География 9 гдз дронов: Особенности природы. Количество высотных поясов в горах

Особенности природы. Количество высотных поясов в горах

Стр.130

ВСПОМНИТЕ

Вопрос 1. Какими факторами определяется количество высотных поясов в горах?

Количество высотных поясов зависит от высоты гор и их местоположения. Интересная закономерность изменения природы, получившая название высотной поясности, наблюдается в горных районах. Высотная поясность — закономерная смена природных компонентов и природных комплексов с подъемом в горы от их подножия до вершин. Она обусловлена изменением климата с высотой: понижением температуры (на 0,6 °С на каждые 100 м подъема) и до определенной высоты (до 2—3 км) увеличением осадков. Высотная поясность имеет много общего с горизонтальной зональностью, смена поясов в горах происходит в той же последовательности, как и на равнине при движении от экватора к полюсам. Однако природные пояса в горах меняются значительно быстрее, чем природные зоны на равнинах. Кроме того, в горах есть особый пояс субальпийских и альпийских лугов, которого нет на равнинах. Высотная поясность начинается в горах с аналога той горизонтальной зоны, в пределах которой расположены горы. Так, в горах находящихся в степной зоне, нижний пояс горно-степной, в лесной — горно-лесной и т. д. Количество высотных поясов зависит от высоты гор и их местоположения. Чем выше горы и чем ближе они расположены к экватору, тем богаче у них набор (спектр) поясов. Характер высотной поясности гор определяется также их расположением относительно океана. Горам, находящимся вблизи океана, свойственны лесные, во внутриконтинентальных аридных районах — безлесные пояса.

Вопрос 2. В какое геологическое время сформировались Кавказские горы?

Кавказ представляет собой горную систему, расположенную в Евразии между Чёрным и Каспийским морями. Горная цепь простирается на 1100 км от Таманского полуострова и Анапы до Апшеронского полуострова в районе города Баку. Эту территорию принято делить по нескольким критериям: на Большой и Малый Кавказ, а также на Западный (от Чёрного моря до Эльбруса), Центральный (от Эльбруса до Казбека) и Восточный (от Казбека до Каспийского моря). Наибольшей своей ширины горная система достигает в центральной части (180 км). Горные вершины Центрального Кавказа являются самыми высокими на Главном Кавказском (Водораздельном) хребте. Наиболее известные горные вершины Кавказа — это гора Эльбрус (5642 м) и гора Казбек (5033 м). Обе вершины являются стратовулканами. При чём, Казбек принято считать потухшим, чего нельзя сказать об Эльбрусе. Мнения специалистов по этому поводу разнятся. Склоны двух самых высоких гор Кавказа покрыты снегами и ледниками. На Центральный Кавказа приходится до 70% современного оледенения. За более чем вековые наблюдения за ледниками Кавказа их площадь значительно сократилась.

Стр.133

МОИ ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Вопрос 1. Определите показатели распаханности земель на равнинах западной и восточной частей района. Объясните разницу в показателях.

На востоке Европейского Юга климат другой. Восточные части этого региона, где находится Прикаспийская низменность, отличают-ся жарким и засушливым климатом. Летом и осенью часто бывают засухи, которые сопровождаются суховеями и пыльными бурями. В четвертичное время низменность неоднократно заливалась морем, которое в северной части оставило глинистые и суглинистые, а в южной — песчаные отложения.

Вопрос 2. Выявите территории, где в сельском хозяйстве преобладает растениеводство, животноводство.

Сельское хозяйство в западной части специализируется на выращивании пшеницы (Краснодарский и Ставропольский края), подсолнечника, табака, риса, сахарной свеклы винограда (Нижний Дон). Восточнее, вследствие большой сухости, сахарная свекла не выращивается, меньше выращивается кукурузы, свиноводство сменяется овцеводством (равнины Дагестана).

Вопрос 3. Определите набор полезных ископаемых и их происхождение в равнинной и горной частях Европейского Юга.

В недрах гор и равнин Европейского Юга много разнообразных полезных ископаемых. Топливно-энергетические ресурсы представлены каменным углем, а также нефтью и природным газом, запасы которых, за последние годы резко сократились. Район располагает значительными ресурсами руд цветных и редких металлов. В пределах района находятся уникальные месторождения вольфрамо-молибденовых руд в Кабардино-Балкарии и Карачаево-Черкессии. Месторождения свинцово-цинковых руд сосредоточены в Северной Осетии. Разведаны месторождения меди в Карачаево-Черкессии и Дагестане. В Краснодарском крае и Северной Осетии крупные месторождения ртути. Район обеспечен нерудными ископаемыми. Уникальны рекреационные ресурсы района.

Вопрос 4. Установите основную закономерность в размещении полезных ископаемых с помощью тектонической карты.

Основная закономерность — осадочные полезные ископаемые расположены в чехлах платформ, рудные полезные ископаемые — в районах складчатых поясов.

ВОПРОСЫ И ЗАДАНИЯ

Вопрос 1. На какие части по особенностям рельефа разделяют Европейский Юг?

По характеру рельефа, Европейский Юг можно разделить на несколько частей:

1.Равнины, степи, полупустыни и низменности.

2.Лесостепи, лесостепные равнины, предгорья.

3.Горы, долины, ущелья, хребты.

Вопрос 2. Как движение воздушных масс влияет на формирование климата района?

Движение воздушных масс и их трансформация на территории района очень сложны. Большой Кавказ — природный рубеж между умеренным и субтропическим климатическими поясами. Зимой с востока в сторону Предкавказья направляются потоки сухого холодного воздуха, сформированного в Азиатском антициклоне. Смена воздушных масс создаёт большую изменчивость и разнообразие погод. Большая часть осадков связана с влажным черноморским воздухом. Влагу перехватывают склоны гор и возвышенностей, обращённые к западу. По направлению на восток нарастают сухость и континентальность климата. Склоны Кавказских гор получают до 3700 мм в год.

Вопрос 3. Какие природные зоны и высотные пояса сформировались в пределах Европейского Юга?

