【摘 要】
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利用遥感技术,提出了综合遥感指数、非监督分类和监督分类的自动识别滑坡体的方法:先构建4个遥感指数(植被指数SAVI、水体指数MNDWI、建筑指数NDBI和云指数NDCI)合成新影像图
【机 构】
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中国科学院城市环境研究所,中国科学院生态环境研究中心
【基金项目】
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中国科学院知识创新工程重要方向资助项目(KZCX2-YW-422);厦门市科技计划资助项目(3502Z20072002)~~
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利用遥感技术,提出了综合遥感指数、非监督分类和监督分类的自动识别滑坡体的方法:先构建4个遥感指数(植被指数SAVI、水体指数MNDWI、建筑指数NDBI和云指数NDCI)合成新影像图,用SAVI指数阈值分割新影像图确定无植被区,最后对无植被区进行非监督分类和监督分类区分滑坡体的方法。以TM/ETM+影像为数据源,应用此方法提取了地震重灾区——汶川县的滑坡体,分类精度达93%,进而研究了滑坡体空间分布特征并对其造成的生态服务价值损失进行了评价。结果表明,滑坡体面积随着坡度的增加呈现先增后减的趋势,30～40°之间的滑坡体面积最大;地震共产生滑坡体206.5km2,汶川-茂县,映秀-北川两大断裂带之间的区域受地震影响最大,成为滑坡灾害最为严重的区域,其中映秀镇15.9%的乡镇面积被滑坡体所掩埋;地震造成全县151.08km2林地、16.13km2草地和5.11km2耕地丧失,崩塌的滑坡体填充的河流面积达3.45km2;各类生态系统服务总价值损失22646万元,其中林地生态系统服务价值损失最大,占89.8%,虽然耕地价值损失所占比重不大,但滑坡灾害使人均耕地减少45.6m2,加剧了该县耕地面积短缺的局面。
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