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[1]梁钊雄,周红艺,吴国威,等.基于无人机影像的崩岗空间分布特征研究[J].江苏农业科学,2018,46(04):220-224.
 Liang Zhaoxiong,et al.Study on spatial distribution of collapse base on UAV images[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2018,46(04):220-224.
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基于无人机影像的崩岗空间分布特征研究(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第46卷
期数:
2018年04期
页码:
220-224
栏目:
资源与环境
出版日期:
2018-02-20

文章信息/Info

Title:
Study on spatial distribution of collapse base on UAV images
作者:
梁钊雄 周红艺 吴国威 马俊文
佛山科学技术学院环境与化学工程学院,广东佛山 528000
Author(s):
Liang Zhaoxionget al
关键词:
无人机崩岗正射影像数字高程模型ArcGIS
Keywords:
-
分类号:
S127;S157
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
利用无人机作为新的崩岗监测方法,以广东省德庆县马圩镇深涌水土保持监测站作为研究区域,通过低空无人机的立体摄影技术对崩岗地形的监测,分析崩岗在空间上的分布规律。结果表明:(1)无人机航测数据的质量能够满足摄影测量的规范要求。与传统的崩岗监测方法相比,无人机具有实时、高效、非接触、低成本和高精度的优势,更适用于大范围崩岗群的监测。(2)研究区内坡度范围在31°~40°的崩岗所占的面积最大,面积比例为21%;而71°~80°和81°~90°的崩岗所占的面积比例最小,只占约1%。(3)崩岗主要分布在坡向为南向以及
Abstract:
-

参考文献/References:

[1]蒋芳市,黄炎和,林金石,等. 崩岗崩积体土壤渗透特性分析[J]. 水土保持学报,2013,27(3):49-54.
[2]蒋芳市,黄炎和,林金石,等. 坡面水流分离崩岗崩积体土壤的动力学特征[J]. 水土保持学报,2013,27(1):86-89.
[3]Raveloson A,Visnovitz F,Székely B,et al.A multidisciplinary study on lavaka(gully erosion) formation in Central Highlands,Madagascar[J]. Geophysical Research Abstracts,2012,14(10):12483.
[4]Cox R,Bierman P,Jungers M C,et al.Erosion rates and sediment sources in Madagascar inferred from 10Be analysis of lavaka,slope,and river sediment[J]. The Journal of Geology,2009,117(4):363-376.
[5]张鹏,郑粉莉,陈吉强,等. 利用高精度GPS动态监测沟蚀发育过程[J]. 热带地理,2009,29(4):368-373.
[6]李双喜,桂惠中,丁树文. 中国南方崩岗空间分布特征[J]. 华中农业大学学报,2013,32(1):83-86.
[7]张大林,刘希林. 应用三维激光扫描监测崩岗侵蚀地貌变化——以广东五华县莲塘岗崩岗为例[J]. 热带地理,2014,34(2):133-140.
[8]陈晓安,杨洁,肖胜生,等. 崩岗侵蚀分布特征及其成因[J]. 山地学报,2013,31(6):716-722.
[9]刘洪鹄,刘宪春,张平仓,等. 南方崩岗发育特征及其监测技术探讨[J]. 中国水土保持科学,2011,9(2):19-23.
[10]王鹤,刘军,王秋玲. 利用无人机影像进行滑坡地形三维重建[J]. 测绘与空间地理信息,2015,38(12):68-71.
[11]柴子为,康峻,王力,等. 基于无人机影像的山地人工林景观DEM构建[J]. 遥感技术与应用,2015,30(3):504-509.
[12]蒋芳市,黄炎和,林金石,等. 坡度和雨强对崩岗崩积体侵蚀泥沙颗粒特征的影响[J]. 土壤学报,2014,51(5):974-982.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2017-06-04
基金项目:国家自然科学基金(编号:41371041)。
作者简介:梁钊雄(1983—),男,广东佛山人,硕士,助理实验师,主要从事资源环境监测与生态评价研究。E-mail:fsnhlzx@163.com。
通信作者:周红艺,博士,副教授,主要从事土壤侵蚀研究。E-mail:zhouhyfs@163.com。
更新日期/Last Update: 2018-02-20