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沙滩剖面动态监测是沙滩整治修复工程效果评价的基础性工作,同时也是工程实践中及时发现问题并提出解决方案的关键步骤。由于常规测量手段存在工作效率低、周期长、难以全面覆盖测区等局限性,新型技术在沙滩剖面动态监测中的应用研究显得尤为重要。本研究以厦门天泉湾沙滩养护工程为案例,通过无人机航拍技术和三维激光扫描仪获取沙滩数字正射影像和高程数据,与人工测量结果进行比对和统计分析,研究两种技术的应用价值。研究结果表明,无人机平面坐标精度较高,但高程精度有所偏离;三维激光扫描仪测量数据满足沙滩剖面地形测量精度要求,但易受视场角限制,结果存在扫描噪点和盲区。因此,采用无人机及三维激光扫描仪技术,结合传统测量手段进行沙滩剖面动态监测,在我国广泛分布的沙滩养护工程实践中,具有良好的应用价值。 相似文献
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莆田市秀屿区海域资源开发利用及保护管理 总被引：1，自引：0，他引：1
2002年5月，莆田新区划正式生效。在新区划中，如何用好秀屿区的海域资源。成为莆田经济持续发展的希望所在。本文在分析莆田市秀屿区海洋资源的优势和存在问题。并结合可持续利用原则，提出了秀屿区海域资源开发利用及保护管理等各项对策措施。 相似文献
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厦门市无居民海岛开发利用现状与管理保护对策 总被引：6，自引：0，他引：6
本文介绍了厦门市无居民海岛的总体分布情况及其开发利用现状，分析了其存在的主要问题，并据此提出了建立统一协调海岛综合管理体制，实施开发利用许可证制度；编制厦门市无居民海岛开发保护规划；加强对海岛生态环境和资源的保护；控制海岛开发强度；建设“数字海岛”等开发和管理保护厦门市无居民海岛的若干对策建议。 相似文献
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本文从遥感信息机理出发,探讨遥感技术在海域勘界中的应用:综合运用遥感图像的分类技术获取涉界区的资源空间分布和利用现状,利用影像的空间结构和纹理特征获取地形地貌特征信息,利用地理位置精校正的影像进行海岸线修测,通过不同时期的遥感影像获取岸滩动态变化,进行岸滩稳定性评估.在福建泉州海域应用结果表明:采用遥感技术可快速、客观、准确地获取支撑海域勘界所需的空间信息,但定位精度主要依赖于遥感数据的空间分辨率,而且由于遥感数据以像元阵列表示空间分布,较小的码头、潮沟、岛礁等地物可能与其他地物构成混合像元而未能被识别出来. 相似文献
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随着计算机视觉技术的发展, 通过卫星图像深度学习进行滑坡识别的研究正在逐步展开。通过引入双重注意力机制, 提出了一种基于卷积神经网络的滑坡图像识别优化算法。基于统计的2 200张滑坡图像数据集, 探讨了10种网络结构及4种注意力机制对滑坡识别结果的影响, 并通过比例为4∶1的训练集和测试集进行滑坡识别, 验证了本文方法的有效性。结果表明: ResNet结构相较于其他网络结构表现更为优秀, 就该算例而言, ResNet-101结构具有最高的召回率、精确率和F1度量。融入了双重注意力机制的卷积神经网络相较于单个神经网络而言, 滑坡识别的精确率更大, 且滑坡边界分割结果更接近于真实的滑坡边界, 其中, ResNet-101+DAN模型为最优模型。相较之下, 单个神经网络无法克服图像噪声的影响, 图像分割结果不佳。 相似文献
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不同机器学习预测滑坡易发性的建模过程及其不确定性有所差异, 另外如何有效识别滑坡易发性的主控因子意义重大。针对上述问题, 以支持向量机(support vector machine, 简称SVM)和随机森林(random forest, 简称RF)为例探讨了基于机器学习的滑坡易发性预测及其不确定性, 创新地提出了"权重均值法"来综合计算出更准确的滑坡主控因子。首先获取陕西省延长县滑坡编录和10类基础环境因子, 将因子频率比值作为SVM和RF的输入变量; 再将滑坡与随机选择的非滑坡样本划分为训练集和测试集, 用训练好的机器学习预测出滑坡易发性并制图; 最后用受试者工作曲线、均值和标准差等来评估建模不确定性, 并计算滑坡主控因子。结果表明: ①机器学习能有效预测出区域滑坡易发性, RF预测的滑坡易发性精度高于SVM, 而其不确定性低于SVM, 但两者的易发性分布规律整体相似; ②权重均值法计算出延长县滑坡主控因子依次是坡度、高程和岩性。实例分析和文献综述显示RF模型相较于其他机器学习模型属于可靠性较高的易发性模型。 相似文献
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拟深入探讨滑坡与其环境因子间的非线性联接计算以及不同数据驱动模型等因素,对滑坡易发性预测建模不确定性的影响规律.以江西省瑞金市为例共获取370处滑坡和10种环境因子,通过概率统计（probability statistics,PS）、频率比（frequency ratio,FR）、信息量（information value,Ⅳ）、熵指数（index of entropy,IOE）和证据权（weight of evidence,WOE）等5种联接方法分别耦合逻辑回归（logistic regression,LR）、BP神经网络（BP neural networks,BPNN）、支持向量机（support vector machines,SVM）和随机森林（random forest,RF）模型共构建出20种耦合模型,同时构建无联接方法直接将原始数据作为输入变量的4种单独LR、BPNN、SVM和RF模型,预测出总计24种工况下的滑坡易发性;最后分别使用ROC曲线、均值、标准差和差异显著性等指标分析上述24种工况下易发性结果的不确定性.结果表明:（1）基于WOE的耦合模型预测滑坡易发性的平均精度最高且不确定性较低,基于PS的耦合模型预测精度最低且不确定性最高,基于FR、Ⅳ和IOE的耦合模型介于两者之间;（2）单独数据驱动模型易发性预测精度略低于耦合模型,且未能计算出环境因子各子区间对滑坡发育的影响规律,但其建模效率高于耦合模型;（3）RF模型预测精度最高且不确定性较低,其次分别为SVM、BPNN和LR模型.总之WOE是更优秀的联接法且RF模型预测性能最优,WOE-RF模型预测的滑坡易发性不确定性较低且更符合实际滑坡概率分布特征. 相似文献
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建立高效合理的区域滑坡灾害降雨预警模型对滑坡防治具有重要意义.然而以往的研究多侧重于临滑预警,对蠕变型滑坡在强降雨工况下的短暂加速变形的预警研究还有待深入.以三峡库区云阳县域内滑坡为例,首先根据滑坡地表位移监测数据的特点对统计样本进行合理筛选.再通过降雨因子与滑坡发生的相关性分析以及对滑坡在降雨条件下位移变化情况的数值模拟,确定了适用于不同时间阶段的降雨统计变量.然后将考虑了滑坡规模特征的滑坡位移比（累计位移与滑坡纵长之比）作为变形指标,分时段统计滑坡地表位移监测数据与历史降雨信息,建立了日降雨数据与月位移数据的对应关系,得到了可用于确定降雨量阈值的位移比模型,并获得了云阳县蠕变型滑坡的五级预警分区.最后分别选用研究区滑坡险情实例、长年位移监测数据及极端降雨事件对模型预警效果进行检验.结果显示基于专业监测数据的位移比模型的滑坡降雨预警结果与实际情况相符,可为蠕变型滑坡的预警预报提供依据. 相似文献