基于高分辨率遥感影像的高寒山区公路积雪提取方法

积雪遥感解译为高寒山区的道路选线提供重要的参考资料。以新疆独山子-库车高速公路走廊内的高寒山区为研究区,利用高分辨率WorldView-2卫星影像,采用面向对象的深度置信网络模型(Deep Belief Network,DBN)提取积雪区。该方法先利用分形网络演化分割方法(Fractal Network Evolution Algorithm,FNEA)生成最优尺度的影像对象,构建影像对象的光谱、纹理及形状特征图,在此基础上利用训练好的深度置信网络模型提取出积雪区域。结果表明,该方法能快速准确地提取出积雪区,有效节约人力物力。     

时序InSAR技术在山区公路遥感地质勘察中的应用

传统公路遥感地质勘察方法较难获取潜在地质灾害隐患区信息,影响后续山区公路选线。为此,采用一种基于时序InSAR技术的山区公路遥感地质勘察方法。以青海省沿黄公路隆务峡至公伯峡段为研究区,利用长时间序列的Sentinel-1A影像,通过小基线集干涉测量技术(SBAS-InSAR),获取路线范围内沿雷达视线(LOS)方向的地表形变信息,并将其转化为坡向方向的形变信息,然后利用GIS空间分析方法获取典型沉降区,以此提取出潜在地质灾害隐患区。实验结果表明,SABS-InSAR技术可有效提取出山区公路潜在地质灾害隐患区,有效节约人力物力,为山区公路的准确选线提供数据支撑。     

高原山区绕城公路与城市道路结合选线研究

公路与城市道路技术指标有差别，选线方案需要综合考量。以某市绕城道路为研究对象，采取现场调查的方法对沿线主要工程地质问题进行梳理，提出了山区城市道路选线原则。调查发现:研究区工程地质问题突出，不良路段分布广泛。在路线比选过程中，遵循环境选线和安全选线的原则，通过对不良地质条件路段的方案对比和优化，总结高原地区公路选线的经验。成果对于西部高原山区城市道路选线设计具有参考意义。     

平原微丘区公路选线决策模型

针对公路选线设计方案优选的复杂性和平原微丘区公路选线特点,构造了平原微丘区公路选线决策因子体系,采用模糊语气算子的方法确定决策因子权重,运用模糊多准则决策理论实现方案的综合决策.实例分析表明,该模型客观、简洁,决策过程明了,具有实用价值.     

基于无人机遥感和GIS技术的公路线路评估系统设计研究

从无人机遥感及GIS技术在公路地质选线系统中的应用研究入手，利用ArcGIS Engine和C#集成开发法构建了集地质灾害解译、信息录入、属性查询、线路评价等功能为一体的公路选线系统，并为路线带三维可视化提供了解决方案。通过在桂柳高速公路改建项目中的应用，直观展现了公路沿线地形地貌、地质灾害情况，极大提高了选线效率。     

基于道路环境因素的公路隧道交通事故预测

为提高公路隧道交通事故预测准确率，以西汉高速秦岭某隧道群的496起交通事故作为研究对象，对影响公路隧道交通事故预测的道路环境因素进行相关性分析，针对不同预测类别选定具有显著影响的主要变量，通过贝叶斯模型、随机森林模型、BP神经网络模型和支持向量机模型分别对公路隧道交通事故形态、严重程度、伤亡情况和持续时间进行预测，根据准确率和稳定性确定出最优预测模型。研究结果表明： 1）随机森林模型在预测公路隧道交通事故形态时最为可靠，准确率约为84%； 2）在对公路隧道交通事故严重程度和伤亡情况进行预测时可优先考虑贝叶斯模型，其对重大或特大事故的预测准确率高达50%； 3）选择随机森林模型作为公路隧道交通事故持续时间的预测模型，绝对误差为20 min时模型准确率将超过70%。     

黄河沿线龙羊峡至宁木特段地质遥感分析

利用遥感技术对黄河沿线青海省龙羊峡至宁木特段不良地质和特殊地质进行解译,并通过龙羊峡水库蓄水前卫星影像解译滑坡的发展情况,分析沿线工程地质条件,为该段公路等基础设施建设提供依据。     

