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1.
在崩岗侵蚀研究中,为了高效精准的对高陡崩壁土体侵蚀沉积运移进行准确监测,运用无人机贴近摄影测量技术对崩岗研究区进行数字影像采集,通过运动恢复结构-多视点匹配(Structure From Motion-Multi View Stereo,SFM-MVS)技术,生成点云数据及研究区数字表面模型(Digital Surface Model,DSM),利用ArcMap进行叠加分析监测周期内研究区侵蚀沉积变化。从定位精度、测量精度、重现性分析3个方面对贴近摄影测量技术进行误差及可行性分析。最终验证结果贴近摄影测量技术总平均重投影误差为0.19 mm,侵蚀沉积量总平均绝对误差为0.006 m~3,较传统倾斜摄影测量技术误差降低了了45.45%。高程精度较倾斜摄影测量技术总体提升了162.5%。重复点云数据高程误差的平均值仅为0.36 mm,识别图像及控制点误差均达到毫米级,因此利用无人机贴近摄影测量技术精度满足崩岗高陡崩壁监测需求,该技术可提取崩岗研究区侵蚀地貌特征信息,是较为高效精准的研究侵蚀沉积过程的监测技术。  相似文献   

2.
2011-2013年,大致以半年为周期,利用Leica ScanStation 2三维激光扫描仪对广东五华县莲塘岗崩岗进行6次野外定位监测,运用ArcGIS软件对6次监测数据进行对比分析,阐明崩岗流域侵蚀产沙的时空变化,提供精细化研究成果。研究结果表明,莲塘岗崩岗年平均侵蚀模数高达222 408t/(km2·a),主要侵蚀区位于海拔111~131m的崩积锥分布区,占侵蚀总量的55.6%,且崩岗中、下部位侵蚀强度高于崩岗上部。崩岗侵蚀量随崩岗表面坡度变化呈现正态分布的特征,侵蚀量最大值位于崩岗40°~50°的坡面部位。单位面积的崩岗侵蚀量大致随崩岗表面坡度的增大而加大,表明崩岗流域内坡度越大,侵蚀越强烈。在6次5个监测周期内,崩岗侵蚀方式具有明显变化,沟道发育是崩岗侵蚀发生的主要触发因素之一。前3个监测周期中,崩岗以沟道快速下切、侧蚀和溯源侵蚀为主,兼有小规模崩塌;后2个监测周期中,崩岗以重力侵蚀为主,侵蚀量先减少后增大。莲塘岗崩岗目前正处于壮年期阶段,地形是崩岗发育的主要影响因素。地形因素导致崩岗水力侵蚀与重力侵蚀交替进行,两者共同作用使得崩岗侵蚀发展过程呈现出螺旋式上升的演化模式。  相似文献   

3.
无人机倾斜航空摄影监测崩岗侵蚀量变化的方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
如何高效精确地监测崩岗的动态发育过程并且量化侵蚀量是崩岗侵蚀机理研究中的难点。该文以准专业级无人机对目标崩岗进行倾斜摄影获得的全方位多角度航空影像为基础,通过空三加密处理生成目标崩岗的三维点云模型;利用点云数据构建DTM,提取目标崩岗地形数据;运用多时相连续DEM相减的方法获取监测周期内崩岗的高程变化,计算侵蚀量并找到侵蚀严重的部位,再使用2.5D体积测算方法细化侵蚀严重的崩壁和沟头部位的侵蚀量,以此作为补充,最终获得监测期内的总侵蚀/沉积量体积并换算为泥沙量。最终结果验证的平均相对误差为9.69%,一个月监测周期内最大的绝对误差仅为0.303 3 m3,满足监测要求。因此利用无人机倾斜航空摄影测量的方法监测崩岗侵蚀量是可行有效的,该方法可提取崩岗的所有地形信息,研究侵蚀泥沙的来源和侵蚀过程,是较为快速和精确的崩岗监测手段。  相似文献   

