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基于DEM的洞庭湖水系分形维数值与地质灾害关联性研究
1
作者
胡梓悦
张润鑫
+1 位作者
马悦
彭年
《地学前缘》
北大核心
2025年第5期534-545,共12页
洞庭湖流域作为长江中游的生态屏障,其水系结构形态与滑坡、泥石流等地质灾害的耦合机制,日益成为亟须深入研究的区域生态保护与可持续治理的科学命题。本文利用数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据,对洞庭湖水系流域分形维...
洞庭湖流域作为长江中游的生态屏障,其水系结构形态与滑坡、泥石流等地质灾害的耦合机制,日益成为亟须深入研究的区域生态保护与可持续治理的科学命题。本文利用数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据,对洞庭湖水系流域分形维数值(D值)进行研究,并结合该地区泥石流滑坡地质灾害分布密度进行关联性分析,研究结果显示,洞庭湖总体水系的分形维数值为1.65,该流域地貌处于侵蚀发育阶段的壮年期,流域水系分形维数值呈递增同心圆结构分布。其中,湘江和沅江流域的分形维数值大于1.70,河网结构复杂,支流多且流量大;资水流域和澧水流域及洞庭湖环湖区的分形维数值为1.62~1.65,河网结构简单,支流较少且流量小,反映出两者在地形地貌、岩性组成和水文特征方面的显著差异。通过灾害关联性研究表明,分形维数值越高,流域水系越复杂,河流对地表的切割和岩层的侵蚀作用越显著,从而更易诱发地质灾害。
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关键词
洞庭湖水系
分形维数值
地质灾害
侵蚀作用
滑坡泥石流
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职称材料
储藏物昆虫分形特性的研究
被引量：
6
2
作者
谭佐军
卢军
+1 位作者
杨长举
丁孺牛
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期163-165,共3页
利用周长—面积关联法计算储藏物昆虫的分形维数值,并选取了五种储藏物昆虫图像进行实验。试验结果表明分形维数反映了储藏物昆虫形状的规则性和复杂程度,边界光滑的害虫分形维数较小,而边界粗糙的害虫分形维数较大。分形维数可以用来...
利用周长—面积关联法计算储藏物昆虫的分形维数值,并选取了五种储藏物昆虫图像进行实验。试验结果表明分形维数反映了储藏物昆虫形状的规则性和复杂程度,边界光滑的害虫分形维数较小,而边界粗糙的害虫分形维数较大。分形维数可以用来描述储藏物昆虫的形态特征,并以分形维数作为特征值,可作为描述储藏物昆虫形态特征的一种度量,为我们自动识别储藏物昆虫提供科学的依据。
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关键词
储藏物昆虫
分形维数值
自动识别
图像处理
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职称材料
题名
基于DEM的洞庭湖水系分形维数值与地质灾害关联性研究
1
作者
胡梓悦
张润鑫
马悦
彭年
机构
首都师范大学资源环境与旅游学院
出处
《地学前缘》
北大核心
2025年第5期534-545,共12页
基金
中国铜业重点科技项目“青海省格尔木牛苦头及外围铅锌成矿规律研究与潜力评价(QHHX-KZ-JF2020-001)”。
文摘
洞庭湖流域作为长江中游的生态屏障,其水系结构形态与滑坡、泥石流等地质灾害的耦合机制,日益成为亟须深入研究的区域生态保护与可持续治理的科学命题。本文利用数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据,对洞庭湖水系流域分形维数值(D值)进行研究,并结合该地区泥石流滑坡地质灾害分布密度进行关联性分析,研究结果显示,洞庭湖总体水系的分形维数值为1.65,该流域地貌处于侵蚀发育阶段的壮年期,流域水系分形维数值呈递增同心圆结构分布。其中,湘江和沅江流域的分形维数值大于1.70,河网结构复杂,支流多且流量大;资水流域和澧水流域及洞庭湖环湖区的分形维数值为1.62~1.65,河网结构简单,支流较少且流量小,反映出两者在地形地貌、岩性组成和水文特征方面的显著差异。通过灾害关联性研究表明,分形维数值越高,流域水系越复杂,河流对地表的切割和岩层的侵蚀作用越显著,从而更易诱发地质灾害。
关键词
洞庭湖水系
分形维数值
地质灾害
侵蚀作用
滑坡泥石流
Keywords
Dongting Lake watershed
fractal dimension coefficient
geological hazards
erosion
landslides and debris flows
分类号
P954 [天文地球—自然地理学]
K921 [历史地理—人文地理学]
X43 [环境科学与工程—灾害防治]
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职称材料
题名
储藏物昆虫分形特性的研究
被引量：
6
2
作者
谭佐军
卢军
杨长举
丁孺牛
机构
华中农业大学理学院应用物理系
华中农业大学植物科技学院
出处
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期163-165,共3页
基金
华中农业大学科技创新基金资助项目计划(项目编号：52204-04077)
文摘
利用周长—面积关联法计算储藏物昆虫的分形维数值,并选取了五种储藏物昆虫图像进行实验。试验结果表明分形维数反映了储藏物昆虫形状的规则性和复杂程度,边界光滑的害虫分形维数较小,而边界粗糙的害虫分形维数较大。分形维数可以用来描述储藏物昆虫的形态特征,并以分形维数作为特征值,可作为描述储藏物昆虫形态特征的一种度量,为我们自动识别储藏物昆虫提供科学的依据。
关键词
储藏物昆虫
分形维数值
自动识别
图像处理
Keywords
fractal dimension, stored - grain insect, automatic identification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DEM的洞庭湖水系分形维数值与地质灾害关联性研究
胡梓悦
张润鑫
马悦
彭年
《地学前缘》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
储藏物昆虫分形特性的研究
谭佐军
卢军
杨长举
丁孺牛
《中国粮油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
6
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职称材料
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