Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2009, Vol. 21 Issue (1): 93-96    DOI: 10.6046/gtzyyg.2009.01.21
  典型应用 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
CBERS-02B星数据在“5•12”地震滑坡调查中的应用——以唐家山至北川县城堵江河道滑坡为例
程思思1,甘甫平2,刘钦甫1,张海昂3
1. 中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院,北京  100083;2. 中国国土资源航空物探遥感中心,北京  100083;3. 石家庄工程技术学校,石家庄  050061
THE APPLICATION OF CBERS—02B DATA TO THE INVESTIGATION OF BEICHUAN LANDSLIDE CAUSED BY THE “5.12” STRONG EARTHQUAKE: A CASE STUDY OF THE LANDSLIDE ALONG THE BLOCKING RIVER COURSE FROM TANGJIASHAN TO BEICHUAN COUNTY SEAT
CHENG Si-si1, GAN Fu-ping2, LIU Qin-fu1, ZHANG Hai-ang3
1. China University of Mining & Technology, Beijing 100083, China, 2. China Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Center for Land and Resources, Beijing 100083, China, 3. Shijiazhuang Project & Technical School, Shijiazhuang 050061, China
全文: PDF(2073 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

利用CBERS-02B星CCD和HR数据,采用数字滑坡技术,制作出滑坡地区的数字高程模型;采用三维可视化技术,结合当地的地质环境构造条件,用人机交互方式,分析“5•12”地震中唐家山至北川县城堵江河道滑坡发生的面积、运动方向、滑坡形成条件和诱发因素。

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 遥感水深模型多波段分段线性回归影像海图    
Abstract

Based on CCD and HR data of CBERS—02B satellite and adopting digital landslide technique, the authors set up the DEM of the landslide area. Using the 3D visualization technique and the interactive interpretation method, combined with geological environment and structure conditions of Beichuan County, the authors also scientifically analyzed the area, moving direction, conditions and inducing factors for landslide formation along the blocking river course from Tangjiashan to Beichuan county seat.

Key wordsRemote sensing    Bathymetric model    Multi-band piecewise linear regression    Image Chart
     出版日期: 2009-05-20
: 

TP 79

 
引用本文:   
程思思 甘甫平 刘钦甫 张海昂. CBERS-02B星数据在“5•12”地震滑坡调查中的应用——以唐家山至北川县城堵江河道滑坡为例[J]. 国土资源遥感, 2009, 21(1): 93-96.
CHENG Si-Si, GAN Fu-Ping, LIU Qin-Fu, ZHANG Hai-Ang. THE APPLICATION OF CBERS—02B DATA TO THE INVESTIGATION OF BEICHUAN LANDSLIDE CAUSED BY THE “5.12” STRONG EARTHQUAKE: A CASE STUDY OF THE LANDSLIDE ALONG THE BLOCKING RIVER COURSE FROM TANGJIASHAN TO BEICHUAN COUNTY SEAT. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2009, 21(1): 93-96.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2009.01.21      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2009/V21/I1/93
[1] 李伟光, 侯美亭. 植被遥感时间序列数据重建方法简述及示例分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 1-9.
[2] 丁波, 李伟, 胡克. 基于同期光学与微波遥感的茅尾海及其入海口水体悬浮物反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 10-17.
[3] 高琪, 王玉珍, 冯春晖, 马自强, 柳维扬, 彭杰, 季彦桢. 基于改进型光谱指数的荒漠土壤水分遥感反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 142-150.
[4] 张秦瑞, 赵良军, 林国军, 万虹麟. 改进遥感生态指数的宜宾市三江汇合区生态环境评价[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 230-237.
[5] 贺鹏, 童立强, 郭兆成, 涂杰楠, 王根厚. 基于地形起伏度的冰湖溃决隐患研究——以希夏邦马峰东部为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 257-264.
[6] 刘文, 王猛, 宋班, 余天彬, 黄细超, 江煜, 孙渝江. 基于光学遥感技术的冰崩隐患遥感调查及链式结构研究——以西藏自治区藏东南地区为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 265-276.
[7] 王茜, 任广利. 高光谱遥感异常信息在阿尔金索拉克地区铜金矿找矿工作中的应用[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 277-285.
[8] 吕品, 熊丽媛, 徐争强, 周学铖. 基于FME的矿山遥感监测矢量数据图属一致性检查方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 293-298.
[9] 张大明, 张学勇, 李璐, 刘华勇. 一种超像素上Parzen窗密度估计的遥感图像分割方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 53-60.
[10] 薛白, 王懿哲, 刘书含, 岳明宇, 王艺颖, 赵世湖. 基于孪生注意力网络的高分辨率遥感影像变化检测[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 61-66.
[11] 宋仁波, 朱瑜馨, 郭仁杰, 赵鹏飞, 赵珂馨, 朱洁, 陈颖. 基于多源数据集成的城市建筑物三维建模方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 93-105.
[12] 艾璐, 孙淑怡, 李书光, 马红章. 光学与SAR遥感协同反演土壤水分研究进展[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 10-18.
[13] 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.
[14] 刘白露, 管磊. 南海珊瑚礁白化遥感热应力检测改进方法研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 136-142.
[15] 吴芳, 金鼎坚, 张宗贵, 冀欣阳, 李天祺, 高宇. 基于CZMIL测深技术的海陆一体地形测量初探[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 173-180.
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