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白格滑坡-碎屑流堆积体颗粒识别与分析

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受到滑坡-碎屑流灾害瞬时性及致灾性极强的影响,滑坡-碎屑流灾害往往极难直接观察研究.对其堆积体颗粒的研究是滑坡-碎屑流研究极好的切入点.为方便快捷的统计分析堆积体颗粒粒径分布,采用无人机航拍与图像识别技术相结合的方式获取堆积体粒径数据,并将PCAS软件运用于堆积体粒径识别,并提出“无人机航拍-PCAS图像识别”的粒径分析工作方法.以2018年11月3日发生的白格滑坡-碎屑流为研究案例,对滑坡-碎屑流堆积体粒度分布进行统计分析.结果 显示:(1)PCAS软件能有效识别堆积体颗粒粒径;(2)堆积体中小粒径占了绝大多数,随滑坡-碎屑流运动距离增加,小粒径含量增加,且大粒径出现“双峰”现象;(3)白格滑坡斜坡堆积面密度与斜坡坡度之间存在一定关系,并推导建立了其关系的经验公式;(4)堆积体形态特征参数的变化能侧面反应滑坡-碎屑流的运动过程及运动特性.对白格滑坡-碎屑流堆积体颗粒的研究结果表明,PCAS软件应用于堆积体粒径统计分析是可靠的,能在滑坡-碎屑流研究领域发挥一定的作用.
Recognition and analysis of deposit body grain of Baige Landslide-Debris Flow

彭双麒、许强、郑光、李骅锦、陈达、杜鹏川

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成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室,四川成都610059

白格滑坡 碎屑流堆积体 PCAS软件 图像识别 粒度分布 形态特征参数

国家自然科学基金重点项目国家自然科学基金重大项目地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室自主研究课题

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2020

水利水电技术(中英文)
水利部发展研究中心

水利水电技术(中英文)

CSTPCD北大核心
影响因子：0.456
ISSN：1000-0860
年,卷(期)：2020.51(2)
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