坡度统计分析的最小面积阈值研究

为了找出能保证流域坡度统计分布最基本特征的最小面积阈值,该文基于1:5万地形图建立数字高程模型(DEM),在3个不同地貌类型样区,提取坡度、坡长及等高线曲率等指标,并计算坡度频率曲线和不同流域面积的直方图相似度指数;计算并分析了各样区坡度分布与流域面积的关系,分析了流域面积与直方图相似度指数变化率之间的关系,完成流域最小面积的判定,从流域侵蚀及侵蚀地貌分带方面对确定的最小面积阈值进行了论证。该文得到破碎丘陵样区、缓坡丘陵样区和极陡山地样区面积阈值分别为19.51、118.39、144.77 km~2。     

坡度统计分析的最小面积阈值研究

为了找出能保证流域坡度统计分布最基本特征的最小面积阈值,该文基于1:5万地形图建立数字高程模型(DEM),在3个不同地貌类型样区,提取坡度、坡长及等高线曲率等指标,并计算坡度频率曲线和不同流域面积的直方图相似度指数;计算并分析了各样区坡度分布与流域面积的关系,分析了流域面积与直方图相似度指数变化率之间的关系,完成流域最小面积的判定,从流域侵蚀及侵蚀地貌分带方面对确定的最小面积阈值进行了论证。该文得到破碎丘陵样区、缓坡丘陵样区和极陡山地样区面积阈值分别为19.51、118.39、144.77 km~2。     

四川芦山地震次生地质灾害遥感调查及灾害特征初探

2013年4月20日,四川省雅安市芦山县境内发生MS7.0级地震。为充分发挥遥感技术在地震灾害应急决策、救援及震后恢复重建中的作用,利用地震前后的多源遥感数据,基于遥感图像人机交互解译和野外现场考察,研究了芦山地震次生地质灾害的特征及其空间分布。遥感调查结果表明,芦山地震引发了1 678处次生地质灾害,覆盖地表面积约8.354 km2,具有规模小且以崩塌、落石为主要灾害类型的特点。基于地震前的地形数据,研究了次生地质灾害的空间分布与高程、坡度的关系。对次生地质灾害分布特征的统计分析结果显示,95%的次生地质灾害分布在海拔750~1 850 m之间;82.5%的次生地质灾害分布在地形坡度15°~50°之间,但随着坡度的增加,次生地质灾害发生率显著升高。在空间分布上,芦山地震次生地质灾害呈现显著的线性排列:或沿NE向发震断裂线性排布,或沿山脊和河谷线性排列。研究结果为芦山地震应急决策、救援及震后恢复重建提供了重要依据。     

Sentinel-1A数据的四川宜宾Ms6.0同震形变分析

为了获取2019年6月17日发生的四川宜宾Ms6.0地震引起的地表形变情况,该文利用欧空局宽幅模式的高分辨率新型Sentinel-1A卫星获取了此次地震的第一对同震干涉像对数据,使用D-InSAR技术获取宜宾市长宁县地区的同震形变场。结果显示,本次地震在震中西北方向分别形成了1个明显的沉降区和抬升区,在雷达视线方向上的最大沉降量为7.9 cm,最大抬升量为8.1 cm。通过与同一时间内的GPS高程测量形变量相比,D-InSAR解算的地表形变量与GPS监测点形变量基本一致,均不超过3 mm,表明了本文的D-InSAR形变解算结果的可靠性,体现了新型Sentinel-1A雷达卫星在地震形变监测领域有着很高的应用价值和潜力。     