На равнинах Европейского Юга выделяется несколько природных зон, в горах выражена высотная поясность. Выделено 6 типов структур высотной поясности, различающихся между собой набором зон и поясов. Это:

-Западнокавказский тип, представленный в западной части северного склона Большого Кавказа

-Восточнокавказский тип, распространенный в восточной части северного склона Большого Кавказа

-Западнокавказский тип представлен на склонах хребтов, обрамляющих Колхидскую низменность, т.е. в западной части южного склона Большого Кавказа, западной части северных склонов гор Малого Кавказа, западном склоне Лихского (Сурамского) хребта;

-Восточнокавказский тип, распространенный в восточной части южного склона Б.Кавказа и на северных склонах М.Кавказа

-Талышский тип представлен на восточном склоне Талышских гор

-Переднеазиатский тип распространен в пределах Джавахетско-Армянского нагорья. Наиболее типичен для Кавказа набор высотных поясов, которые выделяются на северном склоне Большого Кавказа в его западной части. Это так называемый западнокавказский, или прикубанский, тип высотной поясности.

Вопрос 4. Какими природными ресурсами отличается Европейский Юг от прочих районов Европейской России?

Природные ресурсы. Минеральные. Донбасс (Шахты), высокого качества, но вся добыча ведется подземным способом, себестоимость высокая, запасы истощаются. В предгорьях — нефть и газ, их доля в общем объеме добычи страны незначительна. Можно сказать, что район обеспечен собственным топливом.

Цветная металлургия. Стадии процесса производства меди

Стр.44

ВСПОМНИТЕ

Вопрос 1. Какие цветные металлы вы знаете?

Медь, свинец, никель, олово, кобальт, вольфрам, алюминий.

Вопрос 2. Какую продукцию производят из цветных металлов?

Авиационные и ракетные части, крепежные части, запчасти для техники и электроники и т.д.

Стр.45

МОИ ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Вопрос 1. Опишите каждую стадию процесса производства меди. Какие продукты при этом получают дополнительно?

Месторождения во всем мире имеют примерно одинаковый набор химических элементов в составе руды, отличаются лишь их процентным соотношением. Чтобы получить чистый металл, используют различные промышленные способы. Почти 90% металлургических предприятий используют одинаковый метод производства чистой меди — пирометаллургический.

Руду, которую доставляют на обогатительные комбинаты прямо с карьера или шахты. Часто встречаются большие куски породы, которые предварительно нужно измельчить.

Происходит это в огромных дробильных агрегатах. После дробления получается однородная масса, с фракцией до 150 мм. Технология предварительного обогащения:

1.в большую емкость засыпается сырье и заливается водой

2.затем добавляется кислород под давлением, чтобы образовалась пена

3.частицы металла прилипают к пузырькам и поднимаются наверх, а пустая порода оседает на дне

4.далее, медный концентрат отправляется на обжиг

5. рудную массу помещают в печь, где устанавливается температура 700–800оС, результате термического воздействия содержание серы сокращается в два раза

6. черновой слиток помещается в ванну с электролитом

7.в качестве электролита используется раствор со следующим содержанием:

сульфат меди — до 200 г/л; серная кислота — 135–200 г/л; коллоидные добавки (тиомочевина, столярный клей) – до 60 г/л; вода

8.температура электролита должна быть до 55оС;

9.помещаются в ванну пластины катодной меди — тонкие листы чистого металла

10. подключается электричество. В это время происходит электрохимическое растворение металла. Частицы меди концентрируются на катодной пластине, а прочие включения оседают на дне и называются шлам.

Вопрос 2. Найдите на карте месторождения медных руд, центры производства меди. В каком районе их больше всего.

Крупнейшие месторождения находятся:

1.в районе Норильска (Норильско — Хараелахская металлогеническая зона)

2.на Урале (крупнейшее месторождение — Гайское)

3.Удоканское месторождение в Восточной Сибири

Центры производства — Норильск и Урал (Карабаш, Ревда, Кыштым, Полевской, Красноуральск, Кировград, Медногорск). Удоканское месторождение пока не разрабатывается. Завод в Великом Новгороде работает на вторсырье.

Вопрос 3. Опишите каждую стадию процесса производства алюминия.

Технологический процесс производства алюминия включает три основных этапа:

1. Создание глинозема из алюминиевых руд;

2. Создание из глинозема алюминия;

3. Процесс рафинирования алюминия.

И при этом необходимо использование оборудования:

оборудование для системы центральной раздачи глинозема; электролизер; катодная ошиновка; установки сухой газоочистки; монтажные, технологические и литейные краны; аспирационные установки; оборудование литейного цеха; оборудование анодно-монтажного цеха; металлоконструкции производственных корпусов.

Вопрос 4. Найдите на карте месторождения алюминиевых руд, центры производства алюминия.

Производство алюминия ориентируется на дешевую электроэнергию, которой в России достаточно в Восточной Сибири, где есть крупнейшие по выработке энергии гидроэлектростанции. Города — это: Иркутск, Братск, Красноярск и др.

Вопрос 5. Сопоставьте расположение центров производства алюминия с размещением крупных ГЭС.

Российская алюминиевая промышленность является наиболее преуспевающей из отечественных металлургических отраслей, являясь крупнейшим в мире экспортером алюминия. Из 20 млн. выплавляемого в мире первичного алюминия на Россию приходится примерно 15% или 3 млн. т. Из них более 75% приходится на алюминиевые заводы расположенные в Сибири.

Стр.47

ВОПРОСЫ И ЗАДАНИЯ

Вопрос 1. В чем сходство и различия факторов размещения предприятий черной и цветной металлургии?

Сходства факторов размещения в черной и цветной металлургии. Наличие потребителя. Наличие источников электроэнергии. Ориентация на близость источников сырья (когда это возможно).

Отличия: Для цветной металлургии в первую очередь нужна гидроэлектроэнергия (более дешевая). Черная металлургия ориентируется в первую очередь на потребителя.

Вопрос 2. Какой район России, ведущий по производству цветных металлов? Какие металлы там выплавляют?

