长白山北坡林线岳桦种群动态对气候变化响应的坡向分异

选取长白山北坡岳桦(Betula ermanii)苔原交错带3个不同坡向(东北坡、东南坡、东坡)的岳桦径级结构为研究对象,分析坡向在岳桦种群动态与气候变化之间关系的异同。结果表明:三坡向的岳桦种群扩张和气温高低存在明显差异。14个生态气候指标与对应年份内繁殖且存活下来的岳桦棵数的逐步回归分析和相关分析表明三坡向岳桦种群扩张是对气温变化的积极响应,但响应有差异:东坡>东南坡>东北坡。不同坡向岳桦种群扩张的差异是对气温变化差异的响应。     

曲面样条函数在DTM中的分析应用研究

本文介绍了曲面样条的数学原理，分析了其在DTM中的应用方法，即可用于空间内插和坡度，坡向分析。     

栅格尺度对DEM分析中地形因子的影响

数字高程模型（DEM）是地形分析的基础。DEM的栅格大小直接影响着分析的结果。而栅格大小越小，尽管越能精确的反映和描述地形变化情况，但是计算量也是大量的增加。所消耗的代价也大大增加。因此DEM栅格尺度对地形因子的影响研究具有极其明显的意义。本文通过对浙江省桐庐县的丘陵地区和云南省洱海地区的山地地区为例。在不考虑数据误差的基础上，通过定性定量地比较不同栅格尺度对坡度、坡向的影响，得出对两种地形的异同点。为以后的实际工作起到一定的指导作用。     

利用SBAS-InSAR技术反演雅鲁藏布江色东普流域灾前冰川形变

本文基于30景Sentinel-1影像,首先采用SBAS-InSAR技术反演了2018年4-10月雅鲁藏布江色东普流域灾前冰川形变,并利用非冰雪覆盖的基岩区形变结果进行可靠性检验,得出均方根误差为9 mm,表明SBAS-InSAR技术应用于冰川形变监测具有较高的可靠性。然后分析了升降轨数据对不同坡向形变监测的敏感性,以及冰川碎屑流灾害发生前冰川形变的空间分布与时间演化特征。结果表明,冰川运动的主流线在东西坡交汇的中轴部,研究区平均形变量达-34.8 mm。在典型剖面上,随着海拔逐渐降低,冰川形变呈先缓慢减少,后快速增加,再缓慢减少的趋势,平均形变量为-50.1 mm。冰川碎屑流灾害发生前冰川形变已有明显的加速趋势,可为冰川灾害早期识别提供科学的数据支持。     

联合升降轨Sentinel-1A数据监测桃坪乡古滑坡沿坡向的形变速度场

单一平台或轨道的InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)技术通常只能获取到滑坡体沿雷达卫星视线(LOS)方向的一维形变信息,无法直接获取到滑坡体沿坡向的形变信息,使得InSAR技术无法充分满足滑坡监测的工程需求。针对这一问题,本文提出联合升降轨Sentinel-1A数据提取滑坡沿坡向形变速度场的模型算法,其基本方法是:首先利用InSAR技术分别获取升轨和降轨沿LOS方向的形变速度场,然后根据坡向和坡度建立滑坡的滑动面坐标系,基于LOS方向与滑动面的几何关系对升降轨对应的LOS向形变速度值进行建模,在滑动面上不存在法线方向形变的合理假设下通过解算独立方程组获得滑坡体沿坡向的形变速度场和沿垂直坡向的形变速度场。本文选取四川省理县桃坪乡古滑坡作为研究对象,并通过模拟实验对模型的解算精度进行验证,结果表明:相比于LOS向形变速度场,重建的沿坡向和沿垂直坡向形变速度场更加清晰地揭露了滑坡体的主要位移模式和危险性较高的坡体区域。同时,模拟实验结果表明,模型算法的解算误差与噪声水平大致呈线性增加的关系,当噪声水平达到10 mm·a-1时,沿坡向形变速度场的解算误差为14.1 mm·a-1,沿垂直坡向形变速度场的解算误差为11.9 mm·a-1,证明了模型算法以及结果的可靠性。     

江西省滑坡与降雨的关系研究

对江西全省1973 年~2002 年间1 158个降雨型滑坡,从考虑滑坡所处地层岩性条件和坡向因素的角度,分析了江西省降雨型滑坡发生的概率与降雨的关系。从坡向因素角度分析,江西省有64 %的滑坡发生于阳坡,但降雨对于不同坡向的滑坡影响近乎相同,只是阴坡所需激发雨量和有效临界雨量较阳坡稍大3 %。6 d累计降雨量、14 d有效降雨量(有效降雨系数为0.82)、3 d累计降雨量和9 d累计降雨量分别是变质岩、岩浆岩、碳酸岩和碎屑岩类地层中发育的滑坡所对应的最相关的降雨因子。各岩类地层中发育的滑坡有80 %发生于降雨当日;岩浆岩、变质岩和碎屑岩类滑坡约12 %～14 %滞后于降雨发生,碳酸岩类滑坡有22 %滞后于降雨发生。滞后时间多为1～3 d,其中碳酸岩类滑坡滞后时间相对较短。这与降雨对不同滑体物质成分的渗透性能、岩土体强度弱化程度和速度等有关。     

基于坡度坡向的地貌晕渲实现研究

本文利用规则格网DEM数据,研究基于坡度坡向的地貌晕渲制作过程。通过选择合适的坡度坡向算法、光照模型和光照插值算法,实现基于坡度坡向的地貌晕渲。     

基于DEM和高分辨率遥感影像的“膨胀-融合”式地表沟壑提取

地表沟壑的精细化提取是地形地貌特征的重要内容.针对现有沟壑提取结果中存在断裂区域和伪沟壑区域的情况,提出一种基于DEM和高分辨率遥感影像的地表沟壑“膨胀-融合”式提取方法.该方法综合了D8算法、坡向变率算法和面向对象分类方法的提取结果,首先引入距离制图算法对初始沟壑进行方向性膨胀,然后通过栅格重分类和代数运算进行沟壑融合,剔除伪沟壑区域,最终实现研究区域内沟壑的精细化提取.以GDEM v2数据和高分二号影像数据为数据源,精细化提取了湖北省神农架林区举黑沟至麻湾村一带的地表沟壑.采用随机点验证法对实验区域内的沟壑提取结果进行了精度评价,结果表明该方法的总体精度为92%,能有效弥合数据中的断裂区域,同时剔除伪沟壑区域,达到提高沟壑提取精度的目的.