4.
基于三维激光扫描的崩岗侵蚀的时空分析   总被引:9,自引:6,他引:3  
崩岗侵蚀过程及其侵蚀量的精准量化分析,是研究崩岗发育机理及其发展演化的基础,也是测算崩岗流域产沙输沙的前提,对崩岗预防和治理以及水土保持和生态建设具有理论和现实意义。本研究应用三维激光扫描技术,大致以半年为周期,在6次定位监测基础上,以广东五华县莲塘岗崩岗为例,对崩岗侵蚀过程进行了定量分析。研究表明,莲塘岗崩岗年平均侵蚀量为833 m3,其中雨季平均侵蚀量为499 m3,干季平均侵蚀量为291 m3,侵蚀模数高达222 408 t/(km2·a)。24 h降雨量大于等于50 mm的暴雨、特别是大于等于100 mm的大暴雨对崩岗侵蚀影响很大,暴雨总量与崩岗侵蚀量具有正相关关系。崩壁之下的崩积锥部位侵蚀量最大,占总侵蚀量的55.6%。40°~60°坡面的侵蚀量最大,占总侵蚀量的49%。最大侵蚀强度(单位面积侵蚀量)位于50°~60°和70°~80°的两个坡度区间。最为剧烈的侵蚀区为主沟与支沟两侧及沟头部位,侵蚀深度均大于1 m,最大深度可达2.5 m。前3个监测周期,沟道以快速下切、侧蚀和溯源侵蚀为主,兼有小规模崩塌;后2个监测周期,以重力崩塌为主,沟道侵蚀减弱。崩岗地形变化导致其水力与重力作用交替进行,使崩岗侵蚀呈现出波动式变化。  相似文献   

5.
安溪县崩岗侵蚀空间分布特征探讨   总被引:2,自引:0,他引:2  
崩岗侵蚀以其侵蚀量巨大危害严重而成为最严重的土壤侵蚀类型,以福建省崩岗侵蚀最严重最典型的安溪县为研究对象,采用实地调查结合GIS的空间分析的方法,全面分析全县的崩岗侵蚀窄间分布特征,为进行全县的崩岗侵蚀治理提供科学依据,同时也为全省乃至全国其它地区提供借鉴.研究结果表明:安溪县有崩岗12 828个,侵蚀面积2 305.42 hm~2,居全省之首,崩岗个数和面积分别占全省49.29%和31.41%,75.15%崩岗处于活动状态,是全省崩岗侵蚀最严重的地区,形态多样、类型齐全而以瓢形、混合形和弧形为主,全县24个乡(镇)都有崩岗发育,集中分布在东部,特别是东南部的官桥和龙门一带,数量、面积、大小级别、形态和发育阶段等方面都在空间分布上都大致呈现出由东南向西北递减的趋势,因此进行安溪县崩岗侵蚀防治的总体布设应该以东南部的官桥和龙门为主,重点治理的力度由东南向西北递减.  相似文献   

6.
崩岗侵蚀地貌分布的海拔高程与坡向选择性   总被引:3,自引:1,他引:2  
崩岗侵蚀地貌在华南地区广泛分布,近年的崩岗普查为科学研究提供了详实的资料。根据统计结果,重新认识了早期提出的崩岗侵蚀地貌的分布具有海拔高程和坡向选择性的特点。通过对几个典型崩岗发育区资料的分析表明,人类生产活动的高程范围影响着崩岗的发育和分布,崩岗分布的地形相对高差研究较海拔高程研究更具现实意义。以推理方式质疑已有崩岗侵蚀地貌分布坡向性选择的成因解释,并提出可能是由于统计盲点而导致的表象性误差。分析结果表明,太阳辐射—崩岗发育的推论有其限制条件,应将人类生产活动作为崩岗侵蚀地貌发育新的驱动力给予充分认识。  相似文献   