Главный район выплавки цветмета — Урал. Здесь выплавляют прежде всего алюминий, медь, титан, олово, свинец, цинк, вольфрам.

Особенности природы. Избыточное атмосферное увлажнение

Стр.94

ВСПОМНИТЕ

Вопрос 1. Что такое избыточное атмосферное увлажнение?

Территории с избыточным увлажнением — Коэффициент увлажнения больше 1, т. е. 100–150%. Это зоны тундр и лесотундр, а при достаточном количестве тепла — леса умеренных, тропических и экваториальных широт. Такие переувлажненные территории называют гумидными, а заболоченные — экстрагумидными.

Вопрос 2. На какие группы по происхождению делят полезные ископаемые?

Полезные ископаемые делятся на:

1.магматические

2.метаморфические

3.осадочные

Стр.97

МОИ ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Вопрос 1. Найдите на карте, и назовите месторождения последних ископаемых Европейского Севера.

Республика Карелия, Республика Коми, Архангельская с Ненецким автономным округом, Вологодская и Мурманская области.

Вопрос 2. Определите, какого происхождения ископаемые преобладают в Кольско-Карельской и Двинско-Печорской частях.

Кольско-Карельский регион находится на северо-западе Европейской части России, между финской границей и Белым морем, и в основном соответствует Балтийскому кристаллическому щиту. Отличается преобладанием денудационно-грядовых возвышенностей, глыбовых низкогорий (Хибины), морской, озёрно — ледниковой и сельговой равнины (поскольку в антропогеновое время территория являлась центром оледенения, ледниковых форм рельефа здесь много). Наибольшая высота — 1190 м, но преобладают высоты меньше 200 м. Невысокие горы чередуются с заболоченными низинами. Много озёр (в основном в Карелии). В центральной части Кольского полуострова — остатки древних кор выветривания. Полезные ископаемые в Хибинах залегают, как правило, недалеко от поверхности.

Двинско-Печорская часть коренным образом отличается от Кольско-Карельской. Здесь более суровые зимы, но ее главное отличие связано с особенностями рельефа и составом природных ресурсов. Кристаллический фундамент здесь перекрыт пластами осадочных пород. На востоке возвышаются Тиманский и Канинский кряжи — остатки древнего хребта, а далее, за долиной Печоры, находится Полярный Урал — восточная граница района. На севере расположена обширная тундровая зона. К югу от нее распростерся «лесной океан», который прорезается многоводными судоходными реками: Печера, Северная Двина, Онега, Мезень. Реки были главными путями сообщения и заселения на начальном этапе освоения Севера.

Вопрос 3. Определите причину выявленной закономерности, установив особенности строения земной коры.

Рельеф является отражением строения земной коры. Если платформа — то равнины, если складчатые области — горы. Пример Восточно-Европейская платформа — Восточно-Европейская равнина.

ВОПРОСЫ И ЗАДАНИЯ

Вопрос 1. Сравните две части Европейского Севера по особенностям компонентов природы.

По особенности природы Европейского Севера делят на 2 части:

Вся территория Кольско-Карельского края, кроме севера, покрыта лесом. Главные породы: сосна, карельская берёза, ель. Эта часть является важным лесопромышленным районом.

Двинско — Печорская часть отличается от Кольско-Карельской. Здесь более суровые зимы, но главное отличие — природные ресурсы. На севере расположена обширная тундра, к югу «лесной океан», который прорезают реки: Печора, Северная Двина, Мезень, Онега. На северо-востоке расположен угольный бассейн, запасы которого более, чем 200 млрд. т. В северной части расположены наиболее ценные коксующиеся угли, в южной — энергетические.

Вопрос 2. Какими природными ресурсами, помимо полезных ископаемых, богат Европейский Север?

Топливные ресурсы (нефти, газа, угля, торфа, сланцев), лесные ресурсы, ресурсы горно-химического сырья: апатиты, соли, ресурсы для цветной металлургии (особенно легких металлов).

География цветной металлургии. Влияние на окружающую среду



Вопросы и задания

1. Пользуясь текстом параграфа, составьте тезисы, подтверждающие значительную роль цветной металлургии России в мире.

В России сосредоточено 15% мировых запасов меди, 12% свинца, 16% цинка, 21% кобальта, 27% олова, 36% никеля. Значительна и добыча руд. Например, добыча кобальта и никеля в России составляет более 30% от мировой. По суммарному производству цветных металлов Россия занимает 2-е место в мире после США. Примерно 50% производимых в стране алюминия, меди, свинца и цинка экспортируется в страны Европы, Азии и Северной Америки.

2. Чем отличается география предприятий, производящих черные, тяжелые и легкие цветные металлы? В чем причина выявленных отличий?

Производство тяжелых цветных металлов приурочено к районам их добычи. Это связано с низким содержанием металлов в рудах. Предприятия по производству легких металлов сосредотачиваются у источников дешевой электроэнергии. Например, крупнейшие алюминиевые заводы страны построены рядом с крупными ГЭС.

Руды цветных металлов отливаются от железных руд более низким содержанием металла. Транспортировать их на большие расстояния невыгодно. Поэтому в районах добычи обязательно создаются предприятия по обогащению руды.

3. Составьте карту «Цветная металлургия России». Перед тем, как приступить, подумайте, какую информацию вы на ней отразите. Каким способом?

4. Почему влияние, оказываемое предприятиями цветной металлургии на окружающую среду, так высоко? Пользуясь дополнительными источниками информации, выясните, производство каких цветных металлов является наиболее «грязным».

Цветная металлургия значительно сильнее загрязняет окружающую среду, нежели черная. Во-первых, это связано с небольшим содержанием металла в руде. Поэтому при обогащении руд и их плавке возникает большое количество твердых отходов. Во-вторых, в рудах цветных металлов содержится большое количество химических соединений, губительно воздействующих на растительный и животный мир (сера, мышьяк и пр.) При плавке руд они попадают в водоемы и атмосферу.

