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西藏高原湖泊萎缩的遥感图像分析 总被引:10,自引:0,他引:10
本文应用陆地卫星图像,分析了西藏境内湖泊的萎缩现状,建立了萎缩湖泊的影像解译标志,将区内湖泊分为干涸、半干涸、严重萎缩和轻微萎缩4种类型,指出藏北地区湖泊的萎缩现象严重,认为气候干旱是导致湖泊萎缩的主要因素。 相似文献
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DEM数据在青藏高原地貌研究中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
近年来,青藏高原一直是国际及国内地质学界极其关注的地区.随着遥感技术的发展,基于DEM的地表过程分析给青藏高原研究带来了崭新的思路和方法.本文回顾了应用DEM数据进行青藏高原地貌研究的历史,通过分析其应用研究的几个阶段,总结了DEM技术在高原上的研究技术,阐述了DEM数据在各学科中的交叉应用,指出研究方法上的系统化、信息的进一步挖掘和高精度数据源获取是该领域发展的主要任务,并展望了DEM在地貌研究中的发展方向. 相似文献
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卫星遥感图像在高原山区公路预可行性研究中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
卫星遥感技术应用在公路选线中,特别是在山区公路建设的可行性研究中,具有常规方法无法比拟的优势。在国道320线大理至保山高速公路南、中、北三条线路方案的比选中,通过对地形地貌、地层岩性、地质构造和地质灾害等的卫星遥感判识,对比了不同线路的工程地质条件,确定了大保中线为最佳线路。 相似文献
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用大地测量资料反演青藏高原构造应力场的初步尝试 总被引:6,自引:2,他引:6
本文讨论了大地测量反演构造应力场的理论与方法。结合青藏高原地质、地球物理资料、利用限单元法,初步建立了青藏高原构造力场三维弹性数值分析模型。用地表水准和GPS资料提供的位移值作为地表边界约束条件,反演计算了青藏高原变场和应力场,数值结果表明,青藏高原构造应力场以南北向挤压为主,东西向拉张为辅,欧亚板块与印度板块相撞作用仍控制着高原现今构造应力场。 相似文献
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利用MAGSAT卫星数据研究青藏高原及其邻近地区磁异常 总被引:6,自引:0,他引:6
使用43792个MAGSAT卫星磁测数据,编绘青藏高原及邻近地区卫星标量和矢量磁异常图。为了提取岩石层卫星磁异常,首先对MAGSAT卫星数据进行了筛选,然后进行主磁场,磁层场,电离层场和感应场改正。 相似文献
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高光谱遥感信息提取与地质应用前景——以青藏高原为试验区 总被引:11,自引:4,他引:11
高光谱遥感是一门正在兴起的极具发展潜力的应用科学技术,能直接快速地识别岩矿组成、丰度及其分布;高光谱图像丰富的空间信息也包含一定的地质构造信息。目前,光谱分解模型和修正的高斯模型在岩矿信息定量研究中极具潜力;对纹理信息的提取侧重于空域的灰度剪切与有效平均梯度相结合及频域空间内的小波包等技术。根据目前高光谱遥感信息的地质应用,总结出高光谱地质应用的技术流程。在此基础之上,以青藏高原为例,阐述了高光谱遥感的地质应用前景。最后,对高光谱遥感技术存在的问题进行了一定的评述。 相似文献
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IHS方法在QuickBird数据融合中存在的问题及其改进 总被引:1,自引:0,他引:1
针对IHS变换在QuickBird数据融合中存在的光谱扭曲问题,提出了利用Visual-Pan波段和线性加权匹配两种方法进行改进
,并给出了Visual-Pan波段方法中系数α的最佳取值范围,以及线性加权匹配融合图像的空间特征与光谱特征达到最佳效果时Pan
权值(wPan)和I权值(wI)的最佳取值。结果表明,对于Visual-Pan方法而言,当0.2<α<0.25时,可以获得非常好的融合效果; 而
对于线形加权匹配方法而言,当wpan=3/4、wI=1/4时,融合图像的空间特征与光谱特征可以达到最佳效果。 相似文献
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本文根据作者参与组织指导《军官地图集》设计与生产的体会,从设计思想、结构模式、内容选题、表示方法、整体协调和制印工艺等方面阐述《军官地图集》的设计特色,通过对这一典型作品的剖析,探讨地图集设计与生产的基本规律。 相似文献
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基于多时相图谱的青藏高原湖泊变化检测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用多期遥感影像,对青藏高原南羌塘地区纳木错湖泊流域北部进行解译,提取了多时相地学信息图谱,发现1992-2005年间,湖泊面积扩张且整体变化呈加快趋势。分析了研究区内典型湖泊的变化特征,确定了稳定增加的湖泊面积。通过多时相地学信息图谱检测的变化信息与区内多年气象数据的复合分析,探讨了湖泊变化与气候变化的响应关系。 相似文献
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《测量评论》2013,45(30):480-481
AbstractThe condition which must be satisfied for conformal projection from the spheroid to the plane is that <mml:math display='block'><mml:mrow><mml:mi>x</mml:mi><mml:mo>+</mml:mo><mml:mi>i</mml:mi><mml:mi>y</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mi>f</mml:mi><mml:mrow><mml:mo>(</mml:mo><mml:mrow><mml:mi>ψ</mml:mi><mml:mo>+</mml:mo><mml:mi>i</mml:mi><mml:mi>ω</mml:mi></mml:mrow><mml:mo>)</mml:mo></mml:mrow><mml:mo>,</mml:mo><mml:mtext> </mml:mtext><mml:mo>…</mml:mo><mml:mtext> </mml:mtext><mml:mo>…</mml:mo><mml:mtext> </mml:mtext><mml:mrow><mml:mo>(</mml:mo><mml:mtext>1</mml:mtext><mml:mo>)</mml:mo></mml:mrow></mml:mrow></mml:math> where x and y are the map coordinates; f is any function; ω the longitude; Ψ a variable which is a function of the latitude only; and i = √(?-1). 相似文献
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