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本文以山西省霍西煤矿区为研究区,利用遥感和GIS方法对滑坡灾害的敏感性进行了数值建模与定量评价。利用交叉检验方法构建了径向基核函数支持向量机滑坡敏感性评价模型,并基于拟合精度对模型进行了定量评价;对各评价因子在模型中的重要性进行对比分析;基于空间分辨率为30m的评价因子,通过径向基核函数支持向量机模型获得了霍西煤矿区滑坡敏感性指数值,并利用分位数法将霍西煤矿区的滑坡敏感性分为极高、高、中和低4个等级。结果表明:拟合精度建模阶段和验证阶段分别为87.22%和70.12%;与滑坡敏感性关系最密切的5个评价因子依次是岩性、距道路距离、坡向、高程和土地利用类型;极高和高敏感区域分布了93.49%的滑坡点,面积占总面积的50.99%,是比较合理的分级方案。本研究不仅可以为研究区人工边坡调查和煤矿资源合理开采提供借鉴,对相似矿区的相关工作也具有参考价值。 相似文献
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DEM数据被广泛应用于多个领域,但生产过程中数据空洞的出现严重制约了其适用性。因此,对DEM数据空洞修复的研究至关重要。本文选择太原市4个不同地貌条件下的河谷、盆地、丘陵和山地试验区作为空洞区,利用ASTER GDEM数据和直接镶嵌法、反距离加权插值法及三角洲表面镶嵌法对AW3D30 DEM数据进行修复,对不同方法的修复效果进行对比分析。研究结果表明:在盆地区域,反距离加权插值法修复效果最好,三角洲表面镶嵌法次之,直接镶嵌法最弱;在起伏度稍大的河谷、丘陵和山地区域,三角洲表面镶嵌法的修复效果最好,空洞区域内部的纹理特征明显,空洞边缘区域过渡平滑,而反距离加权插值法最弱。 相似文献
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本文首先以DEM数据为例,将输入数据与参考数据配准至同一像素位置,然后分别将均方根误差和标准差作为参考指标,在不同坡度等级的区域内,通过权重系数从0至1的遍历探寻最佳加权融合系数,从而确定融合方案并进行NASA DEM与AW3D30 DEM的数据融合,最后对融合效果进行定量评价。结果表明:配准前,NASA DEM沿x、y、z方向的位移分别为-2.65、2.41、0.60m,AW3D30 DEM位移分别为1.04、7.51、-3.33m;配准后,原始数据各项误差均减小,且NASA DEM的系统误差基本消失。融合DEM相较于NASA DEM,平均误差和均方根误差分别减小了25.0%和36.8%;对于AW3D30 DEM,误差降幅分别为86.5%和13.2%。 相似文献
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基于数字高程模型数据和地质数据,首先对青藏高原西北缘西昆仑山脉的山脊线和山麓线进行地形剖面及其地面组成物质形成的地质年代分析,据此获取了从西北到东南的5座典型山峰:昆盖山、慕士塔格山、塔什库祖克山、慕士山和托库孜达坂山的相关数据;然后以公格尔山为例,探讨了山峰区域典型地形剖面线的获取方法;最后对5座山峰进行了典型地形剖面获取及其对应山体组成物质形成的地质年代分析,计算了每座山峰在不同地质年代的组成物质下的地形抬升速率.研究结果表明:西昆仑山脉从西北到东南的5座典型山峰,地形抬升速率在两端较大,中间部位则相对较小,在塔什库祖克山最小,呈近似“V”形;从西北部的昆盖山到东南部的托库孜达坂山,山体组成物质形成的地质年代数量为3-4-5-4-3,呈现先增多后减少的变化趋势,呈“A”形;因此,地形抬升速率与地质年代数量之间呈现负相关的关系. 相似文献
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DEM数据在黄土高原典型地貌区的误差分布 总被引:2,自引:0,他引:2
