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本文以北京市地铁6号线为研究区,采用PS-In SAR技术对研究区53景Terra SAR影像进行永久散射体干涉处理,获取了研究区地面沉降信息,初步揭示了线状研究区的地面沉降空间分布特征,进一步结合层次熵值法,定位6号线典型路段,深入分析了地面沉降发展的严重程度及不均匀性。研究结果表明:(1)6号线沿线自西向东沉降速率增大,最大年沉降速率为77.2 mm/a,出现在常营—草房路段;(2)综合熵值以金台路站为分界,西侧熵值小(小于0.5),东侧接近或大于1,金台路以东路段沉降量大,且不均匀沉降严重;(3)在地质条件相似的金台路-十里堡、青年路-褡裢坡、黄渠-草房3个路段内,沉降严重程度同时受年沉降速率、斜率、曲率半径变化驱动,且相关性强。 相似文献
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冠层反射光谱对植被理化参数的全局敏感性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
植被理化参数与许多有关植物物质能量交换的生态过程密切相关,定量分析植被反射光谱对理化参数的敏感性是遥感反演理化参数含量的前提。本文采用EFAST(Extended Fourier Amplitude Sensitivity Test)全局敏感性分析方法,利用PROSAIL辐射传输模型分析了冠层疏密程度对叶片生化组分含量、冠层结构以及土壤背景等多种参数敏感性的影响,并对植被理化参数反演所需先验知识的精度问题进行了初步探讨。研究表明:(1)对于较为稠密的冠层,可见光波段的冠层反射率主要受叶绿素含量的影响,近红外和中红外波段的冠层反射率主要受干物质量和含水量的影响;(2)对于稀疏的冠层,LAI是影响400—2500 nm波段范围内冠层反射率的最重要参数,土壤湿度次之,叶片生化参数对冠层反射率的敏感性较低;(3)在已知稀疏冠层LAI的情况下进一步确定土壤的干湿状态,可显著提高冠层反射率对叶绿素含量的敏感度,有助于稀疏冠层叶绿素含量的反演。 相似文献
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以北京市二环内道路为研究区域,将实时路况数据矢量化并构建其路网间拓扑关系,根据原发性拥挤与继发性拥挤时序上的差异,提出定量的拥堵度变化点的判别准则,将拥堵度变化点分为原发性拥堵、继发性拥堵、原发性消散、继发性消散4类.研究发现原发性拥堵的时空分布符合居民出行特征,重点集中于二环内热点区域,发生在岔路口处的概率较大,且验证了继发性较原发性在时空顺序上的滞后性. 相似文献
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基于H J-1号小卫星CCD数据,开展近海水体悬浮物含量监测研究.采用邻近清洁水体和同日MODIS气溶胶产品的方法对CCD辐亮度数据进行较精准的大气校正;利用得到的水体遥感反射率,结合地面准同步实测悬浮物含量数据建立悬浮物反演模型,获得研究区悬浮物的空间分布.模型的相关系数R2为0.849,平均误差为33.0％,反演结果较为理想.结果表明,HJ-1号小卫星作为中国首个灾害监测小卫星星座,能够实现定量反演近海水体的悬浮物含量,对中国近海水体水质的监测和治理具有重要意义. 相似文献
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中国不同气候区域Hargreaves模型的修正 总被引：1，自引：0，他引：1
在计算参考作物蒸散量的模型中,FAO Penman-Monteith模型计算准确但需要气象参量过多,而Hargreaves模型只需要气温数据却无法保证较高的准确性。为了提高Hargreaves模型在中国不同气候类型条件下的适用性,以FAO Penman-Monteith模拟值为参考,建立了Hargreaves模型的修正系数。CLIMWAT数据库中156个站点的应用表明,修正前R2、RMSE分别为88.1%、3.803mm/d,修正后分别为97.3%、0.233mm/d;北京站多年的应用表明,修正前R2、RMSE分别为94.4%、4.861mm/d,修正后分别为97.2%、0.442mm/d。在此基础上,利用GIS分区运算工具建立了中国不同气候区域的修正系数表。研究结果有助于提高常规气象观测条件下(无风速、辐射观测)不同气候区域参考作物蒸散量的估算精度。 相似文献
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线性抽样及分形理论在景观异质性研究中的应用 总被引：3，自引：1，他引：2
景观异质性是景观生态学研究的核心,对景观格局、动态和功能具有决定作用。将线性抽样与分形理论相结合的方法应用于景观空间异质性的表达中,相比于传统方法,可以定量表达景观类型在空间序列中的组合规律,而该组合规律可以作为指标来测度景观空间异质性的高低。景观类型在空间序列中的组合越复杂,则景观的空间异质性越高。该方法以景观类型空间序列的线形图像为基础,利用分形理论计算线形图像的分维,以分维数值的大小来表达景观空间异质性的高低。但样线的布设方法、分维计算方法以及景观分类系统的不同都会对分维数值产生影响。以妫水河流域为试验区,对该方法的适用性进行验证,结果表明,该方法可以有效表达景观空间异质性的高低。 相似文献
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贫困村空间分布及影响因素分析——以乌蒙山连片特困区为例 总被引：3，自引：0，他引：3
针对目前贫困分布研究以大尺度为主而缺乏对小尺度的关注和致贫因素分析忽略个体效应或背景效应的不足,基于空间贫困视角,以乌蒙山片区为研究区域、贫困村为研究对象,运用空间点模式分析方法探究贫困村空间分布特征,并设计多层线性回归模型从贫困村和县域两个层面综合定量剖析贫困影响因素。研究发现：① 贫困村的空间聚集特征较为明显,总体分布呈现大分散小集中、散点-极核-轴带-团块并存的空间格局。② 贫困村的贫困程度受多层因素的显著影响。其中,村级影响因素为：人口密度、通路率、劳动力比例、遭受自然灾害频次、安全饮用水比例;县级影响因素为：人均地方生产总值、高中阶段毛入学率、植被覆盖率。③ 农村贫困来源于贫困村与县域的双重作用。因此在精准扶贫工作中,政府及相关部门可针对不同尺度对象有针对性地施策,合理配置扶贫资金。 相似文献
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