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鲁中南岱崮地貌的成因及演化——以抱犊崮为例解析 总被引:1,自引:1,他引:0
鲁中南抱犊崮地区,山体陡峭挺拔,风景秀丽,以有鲁南小泰山之称的抱犊崮为代表,山体顶部主要由古生代寒武纪九龙群张夏组灰岩组成,其下分布由长清群馒头组砂岩、砂质页岩、泥质灰岩、薄层灰岩及朱砂洞组灰岩、泥质灰岩等。"崮"的成因主要是古生代寒武纪灰岩经受了强烈的地壳切割和抬升运动,并遭受长期的侵蚀、溶蚀、重力崩塌和风化剥蚀等多重地质作用而形成抱犊崮所具有的岱崮地貌,作为地质遗迹和地质地貌景观,具有重要的地学研究价值,也是潜力巨大的旅游资源。 相似文献
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蒙阴县位于山东省东南部,岱崮地貌分布范围较广。近年来,随着人类工程活动的增强,崩塌滑坡泥石流灾害进一步加剧。本文在山东省蒙阴县1∶5万地质灾害风险普查的基础上,结合最新的遥感信息,选取坡度、起伏度、工程地质岩组、地质构造、地貌类型5个影响因子作为研究区地质灾害易发性的评价指标,采用信息量模型法对各评价因子进行信息量计算,通过GIS空间分析平台,建立了蒙阴县地质灾害易发性评价体系,为蒙阴县有效开展防灾减灾救灾工作,切实保障经济社会可持续发展提供有效的科学决策依据。研究区划分为地质灾害高易发区、中易发区、低易发区、非易发区4个等级,特征曲线(ROC)的线下面积(AUC)精度检验值为0.833,表明评价精度较高。 相似文献
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文章主要介绍了黄土地貌的形成、分类和各种类型地貌的特征,及其黄土地貌的发育过程和特点等,黄土地区在不同的外营力作用下形成了不同的地貌类型,不同地貌的发生、发展和形态特征,黄土地貌发育及其分布。 相似文献
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沂蒙山国家地质公园地质旅游资源丰富,独有的岱崮地貌群景观以及长江以北最大地下峡谷的喀斯特地貌景观,且从超基性金伯利岩到酸性花岗岩的岩石地貌类型丰富。同时,地质公园旅游种类众多,且地质旅游资源较为集中,适合开展地质旅游。通过介绍沂蒙山国家地质公园概况和主要地质遗迹景区,并运用了综合评价法对沂蒙山国家地质公园主要地质遗迹地质旅游资源进行评估,评估结果显示主要地质遗迹景区的地形与地质资源较为独特,地质遗迹景观较为丰富,但文化资源方面未引起足够重视;景区的相关设施与交通建设尚可,但相对不完善,有待提高。目前沂蒙山国家地质公园开发适度,但保护的力度有所欠缺,应坚持开发与保护并重原则;地质科普教育工作没有得到有效宣传,应更加突出科普教育意义,体现地质遗迹的科学价值。通过地质旅游资源评估,对该区域的地质旅游资源进行重新的认识,激发游客和学者对沂蒙山国家地质公园的热情,实现地质遗迹价值,推动景区的地质旅游发展。 相似文献
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济南长清区地质灾害发育较强烈,包括崩塌、滑坡、泥石流和岩溶塌陷等4种类型。 该文在现状调查的基础上,采用“地质灾害综合危险性指数法”,以地质、地形地貌、气候植被、地质灾害隐患点、地质灾害规模、分布密度、活动频次和险情等因素为评价因子,将长清区地质灾害易发程度划分为中易发区、低易发区及不易发区3个区,并在此基础上进行了防治分区划分 ,为地质灾害的预防和治理提供了科学依据。 相似文献
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在地质灾害详细调查的基础上,基于GIS平台以地质灾害点密度为依据生成初步地质灾害易发性区划图.从诱发地质灾害的内部因素出发将地层岩性、地形坡度、地貌类型、植被覆盖率、多年降雨量分级后,叠加到初步易发性区划图中,生成了地质灾害气象预警区划基图.以降雨作为诱发地质灾害的主导外在因素,重新对泾川县进行了地质灾害气象预警区划,... 相似文献