基于可持续发展理念的绿色公路选线指标体系构建

依据绿色公路可持续发展理念,借鉴压力-状态-响应(PSR)模型,从工程建设、社会环境、生态资源、节能减排4个层面构建了绿色公路选线评价指标体系。结合陕西某干线公路,利用模糊综合评价方法确定了最优选线。结果表明,该评价指标体系对绿色公路合理化选线有一定借鉴作用。     

无人机遥感技术在公路不良地质判识中的应用研究

为应对山区地质复杂区公路勘察效率低、安全风险高的局面,探讨基于无人机遥感技术的公路不良地质判识技术框架、应用方法。首先系统介绍无人机技术原理及其优势,并探讨无人机遥感不良地质判识的流程方法。以现场案例为基础,重点介绍利用无人机遥感技术在崩塌、滑坡、泥石流等不良地质判识中的应用。结果表明:(1)利用无人机遥感进行勘察精度较高,相比于人工勘察可降低安全风险,提高勘察效率,提升数据时效性及可靠性;(2)可快速构建三维模型,突破传统二维不良地质体解译技术,提升了不良地质识别精度;(3)利用构建的不良地质体三维模型,可对不良地质体的空间特征进行量测,为方案的选择与处理提供可靠的数据。     

西藏G4218公路白衣错～莫格段地质灾害调查与分析

青藏高原是我国崩塌、滑坡、泥石流等自然灾害最严重的地区之一。以西藏G4218高速公路白衣错～莫格段沿线地质灾害为研究对象,通过详细野外调查,系统研究沿线崩塌、滑坡、泥石流的危害特点,查明公路沿线灾害分布,分析其对山区公路的影响,归纳灾害形成条件和活动特征。针对沿线不良地质现状,对其发展趋势进行了有益的探讨,为山区公路灾害治理和选线提供有效的基础参考。     

西藏墨脱公路地质灾害遥感勘察

以图像波谱分析为基础,运用遥感图像解译和数字图像处理技术,能有效地提取公路工程活动构造、滑坡、泥石流等地质灾害信息,为公路线路方案选择、工程地质条件及区域稳定性评价、公路工程的规划设计等提供科学的依据,在地处喜马拉雅山东端及雅鲁藏布江大峡谷腹地的西藏墨脱高等级公路工程勘察中,使用这种方法取得了较好的效果。     

湖南S304改造工程路线优选

公路选线要全方位地考虑路线通过地区的地形地貌、地质条件、社会经济发展情况、当地风俗习惯和工程的难易程度,以及路线的性质、使用任务、等级和投资等因素.该文通过对山区公路中的沿溪线、越岭线、山脊线的选线基本方法和理论的分析,总结归纳出目前山区公路选线中存在的问题及初步解决措施,并概括出在山区公路选线中应遵循的一些原则.研究了公路选线的设计方法,并应用到石门县S304改造工程中,对该工程起点选线进行了研究,得出选用推荐线的结论.     

基于计算机仿真的公路安全设计方法

对公路安全设计与评价方法进行了分析,提出了基于计算机仿真的公路安全设计方法。该方法以ADAMS(AutomaticDynamicAnalysisofMechanicalSystem)软件为平台,通过建立汽车、驾驶员和三维道路等系统仿真模型,为公路设计安全评价提供虚拟对象。在计算机上运行这些模型,获得汽车实时行驶速度,以此可以评价公路线形设计参数是否满足汽车行驶的要求,从而达到评价设计指标安全性的目的。该方法为公路安全设计评价提供了"活的数学模型",这些模型具有参数容易修改、数据表达直观、试验速度快和节省费用等优点。     

基于RS和GIS的岩溶地质公路选线生态评价方法研究

为研究岩溶区地质公路选线对周边生态环境的影响,利用RS和GIS技术进行岩溶地区高速公路生态地质综合选线,其主要工作包括遥感照片的采集与判释、地质风险因子及生态敏感因子的选择与计算分析、综合风险因子的空间计算、路线的布设与风险分析等。通过对ArcGIS平台分别对选线地区的植被分布、石漠化指标、地形坡度、土地利用类型以及溶岩水体富水性指标进行定量分级,建立了岩溶区高速公路生态本底综合评价系统模型。最终将生态本底状况划分为优、良、中、差、极差5级,以便于对今后道路工程进行定量的生态本底评价。     

洪酉高速公路大园铺滑坡成因机制及稳定性分析

大园铺滑坡是西部开发省际公路通道重庆-长沙公路洪安至酉阳段高速公路上一个大型滑坡.介绍大园铺滑坡地形地貌、工程地质等特性,对滑坡成因进行分析.针对道路施工时对滑坡的各种影响,采用折线形滑动面稳定性验算法对该滑坡体天然状态及不利组合条件下的稳定性进行评价,为滑坡治理方案的选取提供依据.     

