利用3S集成技术进行矿区沉陷精确调查与分析北大核心CSCD

地下煤矿资源开采引起的地面沉陷越来越严重,已成为制约矿区环境、社会经济可持续发展的主要地质灾害之一。本文构建了基于3S(RS+GPS+GIS)集成技术的矿区沉陷精确调查技术,重点利用多时相高分辨率光学遥感影像,通过数据处理及信息提取,获取了山东省济宁某煤矿的2003—2011年的地面沉陷位置、分布,统计了沉陷区面积,基于GIS技术分析了煤矿沉陷区的时空演变。试验证明,3S集成技术是进行矿山沉陷调查的最佳技术方法之一,可实现矿山沉陷的大面积、低成本、准确调查。     

移动背包三维激光扫描系统在陡岸水库测绘中的应用——以白鹤滩水电站库区典型河段为例

针对陡岸水库岸坡度大、地形狭窄复杂、植被覆盖度高、水文泥沙监测精度要求高,且传统人工走测难度大、效率低、风险高的问题,本文提出了移动背包三维激光扫描系统观测方法,并以白鹤滩水电站库区典型河段为例,开展了移动背包三维激光扫描系统的应用试验研究。定性定量成果表明,移动背包三维激光扫描系统测量平面中误差为0.024 m,高程中误差为0.044 m,相对面积较差为0.24%,精度符合技术要求,较人工走测工作效率提高3.75倍,十分适用于陡岸水库监测。     

基于地理国情的高标准农田监测与评价

“非粮化”和利用情况监测是高标准农田建设后利用管理的重要内容。本文从高标准农田的自然属性、生态属性、区位属性、“非粮化”4个方面构建评价指标,采用特尔菲法确定指标权重,在高标准农田地块基础上叠加地理国情监测数据,通过空间分析获取指标值,对高标准农田建设和利用的现状进行监测和评价。研究结果表明,在高标准农田监测内容中,区位属性和“非粮化”的指标相对较好,自然属性和生态属性的指标表现不佳,其中土壤有机质含量比和防护林有效度表现较差。本文构建的指标体系合理有效,指标数据获取方法可行,能够达到监测和评价高标准农田建设成效的目标。     

北移亚洲象群夜间位置监测方法

本文主要对西双版纳国家级自然保护区原生活栖息的亚洲象群一路北上进行了夜间位置监测方案的设计及实践研究。首先,明确了方案的监测需求,包括夜间象群识别、实时动态位置更新、迁移路线绘制、路线及安全研判等;其次,介绍了方案的软硬件选型,主要以无人机结合红外相机为主;然后,讨论了方案设计,包括悬停高度、飞行设计、监测点衔接、识别、测量及交接等操作;最后,通过实践及结果分析得出,采用无人机结合红外相机的夜间位置监测方案,能有效实时识别亚洲象群,及时更新位置,绘制路线,提前预判象群行进路线,为象群迁徙提供有效的保护措施。     

浅谈江苏省农村土地整治监测监管系统建设构想与实践

本文从系统设计、主要功能、业务流程等方面,阐述了江苏省农村土地整治系统建设的现状。按照国土资源土地业务管理需要,分析了全省农村土地整治项目各类监管信息,并结合江苏省国土资源厅"一张图"工程,对省级农村土地整治监测监管系统建设进行了有效的探索与实践。     

多时相遥感影像的变化监测方法研究

多时相遥感影像图变化监测已经在国民经济及国防建设领域得到了广泛应用。通过分析同一地域不同时相的遥感图像变化监测提供地物发生变化的信息,对资源环境数据进行更新及利用。论文围绕变化监测中的一些关键理论方法进行了研究。     

国内外地理国情监测相关标准分析与思考

为保障地理国情监测顺利、有序、规范地开展,促进监测成果在各级政府与国民经济建设各部门的广泛应用和服务,迫切需要开展地理国情监测标准化工作。通过对国外地理国情监测相关标准的情况进行梳理,并从已有测绘地理信息标准、各专业部门专题信息调查／监测标准两方面对国内地理国情监测相关标准进行分析,为今后的地理国情监测标准化工作开展提供参考。     

城市地铁变形监测数据处理

为确保地铁施工安全进行变形监测是非常重要的手段,而变形监测的最终目的是预测,即对观测物的未来形态进行预报和分析。时间序列的原理是找出事物随时间变化的规律,从而对数据变化趋势做出正确的分析和预报。本文通过对时间序列的研究对长春地铁繁荣路站的变形监测数据进行了分析和预报。     

基于CORS的浙江省地质灾害监测预警系统建设

主要论述了以浙江省 CORS 系统为基础,综合运用GNSS 空间定位技术、计算机技术、通讯技术、网络技术等现代技术,对可能由地表位移引起的地质灾害进行实时监测、预警和形变分析,建立地质灾害监测预警系统的设计思路和实现过程。     

灰色模型分析法在高层建筑物变形监测预测中的应用

在变形监测过程中,获取监测资料以后,通过对高层建筑物观测资料进行研究分析,可以掌握地基随时间的沉降规律,预测其下一步的变形趋势,并为可能发生的变形做好必要的准备,减少因非预计沉降带来的损失。灰色模型分析法是一种常用的数据处理及预测分析方法,本文在简单介绍了灰色模型分析法的基础上,利用灰色模型分析法预测了变形监测数据,并得出了有益结论。