7.
崩岗侵蚀的成因机理研究与问题   总被引:5,自引:0,他引:5  
现有研究成果表明:疏松、深厚的基岩风化壳(尤其是花岗岩)是崩岗发育的物质基础,花岗岩内各种节理、裂隙存在形成大量的软弱结构面,使土体在重力作用下极易产生崩岗;降雨是崩岗侵蚀的重要诱发因素,它产生地表径流,引起冲刷,同时还通过入渗,增加土体自重和降低抗剪强度而促进崩岗发育;崩壁侵蚀量的测定是采用常规方法或航片结合常规调查的方法进行。由于这些研究未能明确崩岗侵蚀的主导岩土特性及随土壤含水量变化的规律,尤其是未能测定瞬时崩壁侵蚀量,导致成因机理的深入研究受到限制。为此,作者提出采用无棱镜全站仪测量瞬时崩壁侵蚀量,通过钻探方式获取自然地理条件相似的崩岗密集区与非崩岗区的岩土体,提炼主导岩土特性及与降雨的关系,进一步探讨崩岗侵蚀的成因机理。  相似文献   

8.
指纹法研究花岗岩区典型崩岗小流域悬浮泥沙来源   总被引:4,自引:2,他引:2       下载免费PDF全文
为研究花岗岩区典型崩岗小流域内悬浮泥沙来源,以安溪县龙门镇崩岗侵蚀小流域为研究对象,在4种土地利用类型(侵蚀林地、茶园、耕地和崩岗侵蚀区)中共采集85个泥沙源地土样,同时在河道布设采样器收集降雨后侵蚀悬浮泥沙。通过分析样品中的34种指纹因子,运用复合指纹法筛选出最佳指纹因子组合,并计算出各泥沙源地的泥沙运移规律。结果表明:不同泥沙源地悬浮泥沙中同种指纹因子存在显著差异,利用Kruskal-Wallis检验和多元判别筛选出Ca、Li、Sn、K和Ba为最佳指纹因子组合(累积贡献率大于90%);同时利用多元混合模型得出茶园的悬浮泥沙相对贡献百分比为33%,耕地为27%,侵蚀林地和崩岗侵蚀区均为20%,且混合模型优度拟合检验值为0.89。进一步分析表明,降雨对崩岗侵蚀区的影响最大,茶园和崩岗侵蚀区单位面积产生悬浮泥沙量明显高于其他两个源地,说明崩岗侵蚀区和茶园是花岗岩区崩岗小流域中需要采取防治措施的重点。  相似文献   

9.
安溪县崩岗治理模式及实施效果   总被引:4,自引:2,他引:2  
安溪县崩岗侵蚀十分严重,全县共有崩岗4 744处,占福建省崩岗总数的一半以上。根据崩岗防治的需要,对崩岗的分布、成因、侵蚀规律及危害情况进行了系统的分析,提出了崩岗治理的总体思路、技术方案、关键技术,形成了变崩岗侵蚀区为水保生态区、农业综合开发区和工业开发区3种崩岗治理模式,实施后取得了很好的效果。  相似文献   

10.
不同雨强和覆盖度条件下崩积体侵蚀泥沙颗粒特征   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
崩积体坡面侵蚀泥沙颗粒的变化特征及过程研究是揭示崩岗崩积体侵蚀机理的关键。基于崩岗崩积体土质疏松、粗颗粒含量高、极易被侵蚀的特性,通过室内人工模拟降雨试验,研究30°坡度条件下,不同覆盖度(0,25%,50%,75%,100%)和雨强(60,90,120 mm h-1)组合坡面侵蚀泥沙颗粒特征。结果表明:降雨过程中,坡面径流优先搬运的是粒径较小的泥沙颗粒;侵蚀泥沙中粗颗粒(砾石和粗砂)泥沙含量随着覆盖度的增加呈先减小后增大趋势;侵蚀泥沙颗粒的平均重量直径(MWD)与覆盖度之间呈极显著相关;当覆盖度达到50%时,坡面粗颗粒泥沙的减少效果最明显,75%覆盖度坡面较容易发生崩塌。以上结果表明,侵蚀泥沙颗粒的大小与坡面秸秆覆盖度的高低密切相关,50%左右的秸秆覆盖度可以达到较好的减沙效果。  相似文献   

