古冰川地貌是研究第四纪环境演变的重要依据,无人机Li DAR技术的高精度数据使得古冰川地貌研究具有更高的分辨率,可显著提升古冰川地貌分析、冰川地貌制图的精度。青藏高原东南部的稻城古冰帽保存了大量古冰川遗迹,是研究冰川地貌的理想区域。本研究应用无人机Li DAR技术,对稻城古冰帽南缘的库照日地区槽谷出口的冰碛垄进行航测,获得库照日冰碛垄的数字高程模型(DEM)、数字正射影像(DOM)和三维点云数据,并进一步对比12.5 m、30 m分辨率的DEM成像效果,分析库照日冰碛垄的地形特征、库照日槽谷出口冰碛垄围成谷地的形态参数等。结果表明:(1)无人机Li DAR技术能快速获得高质量、高分辨率的数据,适用于小区域、地貌较复杂的地区,结合三维模型可提高对冰碛垄地貌形态的认识;(2)对库照日冰碛垄的地形特征统计可知,最内侧的K-M1垄拥有第二高的坡度平均值,K-M6垄作为独立垄拥有最大的坡度平均值;(3)库照日槽谷出口冰碛垄围成谷地的幂函数指数b值范围为0.24至0.54,小于多数槽谷的b值;V指数结果范围为0.52～0.69。本研究为基于无人机Li DAR技术的冰川地貌定量分析提供了较好的研究案...

古冰川地貌是研究第四纪环境演变的重要依据,无人机Li DAR技术的高精度数据使得古冰川地貌研究具有更高的分辨率,可显著提升古冰川地貌分析、冰川地貌制图的精度。青藏高原东南部的稻城古冰帽保存了大量古冰川遗迹,是研究冰川地貌的理想区域。本研究应用无人机Li DAR技术,对稻城古冰帽南缘的库照日地区槽谷出口的冰碛垄进行航测,获得库照日冰碛垄的数字高程模型(DEM)、数字正射影像(DOM)和三维点云数据,并进一步对比12.5 m、30 m分辨率的DEM成像效果,分析库照日冰碛垄的地形特征、库照日槽谷出口冰碛垄围成谷地的形态参数等。结果表明:(1)无人机Li DAR技术能快速获得高质量、高分辨率的数据,适用于小区域、地貌较复杂的地区,结合三维模型可提高对冰碛垄地貌形态的认识;(2)对库照日冰碛垄的地形特征统计可知,最内侧的K-M1垄拥有第二高的坡度平均值,K-M6垄作为独立垄拥有最大的坡度平均值;(3)库照日槽谷出口冰碛垄围成谷地的幂函数指数b值范围为0.24至0.54,小于多数槽谷的b值;V指数结果范围为0.52～0.69。本研究为基于无人机Li DAR技术的冰川地貌定量分析提供了较好的研究案...

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古冰川地貌是研究第四纪环境演变的重要依据,无人机Li DAR技术的高精度数据使得古冰川地貌研究具有更高的分辨率,可显著提升古冰川地貌分析、冰川地貌制图的精度。青藏高原东南部的稻城古冰帽保存了大量古冰川遗迹,是研究冰川地貌的理想区域。本研究应用无人机Li DAR技术,对稻城古冰帽南缘的库照日地区槽谷出口的冰碛垄进行航测,获得库照日冰碛垄的数字高程模型(DEM)、数字正射影像(DOM)和三维点云数据,并进一步对比12.5 m、30 m分辨率的DEM成像效果,分析库照日冰碛垄的地形特征、库照日槽谷出口冰碛垄围成谷地的形态参数等。结果表明:(1)无人机Li DAR技术能快速获得高质量、高分辨率的数据,适用于小区域、地貌较复杂的地区,结合三维模型可提高对冰碛垄地貌形态的认识;(2)对库照日冰碛垄的地形特征统计可知,最内侧的K-M1垄拥有第二高的坡度平均值,K-M6垄作为独立垄拥有最大的坡度平均值;(3)库照日槽谷出口冰碛垄围成谷地的幂函数指数b值范围为0.24至0.54,小于多数槽谷的b值;V指数结果范围为0.52～0.69。本研究为基于无人机Li DAR技术的冰川地貌定量分析提供了较好的研究案...

位于青藏高原东南部的稻城古冰帽，在第四纪时期曾发生了多次冰期并保存了丰富的古冰川遗迹，是研究第四纪冰川地貌类型特征的理想区域。目前，已有学者对冰川地貌类型划分和冰川地貌制图做了相关研究，但是古冰川地貌在空间分布特征及其量化程度有待于进一步细化。因此，本文基于Google Earth Pro遥感影像和数字高程模型（DEM），运用目视解译和野外考察相结合的方法对典型冰川地貌进行定量分析并绘制了稻城古冰帽（约3 600 km2）的第四纪冰川地貌图。本文识别了该区冰川地貌中的冰川湖、冰川谷、羊背岩和冰碛垄等四种类型，初步统计了约1 096个冰川湖、370条冰川谷、41个羊背岩及1 268列冰碛垄；空间分布上，冰川湖和羊背岩主要分布在海子山夷平面上，冰川谷以古冰帽边缘区发育为主，冰碛垄则主要形成于海子山夷平面上和东、西两侧的山谷里。本研究可为第四纪冰期规模估算、古气候重建提供基础数据，也为当地的旅游规划和自然资源调查提供一定的参考。

