利用形态学算法进行面向对象的建筑垃圾多特征遥感识别

建筑垃圾的长期堆积和不科学管理,将引发各种生态和社会问题,进而严重影响城市的绿色可持续发展。在固体废弃物信息识别研究中,因未顾及建筑物与建筑垃圾之间纹理特征的差异,在分类过程中会出现两者混淆现象。针对此问题,数学形态学算法能够突出建筑垃圾灰度强度特征,进而结合各类地物在形态、光谱、几何和纹理等特征差异,实现面向对象多特征的建筑垃圾信息提取。以北京房山区保合庄为例,采用WorldView-2遥感影像开展研究,通过建立混淆矩阵和可分离性评价指标,对建筑垃圾识别结果进行精度评估,总体精度OA达到96.6%,可准确分离建筑垃圾与建筑物,两者分离性为1.000,结果表明该方法能够有效解决建筑垃圾与建筑物混淆问题,在建筑垃圾信息提取方面具有可靠的适用性。

InSAR形变监测在开采沉陷损害鉴定及稳定性评价中的应用

本文通过列举3个工程案例说明InSAR技术在开采沉陷中的应用,首先将InSAR技术与三等水准测量进行对比,明确了InSAR技术在矿区形变监测领域的精度和可靠性;然后针对淮南某关停矿井,应用SBAS-InSAR技术获取了研究区的时序形变信息,并对照采空区稳定性评价指标,得出了该矿区地表已稳定的结论;最后以某村庄部分房屋建筑出现不同程度的损伤为研究背景,在常规方法获取开采影响范围的基础上,进一步利用SBAS技术和8景Sentinel-1A数据,明确了村庄地表已处于稳定状态。结果表明,InSAR形变监测技术能够为开采沉陷损害溯源及沉陷稳定性判定提供有力的科学依据。