Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2009, Vol. 21 Issue (3): 59-64    DOI: 10.6046/gtzyyg.2009.03.12
  技术应用 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
砒砂岩区沟边线变迁遥感调查及影响因素分析
石迎春1,2, 叶浩2, 石建省2, 余江宽3, 侯宏冰2
1.中国地质大学水资源与环境学院,北京100083; 2.中国地质科学院水文地质环境地质研究所,石家庄050061; 3.中国国土资源航空物探遥感中心,北京100083
REMOTE SENSING SURVEY OF EDGE LINE CHANGES AND
ANALYSIS OF AFFECTING FACTORS IN PISHA SANDSTONE AREA
SHI Ying-chun 1,2, YE Hao 2, SHI Jian-sheng 2, YU Jiang-kuan 3, HOU Hong-bing 2
1. School of Water Resources and Environment, China University of Geosciences, Beijing 100083, China; 2. Institute of Hydrogeology and Environmental Geology, CAGS, Shijiazhuang, Hebei 050061, China; 3. China Aero Geophysical Survey & Remote Sensing Center for Land and Resources,Beijing 100083, China
全文: PDF(15274 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

 纳林川布尔洞流域位于黄河中游砒砂岩分布区,由于砒砂岩抗侵蚀能力差,而且当地夏季降雨集中,导致砒砂岩发生严重的水土流失,侵蚀沟边线持续不断地后退。本文运用高分辨遥感及GIS方法对当地砒砂岩侵蚀沟边线的蚀退距离进行了计算,并对蚀退影响因素进行了综合分析。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
关键词 热红外遥感石油管道    
Abstract

Buerdong gulley is located in pisha sandstone distribution area along the middle reaches of the Yellow River. Strong erodibility of pisha sandstone together with concentrated precipitation have caused the continuous erosion of the edge lines of the slope, affecting the living conditions of local residents. Therefore, it is necessary to study the erosion rule of pisha sandstone. In this paper, the erosion distance of pisha sandstone was calculated by using remote sensing and GIS technology, and the effecting factors were analyzed.

Key wordsAirborne thermal infrared remote sensing    Oil pipeline
     出版日期: 2009-09-04
: 

 

 
  TP 79

 
引用本文:   
石迎春, 叶浩, 石建省, 余江宽, 侯宏冰. 砒砂岩区沟边线变迁遥感调查及影响因素分析[J]. 国土资源遥感, 2009, 21(3): 59-64.
Shi Ying-Chun, YE Hao, Shi Jian-Sheng, YU Jiang-Kuan, HOU Hong-Bing. REMOTE SENSING SURVEY OF EDGE LINE CHANGES AND
ANALYSIS OF AFFECTING FACTORS IN PISHA SANDSTONE AREA. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2009, 21(3): 59-64.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2009.03.12      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2009/V21/I3/59
[1] 李特雅, 宋妍, 于新莉, 周圆锈. 卫星热红外温度反演钢铁企业炼钢月产量估算模型[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 121-129.
[2] 李静, 孙强强, 张平, 孙丹峰, 温礼, 李宪文. 基于多时相热红外遥感的钢铁企业生产状态辅助监测[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 220-228.
[3] 余健, 姚云军, 赵少华, 贾坤, 张晓通, 赵祥, 孙亮. 基于改进的METRIC模型的农田潜热通量估算[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 83-88.
[4] 陈瀚阅, 朱利, 李家国, 范协裕. 基于Landsat8数据的2种海表温度反演单窗算法对比——以红沿河核电基地海域为例[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 45-53.
[5] 关震, 吴虹, 曹翠, 黄晓娟, 郭琳, 柳艳, 郝敏. 基于ETM+6-γ示矿信息反演的花山花岗岩铀矿预测[J]. 国土资源遥感, 2014, 26(3): 92-98.
[6] 温少妍, 屈春燕, 单新建, 闫丽莉, 宋冬梅. 祁连山和首都圈卫星热红外背景场变化特征[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(3): 138-144.
[7] 马红章, 柳钦火, 闻建光, 施建. 热红外与L波段土壤温度的数值模拟及差异分析[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(2): 26-32.
[8] 徐永明, 覃志豪, 万洪秀. 热红外遥感反演近地层气温的研究进展[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(1): 9-14.
[9] 贺佳惠, 梁春利, 李名松.
核电站近岸温度场航空热红外遥感测量数据处理研究
[J]. 国土资源遥感, 2010, 22(3): 51-53.
[10] 于艳梅, 甘甫平, 周萍, 闫柏琨. 热红外遥感火星矿物填图方法初步研究及应用[J]. 国土资源遥感, 2009, 21(4): 35-39.
[11] 樊辉. 基于Landsat TM的城市热岛效应与地表特征参数稳健关系模型[J]. 国土资源遥感, 2008, 20(3): 45-51.
[12] 陈峰, 何报寅, 龙占勇, 杨小琴. 利用Landsat ETM+分析城市热岛与下垫面的空间分布关系[J]. 国土资源遥感, 2008, 20(2): 56-61.
[13] 刘吉平, 朱海燕.  武汉市城区热场变化的遥感检测与影响因素分析[J]. 国土资源遥感, 2006, 18(2): 39-41.
[14] 甘甫平, 陈伟涛, 张绪教, 闫柏琨, 刘圣伟, 杨苏明. 热红外遥感反演陆地表面温度研究进展[J]. 国土资源遥感, 2006, 18(1): 6-11.
[15] 谢连文. 热红外图像钾盐异常信息解释[J]. 国土资源遥感, 2000, 12(2): 9-12.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发