1985国家高程基准与全球高程基准之间的垂直偏差

利用不同重力场模型(EIGEN-6C4、EGM2008)和海面高模型(DNSC08、DTU10、DTU13)确定了全球平均海面重力位均值62 636 856.550 7 m~2s~(-2),加入海面地形改正后得到全球大地水准面重力位均值62 636 858.179 0 m~2 s~(-2)。联合EGM2008模型与全国均匀分布的649个GPS/水准数据,根据异常位法、正常高反算法以及高程异常差法,分别计算了我国1 985高程基准与全球高程基准之间的垂直偏差,并对3种垂直偏差结果通过加权方法进行了改善。最后,利用两种方法对垂直偏差结果的合理性与正确性进行验证。结果表明我国高程基准面高于全球平均海面0.298 0 m,高于全球大地水准面0.464 2 m。     

基于DInSAR技术监测地震形变及深度学习提取损毁建筑物 ——以厄瓜多尔为例

针对地震导致的地表变形、建筑物损坏等问题,利用合成孔径雷达差分干涉测量技术检测受灾区,并利用深度卷积网络提取损坏建筑物.以2016年4月16日厄瓜多尔地震为例,利用Sentinel-1A雷达数据获取地震形变.结果表明:厄瓜多尔地区整体地震形变在0～0.226 m,可检测形变变化为0.028 m;结合光学遥感影像进行分析,结果表明:80％损坏严重的建筑物存在于形变变化区域,形变较大区域道路受阻更为严重.基于高分辨率Worldview2光学卫星数据,利用ENVINet5深度卷积网络提取损坏建筑物,分类精度为74％,验证其在震后建筑物提取应用的可行性.     

多视线向InSAR形变场约束的改则地震滑动分布反演

利用3种不同视线向LOS(Line Of Sight)的ENVISAT ASAR数据进行干涉处理,提取多视线向(Multi-LOS)的同震形变场;结合同震形变场特征与震源机制解,构建了改则地震双断层破裂模型;利用四叉树采样后的多视线向同震形变场进行约束,通过梯度下降法(Steepest Descent Method,SDM)与Crust2.0地壳分层模型反演了改则地震的同震滑动分布特征。结果表明:反演的形变残差得到有效控制,基本介于0±10 cm之间;主震断层的滑动量主要位于断层面2—16 km深部,最大滑动量可达1.34 m,位于断层面6.4 km深处;余震断层滑动量主要位于断层面2—6 km深部,最大滑动量可达0.90 m,位于断层面3.52 km深处;主震断层与余震断层均以正断为主,但主震断层还具有一定的左旋走滑分量,而余震断层的左旋走滑不明显;当剪切模量μ取3.2×1010Pa时,反演获得的主震与余震地震矩M0分别为6.34×1018N·M与1.20×1018N·M,分别相当于矩震级MW6.47与MW5.98。     

利用三轨法D—InSAR技术获取玛尼地震形变

雷达差分干涉测量（D-InSAR）技术以其高精度检测雷达视线向形变量的特性，在地学界得到广泛应用。利用三轨法D-InSAR技术提取1997年11月8日西藏玛尼地震的部分垂直形变和水平形变，结果表明：断裂为左旋扭动态势，北盘最大垂直位移约0．7m，南盘最大垂直位移约0．8m，北盘最大水平位移约1．6m，南盘最大水平位移约2．4m。表明三轨法DInSAR技术用于探测地震形变的巨大潜力和优势。     

P22 大地测量学

CH20023004 1985国家高程基准相对于大地水准面的垂直偏差/焦文海,魏子卿,马欣,孙中苗,李迎春∥测绘学报.—2002,31(3).—196～200 提出利用全球重力场模型和GPS/水准资料计算局部高程基准相对全球大地水准面垂直偏差的2种不同方法。我国目前采用的1985国家高程基准,由青岛验潮站所处黄海平均海面1952—1979年的验潮记录计算得到。利用全球重力场模型和分布全国大陆范围的GPS/水准数据,计算了1985高程基准与大地水准面的垂直偏差。结果表明:1985国家高程基准点的重力位值为(62636853.40±0.13)m~2s~(-1),这比重力位W_0=(62636856.0±0.5)m~2s~(-2)隐含的大地水准面高(0.26±0.05)m。图1表2参5 CH20023005 全国高分辨率格网地形和均衡改正的确定/郭春喜,王惠民,王斌(国家测绘局大地测量数据处理中心)…∥测绘学报.—2002,31(3).—201～205     