Особенно существенна доля отрасли в выбросах наиболее опасных веществ — свинца (3/4 объема его промышленных выбросов) и ртути (более 1/3 выбросов ртути всей промышленностью России).

Европейский Юг. Географическое положение. Азовское море



Вопросы и задания

1. Установите цепочки причинно-следственных связей: особенность географического положения Европейского Юга → особенности природы → особенности хозяйственного освоения.

Выгодность географического положения европейского юга с точки зрения его хозяйственного освоения, обусловлена его горным положением – курортное хозяйство и равнинным в части использования плодородных черноземных почв региона. На Ставропольской возвышенности во многих местах выходят на поверхность минеральные воды. Благоприятные агроклиматические ресурсы и минеральные источники способствуют развитию здесь рекреационного хозяйства.

2. Оцените географическое положение Европейского Юга.

Европейский юг – это самый южный район на территории России, который делится на горную и равнинную части и имеет приморское положение: на востоке омывается Каспийским морем, а на западе – Черным и Азовским. Северный Кавказ граничит на севере с Украиной, Центрально-Черноземным районом и Поволжьем, а на юге – с Грузией, Азербайджаном, Абхазией и Южной Осетией. Транспортная сеть хорошо развита на равнинной части, в горах железные дороги отсутствуют, они проходят только вдоль побережья: Туапсе, Сочи, Сухуми, Махачкала, Дербент, Баку. Через главный хребет проложена автодорога в Тбилиси, бывшая Военно-Грузинская дорога.

3. Составьте комплексную характеристику одного из морей, омывающих Европейский Юг: его географическое положение, особенности природы, ресурсов, хозяйственного освоения.

Азовское море расположено на юге европейской России. Оно соединяется узким (до 4 км), мелким (4– 5 м) Керченским проливом с Черным морем. Граница между морями проходит по линии м. Такиль – м. Панагия.

Азовское море – самое мелководное и одно из самых маленьких морей мира. Его площадь – 39 тыс. км², объем воды – 290 км³, средняя глубина – 7 м наибольшая глубина – 13 м. Море имеет сравнительно простые очертания. Северный берег – ровный, обрывистый, с намывными песчаными косами. На западе коса Арабатская Стрелка отделяет от моря залив Сиваш*, соединяющийся с морем Геническим проливом. На юго-востоке тянется на 100 км дельта Кубани с обширными плавнями и многочисленными протоками. Кубань впадает в вершину открытого Темрюкского залива. На северо-востоке вдается в сушу на 140 км самый большой залив моря – Таганрогский, вершина которого представляет собой дельту Дона. Отмелые берега моря переходят в ровное плоское дно. Глубины плавно увеличиваются с удалением от берегов. Самые большие глубины находятся в центральной части моря, глубины в Таганрогском заливе – от 2 до 9 м. В Темрюкском заливе известны грязевые вулканы.

На Азовском море ежегодно образуются льды, причем ледовитость (площадь, занятая льдом) сильно зависит от характера зимы (суровая, умеренная, мягкая). В умеренные зимы к началу декабря лед образуется в Таганрогском заливе. В течение декабря припай устанавливается вдоль северного берега моря, а несколько позже – у остальных берегов. Ширина полосы припая – от 1,5 км на юге до б – 7 км на севере. В центральной части моря лишь в конце января – начале февраля появляется плавучий лед, который затем смерзается в ледяные поля большой сплоченности (9–10 баллов). Наибольшего развития ледяной покров достигает в первой половине февраля, когда его толщина 30– 40 см, в Таганрогском заливе – 60–80 см.

При естественном водном режиме до начала 50-х гг. Азовское море отличалось исключительно высокой биологической продуктивностью. С речным стоком в море поступало большое количество питательных веществ, причем 70– 80% вносилось с весенним паводком. Это обеспечивало обильное развитие фитопланктона, зоопланктона и бентоса. Площадь поименных и лиманных нерестилищ в низовьях Дона и Кубани достигала 40 – 50 тыс. км². Эти факторы а также хороший прогрев моря низкая соленость, достаточное насыщение вод кислородом, длительный вегетационный период, быстрая оборачиваемость биогенных веществ определяли благоприятные условия для жизни ихтиофауны, насчитывающей 80 видов.

ГДЗ по Географии за 9 класс Сферы Дронов В.П., Савельева Л.Е.

Практически все школьники обожают географию. Это наука, которая изучает нашу планету, ее природные богатства, поверхность и структуру Земли. Заниматься будет проще с виртуальным онлайн-помощником «ГДЗ по географии 9 класс Учебник Дронов (Просвещение)».

Что предусматривает программа в 9 классе

С учебно-вспомогательным комплексом девятиклассники лучше узнают свою огромную родину. На девятом году обучения школьники пройдут нелегкий путь. Им предстоит изучить следующие темы:

1. Классификация природных ресурсов России.
2. Расположение на территории страны железной руды, каменного угля, нефтяных запасов и других полезных ископаемых.
3. Особенности и структура населения российского государства.
4. Политико-административное устройство державы.

Девятиклассники будут много работать над заполнением контурных карт и составлением различных схем.

Что представляет собой решебник

Учебное пособие состоит из 206 страниц, и включает в себя:

• четкие ответы к упражнениям разной степени сложности;
• параграфы по всем изучаемым темам;
• практические номера.

Стоит отметить, что ответы решебника полностью соответствуют номеру страницы в учебнике, благодаря чему использование пособника становится максимально удобным для школьников.

В чем заключается положительный аспект ГДЗ

«ГДЗ по географии 9 класс Учебник В.П. Дронов, Л.Е. Савельева (Просвещение)» станет собственным онлайн-консультантом для старшеклассников, с помощью которого ребята:

1. Быстрее усвоят необходимый материал.
2. Овладеют практическими навыками.
3. Узнают много интересного и познавательного о недрах своей страны.
4. Научатся самостоятельно разбираться в непонятных темах.
5. Отлично подготовятся к экзаменам, повысят успеваемость.

Ученики теперь имеют возможность не только выполнить упражнение, но и сверить свое решение с правильным алгоритмом в решебнике.