11.
崩岗是中国南方红壤区最为严重的土壤侵蚀形式之一,不仅具有突发性且危害巨大,对其进行全方面的风险评价有利于崩岗综合整治。该研究引入驱动力-压力-状态-影响-响应模型(driving force-pressure-state-impact-response, DPSIR),并结合自然灾害风险理论,根据崩岗侵蚀过程从易发性、脆弱性、暴露性和防灾减灾能力等方面构建了较为综合的崩岗侵蚀风险评价体系,然后对安溪县官桥镇2010、2015和2020年的崩岗侵蚀风险进行了评价。结果表明:1)基于DPSIR的崩岗侵蚀风险评价模型精度结果良好,ROC曲线下方的面积AUC(area under curve, AUC)均大于0.59;其中沟壑密度、土壤侵蚀强度和人口密度指标权重较大,分别为0.217、0.182 和 0.174。2)3个年份的官桥镇崩岗侵蚀风险主要为低风险等级(占总面积57.49%~62.90%),在空间上呈中部高、四周低的分布特征;风险变化主要分布在中西部和东部地区,且中风险、高风险和极高风险主要向低一级的风险等级转变,但在2015—2020年该区域的空间变化速度放缓。3)与崩岗侵蚀易发性风险评价结果相比,二者的空间分布趋势大致相似,但综合性风险评价结果的空间变异性更大,即综合性崩岗侵蚀风险的描述更为全面,更能体现崩岗侵蚀风险体系中不同指标产生的影响。研究结果不仅提供了一种综合的崩岗侵蚀风险评价思路和方法,并且可以为崩岗预警、防治与管理工作提供更为全面的参考。  相似文献   

12.
为探究我国南方花岗岩红壤地区崩岗的起始标志和发育阶段。在湖北省通城县和广西岑溪市2个典型崩岗区调查崩岗的发育过程。结果表明,2个调查区都存在一种细沟发育而来的龛状浅沟,将其命名为龛沟。龛沟具有3个特征:上游有明显细沟,沟壁陡峭且具有上窄下宽的宽深梯形形态。龛沟主要发生在砂土层裸露、具有一定汇水面积和局地坡度>30°的裸露坡面。龛沟是一种特殊形态的浅沟,其定义、形态和侵蚀营力都不同于常规浅沟、切沟和Amphitheatershaped canyons等沟蚀地貌。龛沟是沟道侵蚀从水力侵蚀为主变为水力和重力复合侵蚀的过程,是崩岗起始发育的启动标志,其发生原因与花岗岩红壤上红(黏)下砂的土层结构有关。以龛沟出现为标志,将崩岗的发育阶段重新划分为早期准备阶段、初期启动阶段、中期发展阶段和后期成熟阶段。龛沟的特点和研究区的崩岗治理效果表明,削坡开级的治理方式不适合在红土层较薄的花岗岩红壤地区使用。龛沟的发现将推进对崩岗早期发育的研究,并为崩岗的预防和治理提供新的理论依据。  相似文献   

13.
南方红壤区崩岗侵蚀及其防治研究进展   总被引:11,自引:2,他引:9  
崩岗侵蚀威胁区域生态安全,是当前土壤侵蚀研究领域所关注的热点和难点。文章首先简要回顾了崩岗侵蚀的研究历程,介绍了崩岗的组成要素。随后重点从崩岗侵蚀类型、崩岗空间分布特征、崩岗发育阶段及形态特征、崩岗侵蚀驱动因素、崩岗侵蚀防治措施等方面总结了崩岗侵蚀及防治的研究现状与进展,探讨了当前崩岗研究的薄弱之处。并在此基础上,提出了崩岗水力重力侵蚀的耦合机理、崩岗发育与区域地貌发育的关系、崩岗产生及发育指标的建立、崩岗防治机理及其评价标准的建立等有待深入研究的问题。  相似文献   

