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31.
以斜坡地质灾害(滑坡、崩塌)高发的金川县为例,采用遥感解译与地面调查相结合的综合手段获取灾害数据.选取地形起伏度、坡度、斜坡坡形、斜坡结构类型、工程地质岩组、地质构造、水系、植被与土地利用类型等8个影响因素作为评价因子,分别基于区内斜坡地质灾害点和斜坡地质灾害面积采用信息量模型开展易发性评价.利用最新提出的历史地质灾害...  相似文献   
32.
本文以平武县文家坝滑坡为研究对象,从地质、地貌、水文3方面分析了该滑坡形成的条件;以遥感地质学相关理论为指导,在地质资料、地形图、CPS数据的支撑下,经过实地验证,建立了滑坡解译标志;对震后SPOT5影像进行解译,提取出滑坡周界、滑坡要素等信息,估算出滑坡规模,分析了滑坡的发育特征;确定滑坡的坡度、岩性、地震因素、水文...  相似文献   
33.
苏、锡、常建成区遥感方法提取及城市扩展分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
将苏州、无锡、常州三市作为研究区域,详细介绍了借助遥感技术快速获取城市建成区的新方法和技术路线.将TM3、TM2两个波段移植于归一化建筑指数(NDBI)法,并同NDBI相结合提取城市建设用地,再通过制定的适于遥感划分建成区的界定方法.筛选出符合要求的建设用地得到三座城市的建成区范围.利用简单的统计方法和叠加分析方法,对...  相似文献   
34.
由于台风灾害危险性评估是一个复杂的多源信息综合分析的过程,借助功能强大、操作简便和显示直观的ArcGIS作为开发平台,开发了台风灾害危险性评估系统,实现了台风灾害危险性评估的可视化,发挥GIS强大的空间信息可视化管理和分析功能,为台风防灾减灾提供决策服务.  相似文献   
35.
基于EOS/MODIS的若尔盖高原湿地定量遥感研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究旨在探讨EOS/MODIS影像提取若尔盖高原湿地信息的定量遥感方法.先计算MODIS影像的NDVI并将其线性变换到0~255;然后经多次试验确定区分湿地与非湿地的MODIS-NDVI阀值,并用人机交互式调整的方法消除误判像元及云的干扰,再多次试验得到区分湿地内部沼泽地和水体的阀值;通过统计不同类型湿地像元数计算湿地面积.研究表明,若尔盖高原湿地空间分布和面积具有季节差异,这与该地区降水和气温季节变化相关;采用MODIS-NDVI阀值并结合人机交互式调整的方法提取若尔盖高原夏半年的湿地信息是可行的,精度达到82%,而利用该方法提取冬半年湿地信息效果不甚理想,冬半年的MODIS影像湿地判识方法有待进一步探讨.  相似文献   
36.
西藏玉龙斑岩铜矿带北段成矿规律分析   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
西藏玉龙铜矿是世界级超大型斑岩铜矿,玉龙斑岩铜(钼)矿带是我国铜资源量最为丰富的区带之一.玉龙斑岩铜(钼)矿带位于三江印支褶皱系中部的字嘎断裂以西的燕山隆起区.成矿带内玉龙矿床的西北部地区,从玉龙(矿床)到恒星措(矿点)、再到夏日多(矿点),具有良好的铜(钼)矿找矿前景,两个明显的化探高值异常区分布在玉龙铜矿床和成矿带北段恒星措地区,两异常相连的方向线为NNE向,与区域构造线的方向一致,在三叠系中也有部分显示,反映出玉龙矿区外围和成矿带上进一步开展金矿地质找矿工作的良好前景.  相似文献   
37.
本文以九龙县为研究区,根据沟壑密度、坡度、植被盖度、土地利用类型和高程5个因子,结合ARC-GIS空间分析功能和MATLAB数学建模编程的功能,应用GA-BP模型(遗传算法优化BP神经网络)对研究区的水土流失进行非线性智能定量评价,并与层次分析法的结果对比分析,阐述了GA-BP模型的优越性。本次研究可以为九龙县水土流失预防和治理提供有益的参考。  相似文献   
38.
平武县的文家坝滑坡是由汶川地震诱发,并曾阻断河流形成文家坝堰塞湖,威胁到下游南坝、锰矿厂和公路的安全,所以有必要对其地质特征进行调查及稳定性分析。通过对震后平武县SPOT卫星影像的解译,识别出了文家坝滑坡的地貌要素及滑坡物质组成,表面植被发育度,水文条件等地质特征。可以认为,文家坝滑坡为大型牵引式滑坡,目前仍处于不稳定状态,在余震、强降雨等条件下,有复滑的可能,并针对潜在威胁给出了具体的防治建议。  相似文献   
39.
四川省气象服务信息系统的设计与实现   总被引:1,自引:0,他引:1  
四川省气象服务信息系统采用WebGIS开发模式,结合地网GeoBeans开发平台实现了地图浏览、天气信息查询、城市查询、降水量和温度曲线图显示等功能。该系统以B/S模式开发,并利用JavaScrip和ASP技术实现了局部刷新,刷新速度较快,结果比较稳定。应用实践表明,地理信息系统可以和气象数据进行完美的结合,使气象数据更有实用性,其应用范围也得到很大的拓展。  相似文献   
40.
基于SVM多类分类的滑坡区域危险性评价方法研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
近年来,随着新理论、新技术得发展,提出了许多新模型和方法应用于滑坡区域危险性评价中。支持向量机(support vector machine,SVM)是新一代的学习算法,已有前人利用SVM应用于滑坡灾害预测中。然而大多只是利用了SVM的两分类算法,得到的结果只有稳定不稳定两种.这对滑坡区域评价来说是远远不够的。本文尝试利用SVM的多类分类算法进行滑坡危险性区域评价,取得了较好的结果。  相似文献   
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