基于RS和GIS的云南石林县石漠化时空变化特征分析

为探究云南石林县岩溶地区石漠化的时空变化特征, 运用基于RS和GIS的Landsat TM/ OLI 遥感影像数据解译3个时像的石漠化信息, 选取变化方式、变化方向等从时间和空间上揭示石林县2008-2018 年间的石漠化转移变化过程, 结果为: (1)空间上, 潜在和轻度石漠化分布范围最广, 强度、极强度石漠化主要分布在西街口镇东北部、鹿阜街道东部及圭山镇西南部; (2时间上, 2008、2013 和2018 年石漠化面积占全县总国土面积的比例分别为19. 98%、23. 58%和20. 19%, 呈先增加后减少的趋势, 石漠化恶化得到 遏制; (3)变化方式以单变方式为主, 其次是返变方式, 渐变方式最少; (4)变化方向上, 3 个研究时段内已石漠化类型中转移最显著的分别是轻度-中度石漠化、轻度-潜在石漠化和中度-轻度石漠化, 中度及以下石漠化呈现变化速率快并且转移面积多的特点。石漠化改善和恶化同时存在, 恶化面积逐渐少,2008-2013 年石漠化恶化明显, 2013-2018 年石漠化改善明显, 变化面积呈金字塔状并且与变化等级成反比关系。2008-2018 年间石林县石漠化总体变化速度呈放缓趋势。     

基于GIS的岷江流域洪灾动态风险性评价研究

受暴雨的影响,河流流域常会发生大型洪涝灾害事件,给沿河流域的人们带来灾难,严重阻碍了社会经济发展。在岷江流域暴雨分布基础上,将层次分析法与GIS技术相结合,选取了2000,2005,2010年和2015年共4期数据,从致灾危险性、孕灾敏感性和承灾易损性3个方面构建了洪涝灾害动态风险性评价指标体系和模型,并通过ArcGIS得到了岷江流域洪灾动态风险性空间分布图。结果表明：(1)在空间尺度上,洪灾风险性结果的变化趋势与致灾因子变化趋势趋于一致,暴雨空间分布与洪灾风险结果关系密切,较高风险区主要分布在岷江流域东南部平原地区,低风险区主要分布在西北部地区。(2)在时间尺度上,总体以中等风险区为主,面积占比第二高的风险区由较低风险区发展到了较高风险区,整体风险性在上升。研究成果揭示了暴雨分布特征与洪灾风险的关系,既有效指示了岷江流域洪涝灾害空间分布的状况,又反映了洪灾风险性动态变化状况,可为流域防灾减灾和社会稳定提供参考。     

基于灰度共生矩阵的基岩滑坡纹理特征提取分析研究

利用纹理特征可以识别滑坡,通过灰度共生矩阵可以很好地获取纹理特征参数,从不同角度对纹理进行刻画。如何合理选取纹理特征参数描述纹理是一个重要的问题。因此,本文采用灰度共生矩阵结合无人机滑坡影像获取纹理特征参数,选取了5个典型的参数(熵、对比度、角二阶矩、逆差矩、相关性)进行分析研究。利用平均梯度、信息熵为指标对五参数进行精度评价。结合东川大白泥和法土村两个典型滑坡为例进行研究,结果表明：东川大白泥滑坡的纹理特征参数中熵、对比度的平均梯度值和信息熵为最高,分别为14.58、6.93和12.24、6.85;相关性的平均梯度和信息熵值为最低,值为6.6、4.8。法土村滑坡的纹理特征参数中熵、对比度的平均梯度和信息熵最高,分别为15.16、7.11和12.24、6.85;相关性的平均梯度值和信息熵值为最低,值为8.5、4.7。经过实地勘察发现东川滑坡面形成大量冲沟和裂缝,纹理结构复杂,信息量丰富;法土村滑坡体与周围地物存在明显差异,纹理基元对比强烈,纹理效果明显。实验结论与实地勘察相符,表明最适合滑坡纹理信息提取的参数是熵、对比度,提取精度高、数值稳定,适合不同类型的滑坡。     

基于深度学习的中文扫描地图注记提取方法

地图注记是地图的核心内容之一,地图注记提取是计算机智能读取扫描地图信息的重要步骤。中文扫描地图注记由于字符多样、线条复杂、方向多变,给中文扫描地图注记矢量化带来了困难,目前少有研究。文章提出了一种基于深度学习的中文扫描地图注记提取方法,分为注记特征提取和空间重建两个部分。结果显示,该方法能够实现地图中文注记的检测、识别和空间重建。     