14.
南方花岗岩崩岗侵蚀区崩壁常见形似内凹洞的特殊地貌(龛穴),该地貌的发育可引起崩壁失稳并扩大崩岗侵蚀范围。通过刻画龛穴形态演变过程,研究龛穴发生的物质条件与驱动因素,并结合力矩分析方法构建力学模型评价崩壁及龛穴稳定性。研究表明:龛穴形态演变经历"雏形—发育—形成"3个过程,剖面土层异质性是龛穴发育的基础条件,水力与重力作为外部因素共同作用驱动龛穴发育。龛穴稳定性随其高度增加、角度减小而降低。龛穴的发育可能是崩岗溯源侵蚀启动的标志,遏制龛穴形成有利于提高崩壁稳定性,研究结果为崩岗侵蚀治理提供理论依据。  相似文献   

15.
不同环境因子组合和负样本选取策略对崩岗易发性评价结果存在较多不确定性。为探究其对评价结果的影响,该研究以江西省兴国县花岗岩区为例,利用地理探测器探测17个环境因子的统计量q值,根据累计q值百分比大小依次选择4、7、10和17个环境因子进行组合;利用单随机欠采样、频率比法及改进频率比法等负样本选取策略构建与正样本等量的负样本数据集;采用随机森林模型进行易发性评价,并对评价结果进行对比分析。结果表明:1)3种负样本选取策略下的模型精度随着因子数量的增加先下降再上升,考虑4个环境因子的模型AUC(area under curve)值分别为0.729、0.909和0.909,较最优环境因子组合仅相差0.020~0.038,说明考虑主控环境因子,即可得到较为理想的精度;2)通过频率比法选取的负样本数据集更具合理性;3)研究区内高和极高易发区主要分布在兴国县西南部,而极低易发区主要分布在兴国县北部及东部,这与实际情况较吻合。该研究通过探究不同环境因子组合和负样本选取策略对崩岗易发性评价的影响,可为花岗岩区崩岗的防灾减灾提供科学依据。  相似文献   

16.
以江西水土保持生态科技园为研究区,通过无人机遥测技术以及地理信息系统,对生态果园水土保持措施进行图斑化、信息化管理研究.结果表明:无人机遥测技术获取的不同阶段的航飞影像可用于生态果园改造的动态监测;利用Agisoft photoscan软件处理航飞影像可生成高分辨的数字正射影像(DOM)以及数字地表模型(DSM)数据;利用生成的DOM,结合地理信息系统,可获取生态果园水土保持措施的分布、数量、长度等信息,建立生态果园水土保持措施数据库,并输出报表和专题图.经与实际量测长度验证,基于DOM提取的长度平均精度为97.99%;与实测坡度验证,基于DSM数据提取的坡度平均精度为88.91%.无人机遥测技术能够快速、准确、自动获取地物的面积、长度、坡度等指标数据,可满足当前水土保信息化的要求,提升综合治理项目实施监测的信息化水平,提高施工监测的质量和效率.  相似文献   