1985国家高程基准相对于大地水准面的垂直偏差

局部高程基准通常由一个 (或多个 )验潮站所测的当地平均海面确定。由于海面地形的客观存在 ,人们已经认识到当地平均海面与大地水准面的差异可能达 2m之多。为了获得这一垂直偏差 ,很有必要确定当地平均海面和全球大地水准面上的重力位值。提出了利用全球重力场模型和GPS/水准资料计算局部高程基准相对全球大地水准面垂直偏差的 2种不同方法。我国目前采用的 1 985国家高程基准 ,由青岛验潮站所处黄海平均海面 1 95 2～ 1 979年的验潮记录计算得到。利用全球重力场模型和分布全国大陆范围的GPS/水准数据 ,计算了 1 985高程基准与大地水准面的垂直偏差。结果表明 1 985国家高程基准点的重力位值为( 62 63685 3.40± 0 .1 3)m2 s- 2 ,这比重力位W0 =( 62 63685 6.0± 0 .5 )m2 s- 2 隐含的大地水准面高 ( 0 .2 6± 0 .0 5 )m。     

星载激光测高结合遥感影像的青海湖变化监测

为了准确反映全球气候的不断变化给湖泊湿地生态系统带来长时间水位、面积和蓄水量变化,针对星载激光测高数据筛选条件不足引起湖泊水位不准确的问题,提出了基于IQR湖陆分界多准则约束的激光点筛选方法。以青海湖为研究对象,利用ICESat/GLAS激光测高数据和30 m分辨率的Landsat遥感影像数据,研究分析青海湖2003到2009年间的湖泊水位、面积和蓄水量变化。结果表明:青海湖的年均水位、面积和蓄水量分别以0.096 m/a、12.915 km~2/a和0.088 km~3/a在升高,其中水位年均变化率相对误差仅为4.95%;2009年和2003年相比,湖泊水位增加了0.437 m,面积增加了74.128 km~2,相应的蓄水量增加了2.81 km~3,并与水位站实测结果基本一致。该方法有效实现了粗差探测识别问题,避免了粗差对高程序列的影响,对后续国产激光卫星在湖泊中的应用具有参考价值。     

融合DInSAR和MAI技术反演九寨沟地震三维形变场

差分雷达干涉测量(DInSAR)在地震形变监测中具有重要作用,但DInSAR仅能获取雷达视线向的形变量,无法准确反映地表三维形变.为了获取真实的地表形变,文中采用一种联合DInSAR和多孔径干涉技术(MAI)的地震三维形变场反演方法,以2017年九寨沟Ms7.0级地震为例,融合升降轨Sentinel-1A数据,联合解算获取研究区地表在竖直、南北、东西向上的形变,构建地震三维同震形变场.实验结果表明,本次地震的断裂带为西北—东南(NW-SE)走向,地震断裂面西北侧(下降盘)错动位移较大,向东南偏东方向滑动;东南侧(上升盘)错动位移较小且3个方向位移的贡献较为平均,大致向正西北方向滑动.地表运动以水平形变为主,纵向起伏较小,东西方向对本次地震的同震形变贡献最大,存在向东最大0.25 m、向西最大0.12 m的形变,断层性质为左旋走滑断层.     

