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云南省国道、省道对水库型水源地潜在威胁评价 被引量:1
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作者 杨云源 陈瑞 何萍 《地理空间信息》 2019年第5期91-95,I0004,共6页
以道路、河流、水体、乡镇边界的矢量数据,Aster GDEM和乡镇人口数据为基础;以水库型水源地的汇流区为基本评价单元,计算了水源地汇流区弯道危险指数、水源地汇流区道路特征指数、水源地汇流区道路等级指数、水源地汇流区人口密度4个指... 以道路、河流、水体、乡镇边界的矢量数据,Aster GDEM和乡镇人口数据为基础;以水库型水源地的汇流区为基本评价单元,计算了水源地汇流区弯道危险指数、水源地汇流区道路特征指数、水源地汇流区道路等级指数、水源地汇流区人口密度4个指标;评价了云南省15 731 km的国道、省道对全省837个水域面积大于0.2 km2的水源地和84个饮用水水源地的潜在威胁。结果表明,837个水源地中高度危险的35个,极其危险的10个;84个饮用水水源地中高度危险的4个,极其危险的2个。G320国道、S214省道对沿线水源地潜在威胁较大。国道、省道对昆明、大理、曲靖、红河、玉溪、楚雄等水源地的潜在威胁较高。 展开更多
关键词 国道与省道 水库型水源地 GIS 潜在威胁 评价
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基于GIS的云南省国道、省道弯道危险路段识别与评价 被引量:1
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作者 杨云源 席武俊 何萍 《重庆师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期148-155,共8页
基于ShapeFile格式矢量国道、省道和Aster GDEM高程数据,以IDL为开发平台建立了弯道识别算法提取道路弯道;分别评价了云南省16个州(市)境内国道、省道弯道路段危险程度和每条国道、每条省道全线的弯道路段危险程度。对云南省共15 731k... 基于ShapeFile格式矢量国道、省道和Aster GDEM高程数据,以IDL为开发平台建立了弯道识别算法提取道路弯道;分别评价了云南省16个州(市)境内国道、省道弯道路段危险程度和每条国道、每条省道全线的弯道路段危险程度。对云南省共15 731km的国道、省道进行弯道识别,综合精度达到90%以上。研究结果显示:全省省道线上弯道共1 583处(合并后总数),弯道总长为598km。其中高度危险(C级)464处共219.3km。全省国道线上弯道共761处(合并后总数),弯道总长为277km。其中高度危险210处共101.8km。红河、普洱、版纳境内的省道弯道路段危险等级为极其危险(D级),玉溪境内的国道弯道路段危险等级也为D级。全省16个州(市)50%的国道弯道危险等级为显著危险(B级)。65条省道中,跃片线(S316)等共17条省道弯道路段危险等级为D级。7条国道线弯道路段路况相对较好,弯道路段危险等级在一般危险(A级)~高度危险(C级)之间。研究揭示云南省国道、省道弯道危险路段主要出现在西部地区。 展开更多
关键词 国道与省道 提取 危险指数 路段危险指数 识别与评价
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