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大冶铁矿的开发利用在为我国的钢铁事业作出巨大贡献的同时,也给矿区的地表环境、森林资源带来了很大的破坏。矿山公园的规划实施可极大地改善矿山环境,为矿山的可持续发展提供较好的途径。 相似文献
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基于SBAS- InSAR技术的西藏雄巴古滑坡变形特征 总被引:2,自引:0,他引:2
大型古滑坡及其强变形和复活灾害日益频发,已造成重大灾害事件和严重损失.古滑坡的发育、变形影响因素多、机理复杂和识别难度大,本文采用SBAS-InSAR技术,结合遥感解译,获取了金沙江西岸雄巴村古滑坡2017年10月至2020年6月间的地表变形特征.研究表明,雄巴古滑坡方量巨大,可达2.6×108~6×108 m3,根据InSAR形变监测结果,滑坡前缘发育H1和H2等2个大型强变形区,变形级别分为4级:极强变形区(-132.1 mm/a≤VLOS<-58.5 mm/a)、强变形区(-58.5 mm/a≤VLOS<-20.3 mm/a)、中等变形区(-20.3 mm/a≤VLOS<l.8 mm/a)和弱变形区(1.8 mm/a≤VLOS<55.4 mm/a);其中H1变形区,最大累计变形量达203.8 mm,H2变形区变形量达302.1 mm.受金沙江河流侵蚀,特别是上游75 km的2018年10月和11月白格2次滑坡-堵江-溃坝-泥石流/洪水灾害链对雄巴古滑坡坡脚的侵蚀,加剧了雄巴古滑坡的变形,其中H1变形区的蠕滑速率是白格滑坡灾害链发生前的14~16倍,灾害链引起H2区发生变形,雄巴古滑坡整体呈现牵引式复活状态.基于SBAS-InSAR的形变监测结果得到了野外的验证,目前H1变形区前缘出现局部垮塌,滑体中横向和竖向裂缝发育,局部呈现拉张状态.雄巴古滑坡目前呈现持续变形中,部分地段为加速变形,雄巴古滑坡发生大规模复活将导致堰塞金沙江-溃坝-泥石流灾害链,应加强雄巴古滑坡的空—天—地一体化监测预警,为该区正在规划建设的重大工程和流域性地质安全风险提供技术支撑和科学依据. 相似文献
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以1986、1996和2006年三期Landsat TM影像为基本数据源,采用最大似然法分类,并以同期高分辨率的SPOT5影像进行分类后处理,最后分类后变化检测法监测了福州市1986~2006年的土地利用变化及其转移模式。结果表明,福州市近20年间土地利用发生了较大的变化,城乡建筑用地处于快速增长阶段,而耕地数量却在不断下降。经济发展、人口增长、政府决策等因素是福州市土地利用发生变化的主要驱动力。 相似文献
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厦门市植被变化的遥感动态分析 总被引:15,自引:0,他引:15
本文利用美国LandsatTM/ETM+卫星影像,通过变化检测和信息提取等分析了福建省厦门市从1989~2000年的植被变化。它们包含了一部分不是由植被变化所引起的伪变化信息。对此,依次采用了阈值法和掩膜法将伪变化信息剔除,最后获得了准确的植被变化信息。研究结果表明,厦门市11年中,植被面积由于城市扩展绿地面积有了明显的减少。从1995~2000年植被减少的面积明显要比1989~1995年期间的少得多,这与厦门市近年来逐渐重视保护植被和生态环境有密切的关系。 相似文献
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城市发展过程中不同类型城市规划用地的建设活动会引起明显的生态效应差异,研究这种差异及其形成的原因对建设生态宜居城市具有重要意义。本文利用Landsat系列遥感影像,反演了福州市2009年和2013年的遥感生态指数(RSEI),并结合国务院新近审批通过的福州市城市总体规划方案,对福州市建设活动较明显的5类城市规划用地的22个地块进行了研究,以揭示它们在建设前后所产生的生态质量变化情况。研究发现,2009-2013年5大类城市规划用地的生态质量均呈下降趋势,RSEI指数总体下降了近12%。其中,尤以工业用地生态退化最为严重,RSEI指数下降了18%。结果表明,植被、水体在建设中被破坏以及建筑不透水面的大量增加是导致这些城市规划用地生态质量下降的主要因素。 相似文献
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WorldView-2近红外光谱波段反演马尾松植被信息的比较研究 总被引:1,自引:0,他引:1
WorldView-2卫星自2009年发射至今,已为用户提供了大量高性能的影像产品。与众多高分辨率卫星影像不同,WorldView-2有2个近红外波段,即近红外1(Near-infrared1,NIR1)和近红外2(Near-infrared2,NIR2),但目前这2个波段在应用上的区别并不清楚。因此,本文以福建省长汀县河田地区的马尾松林为例,采用NIR1和NIR2这2个近红外波段分别构建了3种植被指数(NDVI、ARVI和NDMVI),以探索二者在植被信息反演方面的差异。结果表明,NIR1构建的植被指数在马尾松林提取精度上高于NIR2,并具有更丰富的植被信息量。经统计可知,NIR1所构建的植被指数信息量比NIR2分别大8.0%(NDVI)、12.3%(ARVI)和7.3%(NDMVI);在反演植被覆盖度方面,NIR1也比NIR2具有更高的精度,其模拟的植被覆盖度与实际植被覆盖度的拟合度更高,误差更小。NIR1和NIR2所表现出的差异是因为马尾松在这2个近红外波段的光谱反射不同,其反射在NIR1的波长范围内达到最强,而在NIR2的波长范围内则出现了小幅下降。 相似文献
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为实现水土流失区植被遥感信息的准确提取,本文采用2007年ALOS 10 m多光谱影像,利用土壤调节植被指数SAVI和MSAVI,对福建长汀水土流失区马尾松林不同植被覆盖密度的3个实验区进行植被提取,并选用不同的土壤调节因子(L=0.25,0.5,0.75,1)做实验,将结果和以NDVI植被指数提取的结果进行对比,分析了提取效果及受土壤噪音的影响程度。实验表明,SAVI指数能提高水土流失区的植被提取精度。在中、低植被覆盖区,其提取的总精度比NDVI高出2%~7%,Kappa系数高出7%~18%;而土壤调节因子L的取值对植被信息的提取也呈现出一定的规律性,即:随着L从0向1递增,SAVI提取稀疏植被的能力上升而探测阴坡植被的能力下降。总体来看,对于低植被覆盖和中等植被覆盖地区,可分别用SAVI(L取0.75)和SAVI(L取0.5)来提取植被信息,对于高植被覆盖区,仍可直接用NDVI进行植被信息提取;研究发现MSAVI在植被信息提取中并不具有特别的优势。 相似文献