ГДЗ по географии за 9 класс от Дронова в помощь родителям и педагогам

Решебник является неплохим вспомогательным подспорьем для учителей-предметников. Педагоги смогут составить уникальную программу занятий. Польза ГДЗ для родителей заключается в том, что с ним гораздо проще контролировать правильность выполненных заданий. А если ребенок не все понял на уроке, то благодаря решебнику мамы и папы прекрасно справятся с объяснением материала.

ГДЗ по Географии

---

Также смотрите разделы связанные с разделом ГДЗ по Географии:

---

Ниже Вы можете бесплатно скачать электронные книги и учебники и читать статьи и уроки к разделу ГДЗ по Географии:

Описание раздела «ГДЗ по Географии»

Здесь вы можете скачать Готовые домашние задания по Географии. География не является основным предметом в школе, но зато вызывает интерес у многих учащихся. Хотя учить по предмету приходиться много.

    Нужно знать расположение всех континентов: Евразия, Африка, Северная Америка, Южная Америка, Австралия и всех стран. Особенности строения Земного шара так же проходят на уроках географии. И еще постоянно приходится возиться с контурными картами. В общем, задания на дом хватает. И чтобы облегчить Вам жизнь, мы собрали все решебники по географии в данном разделе. Это География России и мира в целом авторов: Дронов В.П., Ром В.Я., Герасимова Т.П., Неклюков Н.П.. 

     Раздел содержит все ответы на все темы, которые проходят в школьном курсе географии. Материалы с сайта облегчат выполнение домашних заданий и повторение пройденного материала при подготовке к экзаменам по географии. При вынужденных пропусках занятий поможет самостоятельно разобраться в учебном материале. Вы узнаете географию с другой стороны. Вы увидите в ней науку, которая изучает виды изображений поверхности Земли, географическую карту, строение Земли, земные оболочки, население Земли.

     Вы можете скачать книги по географии, а можете почитать отдельно статьи с полностью раскрытыми темами: Путешествия и географические открытия, Земля — планета Солнечной системы, Ориентирование на местности, Форма и размеры Земли, Географическая карта. А так же Градусная сеть на глобусе и картах, Географическая широта, Вулканы, горячие источники, гейзеры, Формы рельефа земной коры, Гидросфера, Мировой океан, Воды суши: Подземные воды, Реки, Озера, Ледники, Искусственные водоемы; Разнообразие и распространение организмов на Земле, Организмы в Мировом океане, Стихийные природные явления.

     Так же данные материалы помогут вам подготовиться к ЕГЭ по географии 2012 и сдать ГИА по географии. Успехов Вам в учебе.

 

Использование дронов в географии — Интернет-география

Использование дронов в географии

Нет сомнений в том, что по мере того, как дроны становятся более стабильными и безопасными для полетов, их популярность растет. Дроны превратились из опасных игрушек в современные, надежные и относительно недорогие инструменты с высокими техническими характеристиками. Дроны или беспилотные летательные аппараты (БПЛА) все чаще используются в качестве экономичного способа сбора геопространственных данных.

Для школ использование дронов для обучения и исследований открывает много интересных возможностей.Дроны можно использовать для быстрого обзора ландшафта, съемки участка побережья или реки. Их можно использовать для записи кадров и видеозаписей мест, к которым учащиеся обычно не могут получить доступ. Для некоторых учеников тематические исследования могут быть довольно абстрактными, но если они увидят его сами в изображениях и кадрах, сделанных их учителем, это может помочь им лучше понять это. Дроны также можно использовать для отслеживания изменений растительности и физических ландшафтов с течением времени.

В динамических природных системах, таких как изогнутые косы, поля дюн, размывающиеся скалы, реки и эстуарии, повторные полеты дронов в течение года или нескольких лет могут предоставить важную информацию о процессах и темпах и могут использоваться для принятия будущих управленческих решений.Формы рельефа, которые ранее были недоступны, например оползни, теперь можно исследовать из безопасного места. При выполнении полевых работ дроны могут использоваться для оценки рисков путем оценки потенциальных опасностей на расстоянии. Дроны — это тоже развлечение и отличный способ вовлечь молодежь в географию.

Дроны

можно использовать для съемки изображений и видеозаписей мест проведения полевых работ до приема студентов. В процессе планирования учащиеся могут использовать фотографии и видео вместе с OS Maps, чтобы определить потенциальные местоположения образцов и определить их доступность.

Экзаменационные комиссии, похоже, все чаще просят студентов определить направление, в котором была сделана фотография, с помощью карты ОС. Использование дрона может помочь в разработке практических вопросов, которые помогут подготовить студентов.

Видео и изображения могут быть аннотированы, чтобы идентифицировать формы рельефа и процессы, происходящие в пределах сцены. Это полезно, особенно в физической географии. Аэрофотоснимки и видео могут оживить карты. При обучении навыкам работы с картой фотографии и видео можно использовать для иллюстрации областей на карте.Контурные линии можно оживить, проиллюстрировав рельеф местности.

Виртуальные экскурсии могут быть разработаны с использованием изображений и видеозаписей с дронов, что дает учащимся возможность исследовать место, которое у них, возможно, не будет возможности посетить. Если учащиеся пропускают экскурсию, может быть организован виртуальный визит, чтобы восполнить пробелы в обучении.

Экзаменационные вопросы можно разработать с использованием фотографий, сделанных с помощью дрона. Это дает возможность создавать экзаменационные вопросы с локальным акцентом, делая их более интересными и доступными, позволяя практиковаться на практике!

С помощью простого редактирования можно задавать вопросы в виде текста или повествования, чтобы сосредоточить внимание студентов на интерпретации видео.Видео можно загружать на Youtube, чтобы учащиеся смотрели домашнее задание. Если у вас есть iPad, мы рекомендуем использовать Luma Fusion для редактирования ваших видео. Он прост в использовании и позволяет легко добавлять аннотации к вашему видео вместе с аудиозаписью.

