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题名基于多模态传感器系统的长江下游窝崩边坡稳定性分析
被引量：5
- 1
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作者
张家豪
周丰年
程和琴
石盛玉
周权平
姜月华
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机构
华东师范大学河口海岸学国家重点实验室
长江水利委员会长江口水文水资源勘测局
中国地质调查局南京地质调查中心
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出处
《自然灾害学报》
CSCD
北大核心
2018年第1期155-162,共8页
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基金
国家自然科学基金(41476075)
中国地质调查局项目(DD20160246)~~
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文摘
2016年9月利用Sea Bat-7125多波束测深仪、Riegl-VZ-4000三维激光扫描仪、Edgetech-3100p浅地层剖面仪、双频ADCP、Trimble-差分GPS、RTK等组成的多模态传感器系统,对长江铜陵太阳洲水道凹岸河段窝崩边坡的沉积地貌和水动力特征进行陆上与水下联合测量和三维地形数据的融合研究,计算分析边坡整体稳定性及其发展趋势。结果表明:该河段发育的窝崩呈内凹型三级阶梯状冲蚀结构,陆上边坡坡比0.09~0.25,水下边坡坡比0.33~0.55,窝崩坑崩坍土方量15 246 m3,坡脚和近岸区均存在崩坍堆积体。坡脚表层沉积物属细砂-中砂质地,中值粒径为152.7μm,窝崩区及近岸区堆积层厚度3~5 m。窝崩坑内水流呈直径50 m的竖轴回流,表层平均流速0.22 m/s,中层平均流速0.30 m/s,底层平均流速0.14 m/s,其对边坡土体持续淘刷,并和近岸堆积体共同作用使窝崩朝西北向环形扩展,边坡稳定性较差。
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关键词
长江
多模态传感器
多源数据融合
边坡失稳
窝崩
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Keywords
Yangtze River
multimodal sensor system
muhi-source data fusion
channel slope failure
arc collapsing
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分类号
X9
[环境科学与工程—安全科学]
X43
[环境科学与工程—灾害防治]
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题名近期长江下游典型河漫滩边坡稳定性分析
被引量：2
- 2
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作者
张家豪
程和琴
陈钢
李九发
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机构
华东师范大学河口海岸学国家重点实验室
上海勘测设计研究院有限公司
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出处
《泥沙研究》
CSCD
北大核心
2019年第3期39-46,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(41476075)
中国地质调查局项目(DD20160246)
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文摘
河槽边坡的侵蚀和稳定性关乎航运和防汛安全。利用多模态传感器系统对长江马鞍山段河漫滩边坡的沉积、地貌和水动力特征进行水陆联合测量和高精度一体化三维地形数据的融合研究,并基于BSTEM模型进行横断面安全系数计算,对边坡稳定性进行评估。结果表明:该边坡上层为黏性土,下层为非黏性砂;横断面陆上坡度约0.09,水下坡度0.22～0.88,安全系数为1.18～1.72,并随退水期水位的下降而减小;该河段主流左摆,边坡在高速水流的淘刷作用下不断侧切并形成冲刷坑,导致了近岸地形的不连续性,局部边坡存在失稳风险,建议加强退水期边坡的监控和失稳预防。
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关键词
长江
多模态传感器系统
多源数据融合
BSTEM模型
边坡失稳
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Keywords
Yangtze River
multimodal sensor system
multi-source data fusion
BSTEM
channel slope failure
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分类号
TV223
[水利工程—水工结构工程]
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题名高分辨率光学卫星图像目标运动信息提取研究综述
被引量：8
- 3
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作者
李想
杨灿坤
周春平
李小娟
张可
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机构
首都师范大学北京成像技术高精尖创新中心
首都师范大学资源环境与旅游学院
首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室
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出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2019年第3期1-9,共9页
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基金
北京成像技术高精尖创新中心项目“多模态传感器基元程控成像技术与应用”资助
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文摘
目标运动信息提取技术是指利用卫星遥感检测地面移动目标并估计其运动参数,在智能交通、军事遥感等方面应用广泛,是遥感图像应用的重要方向之一。高分辨率光学卫星图像中动目标的纹理特征更明显,包含的信息更丰富,是大范围目标运动特征研究的良好数据。首先,总结了光学卫星图像动目标研究进展;然后,将高分辨率光学卫星图像目标运动信息提取过程分为动目标检测和运动参数估计2部分,并分别进行算法综述;除已有算法外,还介绍了基于序列全色卫星图像的新型动目标检测方法的原理与思路;最后,分析了已有研究在数据源和算法方面的不足,指出目标运动信息提取向自动化、智能化、实时化发展的趋势。
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关键词
高分辨率遥感
光学卫星图像
多模态传感器
全色波段
动目标检测
运动参数估计
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Keywords
high-resolution remote sensing
optical satellite images
multi-modality sensor
panchromatic band
moving target detection
motion parameter estimation
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分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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