中国自然资源航空物探遥感中心主办
地质出版社出版

明长城(北京段)遥感动态监测与影响驱动分析

刘涵薇, 陈富龙, 廖亚奥. 2023. 明长城(北京段)遥感动态监测与影响驱动分析. 自然资源遥感, 35(4): 255-263. doi: 10.6046/zrzyyg.2022354
引用本文: 刘涵薇, 陈富龙, 廖亚奥. 2023. 明长城(北京段)遥感动态监测与影响驱动分析. 自然资源遥感, 35(4): 255-263. doi: 10.6046/zrzyyg.2022354
LIU Hanwei, CHEN Fulong, LIAO Yaao. 2023. Remote sensing dynamic monitoring and driving factor analysis for the Beijing section of Ming Great Wall. Remote Sensing for Natural Resources, 35(4): 255-263. doi: 10.6046/zrzyyg.2022354
Citation: LIU Hanwei, CHEN Fulong, LIAO Yaao. 2023. Remote sensing dynamic monitoring and driving factor analysis for the Beijing section of Ming Great Wall. Remote Sensing for Natural Resources, 35(4): 255-263. doi: 10.6046/zrzyyg.2022354

明长城(北京段)遥感动态监测与影响驱动分析

  • 基金项目:

    国家重点研发计划国际合作重点专项“星载雷达干涉非侵入式文化遗产脆弱性监测与评估”(2017YFE0134400)

    国家重点研发计划项目“不可移动文物自然灾害风险评估与应急处置研究”(2019YFC1520800)

详细信息
    作者简介: 刘涵薇(1997-),女,硕士,研究方向为雷达遥感。Email: liuhanwei20@mails.ucas.ac.cn
    通讯作者: 陈富龙(1980-),男,研究员,研究方向为雷达遥感文化遗产智能感知与保护。Email: chenfl@aircas.ac.cn
  • 中图分类号: TP79

Remote sensing dynamic monitoring and driving factor analysis for the Beijing section of Ming Great Wall

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    Corresponding author: CHEN Fulong
  • 长城文化带经济生态协调发展和文化景观保护是区域社会可持续发展的重要内容。面向大型线性文化遗产一体化监测与评估现实需求,提出了一种集成面向对象变化向量分析和U-net深度学习的遥感动态监测方法; 通过对分类散点噪声的抑制和重点区域环境要素的精准动态刻画,实现了结合社会经济数据与遥感变化检测的文化景观变迁驱动影响因子诠析与信息挖掘。实验以明长城(北京段)为研究对象,使用2015—2020年高分二号(GF-2)2 m分辨率的融合图像,通过多尺度分割、变化向量分析提取、U-net图像分类等方法,对其景观廊道进行地表要素遥感变化检测和土地覆盖变化矩阵定量分析。结果表明: 明长城(北京段)文化带土地覆盖变化率为0.098%,主要表现为裸土、耕地等向林地转化以及人工用地的增加; 同时,文化带生态环境呈正向发展,保护态势整体良好。研究结果可为明长城(北京段)生态环境协调发展和文化景观可持续保护提供技术支持。
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出版历程
收稿日期:  2022-08-30
修回日期:  2022-09-22
刊出日期:  2023-12-21

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