GIS技术在重庆市滑坡风险区划中的应用

综合滑坡解译、滑坡空间数据库和管理地理信息系统成果,科学选取滑坡危险性和易损性评价因子,运用统计学的层次分析算法、G IS缓冲区分析、叠加分析、统计分析、三维分析等对滑坡体因子量化,进行了滑坡的风险评价和易损性评价。依据风险分级和易损性分级标准,通过克里金插值、重分类、数字转换、专家干预修正等实现风险性分区和易损性分区。以0.5作为滑坡风险评价中风险性和易损性属性数据,通过线性叠加最终实现了滑坡风险评价并划分出高、中、低3级滑坡风险区。     

基于GIS和RS的重庆市滑坡遥感解译

地处三峡库区腹心的重庆市由于其复杂的自然地理环境及不断增加的人类工程活动,使该市域内滑坡灾害较为频繁。在分析重庆市滑坡特征的基础上,采用高精度遥感影像及基础地形数据,在地理信息系统和遥感等技术支持下综合解译重庆市滑坡灾害,探讨了针对重庆市滑坡灾害的解译和识别方法,为地方政府滑坡灾害防治提供决策支持。     

基于Sentinel-1A极化SAR数据与面向对象方法的山区地表覆被分类

地表覆被分类对国土资源调查评估及全球变化具有基础性和关键性意义,但山区由于地形和云雾等的影响,可利用光学遥感影像和其他资源十分稀缺。因此,论文以渝东南山区为研究区,基于Sentinel-1A极化合成孔径雷达（SAR）数据,通过系列预处理,得到后向散射系数值,同时对各类地物的VV/VH极化后向散射系数、纹理、高程和坡度等特征值统计分析,综合这些特征值运用面向对象分类方法对单时相与多时相SAR数据进行地表覆被分类,最后将这两种分类方法与Landsat 8 OLI数据分类作对比。研究表明：1）在同时运用面向对象分类方法的前提下,单时相SAR数据分类和Landsat 8 OLI数据分类精度相当,多时相SAR数据面向对象分类精度最高,总精度为85.65%,Kappa系数为0.829 9;2）与光学数据相比,SAR数据对阔叶林、人工建筑提取有优势,精度提高了10%以上,多时相特征有利于耕地和针阔混交林提取,分类精度比单时相提高了9%左右;3）研究区土地覆被类型以林地为主,占总面积的42.68%,耕地、草灌次之,人工建筑、草地与河流占地面积较少。