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11.
滑坡是发生在我国山区的主要地质灾害类型,金沙江地区由于地势较高、地形复杂、多云多雨的特点,给传统的滑坡监测增加了难度。合成孔径雷达差分干涉测量技术(Differential interferometry synthetic aperture radar,D-InSAR)已在滑坡地面沉降监测中得到了广泛应用。本文选取金沙江上游沿岸作为研究区域,基于2018年8月11日与9月28日的Sentinel-1A影像及SRTM1数据,利用GAMMA软件及D-InSAR技术监测到金沙江地区的地表形变,成功识别出金沙江右岸的一处滑坡灾害。研究结果显示,在此滑坡的坡顶部分出现了约2.5 cm的沉降,而在坡底部分由于崩塌物的累积,地面出现了约3 cm的抬升。从实验结果可以得出,InSAR技术是一种有效的滑坡变形监测手段,利用Sentinel-1A卫星的SAR数据对滑坡区域进行形变监测,可以得到较好的干涉结果。 相似文献
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13.
《测绘科学技术学报》2020,(1)
为了验证基于TBC软件进行BDS长、短基线解算的精度以及可靠性,使用TBC软件采用不同解算模式对实测数据进行处理。经分析可知,基于TBC软件进行BDS短基线解算成果与GPS基本一致,水平分量较差优于2.5 mm、垂直分量较差优于5 mm,都具有较高的水平精度和垂直精度;BDS基线精度略优于GPS,实际应用中可用广播星历代替精密星历进行基线解算。基于TBC软件加载精密星历进行BDS长基线解算成果与GPS相比,水平分量较差为5 cm、垂直分量较差为12 cm以内。实际应用中可使用快速星历或超快速星历代替精密星历进行BDS长基线解算。 相似文献
14.
城市绿化覆盖是城市生态系统的重要组成部分,合理的绿化率和绿化布局可以改善城市环境,提高城市人居适宜性。研究中将2005、2010、2015年北京市土地利用(LUC)数据中的城市居民用地作为城区范围,应用Landsat 5、GF-1影像数据和MODIS产品,利用支持向量机的监督分类方法,提取了2005、2010、2015年的北京市城市绿化覆盖数据,并获取了同期的植被指数(NDVI)数据;继而以城市绿化覆盖率、绿化覆盖均匀度和植被指数为评价指标,在公里栅格和行政区2个尺度上探讨了北京市城市绿化覆盖的空间分布格局和时间变化动态特征。研究表明:① 3个指标在空间和时间2个维度、区县和栅格2个尺度上都表现一致。这反映北京市过去10年中,在绿化面积增加的同时,绿化的空间布局得到优化改善,绿化的质量得到提高。② 2005-2015年,北京市城市绿化覆盖面积由518.93 km2 增加到1405.54 km2,绿化覆盖率由39.9%增加到49.13%,绿化覆盖均匀度由0.598增加到0.653,植被指数由0.42增加至0.5。③ 北京市城市绿化建设存在明显的时空差异。中心城区绿化建设缓慢,成效不明显;重大绿化建设成果主要集中在城市边缘地区和远郊区县。城市绿化改善过程主要发生在2005-2010年。 相似文献
15.
范长新 《大地测量与地球动力学》2019,39(5):476-481
介绍TPXO、FES、Chinatide、MIKE Global Tide、Utide等典型海潮模型,总结归纳其同化潮汐数据来源和最新的海洋地形数据,利用我国沿岸长期验潮站以外的26个中短期潮位观测站评估TPXO等海潮模型预报精度。结果表明,全球海潮模型对我国沿海M2分潮的预报精度普遍较低,且主导了几种海潮模型在中国海域的整体预报精度;相比MIKE Global Tide和TPXO7.2,TPXO8、TPXO_Yellow Sea 2010和TPXO_China&Ind模型在我国沿海的预报精度更高。 相似文献
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17.
利用洞庭湖区洪水位下的国产高分辨率影像和无人机航摄数据开展洞庭湖区洪涝灾害和堤垸溃缺监测,并结合20世纪90年代高洪水位下的遥感影像和洞庭湖区水文站点数据,分析了三峡水库运行后的湖泊蓄水、堤垸防洪情况。监测结果表明:(1)城陵矶水位达到三峡水库运行后的最高水位(34.47 m)时,洞庭湖的水域面积为2 245.26 km2,仍有435.03 km2的洲滩出露水面,主要分布在七里湖和目平湖,且大通湖水域面积与平水期水域面积变化不大,说明即便在高洪水位下,这3个湖泊的蓄洪能力也极为有限,七里湖和目平湖应作为未来清淤的重点;(2)国产卫星数据可满足洪涝灾害的宏观性应急监测需求,无人机技术是开展局部区域应急监测的有效手段;(3)遥感影像显示洞庭湖的堤垸基本无内涝淹没区域,与20世纪90年代高洪水位时的内涝灾情形成鲜明对比,说明洞庭湖的洪涝灾害防治工程成效显著。新华垸的溃决,也说明三峡水库的运行并不能从根本上解决洞庭湖的洪涝灾害隐患,洞庭湖区的防洪工作任重而道远。 相似文献
19.
20.
光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。 相似文献