Выходы дронов

Дроны можно использовать для создания 3D-моделей достопримечательностей и ландшафтов. Сделав серию фотографий под разными углами, они могут быть автоматически сшиты вместе с помощью такого программного обеспечения, как Agisoft Photoscan.Файл, выводимый таким программным обеспечением, можно загрузить на веб-сайты трехмерного моделирования, такие как Sketchfab. Затем модель может быть опубликована или встроена на веб-сайт. Ниже представлена ​​модель стека в заливе Селвикс, Фламборо.

Дроны

также могут использоваться для записи 4K-видео локаций и рельефа. Ниже представлена ​​подборка видео, записанных с помощью дрона.

Посмотреть другие видео с дрона.

Кроме того, дроны можно использовать для фотографирования, чтобы проиллюстрировать географические формы рельефа и процессы.

Типы дронов

На рынке представлено много разных типов дронов. Некоторые дороже других. Мы считаем, что стоит инвестировать:

• Leica Aibot X6 Hexacopter (для профессиональных изыскательских работ)
• DJI
• Попугай
• Меньшие дроны стоимостью менее 100 фунтов стерлингов отлично подходят для обучения и доступны от таких производителей, как Hubsan и Syma.

Цена

Цена дрона может быть ограничена географическим отделом.Однако это можно преодолеть, написав заявку на расширение учебной программы, если ваша школа предлагает это. В качестве альтернативы вы можете разделить расходы с другим отделом. PE может извлечь пользу из уроков по съемкам и матчей, чтобы оценить производительность. История может использовать дрон для съемки исторических мест. Фильмы / СМИ могут использовать дроны для демонстрации снимков с камеры и для записи материалов студентами. Фотоотделы могли использовать дрон в рамках индивидуальных проектов.

Обучение и безопасность дронов

Любой может управлять дроном, если он не предназначен для коммерческих целей и не находится в защищенном воздушном пространстве.Если вы летите на дроне, вам следует знать законы, касающиеся этого. Подробнее об этом можно узнать на сайте гражданской авиации. Если вы взлетаете с частной земли, вы должны получить разрешение от землевладельца на это. Если вы планируете использовать кадры и изображения с дронов в коммерческих целях, у вас должна быть лицензия на использование дронов (или PfCO) от поставщика, утвержденного CAA. Чтобы получить лицензию на использование дронов, вам необходимо пройти обучение в Национальном аттестованном органе (NQE). Есть ряд уважаемых компаний, которые предоставляют эту услугу.

Дроны

обычно имеют время автономной работы около 20 минут, поэтому стоит купить пару запасных аккумуляторов.

Обязательно проверьте рекомендованную максимальную скорость ветра для вашего дрона. Я совершил ошибку, летев при сильном ветре, когда впервые получил дрон и в итоге пробежал 1,5 км по пляжу в Мапплтоне, чтобы найти его. Кроме того, избегайте полетов при порывистом ветре. Внезапный сильный ветер может привести к катастрофе.

Настоятельно рекомендуется застраховать свой дрон.После нескольких звонков на близком расстоянии наличие страховки может избавить вас от любых неприятностей. DJI предлагает план защиты, если у вас есть один из их дронов.

Если вы используете дрон в географии, я буду рад получить известие от вас.

Энтони Беннет

Дистанционное зондирование | Бесплатный полнотекстовый | На пути к крупномасштабному трехмерному моделированию искусственной среды — совместный анализ данных TanDEM-X, Sentinel-2 и открытых карт улиц

1. Введение

Глобальная урбанизация представляет собой серьезную проблему для достижения цели устойчивого городского развития.По последним оценкам Организации Объединенных Наций [1], к 2050 году около 70% населения мира будет жить в городах. К тому времени ожидается, что 90% прироста населения, 80% роста благосостояния и примерно 60% населения. % потребления энергии будет приходиться на городские районы. Этот беспрецедентный рост городов и урбанизированных территорий требует усилий по интеграции новых стратегий, которые могут помочь достичь экономического роста, а также социального равенства и стабильности, одновременно защищая окружающую среду и уменьшая последствия и последствия изменения климата [2 ].С этой целью понимание и мониторинг изменений в размере и составе застроенной среды стали центральным элементом политических рамок. Здесь актуальные и согласованные на глобальном уровне данные о состоянии и характеристиках застроенных территорий лежат в основе национальных и местных инициатив, направленных на устойчивое развитие [3,4,5,6]. Однако из-за динамичного и быстрого характера глобальной урбанизации такие данные (и полученные эмпирические данные) являются ресурсом, который все еще встречается редко.Здесь наблюдение Земли (ЭО) уже успешно применялось для глобальной идентификации населенных пунктов и определения их размера с точки зрения их протяженности по горизонтали. Разные авторы, например, вводят различные методологии для извлечения населенных пунктов, описывая застроенную территорию как городскую / сельскую, застроенную / незастроенную или с точки зрения количества населения на площадь поселения [7,8 , 9,10,11,12]. Более того, населенные пункты дополнительно характеризуются в зависимости от процента непроницаемых поверхностей в пределах застроенной территории, что позволяет — в определенной степени — оценить плотность застройки и соответствующую численность населения [13,14,15,16 ].Хотя наборы данных, полученные в результате этих подходов, использовались в широком диапазоне приложений, оставшиеся ограничения все еще возникают из-за того, что они представляют только двухмерное (2D) отображение характеристик поселений в горизонтальном измерении. Другими словами, любые подробные и эффективные исследования застроенной среды с точки зрения объема или площади пола (как оптимального показателя плотности застройки), городской морфологии или распределения населения неизбежно требуют рассмотрения вертикального измерения. .В этом контексте в последние годы часто сообщалось о точных исследованиях трехмерной (3D) протяженности городских структур на уровне отдельных городов, причем многие подходы основывались на цифровых данных о высоте, полученных из аэрофотоснимков и спутниковых изображений с очень высоким разрешением. или данные бортового светового обнаружения и определения дальности (LiDAR) [16,17,18,19,20,21]. Еще один интересный подход — томография с радаром с синтезированной апертурой (SAR), который использует данные космических радарных систем для получения изображений для восстановления местоположения и высоты зданий с очень высоким пространственным разрешением [22].Однако до сих пор этот метод применялся только в исследованиях в городском или региональном масштабе, в основном из-за требуемых достаточно полных наборов данных. Первые подходы, подходящие для измерения статуса и развития вертикальной экспансии в крупном масштабе, были введены Frolking et al. [23] и Махендра и Сето [6]. Чтобы количественно оценить расширение городов по всему миру, оба исследования анализируют данные об интенсивности обратного рассеяния в застроенной среде, полученные от микроволнового рефлектометра NASA SeaWinds, в сочетании с информацией из данных о ночном освещении и глобального уровня населенных пунктов, соответственно.Точно так же Мэтьюз и др. [24] оценили застроенный объем для выбранных городов с разрешением 1 км на основе данных рефлектометра, собранных QuikSCAT. Будучи многообещающими, эти подходы все же страдают ограничениями, возникающими из-за сравнительно низкого пространственного разрешения данных рефлектометра и из-за того, что вариации в интенсивности обратного рассеяния могут быть результатом множества эффектов в дополнение к размеру и вертикальному росту зданий. Масштабные подходы следуют уже установленной стандартной идее определения локальной трехмерной застроенной структуры с помощью нормализованной цифровой модели поверхности (nDSM), которая рассчитывается путем вычитания смоделированной цифровой модели местности (DTM) из исходной цифровой модели поверхности (DSM).Маркончини и др. [25] продемонстрировал подход к получению высот зданий с пространственным разрешением ~ 100 м с морфологическими операциями, которые применяются к глобально доступным DSM, таким как 12-метровая цифровая модель рельефа TanDEM-X (TDX-DEM). Тот же метод позже был использован Клинтоном и соавт. [26] для проведения всемирной оценки высоты застройки по 30-метровым данным AW3D30 DSM. Geiß et al. [27] использовали данные о высоте TDX-DEM в сочетании со снимками Sentinel-2 для оценки застроенной высоты и плотности для выбранных городских территорий.Недавно Ли и др. [28] представили подход к картированию и анализу трехмерных строительных конструкций на основе случайных моделей леса, применяемых к большой коллекции данных наблюдений за землей для создания карт трехмерных строительных конструкций для Китая, Европы и США.