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褶皱的自动化识别是构造解译、地貌类型划分、三维建模等工作的基础。目前,基于地形形态进行空间统计特征分析的地貌类型自动识别方法,难于满足以“对称重复”空间结构为特征的褶皱构造地貌的识别需要。本文以基于ARG的褶皱场景建模为切入点,利用形式文法定义不同褶皱类型的空间结构模式,形成了一种基于空间结构模式匹配的褶皱构造自动识别方法,进而有效地支持了褶皱地貌的自动化识别。该方法包括4个环节:(1)根据核部地层与横切剖面线提取原则,提取可能存在褶皱的场景条带;(2)基于邻接ARG建模方法对场景条带进行场景空间结构的建模与化简;(3)将化简后的邻接ARG模型表达成句子,并通过判别其能否由模式文法推导而来,实现针对不同褶皱构造模式的匹配识别;(4)基于识别出的褶皱场景进行山、谷的进一步判别,最终确定褶皱构造地貌类型。实验表明,本方法可以较为准确地识别出庐山北部山地区域的褶皱构造,并确定褶皱地貌类型。该方法基本解决了构造地貌类型的自动化识别问题,是对传统地貌形态划分方法的有效补充。 相似文献
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地貌识别,对于人类建设,地质构造研究,环境治理等相关领域都有着重要意义。传统的基于像素单元或面向对象的地貌识别方法存在局限性。由于流域小单元具有表面形态的完整性,在地貌演化中具有明确的地理意义,基于流域小单元的地貌识别成为了该领域的一个新热点。然而,基于传统地形因子的地貌识别方法使用的因子往往较为单一或者在地学描述上存在重复性,目前尚无针对流域小单元进行空间结构描述和拓扑关系特征量化的地貌识别研究。基于此,本文基于DEM进行水文分析并通过坡谱方法解决了小流域稳定面积难以确定的问题,在黄土高原样区提取了181个稳定小流域。根据复杂网络理论和地貌学原理提出了流域加权复杂网络的概念和相应的8个定量指标用于流域空间结构的模拟和量化描述。最后采用了基于决策树的XGBoost机器学习算法进行地貌识别,实验对于黄土高原主要地貌类型的识别显现出较好的效果,Kappa系数为86.00%,总体精度达到了88.33%。对于地貌形态特征明显的地貌,复杂网络方法其顾及空间结构和拓扑特征的特性导致了其较高的识别性能,精度和召回率都在90%~100%之间。通过与前人的研究进行对比,其识别结果亦呈现出较高的精度,这些... 相似文献
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黄土地貌类型的坡谱自动识别分析 总被引:1,自引:0,他引:1
地貌形态特征识别与分类,对生态环境、水文研究及地质构造分析等地学研究具有重要意义,已成为现代地貌学的一个研究热点。传统的统计模式识别方法精度较低,难以解决线性不可分的模式分类问题。人工方法虽然识别精度高,但因各人认知偏差导致的识别误差难以控制。人工神经网络作为一种动态信息处理系统,能有效解决线性不可分的地貌类型识别问题。坡谱是利用微观地形定量指标来反映宏观地形特征的有效方法,在地貌学研究中正受到广泛的关注。本文以陕北黄土高原8个不同地貌类型区的数字高程模型(DEM)为实验数据,以流域为分析单元,提取坡谱及其特征指标作为描述地形特征的定量因子,并通过BP神经网络的构建与学习,进行黄土地貌类型自动识别。实验结果表明,在8种地貌类型的样本数据中,第1次实验正确识别率平均值达70%;第2次和第3次实验中,去除相似度较高的峁状丘陵沟壑或峁梁状丘陵沟壑任一种地貌类型后,正确识别率平均提升为80%和85%。经Kappa系数验证,该方法能以DEM数据有效识别不同类型的黄土地貌。 相似文献
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