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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。 相似文献
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定期开展高速公路路域植被参数监测工作,对指导路域生态环境保护具有十分重要的意义,而传统地面实测方法难以对大范围植被参数进行快速长时间的监测。为此,利用卫星遥感技术,采用一种基于时序Sentinel-2影像的高速公路路域典型植被参数监测与分析方法,以京港澳高速湖北北段路域为研究区,利用长时间序列的Sentinel-2影像,采用PROSAIL辐射传输模型与人工神经网络相结合的方法快速获取路线区域的多种植被参数,并结合时间序列信息熵与变异系数对植被参数的趋势性及稳定性进行分析,从而实现对路域植被变化状况的准确评价。实验结果表明,基于时序Sentinl-2影像的路域典型植被参数提取与分析技术,可快速获取路域植被的生长变化状况,有效节约人力物力,为高速公路植被保护与绿化养护提供科学依据。 相似文献
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