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51.
本研究在通渭、兰州、西吉、宝鸡、西安等多个西北典型黄土震陷灾害场地获取原状土样,通过对密度、含水率、孔隙比、塑液限等物理指标的测试,分析其与土体震陷性的关系;通过动弹性模量和阻尼比、动强度、震陷等室内动力特性试验,并结合大量前人研究资料,分析土体性质对岩土震陷灾害的区域性影响。结果表明:1)震陷系数与单一土体物性参数呈正相关或负相关关系,六盘山以西和以东的黄土震陷特性反映了明显的地区变化规律,在相同地震荷载作用下震害东轻西重;2)随着时间的推移,人类的活动增加,改变了土的含水率,导致土体上覆压力增大,在上覆压力的作用下,土体的初始孔隙数量有所减少,其固结程度越来越好,宏观表现为土体的易损性即震陷性减小。  相似文献   
52.
针对SARscape SBAS技术存在人工选取地面控制点影响监测结果的问题,本文提出了一种结合PS特征点的SBAS地表形变监测方法。通过设置PS技术中的振幅离差指数与相干性阈值,提取PS监测结果中的特征点作为地面控制点进行轨道精炼与形变反演。以2017年3月至2018年12月覆盖南昌地区的Sentinel-1影像为数据源,进行了地表形变监测与验证。结果表明:①该方法与PS方法监测结果均显示南昌市城区在监测时段内整体呈小幅度上升趋势,年平均沉降速率相关性达到了0.959,具有高度一致性。②将该方法、PS方法、人工选取地面控制点的SBAS方法的监测结果与水准数据进行对比,该方法与水准数据的误差不超过3.5 mm,说明了该方法的有效性。  相似文献   
53.
机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。  相似文献   
54.
周洋  吴艳霞  罗棋  李查玮 《地震工程学报》2020,42(2):460-467,528
为研究三峡井网表层岩土渗透对井水位降雨的影响,采取井区表层岩土垂向渗透性测试方法试验,测得表层岩土垂向渗透性,并建立数学模型,用于降雨渗入补给分析。在此模型基础上,通过三峡井网8口井水位、气象三要素的对比观测资料对井水位日动态、月动态、年动态的影响进行精准分析与验证。结果表明:这种影响的特征是相当复杂的,同一个降雨过程在不同井上产生的影响特征不同,这一方面可能与各井的水文地质条件不同有关,另一方面可能还与各井点的降雨过程的差异也有关。  相似文献   
55.
利用运城及周边地区的布格重力资料,对布格重力数据进行小波分解得到不同阶次的重力异常信息。依据各个阶次的小波变换结果并结合该区域的地质构造环境,对小波变换细节图中存在的特征较为明显的布格重力异常带进行深入分析,对异常所揭示的构造现象在地壳不同深度的分布特性等进行分析研究。结果表明:小波变换细节与区内地壳内部的隆起、凹陷及断裂构造具有很好的对应关系,可以对运城盆地的构造特征及地壳结构做更加深入的研究。  相似文献   
56.
青藏高原高寒草地植被覆盖度变化及其环境影响因子研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
陈建军 《测绘学报》2020,49(4):533-533
青藏高原作为长江、黄河、雅鲁藏布江和恒河等河流的发源地与水源供给地,对中国及周边国家和地区的经济发展、生态平衡有着重要的社会、经济和生态意义。青藏高原在过去几十年里经历了显著的气候变暖,且增温幅度明显高于同纬度其他地区。气候变暖必然导致该地区的多年冻土与生态系统发生显著变化,进而对当地的生态环境、水文过程产生较大影响。为了更深入地认识青藏高原高寒草地的变化过程及其环境影响因子,本研究以野外实测数据、遥感数据、冻土分布数据、土壤水热以及气温降水资料为基础,分析了青藏高原高寒草地植被覆盖度变化的空间分布特征,并进一步探讨了环境因子在其变化过程中的作用,绘制了青藏高原高寒草地植被生长限制因子的空间分布图。  相似文献   
57.
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   
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