Однако ни один из разработанных к настоящему времени подходов еще не использовался для создания пространственно детальной карты (пространственное разрешение <30 м) мелкомасштабных трехмерных строительных конструкций в континентальном или глобальном масштабе. Таким образом, в данной статье представлена ​​концепция обработки и аналитики, нацеленная на крупномасштабное трехмерное картирование населенных пунктов с высоким разрешением.Подход основан на совместном анализе данных, собранных немецкой спутниковой миссией TanDEM-X, а именно цифровой модели рельефа TanDEM-X (TDX-DEM) и соответствующих изображений амплитуды SAR (TDM-AMP). Кроме того, в этой процедуре анализа данных из нескольких источников учитываются мультиспектральные изображения Sentinel-2 (S2), данные Open Street Map (OSM) и маска населенных пунктов Global Urban Footprint (GUF).

Раздел 2 этой рукописи сначала описывает источники входных данных, а затем подробное описание основных компонентов структуры обработки для городского 3D-картографирования.Это включает в себя автоматизированные рабочие процессы для (i) расчета nDSM, (ii) создания маски здания и (iii) присвоения высот конструкциям здания, предоставляемых маской здания. Затем в разделе 3 определяются основные свойства итогового продукта данных Global Urban Footprint 3D (GUF-3D), а также первые результаты проверки, проведенной на основе справочных данных, собранных для городов Амстердам (Нидерланды), Индианаполис (США). ), Кигали (RW), Мюнхен (DE), Нью-Йорк (США), Вена (AT) и Вашингтон (США).Наконец, в Разделе 4 сделаны выводы и обзор следующих разработок.

3. Результаты

В этом разделе дается краткая спецификация продукта результатов обработки GUF-3D вместе с первой качественной и количественной характеристикой продукт GUF-3D, основанный на систематической проверке на основании достоверных данных. Как правило, результат обработки GUF-3D предоставляется в виде 16-битного целого числа со знаком, сжатого по Лемпелю-Зива-Велча (LZW) файла GeoTiff с геометрическим разрешением 0.4 arcsec (~ 12 м) и географические координаты (широта, долгота) в качестве проекции. Значения продукта GUF-3D представляют собой локальную относительную высоту над землей в метрах для всех пикселей, обозначенных как здание соответствующими BM. Никаким областям данных (всем областям за пределами маски) не присваивается значение -32 767. На рисунке 2 показаны входные данные, промежуточные слои и конечный результат обработки GUF-3D для города Мюнхен, начиная с исходной TDM-DEM (рисунок 2a), затем 12-метровой nDSM (рисунок 2b), 90-метровой агрегации. nDSM (рисунок 2c) и окончательный продукт GUF-3D с указанием высоты здания, оцененной для всех строительных конструкций (обозначенных BM) с разрешением 12 м (рисунок 2d).На рисунке 3 показан слой GUF-3D, созданный для эталонного города Индианаполис (США), в сравнении с трехмерной информацией, предоставленной соответствующими наземными данными. Ниже представлены результаты первой кампании по валидации продукта GUF-3D. для семи городов: Амстердам (Нидерланды), Индианаполис (США), Кигали (RW), Мюнхен (Германия), Нью-Йорк (США), Вена (Австрия) и Вашингтон (США). Выбор городов был обусловлен наличием точных справочных данных о высоте зданий и следах, которые были собраны как можно ближе по времени к сбору TDX-DEM в 2012 году (Приложение A).Здесь важно отметить, что представленная работа в первую очередь представляет собой технико-экономическое обоснование, цель которого — показать эффективность и методологическую надежность описанного подхода к генерации городских 3D-данных в крупном масштабе. Глобальная более репрезентативная и полная проверка самого продукта последует, как только данные GUF-3D станут доступны по всей территории в континентальном или даже глобальном масштабе. Для большинства городов наборы растровых данных о высоте были получены из моделей nDSM с очень высоким разрешением (VHR), созданных на основе данных LiDAR.С другой стороны, следы зданий (векторный формат) были получены из местных кадастровых офисов (Амстердам, Мюнхен и Вена) и набора данных следов зданий Microsoft (Индианаполис, Нью-Йорк и Вашингтон) [39]. В конкретном случае Кигали данные о высоте и следы строений были получены из аэрофотоснимков и изображений Плеяд VHR, представленных Bachofer et al. [40], и эта группа поделилась этим в данном исследовании. Чтобы получить окончательные эталонные слои высотой зданий 12 м для каждого города, средняя высота была извлечена из каждого набора данных высоты VHR с использованием соответствующих контуров зданий, которые затем были растеризованы с разрешением 12 м.В целом площадь, охватываемая базой данных, составляет 3598,6 км ² . Как правило, важно отметить, что для проверки каждый эталонный набор данных был случайным образом разделен на одну часть (одну треть от общего количества), используемую для эмпирического определения пороговых значений и настроек параметров в контексте проектирования системы и настройки параметров, в то время как оставшиеся две трети справочных данных были использованы для проверки окончательной версии GUF-3D. Таким образом, данные были виртуально распределены по сетке в ячейки размером 500 * 500 пикселей, которые случайным образом и исключительно назначались в определенных пропорциях либо пулу данных для тестирования параметров, либо пулу для проверки.