尉且公路不同形态流动沙丘区减灾选线研究

沙漠公路从建设期到运营期一直受到风沙威胁,沙漠公路合理选线能有效从源头上减少风沙灾害。为研究尉犁至且末沙漠公路不同形态流动沙丘区减灾选线,对尉犁至且末沙漠公路沿线8种流动沙丘地貌进行了遥感影像判译,并按照形态-成因法将尉犁至且末沙漠公路沿线8种地貌流动沙丘划分成了横向沙丘、纵向沙丘、多方向风作用沙丘3大形态;从研究3大形态流动沙丘区地形地貌、沙丘运动规律、沙丘表面特征与尉犁至且末沙漠公路路线减灾走向关系,提出了具有普适性的3大形态流动沙丘环境中沙漠公路减灾选线要点。研究成果可为今后流动沙丘区沙漠公路减灾选线提供一定指导和参考。     

岩溶地区公路地质选线方法

为提出合理的岩溶区公路选线方法,以降低工程造价、减少工程病害及环境影响、科学地解决穿越与避让问题,通过研究喀斯特地区岩溶发育的常规规律、岩溶现象对公路工程建设的影响以及岩溶地区公路规划选线的相关要点,分析得出不同岩溶地区的选线原则。提出在岩溶区公路选线的过程中要遵守"多比选,慎选择"的原则和"以避为主,避重就轻"的设计要点,对岩溶地区公路选线具有重大指导意义。     

利用Hough变换和稳健估计计算道路线形参数

道路线形参数计算对于公路现状调查、道路优化设计、道路信息管理、安全分析和建立公路的三维空间模型均具有重要意义。根据道路线形的特点,利用基于Hough变换的直线和圆曲线提取算法对数据进行分组,然后利用稳健估计对数据进行迭代平差,计算出道路各段线形参数,从而实现道路线形识别的目的。算法由Visual C 语言实现,在实践中证明是很有效的。     

山区旅游公路线形方案优选研究

为研究山区旅游公路线形方案优选工作。本文依托某山区旅游公路工程项目,介绍了除高速公路、一级公路外的普通山区旅游公路特点及选线影响因素分析,阐述了普通山区旅游公路选线依据、原则及步骤,并对该工程选线A、B两种方案进行优选,且基于安全、技术、造价、景观生态环境四个方面对A、B两方案进行对比分析。研究结果表明,合理设计普通山区旅游公路线形方案,能节省施工成本,降低工程量及占地面积,保护景区生态系统,延长公路使用寿命,提高公路安全性和稳定性。     

基于随机森林算法的路面状况指数预测

近些年随着道路三维检测技术的兴起,越来越多的路段开始使用三维道路检测车对道路状况进行检测。以表征路面使用性能优劣的重要指标——路面状况指数为研究目标,利用ARAN9000三维多功能道路检测车采集的实际路面数据,对路面状况指数进行了预测。首先,考虑路面病害、环境、路面结构等影响因素,运用数据挖掘技术对加拿大安大略省某公路路面状况指数的相关数据进行了数据清洗、特征筛选等处理分析工作。然后,构建了路面状况指数的机器学习预测模型,得到多元线性回归模型、神经网络模型与随机森林模型的复相关系数R~2分别为0.562,0.711,0.895。随机森林模型预测的路面状况指数精度较神经网络模型提高了0.184,误差降低了1.599,训练速度提升了33 s。最后,选择精度较高的随机森林模型进行了优化。由于输入变量较多,无法通过简单的统计分析确定应修正或删除的异常数据,因此选择在构建模型并预测后,通过预测值与真实值的拟合效果确定异常值,再使用修正后的数据重新对模型进行循环训练,使之达到当前模型训练最优。结果表明:改进后的随机森林模型预测效率和预测精度更高,R~2达到0.898。提出的路面状况指数预测模型是准确而有效的。