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摘要:
高位滑坡具有高隐蔽特性,失稳破坏后往往转化为流动性强大的碎屑流,成灾时间短暂且破坏性极强.由于碎屑流本质为碎裂岩体在重力作用下的高速远程运动,研究其堆积体的粒径分布情况用以分析灾害过程,对碎屑流危害预测具有重要意义.基于该认识,本文选用PCAS系统分析碎屑流堆积体影像数据,并基于此结果开展后续分析.本文以2017年贵州普洒村崩塌碎屑流为研究案例,步骤如下:首先,结合现场调查,拍摄无人机航拍图像;随后,统计灾害前后受灾房屋情况;最后,使用PCAS系统开展堆积体图像识别,并分析堆积体粒径分布情况以及分析粒径分布与房屋破坏之间的关系;研究可知:(1)PCAS系统识别堆积体颗粒效果好,精度高.(2)随着碎屑流的运移,堆积物小粒径占比增加.(3)大粒径出现了双峰分布,但总体上呈减少趋势.(4)在横向分布上,其一致性越来越优.(5)堆积体房屋具有"拦粗排细"的作用.综上可知,运用PCAS图像识别分析碎屑流粒径分布具有高效可靠的特点,能够在堆积体粒径识别领域发挥一定积极作用.
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文献信息
篇名 基于高精度图像识别的堆积体粒径分析
来源期刊 工程地质学报 学科 地球科学
关键词 碎屑流堆积体 PCAS系统 图像识别 粒径分布 拦粗排细
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目 土体工程地质
研究方向 页码范围 1290-1301
页数 12页 分类号 P642.22
字数 10164字 语种 中文
DOI 10.13544/j.cnki.jeg.2018-305
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PCAS系统
图像识别
粒径分布
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期刊影响力
工程地质学报
双月刊
1004-9665
11-3249/P
大16开
北京北土城西路19号 中国科学院地质与地球物理研究所
82-296
1993
chi
出版文献量(篇)
3258
总下载数(次)
5
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57852
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