气候变化背景下滇中引水工程水源区与受水区 降水丰枯遭遇分析

基于历史实测降水数据与全球气候模型预估数据，使用 Morlet 小波方法分析滇中引水工程水源区与受水区 降水序列的周期变化和未来的降水趋势。同时，采用 Copula 函数计算历史时期（1960—2021 年）与未来时期 （2022—2100 年）水源区与受水区降水丰枯异步或丰枯同步的概率。结果表明：1960—2021 年降水序列存在 26~39?a、18~25?a、4~7?a 的 3 类时间尺度的周期变化，2022—2100 年降水序列存在 38~55?a、18~30?a、5~12?a 的 3 类时间尺度的周期变化，降水量呈现“多—少—多”的循环交替，预计未来 10~20?a 将持续处于降水较多的时期； 过去 62?a，水源区和受水区降水丰枯异步频率 36.4%，同期丰水年频率为 25.3%，同期枯水年频率小于 30%，水源区 和受水区具有水量互补的引水条件，两区域之间存在着水量补偿特征；与历史丰枯遭遇对比，未来降水量丰枯同 步频率均呈现减小的趋势，丰枯异步呈现增加的趋势，同枯和源枯受丰的频率减少，未来有利于调水的降水丰枯 组合概率平均增加 3.75%；在近、中、远期预估中，从 SSP1-2.6 情景过渡到 SSP5-8.5 情景，SSP5-8.5 情景下降水量 丰枯异步频率比 SSP1-2.6 情景大，说明水源区与受水区的降水区域差异变大，降水时空差异更加显著。通过对滇 中引水工程水源区与受水区降水量丰枯遭遇的综合分析、定量评估和模拟预测，为滇中引水工程水资源调度协同 一体化提供数据支撑及参考依据。     

基于多阶邻接度指数的城市景观扩张格局演变分析——以昆明市呈贡区为例

城市景观既是城市扩张的典型特征，又是评判城市化水平的重要指标。度量城市景观扩张特征并分析其时空演化格局有助于人们了解城市发展的态势，进而为城市合理规划提供依据。以云南省昆明市呈贡区为例，基于多阶邻接度指数(Multi-order Adjacency Index, MAI)和空间自相关分析方法测度并分析了该区域2005—2020年(每5年为1个计算周期，共3个时段)的城市景观扩张特征及其时空格局演化态势。首先，运用MAI值度量了研究区的城市景观扩张特征；然后，基于MAI值，运用空间自相关分析方法探测了城市扩张的空间聚集特征与趋势。结果表明：1)蔓延式和边缘式是研究区主要的城市景观扩张类型，其他类型较为平均且与上述两种类型比较有明显差距；2)城市发展早期(前10年),蔓延式占绝对优势，后期这种趋势明显下降；3)MAI值的高-高聚集区域呈现由中间向四周扩散的趋势，城市化步伐正朝“紧凑”方向发展。上述结果表明：结合MAI和空间自相关是度量和探测城市景观扩张特征及其时空演化过程的有效途径。     

基于InSAR技术的城市爆炸地表形变特征研究

为探索城市爆炸形变特征,通过InSAR技术分别获取了2015年天津港爆炸、2019年响水爆炸和2020年贝鲁特爆炸地表形变场,得到其爆炸形变特征.结果表明:爆炸产生形变场具有明显的不连续性、振荡性,与监测到的天然地震产生的具有连续性特征形变场明显不同.同时基于获取的形变值与空气冲击波超压值构建了除破坏等级在完全破坏范围以外的城市爆炸形变模型.     

基于地基雷达点云数据的冰川表面DEM建模

冰川监测是气候变化研究的重要组成部分，为了从三维立体角度研究冰川的运动变化情况，以梅里雪山西坡的共森隆巴冰川为研究对象，基于地基雷达点云数据分别利用了不规则三角网（Triangulated Irregular Network, TIN）和反距离加权（Inverse Distance Weight, IDW）两种插值算法进行了DEM建模，以交叉验证方法分析了两种算法的关键参数对冰川DEM建模结果的影响。结果表明：(1)格网分辨率对TIN插值结果影响较大。格网分辨率较低时，会造成DEM较多的空洞，格网分辨率较高时，会导致DEM表面平滑。当格网分辨率大小选择0.75 m时，冰川表面DEM建模结果精度最高，此时R2为0.997 0,RMSE为0.457 1 m。(2)插值半径对冰川表面DEM建模效果有较大影响，插值半径较小时，空洞部分较多且较大，随着插值半径的增大，空洞部分不断减少。而格网分辨率是影响IDW插值算法精度的较大因素。虽然不同格网大小和不同插值半径下冰川DEM建模的R2和RMSE精度较高，但是DEM建模效果不理想，存在较多空洞部分，难以利用IDW算法实现完整的冰川表面建模。(3)通...