位于青藏高原东南部的稻城古冰帽，在第四纪时期曾发生了多次冰期并保存了丰富的古冰川遗迹，是研究第四纪冰川地貌类型特征的理想区域。目前，已有学者对冰川地貌类型划分和冰川地貌制图做了相关研究，但是古冰川地貌在空间分布特征及其量化程度有待于进一步细化。因此，本文基于Google Earth Pro遥感影像和数字高程模型（DEM），运用目视解译和野外考察相结合的方法对典型冰川地貌进行定量分析并绘制了稻城古冰帽（约3 600 km2）的第四纪冰川地貌图。本文识别了该区冰川地貌中的冰川湖、冰川谷、羊背岩和冰碛垄等四种类型，初步统计了约1 096个冰川湖、370条冰川谷、41个羊背岩及1 268列冰碛垄；空间分布上，冰川湖和羊背岩主要分布在海子山夷平面上，冰川谷以古冰帽边缘区发育为主，冰碛垄则主要形成于海子山夷平面上和东、西两侧的山谷里。本研究可为第四纪冰期规模估算、古气候重建提供基础数据，也为当地的旅游规划和自然资源调查提供一定的参考。

位于青藏高原东南部的稻城古冰帽，在第四纪时期曾发生了多次冰期并保存了丰富的古冰川遗迹，是研究第四纪冰川地貌类型特征的理想区域。目前，已有学者对冰川地貌类型划分和冰川地貌制图做了相关研究，但是古冰川地貌在空间分布特征及其量化程度有待于进一步细化。因此，本文基于Google Earth Pro遥感影像和数字高程模型（DEM），运用目视解译和野外考察相结合的方法对典型冰川地貌进行定量分析并绘制了稻城古冰帽（约3 600 km2）的第四纪冰川地貌图。本文识别了该区冰川地貌中的冰川湖、冰川谷、羊背岩和冰碛垄等四种类型，初步统计了约1 096个冰川湖、370条冰川谷、41个羊背岩及1 268列冰碛垄；空间分布上，冰川湖和羊背岩主要分布在海子山夷平面上，冰川谷以古冰帽边缘区发育为主，冰碛垄则主要形成于海子山夷平面上和东、西两侧的山谷里。本研究可为第四纪冰期规模估算、古气候重建提供基础数据，也为当地的旅游规划和自然资源调查提供一定的参考。

稻城古冰帽中心海子山广布粒度成分不同的由冰碛物和冲洪积物等组成的松散堆积物，给高海拔宇宙线观测站（LHAASO）规划建设带来挑战。对高坡垄岗部位5处冰碛花岗岩砾石、堰塞盆地中2处阶地冲洪积物进行现场观测和取样分析。对106块砾石采用线面集中统计，得到冰碛物砾石数量占百分比较高的砾径为0.5～2.5 m,面积2.5～7.5 m2,体积5 m3。块石形状多为长方体-厚板状，部分面接触为主。采用音频大地电磁法（AMT）等进行探测，解释得到场地冰碛体厚约30 m。对冲洪积物的含砾土和细碎屑土的2个砂砾样品用筛分法和激光粒度法进行粒度成分测定，得中值粒径d50=2 mm、0.7mm,不均匀系数Cu=5.40、2.42,曲率系数Cc=0.60、0.95。这两种冲洪积物均为不良级配的土，即均粒土。这些成因和结构不同的冰碛物和冲洪积物对工程布设有不同影响，在工程实践中给予了区分利用。

稻城古冰帽中心海子山广布粒度成分不同的由冰碛物和冲洪积物等组成的松散堆积物，给高海拔宇宙线观测站（LHAASO）规划建设带来挑战。对高坡垄岗部位5处冰碛花岗岩砾石、堰塞盆地中2处阶地冲洪积物进行现场观测和取样分析。对106块砾石采用线面集中统计，得到冰碛物砾石数量占百分比较高的砾径为0.5～2.5 m,面积2.5～7.5 m2,体积5 m3。块石形状多为长方体-厚板状，部分面接触为主。采用音频大地电磁法（AMT）等进行探测，解释得到场地冰碛体厚约30 m。对冲洪积物的含砾土和细碎屑土的2个砂砾样品用筛分法和激光粒度法进行粒度成分测定，得中值粒径d50=2 mm、0.7mm,不均匀系数Cu=5.40、2.42,曲率系数Cc=0.60、0.95。这两种冲洪积物均为不良级配的土，即均粒土。这些成因和结构不同的冰碛物和冲洪积物对工程布设有不同影响，在工程实践中给予了区分利用。