本文選題：青藏高原　切入點(diǎn)：面向?qū)ο蠓诸?lèi)　出處：《現(xiàn)代地質(zhì)》2017年05期

【摘要】：川藏鐵路位于青藏高原中東部,其地形地貌和地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜,是我國(guó)大型滑坡發(fā)育最為密集的地區(qū),嚴(yán)重影響了我國(guó)西南地區(qū)的人類(lèi)生命財(cái)產(chǎn)安全和重大工程建設(shè)。在面上資料分析的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)以川藏鐵路沿線茶樹(shù)山滑坡、川藏公路102道班滑坡、八宿怒江滑坡、理塘亂石包高速遠(yuǎn)程滑坡為例,在ENVI5.1和e Cognition軟件平臺(tái)上,利用高分辨率World View-2以及Landsat遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù),結(jié)合野外實(shí)地調(diào)查,采用基于面向?qū)ο蠓诸?lèi)法對(duì)滑坡的遙感信息進(jìn)行分析研究。結(jié)果表明,采用面向?qū)ο蠓诸?lèi)法可以提取出關(guān)鍵信息和目標(biāo)區(qū)域,再結(jié)合目視解譯,能夠得到滑坡的細(xì)部信息,提高遙感影像滑坡解譯的成功率,特別是對(duì)川藏鐵路沿線等地質(zhì)條件復(fù)雜區(qū)域的滑坡調(diào)查工作有重要意義。最后,結(jié)合灰度共生矩陣(GLCM)和歸一化植被指數(shù)(NDVI)對(duì)古滑坡和新生滑坡的識(shí)別進(jìn)行探討�；诨叶裙采仃嚭椭脖恢笖�(shù)提出了滑坡遙感信息量判別(GVI)模型,并構(gòu)建模型的質(zhì)量函數(shù)I_(GVI);統(tǒng)計(jì)樣本的結(jié)果顯示古滑坡的I_(GVI)值明顯低于新生滑坡,表明本研究提出的GVI模型可以為識(shí)別古滑坡和新生滑坡提供依據(jù)。
[Abstract]:The Sichuan-Tibet Railway is located in the central and eastern part of the Qinghai-Tibet Plateau. Its topography, geomorphology and geological structure are complex, and it is the most densely developed area of large-scale landslides in China. It has seriously affected the safety of human life and property and the construction of major projects in the southwest of China. Based on the analysis of the data on the surface, the emphasis is placed on the landslide in Chashushan along the Sichuan-Tibet Railway, the landslide in 102 Daoban on the Sichuan-Tibet Highway, and the landslide in the Baichu River. On the platform of ENVI5.1 and e Cognition software, the high resolution World View-2 and Landsat remote sensing satellite data are used in the remote landslide in Litang, as an example, combined with field investigation, The remote sensing information of landslide is analyzed based on object oriented classification. The results show that the key information and target area can be extracted by object oriented classification, and the detailed information of landslide can be obtained by visual interpretation. It is of great significance to improve the success rate of landslide interpretation from remote sensing images, especially to the investigation of landslides in areas with complicated geological conditions such as along the Sichuan-Tibet railway line. Combined with GLCM) and NDVI (normalized vegetation index), this paper discusses the identification of ancient landslide and new landslide. Based on the gray level co-occurrence matrix and vegetation index, a GVI model is proposed for the identification of landslide remote sensing information. The results of statistical samples show that the value of I _ T _ GVI of ancient landslide is obviously lower than that of new landslide, which indicates that the GVI model proposed in this study can provide the basis for identifying ancient landslide and new landslide.
【作者單位】： 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與資源學(xué)院;中國(guó)地質(zhì)科學(xué)院地質(zhì)力學(xué)研究所;國(guó)土資源部新構(gòu)造運(yùn)動(dòng)與地質(zhì)災(zāi)害重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局項(xiàng)目(DD20160271,12120113038000) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41402321)
【分類(lèi)號(hào)】：P627;P642.22

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本文編號(hào)：1700355