基于高分辨率影像和地形解译的黄土高原滑坡数据库
胡胜1,2,3邱海军1,2,3王宁练1,2,3崔一飞4曹明明1
1 西北大学陕西省地表系统与环境承载力重点实验室，西安7101272 西北大学地表系统与灾害研究院，西安7101273 西北大学城市与环境学院，西安7101274 清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室，北京100084
DOI:10.3974/geodb.2020.04.08.V1
出版时间:2020年7月
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关键词：
黄土高原,滑坡,第四纪研究
摘要:
作者团队于2017年3月至2018年11月，累计行程超过7000 km，沿黄土高原6条典型线路开展滑坡无人机调查工作。线路为：（1）西安—宝鸡—天水—秦安—定西—兰州—黑方台—西宁；（2）西安—咸阳—平凉—会宁—定西；（3）西安—白鹿塬—蓝田—泾阳；（4）西安—铜川—延安—志丹—榆林—鄂尔多斯；（5）西安—渭南—合阳；（6）西安—渭南—三门峡—运城—离石—临汾。一共获取了108个黄土滑坡高分辨率影像和地形数据。与此同时，利用谷歌卫星影像和日本AW3D 5m-DSM地形数据，完成了199个滑坡解译工作。最后，利用ArcGIS 10.5和Global mapper 17.0对307个黄土滑坡的几何特征参数和地形特征参数等信息进行提取，并对滑坡进行编目，得到基于高分辨率影像和地形解译的黄土高原滑坡数据库。该数据集包括：（1）黄土高原307个滑坡的编号、地理坐标、最大长度、最大宽度、长宽比、周长、面积、高差、平均坡度、主滑方位角、数据源和所处地形。（2）典型滑坡的照片资料。该数据集存储为.shp、.jpg和.docx格式，由17个数据文件组成，数据量为38.9 MB（压缩为1个文件，38.5 MB）。基于该数据集的研究成果发表在以下刊物：（1）中国知网博士学位论文数据库，论文题目《黄土高原滑坡空间格局及其对地貌演化的影响》，发表于2019年；（2）《第四纪研究》2018年第38卷第2期；（3）《Landslides》2018年第15卷第3期；（4）《Landslides》2019年第16卷第3期；（5）《Geomorphology》2020年第359卷。
基金项目：
中国科学院（131551KYSB20160002）；国家自然科学基金（41771539）
数据引用方式：
胡胜, 邱海军, 王宁练, 崔一飞, 曹明明. 基于高分辨率影像和地形解译的黄土高原滑坡数据库[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2020. https://doi.org/10.3974/geodb.2020.04.08.V1.
关联论文：
1. 胡胜. 黄土高原滑坡空间格局及其对地貌演化的影响[D].西北大学,2019.
2. 胡胜, 邱海军, 王新刚, 谢婉丽, 龙永清, 土祥, 杨冬冬, 马舒悦, 张焱, 曹明明．基于高分辨地形的黄土滑坡特征参数提取及其应用意义[J].第四纪研究, 2018, 38(2): 367-379.
3. Hu Sheng, QiuHaijun, Wang Xingang, Gao Yu, Wang Ninglian, Wu Jiang, Yang Dongdong, Cao Mingming. Acquiring high-resolution topography and performing spatial analysis of loess landslides by using low-cost UAVs[J]. Landslides, 2018,15(3):593-612.
4. Hu Sheng, QiuHaijun, Yanqian Pei, Cui Yifei, XieWanli, Wang Xingang, Yang Dongdong, Tu Xiang, Zou Qiang, Cao Puyuan, Cao Mingming. Digital terrain analysis of a landslide on the loess tableland using high-resolution topography data[J]. Landslides, 2019,16(3):617-632.
5. Hu Sheng, QiuHaijun, Wang Ninglian, Cui Yifei, Wang Jiading, Wang Xingang, Ma Shuyue, Yang Dongdong, Cao Mingming. The Influence of Loess Cave Development upon Landslides and Geomorphologic Evolution: A Case Study from the Northwest Loess Plateau, China[J]. Geomorphology, 2020, 359: 107167, https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2020.107167.
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