PS-InSAR技术在兰州市地面形变中的监测应用

近年来,由于城市地表沉降带来的次生灾害后果愈加严重,给城市的发展带来了诸多隐患,因此对城市进行长时间序列的形变监测具有重要的现实意义,而传统的监测方法无法获取城市大面积的地表形变信息。合成孔径雷达遥感(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术在大规模地表形变监测中具有独特的优势。兰州市地质条件特殊,地貌条件复杂,是中国地质灾害发生频率较大的区域之一。采用63景Sentinel-1A和5景Sentinel-1B数据基于永久散射体合成孔径雷达干涉(persistent scatterer interferometric synthetic aperture radar,PS-InSAR)测量技术获取了2014年10月—2020年4月的兰州市城区的地面形变场。研究结果表明,兰州市城区地表形变较小,临近城区周边的几处村镇存在着不同程度的沉降,且部分区域的沉降呈现出逐渐加快的趋势。

基于随机森林的GF-6 WFV和Landsat8 OLI遥感影像分类比较

高分六号卫星具有宽覆宽、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感土地覆盖提供更丰富的信息。为了明确GF-6 WFV在土地覆盖分类中的重要性,以山西省浑源县为研究对象,选取同期Landsat8 OLI影像为对比数据集,采用随机森林分类方法进行土地覆盖分类对比研究,结果表明:GF-6 WFV和Landsat8 OLI总体分类精度分别为91.11%和87.87%,Kappa系数分别为0.89和0.85,说明GF-6 WFV的分类效果优于Landsat8 OLI。对比GF-6 WFV和Landsat8 OLI影像的地物光谱特征分析可知,各地物在两幅影像的近红外波段区分较明显,但是GF-6 WFV在红边波段对耕地、林地、草地和灌木的可分性更好,尤其是在红边2波段差异最明显;GF-6 WFV提取的地类面积占比更接近真实值,此外,GF-6 WFV具有更高分辨率的优势,在复杂地物类型分布的地区,GF-6 WFV的分类精度更高。

近20年新疆阿勒泰地区植被动态变化分析

利用多源遥感长时间序列数据和GIS统计分析技术,结合人类活动和地形数据等,从时间和空间尺度上分析了阿勒泰地区过去20 a来植被动态变化特征。获得以下结论:受气候变化影响,2000—2019年间研究区植被覆盖呈现出先减少后增加的变化趋势,2008年达低谷点;研究区2000—2019年的NDVI与LAI时空变化趋势表明,像元显示植被增长的区域主要为农业用地,农作物和农田周边的排树增加和生长对植被恢复贡献显著;2000—2008年间,仅高植被覆盖面积减少了5 734 km^(2),植被出现一定的退化现象;2008—2019年间,植被覆盖变化的趋势为低级别向高级别区转化,中、较高和高级别植被覆盖增加十分明显,表明研究区植被覆盖正在向好的趋势发展。从地形因子来看,高程<600 m,坡度<5°的平坡上植被改善型K值大于1,且分布优势显著。随海拔逐渐升高,坡度越来越陡,坡向转向阴坡,各等级植被的K值分布为植被改善型>植被稳定型>植被退化型。

基于BIM和Agent的教学楼安全疏散仿真

近年来,国内高校教学楼火灾事故频繁发生,严重威胁着学生的生命财产安全。火灾事故造成的重大人员伤亡几乎均与人员的无效疏散密切相关,而人员的无效疏散大多是由于疏散设计存在一定的缺陷。以某教学楼为例,将BIM技术与Agent相结合构建疏散仿真模型,通过模拟仿真来判断教学楼的疏散设计是否合理,并提出教学楼安全疏散设计的优化措施。疏散结果表明,该教学楼的疏散设计整体上满足安全疏散要求,但从疏散出口的设计角度来看,出口位置不同对于人员疏散的效率影响极大,合理安排出口位置和其设计尺寸可提高疏散效率。