При оценке точности GUF-3D необходимо учитывать два основных компонента. Во-первых, качество извлеченных масок зданий (BM), которое оценивается (1) путем оценки точности идентифицированных пикселей здания в каждом BM, и (2) путем сравнения общей площади застройки для каждого города, предоставленной каждым BM, по сравнению с справочные данные. Во-вторых, точность расчетных высот зданий определяется путем сравнения высоты, назначенной каждому пикселю BM, с его соответствующей высотой в справочных данных.Причем зависимость между ошибками оценки высоты и фактической высотой зданий оценивалась на уровне строительных объектов.

Как подробно описано в разделе 2.2.2, разработка процесса генерации BM обеспечивает гибкость для рассмотрения различных комбинаций для компиляции окончательных структур, которым присваиваются высоты, сформированные из анализа nDSM. Для этого исследования валидация BM включает оценку и перекрестное сравнение двух возможных комбинаций для маски здания: во-первых, ситуация, когда данные OSM доступны, и BM, таким образом, состоит из компонентов BM _OSM , BM _AMP и BM _nDSM .Во-вторых, созвездие BM _NoOSM является репрезентативным для всех регионов, где вообще нет данных OSM, а это означает, что окончательная маска здания (BM) состоит исключительно из BM _AMP и BM _nDSM (здесь важно, чтобы Обратите внимание, что в этой версии также выполнялась процедура обнаружения точки заземления без учета EC ₁ , как определено в таблице 1).

Качество и точность BM и BM _NoOSM , соответственно, определяются в сравнении с контурами здания, указанными в справочных данных.Здесь важно отметить, что иногда многоугольники зданий OSM также представляют собой основу для опорных контуров здания. Следовательно, можно ожидать, что BM будет почти идентичным эталонной маске в этих случаях или регионах. Тем не менее, в тех регионах, где отсутствует информация о зданиях OSM, качество каждого BM будет определяться исключительно точностью структур, предоставленных BM _NoOSM (комбинация BM _AMP и BM _nDSM ).

Таблица 2 представляет сводку результатов в виде матрицы неточностей, рассчитанной на уровне пикселей на основе двоичных слоев здания (1 = пиксель здания, 0 = пиксель здания отсутствует) BM и соответствующих эталонных представлений контуров здания.Что касается идентификации здания, результаты показывают, что точность производителя (насколько хорошо опорные пиксели идентифицируются в каждом BM) колеблется от 54,04 до 100% для BM и от 57,34 до 72,95% для BM _NoOSM . Пользовательская точность (вероятность того, что данный пиксель здания в каждом BM будет найден в эталоне) колеблется от 53,28% до 88,87% для BM и от 37,09 до 54,79% для BM _NoOSM . Кроме того, общая точность BM составляет 96.78% для Амстердама и 76,95% для Кигали, тогда как для BM _NoOSM имеет значения от 82,48% для Индианаполиса и 70,28% для Нью-Йорка. Как правило, на точность существенно влияет доля BM _NoOSM , причем частота ошибок увеличивается, чем выше относительная доля BM _NoOSM к BM _OSM по отношению к BM. отклонение BM и BM _NoOSM , соответственно, в виде процентной ошибки между расчетной общей площадью застройки на город (гистограммы) по сравнению с фактической площадью застройки, полученной из справочных данных (красные линии).Помимо качества маски здания, вторым ключевым аспектом, определяющим точность GUF-3D, является точность моделирования nDSM и соответствующая процедура назначения высоты для идентифицированных зданий, назначенных в BM и BM _NoOSM . Результаты оценки точности, связанной с пикселями, на основе сравнения между расчетными высотами зданий (BH и BH _NoOSM ) и соответствующими значениями, приведенными в справочных данных для всех исследованных городов, показаны на рисунке 5.Что касается BH (высоты, оцененные для строительных конструкций, указанные в BM), результаты показывают, что средняя ошибка (ME) между расчетной высотой и реальной высотой колеблется от 0,01 м для Мюнхена до 3,32 м для Амстердама, что указывает на тенденцию в сторону систематического завышения значений высоты на уровне пикселей. Соответственно, значения ME варьируются от -1,06 м для Индианаполиса до -5,96 м для Вены на основе BH _NoOSM . Однако здесь результаты показывают систематическое занижение значений высоты.Причина этой заниженной оценки заключается в значительном переоценке реальной площади застройки, о которой уже сообщалось в контексте валидации BM. Это приводит к разбивке собранных 12-метровых высот, агрегированных в 90-метровой ячейке, на слишком много пикселей здания. