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基于SBAS技术的岷江流域滑坡识别方法研究

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基于SBAS技术的岷江流域滑坡识别方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-12页
第一章 绪论第12-20页
  1.1 研究背景与意义第12-13页
  1.2 相关研究及进展第13-17页
    1.2.1 基于传统手段的滑坡识别方法第13页
    1.2.2 基于遥感手段的滑坡识别方法第13-16页
      1.2.2.1 基于光学遥感数据的滑坡识别研究第13-14页
      1.2.2.2 基于合成孔径雷达数据的滑坡识别研究第14-16页
    1.2.3 研究现状总结第16-17页
  1.3 研究目标第17页
  1.4 研究内容与技术路线第17-20页
第二章 研究区概况及数据说明第20-25页
  2.1 研究区概况第20-23页
    2.1.1 地形地貌第20-21页
    2.1.2 地质构造第21-22页
    2.1.3 地层岩性第22页
    2.1.4 外部环境第22-23页
  2.2 数据说明第23-25页
    2.2.1 合成孔径雷达数据第23页
    2.2.2 基础地理数据第23-25页
第三章 基于SBAS技术的地表形变监测第25-40页
  3.1 SBAS技术的提出第25-33页
    3.1.1 SBAS技术基本原理第26页
    3.1.2 SBAS技术处理流程第26-28页
    3.1.3 SBAS技术处理步骤第28-33页
      3.1.3.1 影像配准第28-29页
      3.1.3.2 差分干涉图生成第29页
      3.1.3.3 相干点选取第29-31页
      3.1.3.4 相位解缠第31页
      3.1.3.5 奇异值分解第31-33页
      3.1.3.6 大气相位分离第33页
  3.2 地表形变速率提取第33-40页
    3.2.1 基于SBAS技术的数据处理第33-35页
    3.2.2 高山峡谷区可视性分析第35-40页
      3.2.2.1 高山峡谷区雷达影像几何特征第35-36页
      3.2.2.2 可视性分析第36-40页
第四章 基于形变速率的滑坡区域范围提取第40-49页
  4.1 坡度方向形变速率获取第40-42页
  4.2 基于坡度方向形变速率的空间统计分析第42-46页
    4.2.1 全局空间自相关分析第42-44页
    4.2.2 局部空间自相关分析第44-46页
  4.3 基于核密度分析的滑坡区域范围提取第46-49页
第五章 滑坡识别与验证第49-74页
  5.1 滑坡识别第49-56页
    5.1.1 滑坡要素第50-51页
    5.1.2 典型滑坡光学影像形态特征分析第51页
    5.1.3 滑坡解译标志第51-53页
    5.1.4 滑坡识别结果第53-56页
  5.2 验证分析第56-74页
    5.2.1 潜在滑坡验证分析第56-71页
      5.2.1.1 滑坡发育环境要素选取第56-62页
      5.2.1.2 历史滑坡环境要素分析第62-68页
      5.2.1.3 潜在滑坡验证模型建立第68-70页
      5.2.1.4 潜在滑坡验证结果第70-71页
    5.2.2 活动滑坡验证分析第71-74页
第六章 结论与展望第74-77页
  6.1 主要结论第74-75页
  6.2 研究特色与创新第75页
  6.3 问题与展望第75-77页
参考文献第77-85页
在读期间发表的学术论文及研究成果第85-86页
致谢第86页

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