测摄影机的位置和方位,本文提出另外一种方法,它利用立体象片上多余的信息,来同时求碍冰雹空间坐标及摄影机的位置和方位. 相似文献
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汶川地震灾后农田和森林植被恢复遥感监测 总被引：1，自引：1，他引：1
2008年汶川8.0级特大地震对当地的生态系统造成了极大的破坏,为了评估5年来灾区农田和森林植被的恢复情况,利用逐年机载高分辨率遥感影像,结合星载遥感数据和地面调查数据,开展了灾区农林植被恢复状况监测。在农田恢复监测方面,结合2008年地震发生后以及2013年5月中旬的机载高分辨率遥感数据,采用目视解译的方式对汶川地震中受损农田的恢复状况进行监测与评估,同时利用GVG(GPS、Video和GIS)农情采样系统的作物种植成数调查结果,分析了灾后作物种植结构的变化。结果表明,灾区1592 ha受损农田,5年后仅有约17.5%得到了恢复和耕种使用。就耕地利用强度而言,重灾区耕地利用率较高,作物种植结构没有发生重大变化。在森林恢复状况监测方面,对典型区(岷江干旱河谷区和盆周山地区的3个重点区域)采用目视解译方式识别出森林变化,并结合大区域尺度规一化植被指数(NDVI)时间序列变化分析,对整个灾区的森林损毁和恢复情况做出评价。监测结果显示,汶川县、什邡市和绵竹市的森林植被恢复情况总体较好,但是一些坡度较大的损毁区、次生灾害频发区的森林尚未恢复,大区域尺度的统计结果显示,地震重灾区的46381 ha重度损毁森林植被和177025 ha中度损毁森林植被区域,完全恢复的区域占13.52%和25.84%,部分恢复的区域都占到50%。在自然恢复较为困难的区域,如汶川县中部和东北部、都江堰市北部、彭州市北部、什邡市北部、绵竹市北部、安县北部及北川县南部等,需要加强人工干预。遥感监测方法既适用于震后的农田和森林恢复状况动态监测,也适用于其他自然灾害发生时对灾区农田和森林植被破坏状况进行应急监测,具有实际应用价值和良好的发展前景。 相似文献
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Mads Olander Rasmussen Frank-M. Göttsche Doudou Diop Cheikh Mbow Folke-S. Olesen Rasmus Fensholt Inge Sandholt 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2011
A tree survey and an analysis of high resolution satellite data were performed to characterise the woody vegetation within a 10 × 10 km2 area around a site located close to the town of Dahra in the semi-arid northern part of Senegal. The surveyed parameters were tree species, height, tree crown radius, and diameter at breast height (DBH), for which allometric models were determined. An object-based classification method was used to determine tree crown cover (TCC) from Quickbird data. The average TCC from the tree survey and the respective TCC from remote sensing were both about 3.0%. For areas beyond the surveyed areas TCC varied between 3.0% and 4.5%. Furthermore, an empirical correction factor for tree clumping was obtained, which considerably improved the estimated number of trees and the estimated average tree crown area and radius. An allometric model linking TCC to tree stem crosssectional area (CSA) was developed, which allows to estimate tree biomass from remote sensing. The allometric models for the three main tree species found performed well and had r2-values of about 0.7–0.8. 相似文献
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Ishfaq Ahmad Umer Saeed Muhammad Fahad Asmat Ullah M. Habib ur Rahman Ashfaq Ahmad Jasmeet Judge 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2018,46(10):1701-1711
Real time, accurate and reliable estimation of maize yield is valuable to policy makers in decision making. The current study was planned for yield estimation of spring maize using remote sensing and crop modeling. In crop modeling, the CERES-Maize model was calibrated and evaluated with the field experiment data and after calibration and evaluation, this model was used to forecast maize yield. A Field survey of 64 farm was also conducted in Faisalabad to collect data on initial field conditions and crop management data. These data were used to forecast maize yield using crop model at farmers’ field. While in remote sensing, peak season Landsat 8 images were classified for landcover classification using machine learning algorithm. After classification, time series normalized difference vegetation index (NDVI) and land surface temperature (LST) of the surveyed 64 farms were calculated. Principle component analysis were run to correlate the indicators with maize yield. The selected LSTs and NDVIs were used to develop yield forecasting equations using least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression. Calibrated and evaluated results of CERES-Maize showed the mean absolute % error (MAPE) of 0.35–6.71% for all recorded variables. In remote sensing all machine learning algorithms showed the accuracy greater the 90%, however support vector machine (SVM-radial basis) showed the higher accuracy of 97%, that was used for classification of maize area. The accuracy of area estimated through SVM-radial basis was 91%, when validated with crop reporting service. Yield forecasting results of crop model were precise with RMSE of 255 kg ha?1, while remote sensing showed the RMSE of 397 kg ha?1. Overall strength of relationship between estimated and actual grain yields were good with R2 of 0.94 in both techniques. For regional yield forecasting remote sensing could be used due greater advantages of less input dataset and if focus is to assess specific stress, and interaction of plant genetics to soil and environmental conditions than crop model is very useful tool. 相似文献
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应用陆地卫星TM、MSS图像、航空彩红外像片、红外细分光谱扫描数字图像等多种遥感图像,结合多源信息复合处理技术,在甘肃安西北部地区（北山南带西段）开展了1:5万遥感地质调查和以金、铀为主的遥感找矿预测。通过工作,在合理应用综合遥感技术方法、基础地质研究、金铀矿产预测,以及1:5万遥感地质成图方法研究等方面均取得了重大进展。三年中,11人共编测了1:5万遥感地质图和1:5万遥感成矿预测图各21幅,解译发现了近千条蚀变岩带,圈出了67个金矿找矿靶区和铀成矿远景区,为开辟找矿新区提供了大量新的重要依据。 相似文献
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本文根据林区背景的温度差异,取火场的平均温度,并在假定可以满足识别目标的信噪比的情况下,计算了机载与卫星(NOAA)遥感系统的监测能力。计算结果与实地试验基本符合。因此,利用卫星、机载和地面三个高度层次的遥感资料的相互印证与补充,并加以对照,可对森林火灾进行早期监测。 相似文献
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被动微波遥感卫星具有多波段多极化观测能力,其全天候、高灵敏度特性契合了地壳活动及地震的监测分析需求。近年来,地震孕育和发生过程中的热异常遥感监测与分析得到了广泛关注。本文从星载被动微波传感器发展和地震被动微波遥感应用两方面,梳理了多波段多极化被动微波卫星遥感用于地震监测与异常识别的研究现状,剖析了微波数据选择、异常分析方法、观测粗差剔除和信息机理认知等方面的进展与不足。总结了近年微波遥感地震应用的研究进展,阐明了多波段多极化被动微波卫星遥感用于地震异常识别的科学逻辑与复合链条。提出了地震遥感的两个前沿探索方向,即地震微波异常的可靠识别、地应力场变化微波遥感的信息物理。指出了遥感-岩石力学基础试验研究和地震遥感综合分析层面亟待解决的关键问题。进而呼吁,多学科联合、交叉乃至融合是地震遥感科学与技术向纵深发展的必由之路。 相似文献