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西天山山区雪崩的多源遥感量化分析及风险评估研究
结题报告
批准号:
41901087
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
26.0 万元
负责人:
刘洋
学科分类:
D0106.冰冻圈科学
结题年份:
2022
批准年份:
2019
项目状态:
已结题
项目参与者:
--
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中文摘要
西天山是“丝绸之路经济带”核心区域,针对该区域雪崩与诱发因子间因果关系表征不足,风险评估模型普适性差、大范围推广难等问题,本项目拟基于地面实际观测、地形地貌、遥感等多源数据,系统量化雪崩发生前后积雪特性变化引起的散射特性及光谱特性差异,深入挖掘光学及SAR影像资料获取积雪特征信息的能力;同时解析雪崩诱发因子的构成和响应范围,量化雪崩与诱发因子之间的因果概率关系;在此基础上,基于隐马尔科夫链方法构建雪崩风险评估模型。项目拟在西天山重点区域进行模型应用,结合监测数据评估该区域的雪崩风险分布。本项目将在一定程度上解决冬季评估山区雪崩风险的困难,为雪崩防灾救灾减灾工作提供科学依据,服务于“丝绸之路经济带”建设宏伟目标。
英文摘要
Western Tianshan Mountain is the core area of the Silk Road Economic Belt. Certain problems occurred in this region such as the inadequate characterization of causality between avalanche and inducing factors, poor universality of risk assessment model with difficulties in wide-scale promotion. In face of these problems, the project applies multi-source data from ground observation, topography, remote sensing etc. It systematically quantifies the differences of scatter and spectral characteristics caused by changes in snow cover characteristics before and after avalanches, and dig the ability of optical and SAR image to obtain snow feature information. On this foundation, an avalanche risk assessment model is constructed according to Hidden Markov Model. This study utilizes model application in the key areas of the Western Tianshan Mountains to obtain the risk assessment of avalanche distribution in the region combined with monitoring data. To a certain extent, it aims at solving the difficulty in evaluating winter avalanche risk in mountainous area, which provide scientific foundation for avalanche prevention, relief and mitigation work so as to serve the grand goal in constructing the Silk Road Economic Belt.
西天山是“丝绸之路经济带”核心区域,针对该区域雪崩与诱发因子间因果关系表征不足,风险评估模型普适性差、大范围推广难等问题,本项目拟基于地面实际观测、地形地貌、遥感等多源数据,系统量化雪崩发生前后积雪特性变化引起的散射特性及光谱特性差异,深入挖掘光学及SAR影像资料获取积雪特征信息的能力;同时解析雪崩诱发因子的构成和响应范围,量化雪崩与诱发因子之间的因果概率关系;在此基础上,基于机器学习等方法构建雪崩风险评估模型。项目拟在西天山重点区域进行模型应用,结合监测数据评估该区域的雪崩风险分布。本项目将在一定程度上解决冬季评估山区雪崩风险的困难,为雪崩防灾救灾减灾工作提供科学依据,服务于“丝绸之路经济带”建设宏伟目标。
期刊论文列表
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专利列表
Snow cover estimation from MODIS and Sentinel-1 SAR data using machine learning algorithms in the western part of the Tianshan Mountains
使用机器学习算法根据 MODIS 和 Sentinel-1 SAR 数据估算天山西部地区的积雪
DOI:10.1007/s11629-019-5723-1
发表时间:2020-04
期刊:Journal of Mountain Science
影响因子:2.5
作者:Liu Yang;Chen Xi;Hao Jian-Sheng;Li Lan-hai
通讯作者:Li Lan-hai
Mapping snow avalanche debris by object-based classification in mountainous regions from Sentinel-1 images and causative indices
根据 Sentinel-1 图像和致病指数,通过基于对象的分类在山区绘制雪崩碎片图
DOI:10.1016/j.catena.2021.105559
发表时间:2021-11
期刊:Catena
影响因子:6.2
作者:Liu Yang;Chen Xi;Qiu Yubao;Hao Jiansheng;Yang Jinming;Li Lanhai
通讯作者:Li Lanhai
DOI:10.1002/joc.7459
发表时间:2021-11
期刊:International Journal of Climatology
影响因子:--
作者:Qian Li;Tao Yang;Lanhai Li
通讯作者:Lanhai Li
DOI:10.1016/j.atmosres.2020.105052
发表时间:2020-11
期刊:Atmospheric Research
影响因子:5.5
作者:Liu Yang;Chen Xi;Li Qian;Yang Jinming;Li Lanhai;Wang Tingting
通讯作者:Wang Tingting
Snow avalanche susceptibility mapping from tree-based machine learning approaches in ungauged or poorly-gauged regions
在未测量或测量不良的地区,通过基于树的机器学习方法绘制雪崩敏感性图
DOI:10.1016/j.catena.2023.106997
发表时间:2023-02-15
期刊:CATENA
影响因子:6.2
作者:Liu,Yang;Chen,Xi;Wang,Tingting
通讯作者:Wang,Tingting
基于多源亚米级监测的雪崩过程模拟及其预报研究
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