基于多元逻辑回归的兰坪县崩塌滑坡敏感性评价

通过卫星遥感影像解译和地面调查,获取了云南省兰坪县崩塌滑坡灾害的空间分布,利用Arc GIS软件空间分析方法对该县崩塌滑坡分布规律进行了统计分析,最后运用多元逻辑回归方法对该县未来崩塌滑坡发生的空间位置进行了易发性评价。分析结果确认了极高易发性区域地理位置,其中,极高易发性区域面积为345.1 km~2,占研究区面积的7.90%;高易发性区域面积为429.3 km~2,占研究区总面积的9.82%。所得到的兰坪县崩塌滑坡易发性分布对进一步的防灾减灾工作具有指示作用。     

青藏高原积雪深度时空分布与地形的关系

利用1979—2010年逐日中国雪深长时间序列数据集,采用GIS空间分析和Mann-Kendall检验等方法,分析了青藏高原雪深时空分布及其与地形的关系。结果表明:青藏高原雪深分布受地形影响明显,在5—9月平均雪深主要受到高程影响,在其他月份则受气温和高程共同影响;同一高程带雪深的变幅反映坡度和坡向对雪深的影响,变幅越宽坡向影响越大;最大雪深随高程和坡度的增加而增加,空间变异随高程的增加而下降,随坡度的增加而呈上升趋势;从10月至翌年5月,平均雪深在高程82~2 482 m和6 082~7 682 m受坡度和坡向影响较高程2 482~6 082 m要偏大;回归分析表明,高原雪深分布受到高程和坡度的双重影响,高程是雪深分布的主要影响因子,在高程82~3 282 m区间,坡度的空间差异对平均雪深空间变异的影响具有明显正效应。     

基于多源SAR数据的2022年门源Ms 6.9地震同震破裂模型反演研究

2022年1月8日青海省海北州门源县发生Ms 6.9地震,震中位于青藏高原东北缘祁连-海原断裂中段,属历史地震空区,基于多源合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）遥感数据研究该地震的破裂模式对理解青藏高原东北缘构造变形机制、应变释放过程以及地震危险性评估具有重要意义。首先利用Sentinel-1数据和合成孔径雷达差分干涉测量（differential interferometry synthetic aperture radar,D-InSAR）技术获取了门源地震的同震形变场,视线（line of sight,LOS）向形变场显示此次地震造成了约20 km长的地表破裂,最大形变约0.75 m;然后基于Sentinel-2卫星数据,利用光学影像配准和相关技术获取了本次地震的东西向同震形变场,最大同震位移达2.5 m;最后基于均匀弹性半无限位错模型,以LOS向形变场为约束反演了断层的滑动分布模型。结果显示,门源地震是一次典型的左旋走滑型地震,地震破裂主要集中在0~10 km深度范围,最大滑动量3.25 m,滑动角10.44°,对应深度4.89 km;反演给出的矩震量为1.07×1019 N·m,对应矩震级Mw 6.6。结合野外考察和地质资料,初步判定发震断裂为冷龙岭断裂,并引起托莱山断裂发生同震滑动。同震库仑应力结果显示,冷龙岭断裂东段和托莱山断裂西段应力状态为加载,未来具有发生强震的风险。     

基于ICESat-2 ATLAS数据的DEM高程精度评价

为探究ASTER GDEMV3、SRTM1 DEM和AW3D30 DEM 3种开源DEM数据的高程精度,本文以高精度ICESat-2 ATLAS测高数据为参考数据,利用GIS统计分析、误差相关分析及数理统计对DEM的高程精度进行对比评价。结果表明：①AW3D30的质量最稳定;SRTM1 DEM在平原精度最高;在高原山地精度由高到低依次为AW3D30 DEM、ASTER GDEMV3、SRTM1 DEM。②DEM数据高程精度受地表覆盖影响较大,且与地形因素密切相关,在相同地表覆盖的两个研究区中DEM数据高程精度表现情况不一致,SRTM在平原地表覆盖下精度表现最好,平均误差为3.15 m,AW3D30 DEM在山地地表覆盖下精度表现最好,平均误差为7.61 m。③坡度对DEM数据的高程精度影响较大,在两个研究区3种DEM数据的高程误差均随坡度的增加而增加;坡向对DEM数据的高程精度影响较小,未发现明显的规律。     

