基于无人机影像的辽宁农居建筑物提取技术与应用研究

本研究以实地调研数据为基准,无人机影像数据分析为验证,进行了基于无人机识别能力范畴的辽宁农居建筑结构类型划分,并根据区域结构类型比例、影像特性等指标优化了农居遥感解译标志整体参数,提取了不同建筑结构的不同解译标志阈值区间,并基于无人机低空正射影像DOM、数字表面模型DSM制定改进型DSM提取算法处理流程与代码,利用Python语言及开发环境完成了遥感影像要素提取与评估系统开发应用。通过最优组合解译标志获取无人机影像解译一致性系数Kappa=0.723,表明制定的解译标志特征对获得具有较好一致性的房屋结构类型具备一定的可行性。以改进型DSM提取算法为核心的建筑物提取软件提取建筑的整体精度为75%,基本满足地震应急需求。     

辽宁农居建筑物结构类型解译标志的分析研究

以实地调研数据为基准,对辽宁农居建筑物开展结构类型划分,利用无人机航拍影像建立影像特征与实际地物的对应关系,建立特征关联制定解译标志,依据解译标志定量提取无人机影像数据,最后通过Kappa系数分析法开展一致性分析验证.结果表明:辽宁农居房屋建筑结构类型分为土木砖石木结构、砖木结构、约束砌体结构及其他(厂房)结构,不同地域结构类型总体特点是辽西北、大连地区土木砖石木结构占比较大,辽南中部地区以约束砌体结构为主,沈抚、辽北地区以砖木结构为主.无人机影像解译一致性系数Kappa=0.723,具有高度的一致性,用此类方法获得解译标志具备一定的可行性,对提高该地区震后的快速评估的准确性具有重大的现实意义.     

芙蓉洞次生碳酸盐沉积特征及与降水的关系研究

通过对重庆市芙蓉洞内两处滴水和两处池水长期定点观测,现场测试pH、温度和HCO-3浓度等指标,并采集适量水样带回实验室利用ICP—OES和离子色谱仪测试主要离子的浓度,计算CO2分压(PCO2)和方解石饱和指数(SIc),探讨了芙蓉洞内次生碳酸盐的沉积情况及与当地降水的关系。结果显示:四个观测点洞穴水在大部分时间相对于方解石为过饱和水,且正在沉积碳酸盐,可见芙蓉洞地区大部分时间具有洞穴碳酸盐沉积的温度和降水条件;不饱和出现在较大降水量之后的1~2个月内,是降水对岩溶水的稀释作用导致的。因此,降水量的变化是洞穴水呈现过饱和与不饱和交替的出现主要原因,最终导致碳酸盐沉积的季节变化,降水量过大时不利于碳酸盐的沉积。