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991.
基于多源遥感数据的区域生态系统服务价值年际动态监测 ——以中原城市群为例 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对多源遥感数据在生态系统服务价值(ESV)遥感模型中的尺度效应分析,选择满足最佳空间分辨率和长时间序列的遥感数据,对中原城市群区域2001~2013年的ESV实现了逐年逐像元水平的动态监测。结果表明:该区应用于遥感模型输入数据的最适空间分辨率为30~1 000 m,相对于30 m尺度,其他尺度估算结果的相对偏差均小于0.4%;结合年际动态监测的需求,选择了MODIS数据产品(空间分辨率500 m,时间尺度1 a)作为遥感模型的最佳数据源;研究区ESV总值在研究期内整体上呈显著增长趋势,增速约为8.6亿元/a,但在持续增长过程中经历了3次波动,且表现得越来越剧烈;在空间上,研究区ESV多年均值呈现出明显的不均衡性,表现为从西南向东部递减的趋势。研究表明此方法简单易行,初步实现了区域ESV年际动态监测遥感模型的准业务化运行。 相似文献
992.
993.
新时期国家着力构建陆海统筹、区域统筹、城乡统筹的国土空间规划体系,为更好的服务国土空间规划体系与海岸带专项规划的建立实施,满足新形势下海域海岛管理的新要求,深化落实主体功能区制度,本文对已经建立的海洋空间规划管控平台进行了总结。海洋空间规划管控平台主要目标是实现海洋空间“一张图”、海洋主体功能区监测评估、海洋空间综合决策,主要功能包括多规分析与一张图、海洋主体功能区监测评估、海洋空间分区辅助编制与审查、海洋空间符合性判断等. 相似文献
994.
利用InSAR识别与监测黑方台黄土滑坡 总被引:1,自引:0,他引:1
针对甘肃永靖县的黑方台地区滑坡不断对当地居民人身及财产安全构成重大威胁的现状,该文选取高分辨率的升降轨TerraSAR数据、3m分辨率的DEM数据和30m分辨率的SRTM DEM数据,利用InSAR技术对该地区的地表形变进行监测,主要结果如下:用Stacking技术获取了黑方台的形变速率图,识别出14处不稳定滑坡体;用SBAS-InSAR技术对典型滑坡体进行时间序列监测,将InSAR结果投影到滑坡方向与已有的GPS结果进行比较,最大较差为6mm,最大中误差为3mm。结果表明,InSAR技术用来识别与监测黄土滑坡方便可靠,并且精度较高。 相似文献
995.
针对D-InSAR地震形变监测中存在LOS(line of sight)视线向模糊的问题,该文构建了一种融合升降轨不同视线向干涉测量数据获取三维同震形变场的方法。以2017年九寨沟M_S7.0级地震为例,基于研究区的Sentine1_1A数据和SRTM(1″)DEM数据,采用二轨差分的D-InSAR技术,融合升降轨LOS向以及自定义视线向的干涉测量数据进行联合解算,获取了研究区三维同震形变场,解决了单一轨道雷达LOS提取结果不能准确反映地表三维形变场的问题。实验表明,此次地震造成了震中附近一定范围地表的沉降和东南向的滑移,并通过震区形变剖面图和形变等值线图,分析了形变场的空间分布以及此次地震所造成地表断裂的位置,认为此次地震与塔藏断裂、虎牙断裂存在关联性,其运动形式为主动盘逆冲的走滑型地震。 相似文献
996.
997.
遥感技术具备实时快速、时空连续、广覆盖尺度等独特优势,在全球气候恶化大背景下,利用遥感干旱监测方法相比于传统地面监测手段,能够提供实时、准确、稳定的旱情信息,辅助科学决策。目前常用遥感旱情监测方法大多依赖全域性数学模型建模,假定了旱情模式的空间平稳特性,因而难以准确反映旱情模式的局部差异特征。本文提出利用地理加权回归模型GWR (Geographically Weighted Regression),考虑旱情模式的空间非平稳特性,综合多种遥感地面旱情监测指数,以实现传统全域旱情监测模型的局部优化。以美国大陆为研究区,监测2002年—2011年共10年的旱情状态。研究表明,GWR模型能够提供空间变化的局部最佳估计模型参数,监测结果更加吻合标准美国旱情监测USDM (U.S Drought Monitor)验证数据,且与地面实测值的最高相关系数R达到0.8552,均方根误差RMSE达到0.972,显著优于其他遥感旱情监测模型。GWR模型具备空间非平稳探测优势,实现了旱情模式的局部精细探测,能够显著提升遥感旱情监测精度,具备较好的应用前景。 相似文献
999.
基于国产高分辨率卫星影像和基础性地理国情监测数据,利用GIS技术分析了2013~2017年大渡口滨江老工业区搬迁改造实施的效果。结果表明,绿地面积呈增加趋势,增加量为1.28km^2,主要为天然草地;城市建设用地不断增加,用地性质日趋合理,其中工业用地、物流仓储用地和公共服务设施用地不断减少。空气质量总体较好,呈明显的季节性变化趋势。2017年空气质量优良天数为283d,说明搬迁改造工作成效显著。 相似文献
1000.
变形预测在预报工程险情方面起着关键性的作用,针对施工中需及时、准确地预测变形的问题,本文利用小波变换原理对监测数据进行降噪处理,并采用BP神经网络分析不同训练样本下的预测效果和精度水平。实验结果表明:基于小波消噪后的BP网络模型,以连续的近期观测数据作为训练样本,对下期变形预测精度高,效果好,相对误差很小。因此,小波变换和BP神经网络模型在沉降变形监测工程中能作为预测研究与应用的参考。 相似文献