2021年1月5日 · 泥石流的形成区作为泥石流固体物源的集聚区,植被覆盖度较差,土壤裸露程度较高,表面岩体风化侵蚀严重,多为三面高地环绕的盆地低谷地带,且多群发小规模崩塌或滑坡等不良地质现象。
The dataset contains the images, annotation data and description files of 107 typical landslide and debris flow hazards, involving four types of disasters: earthquake landslides, rainfall landslides, gully debris flows and slope debris flows.
据及典型泥石流沟2期全色波段遥感数据,进行泥石流物源发育特征及演化分析。 结果表明:①汶川地震强震区物源发育受地 形坡向、坡度、高程及水系的共同控制。
遥感因其快速、大范围、高精度监测的特点为泥石流物源识别提供了更为可靠的方式。 基于Sentinel 2影像和ALOS地形数据,根据物源区光谱特征和地形特征差异,采用面向对象的分类方法进行物源识别,实现了树正寨流域地震前后泥石流崩滑物源、沟道物源和坡面 ...
随着地理信息系统、高分辨率遥感、无人机遥感、移动互联、物联网、大数据等技术的出现、发展和广泛应用,山洪/泥石流灾害领域面临新的发展机遇和挑战,将给山洪/泥石流监测、风险评价与数值模拟的理论、方法、技术研究创造了便利条件。
泥石流物源识别与计算是科学评估泥石流规模、危害程度以及综合治理的基础,而传统的地面调查和光学遥感手段难以有效识别山区植被茂密覆盖下的泥石流物源。
2014年2月6日 · 在高分辨率的航空遥感影像上,舟曲特大泥石流具有明显的光谱特征,可用于准确圈定泥石流灾害的范围; 泥石流堆积物在沟谷两侧形成的侧碛堤及在堆积区末端形成的扇形地等形态特征也是识别泥石流的另一个重要标志。
遥感在地质灾害(滑坡、泥石流)识别方面,较常规方法有明显的优势,并能快速提供大面积地区的位置、分布、范围、规模、类型、发育环境等数据和图件。
2020年4月12日 · 研究表明,不同融合方法会对泥石流形成区的预测产生影响,本文基于NNDiffuse融合方法进行预测的总体效果最好;SVM方法有最好的效果,表明先验知识对预测形成区的重要意义,但无先验知识的ISODATA方法结合有效的指数特征在泥石流形成区识别和预测中有 …
2010年8月10日 · 甘肃舟曲县特大泥石流灾害遥感初步解译报告. 来源:部办公厅发布时间:2010-08-10. 1.地理背景 舟曲县位于甘肃省东南部的白龙江中上游,东、北与陇南地区的武都、宕昌县为邻,南与陇南地区的文县、四川省南坪县接壤,西与本州迭部县毗连。. 东径103度51分至104 ...