全国高分辨率土地利用数据服务 土地利用数据服务 土地覆盖数据服务 坡度数据服务 土壤侵蚀数据服务 全国各省市DEM数据服务 耕地资源空间分布数据服务 草地资源空间分布数据服务 林地资源空间分布数据服务 水域资源空间分布数据服务 建设用地空间分布数据服务 地形、地貌、土壤数据服务 分坡度耕地数据服务 全国大宗农作物种植范围空间分布数据服务
多种卫星遥感数据反演植被覆盖度数据服务 地表反照率数据服务 比辐射率数据服务 地表温度数据服务 地表蒸腾与蒸散数据服务 归一化植被指数数据服务 叶面积指数数据服务 净初级生产力数据服务 净生态系统生产力数据服务 生态系统总初级生产力数据服务 生态系统类型分布数据服务 土壤类型质地养分数据服务 生态系统空间分布数据服务 增强型植被指数数据服务
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Landsat 8 高分二号 高分一号 SPOT-6卫星影像 法国Pleiades高分卫星 资源三号卫星 风云3号 中巴资源卫星 NOAA/AVHRR MODIS Landsat TM 环境小卫星 Landsat MSS 天绘一号卫星影像
摘要:滑坡的发生与环境变量的影响密不可分。影响滑坡的环境变量可分为动态变量和静态变量两大类,有时,环境变量也可以单独指静态变量。动态变量,又称为触发因素,如强降水、台风、大地震等,往往具有突发性、偶然性,预测难度较大。静态变量,主要包括地形地貌、土壤性质、植被覆盖、土地利用土地覆盖(、地质条件等,这些变量在短时间尺度内往往相对稳定,也是滑坡模拟预测最重要的输入参数。对于静态变量的特征提取,遥感技术已显示了明显优势。通过对以往滑坡研究的文献调研,指出了遥感技术在提取滑坡的环境变量方面的进展,特别是遥感对植被覆盖、地形特征和土壤性质等几种重要静态变量的提取,并举例介绍了环境变量在滑坡风险评价中的应用。未来滑坡研究需要利用和开发新的工具提高对土壤性质和岩性的遥感监测能力,改进对滑坡易发地区植被退化区或根系结构脆弱区的识别能力。
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