针对SRTM3DEM数据的误差研究在黄土高原比较薄弱的问题,该文采用基于1:5 000地形图生成精确DEM数据的方法,对最新版的SRTM3DEM V4数据在黄土高原典型地貌区的误差分布进行了研究;并对研究区内典型黄土地貌类型(黄土塬、黄土梁和黄土峁)的误差分布进行了分析,从而获取SRTM3DEM V4数据在黄土高原地区的误差分布规律。研究结果表明:SRTM3DEM V4数据误差较大,且与坡度分布密切相关;黄土塬与黄土梁的误差相似,它们均与黄土峁有明显差异。研究结果对基于SRTM DEM数据的数字地形分析与相关地学研究具有一定意义。 相似文献
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为了有效评估西山煤田地区的土地损伤状况,该文引入复变函数和麦克劳林公式的土地损伤测度模型,利用Landsat TM/OLI影像、Envisat ASAR和Sentinel-1A影像提取植被覆盖、土地覆被及地表形变信息等模型关键参量,获取了矿区地表的退化损伤值。结果表明:西山煤田土地损伤面积在2009—2019年持续减少,至2019年,土地损伤值>3.5的高损伤区域面积为18 km2,占总损伤面积的2.23%,且与矿井点具有一定的空间相关性。与同期高分影像的对比显示:损伤测度结果有助于矿区环境修复的精细设计,并为区域土地损伤及后期治理提供较为重要的依据。 相似文献
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基于遥感与SRTM的青藏高原冰缘地貌信息提取方法——以1 ∶ 100万标准分幅拉萨幅(H46)为例 总被引:5,自引:0,他引:5
根据模型和分布函数,本文首先依据多年平均气温、地温和SRTM等数据对研究区域冰缘地貌的分布范围进行分别提取,并利用遥感数据和人工解译方式对其进行了修正。在此基础上,采用一定指标,利用SRTM数据对冰缘地貌次级类型(如起伏度、海拔高度和坡度等)进行了提取,从而完成研究区域冰缘地貌信息的提取。研究结果表明:①研究区域冰缘地貌总面积约5.15×104km2,主要分布在研究区域的西北部和西南部,另外在东北部也有少量分布;通过提取,研究区域中最重要的冰缘地貌类型是冰缘作用的中起伏缓极高山,面积约0.82×104km2,分布范围较广。②冰缘地貌的分布与海拔高度、气温和地温等有密切的关系,基于此提取的结果可为冰缘地貌的解译提供一定的参考;由于青藏高原气象站点较少,数据精度较低,自动提取精度受到很大限制,因此进行人工解译修正是非常重要和必不可少的。 相似文献
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全球开放DEM数据为数字地形分析提供了重要数据源。与已有的全球开放DEM数据相比,资源三号卫星具有更高的空间分辨率、更大的覆盖范围和更好的现势性。将资源三号卫星生成的DEM数据与全球开放DEM数据进行误差对比则为基于资源三号卫星的全球DEM数据研制提供科学依据。本文以山西省中部太原市为研究区,基于高精度激光点云数据生成DEM为参考数据,对资源三号卫星影像生成的DEM数据与全球典型的开放DEM数据(AW3D30、SRTM1和ASTER GDEM)的误差进行了对比分析,并获得了其在不同坡度等级下绝对误差与相对误差的平均值、平均绝对值、均方根值和标准偏差值。研究结果表明:①4种DEM数据的误差分布均具有较好的对称性。同时,平均误差接近于0 m,SRTM1和ASTER GDEM数据更是如此。因此均方根误差值与标准偏差值近似一致;②资源三号DEM具有最高的精度,误差最小(均方根误差4.6 m)。其次为AW3D30数据(均方根误差5.6 m)和SRTM1数据(均方根误差8.8 m)。ASTER GDEM数据误差最大(均方根误差12.6 m),精度最差;③资源三号DEM、SRTM1和ASTER GDEM数据的误差均随坡度的变大而增大,而AW3D30数据误差随着坡度增加呈现先减小后增大的趋势。总体上,与其他3种DEM数据相比,资源三号DEM在所有坡度范围均具有最小的误差值。 相似文献