17.
为探究南方崩岗侵蚀区不同植被类型下土壤抗剪强度的分布规律,明确崩岗治理后土壤基本性质对抗剪强度的影响。以3种不同植被类型下崩岗各部位表层土壤为研究对象,对土壤基本性质的变化规律、抗剪强度参数变化特征及其影响因素,利用路径分析和主成分分析进行研究。结果表明,土壤抗剪强度由大到小依次为林地>柑橘地>灌木地>草地>侵蚀区,且柑橘地较灌木地土壤抗剪强度提高了29.74%。随地势降低,毛管孔隙度总体呈升高趋势,黏粒、粉粒等细颗粒物质占比也不断上升,汇聚于坡下。随着恢复时间增加,土壤养分含量逐渐上升。土壤黏聚力在同种植被类型下,随着恢复年限增加,表现为递增趋势,内摩擦角则表现为缓慢递减趋势,均表现为上坡最大。其中有机质、饱和导水率与黏聚力存在极显著相关关系,含水率、容重与内摩擦角也存在极显著相关关系。试验以总孔隙、毛管孔隙、黏粒含量和土壤饱和导水率来表征土壤饱和状态下的抗剪强度,建立了预测方程(R2=0.80,RMSE=5.95),结果表明该方程的可信度和预测精度均较高。研究结果揭示了不同植被类型抗剪强度的控制因素,可为南方崩岗侵蚀区恢复过程提供一定的参考。  相似文献   

18.
花岗岩崩岗红土层土体胀缩特性研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为研究崩岗土体因水分变化而发生干湿胀缩的特性,采集福建省安溪县典型崩岗区的红土层土样,通过室内无荷膨胀试验和收缩试验,分析不同初始干密度(1.3,1.4,1.5 g/cm~3)、不同初始含水量(15%,20%,25%和30%)下土体的无荷膨胀率和线缩率。结果表明:当含水量较低时,初始干密度越大土体膨胀率也越大;当初始干密度相同时,土壤膨胀率随其初始含水率的增大而减小。当初始含水率相同时,土样膨胀率随其初始干密度的增大而增大。不同处理的土样收缩过程有一定差异,初始含水率高的土样线缩率大,土壤膨胀和收缩过程不一致,且均为不可逆过程。该研究结果在一定程度上揭示了土壤含水率和干密度与崩岗侵蚀之间的关系。  相似文献   

19.
基于无人机数码影像的玉米育种材料株高和LAI监测   总被引:10,自引:7,他引:3  
快速、无损和高通量地获取田间株高(height,H)和叶面积指数(leaf area index,LAI)表型信息,对玉米育种材料的长势监测及产量预测具有重要的意义。基于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)遥感平台搭载高清数码相机构建低成本的遥感数据获取系统,于2017年5—9月在北京市昌平区小汤山镇国家精准农业研究示范基地的玉米育种材料试验田,获取试验田苗期、拔节期、喇叭口期和抽雄吐丝期的高清数码影像和地面实测的H、LAI和地面控制点(ground control point,GCP)的三维空间坐标。首先,基于高清数码影像结合GCP生成试验田的数字表面模型(digital surface model,DSM)和高清数码正射影像(digital orthophoto map,DOM);然后,基于DSM和DOM分别提取玉米育种材料的H和数码影像变量,其中将DOM的红、绿和蓝通道的DN(digital number)值分别定义为R、G和B,进行归一化后得到数码影像变量,分别定义为r、g和b;最后,基于实测H对DSM提取的H进行了精度验证,并用逐步回归分析方法进行了LAI的估测。结果表明,实测H和DSM提取的H高度拟合(R~2、RMSE和n RMSE分别为0.93,28.69 cm和17.90%);仅用数码影像变量估测LAI,得到最优的估测变量为r和r/b,其估算模型和验证模型的R~2、RMSE和n RMSE分别为0.63,0.40,26.47%和0.68,0.38,25.51%;将H与数码影像变量进行融合估测LAI,得到最优的估测变量为H、g和g/b,其估算模型和验证模型的R~2、RMSE和n RMSE分别为0.69,0.37,24.34%和0.73,0.35,23.49%。研究表明,基于无人机高清数码影像结合GCP生成DSM,提取玉米育种材料的H,精度较高;将H与数码影像变量进行融合估测LAI,与仅用数码影像变量相比,估测模型和验证模型的精度明显提高。该研究可为玉米育种材料的田间表型信息监测提供参考。  相似文献   

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