刘新圣
- 作品数：5 被引量：21H指数：3
- 供职机构：北京师范大学地理学与遥感科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国地震局地质研究所基本科研业务专项公益性行业(气象)科研专项更多>>
- 相关领域：天文地球农业科学自动化与计算机技术建筑科学更多>>
- 利用MODIS-EVI时序数据对河南省土地覆盖进行分类被引量：10
- 2010年
- 基于遥感的土地覆盖信息提取对农林业生产、环境监测具有直接的应用意义。该文选取河南省作为研究区域,利用2005年23个时相的MODISEVI数据,结合农作物物候历、其他分类参考数据及河南省种植结构的相关文献,在对时序数据进行去云、平滑处理后,采用SVM(支持向量机)分类器,对河南省的土地覆盖进行分类。分类结果上,一方面参照2005年河南省农作物种植面积的统计数据得到面积精度,对大面积种植的农作物:小麦为81.47%、玉米94.87%、水稻82.43%;经济作物:油菜39.81%、大豆93.65%、棉花95.21%、花生74.27%;另一方面,参照2000年1:10万全国土地覆盖的分类数据,将2000年的对应数据和分类结果分别归并为:耕地、林地、草地、水体、建筑进行精度比较,结果表明总体识别精度为78.07%,Kappa系数为0.6556。从分类精度验证来看,表明MODIS植被指数时序数据及该文研究方法在农作物信息提取中的有效性。
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- 关键词：遥感时间序列EVISVM
- 城市化过程中房屋地震灾害脆弱性和损失风险变化研究——以唐山市区及城乡过渡乡镇为例被引量：4
- 2012年
- 以1976年、1995年、2002年和2009年为代表时期,利用前期研究给出的基于高分辨率遥感的群体房屋地震灾害脆弱性和震灾损失风险分析方法,分析了唐山市区及城乡过渡乡镇群体房屋地震灾害脆弱性和震灾损失风险近30多年来的整体变化。结果表明:1976—2009年,研究区房屋暴露量显著增加、结构脆弱性逐渐降低;在设定遭受Ⅵ～Ⅺ度地震烈度条件下,房屋破坏面积和直接经济损失虽均显著增加,且随烈度增大两者增加量越来越大,但房屋破坏比例显著降低;遭受低、高不同地震烈度条件下,研究区震灾损失风险差异显著:遭受低地震烈度时,砖混和钢混房屋的增加有效降低了房屋的破坏率、破坏面积和破坏等级,利于降低震灾损失风险;但遭受高地震烈度时,这类房屋也出现了大面积和高等级的破坏,因此在某种程度上增加了震灾损失风险;若1976年唐山大地震在不同代表时期重现,房屋震灾损失风险显著增加。2009年房屋破坏面积是1976年的6倍,直接经济损失是1976年的28倍。
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- 关键词：城市化
- 基于SLEUTH模型的城市扩展研究
- 从20世纪初至今,城市化过程一直在全球广泛发生并将持续发生,且城市化的速度愈来愈快。随着城镇人口的递增,导致不断扩张的城市用地需求,使城市用地与农业用地、生态保护用地之间的矛盾不断加剧,同时城市的大量耗水及污染物质输出对...
- 刘新圣
- 关键词：SLEUTH模型蚂蚁算法
- 基于高分辨率遥感的建筑群在地震灾害中的脆弱性和风险分析方法及其应用被引量：6
- 2012年
- 近年来高分辨率遥感技术快速发展,其在灾害研究领域的应用也越来越广。将遥感技术用于建筑群在地震灾害中的脆弱性和损失风险分析,不仅能保证建筑物类型和数量调查更新的时效性,而且有利于进行不同时期损失风险的对比分析,以便揭示震灾损失风险的变化规律。通过分析高分辨率建筑群的遥感影像特征,设计了一套提取建筑物属性信息(高度和面积)的方法,并通过实地调查验证了其可行性;将提取的建筑群属性信息与传统的震灾风险分析模型相结合,即可实现对研究区建筑群在地震灾害中的脆弱性和损失风险分析。以唐山市区和9个乡镇2009年的建筑物为研究对象,提取了它们的属性信息,在设定地震烈度情景下,分析了这些建筑物在地震灾害中的脆弱性和损失风险。
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- 关键词：高分辨率遥感地震灾害脆弱性
- SLEUTH城市扩展模型的改进及验证——以唐山市为例被引量：1
- 2013年
- 研究城市扩展以对城市化过程做出有效决策,进而调控未来的城市增长,对实现城市经济、社会与生态效益的最大化具有十分重要的意义.本研究首先以唐山市为城市扩展研究区从2个方面改进了SLEUTH模型,其次基于改进的SLEUTH模型对唐山市城市扩展进行情景预测.模型改进具体内容:引入分区定标机制,分区定标能有效体现城市内部不同区域增长速度的差异,进而改进模型模拟精度;引入宏观因素来改进SLEUTH模型的参数自修改规则,进而影响SLEUTH模型对城市增长趋势的模拟,理论上在城市增长机制上应进一步提高模型的合理性及模型精度.基于2种情景模式:惯性扩展模式、政策调节模式,预测了唐山市2010—2020年的城市增长,政策调节模式预测结果显示唐山市在2010—2020年间将继续保持面积年增长大于2.5%的高速城市化速度,其中2015、2020年城市规模将分别达到2009年规模的1.18、1.35倍.
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- 关键词：情景预测