SRTM(1″)DEM在流域水文分析中的适用性研究

高精度的数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据是流域水文分析应用的基础。美国地质调查局新发布了全球高分辨率数字高程数据产品,其空间分辨率为1″(约为30 m)。为评价该数据在流域水文分析中的适用性,以鹤壁汤河流域为实验区,以机载LiDAR DEM数据为参考,统计了SRTM(1″)数据的高程误差,分析了坡度、坡向、地表覆盖等对误差的影响;在基于地形的水文分析中,统计分析了SRTM(1″)数据误差对地形湿度指数、坡度坡长因子以及汇流动力指数等地形指数计算的影响;最后选取流域汇水区面积、最长水流路径长度、形状系数、弯曲度系数等流域特征参数对两种DEM数据提取结果进行了对比。研究表明SRTM(1″)DEM数据具有较高的精度,原始数据均方根误差为5.98 m,在消除平面位移误差后减小为4.32 m。基于地形的水文分析表明SRTM DEM与LiDAR DEM计算结果具有一定的差异,地形湿度指数平均值略高,坡度坡长因子和汇流动力指数平均值偏低,离散度偏小,这与SRTM DEM在微地貌以及高坡度地形区存在失真相关。两种DEM数据提取流域特征参数差异较小。上述研究表明SRTM DEM(1″)数据在流域水文分析中具有较大的应用潜力。     

长江三峡GPS处理结果和应变背景场

采用BerneseGPSSoftware 4 .2对长江三峡工程诱发地震监测系统GPS监测网络 1998～ 2 0 0 3年的 6期观测数据进行了处理 ,结果表明 ,三峡库区与华南块体的水平相对运动在 0～ 3mm/a(± 0 .1～± 2 .0mm/a) ;蓄水导致的垂直形变区域主要集中在茅坪 香溪 巴东库段 ,近岸点垂直沉降的量级在 10～ 35mm左右 ,最大峰值区域香溪约 35mm(± 8.6mm) ,垂直形变沿远离库中心方向迅速衰减。采用贝塞尔双三次样条函数模型拟合该地区的应变率 ,推算各类水平应变场 ,结果表明 ,蓄水前各种应变背景在 10 -9/a～ 10 -10 /a量级。作为构造稳定地区 ,三峡库区近期因蓄水导致大规模形变 ,从而诱发中强地震的可能性不大     

高分辨率厘米级局部大地水准面的典型应用

介绍了香港大地水准面HKGEOID_2 0 0 0和深圳市高分辨率、高精度似大地水准面SZGEOID_2 0 0 0。利用HKGEOID_2 0 0 0和GPS椭球高求得的正常高与香港地区由三角高程测量得到的“正常高 (或本地高 )”进行比较 ,结果表明 ,其差值的均方根为 0 .1 0 2m ,标准差 (STD)为± 3 .4cm。结合HKGEOID_2 0 0 0、SZGEOID_2 0 0 0和这两个大地水准面模型重复覆盖地区的高精度GPS水准数据 ,探测这两个大地水准面模型之间的差异和香港主要高程基准面 (HKPD)与我国 1 95 6黄海高程基准面之间的系统偏差。     

ASTER GDEM与SRTM3高程差异影响因素分析

作为最新发布的全球地形数据,ASTER GDEM比目前常用的SRTM3数据有着更高的分辨率和更广的覆盖范围,对于相关地学分析具有重要意义。本文以华中地区为研究区域,对ASTER GDEM与SRTM3数据进行了比较,重点分析了坡度、坡向、地形起伏度、土地利用类型、植被覆盖度、生成ASTER GDEM栅格点高程数据所用的ASTER DEM影像数等因素对2种DEM数据高程差异的影响。结果表明,在研究区域内,ASTER GDEM高程比SRTM3高程平均低5.42 m,两种DEM数据高程差异的RMS值为16.90 m;ASTER GDEM与SRTM3之间的高程差异随着坡度、地形起伏度、植被覆盖度的增大而增大,而ASTER DEM影像数越大,高程差异越小;坡向、土地利用类型对高程差异也有影响。