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基于颗粒识别分析系统的碎屑流堆积物颗粒识别和统计方法研究

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碎屑流堆积物颗粒识别和统计是碎屑流灾害的研究重点.文章基于图像处理孔隙(颗粒)及裂隙图像识别与分析系统(PCAS),以贵州纳雍普洒村崩塌-碎屑流为例,结合纳雍崩塌堆积物粒径实测结果,通过阐释识别过程中阈值、孔喉封闭半径、最小孔隙面积的参数意义,研究PCAS软件在碎屑流颗粒识别与统计中的应用,并提出了颗粒识别时这些参数的选取方法.分析结果表明:(1)PCAS能自动准确地识别碎屑流堆积物颗粒与孔隙,相比人工计数更精细,所识别堆积物各区小颗粒比重较大,0～2m颗粒粒径各区占比都在50％以上;(2)当阈值为170(像素)时能获得精细的二值图像,颗粒与孔隙得到了准确地区分;(3)不同参数取值下获得堆积物颗粒粒径分布结果不同,碎屑流堆积物颗粒识别宜采用较大的孔喉封闭半径和较小孔隙面积,当二者比值为3/30(像素)时能更好地反应颗粒粒径分布情况;(4)PCAS具有较高的可行性,统计结果显示,各粒径含量变化趋势与人工统计相近,两种统计方法各粒径占比、分布规律基本吻合,说明利用PCAS可以实现对崩塌碎屑流颗粒粒径分布的高效便捷分析.
Particle identification and statistical methods of a rock avalanche accumulation body based on the particle analysis system

陈达、许强、郑光、彭双麒、王卓、何攀

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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

碎屑流 孔隙(颗粒)及裂隙图像识别与分析系统 堆积体 颗粒识别 纳雍崩塌

国家创新研究群体科学基金国家自然科学基金重点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

4152100241630640SKLGP2015Z023

2021

10.16030/j.cnki.issn.1000-3665.201911033

水文地质工程地质
中国地质环境监测院

水文地质工程地质

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.189
ISSN：1000-3665
年,卷(期)：2021.48(1)
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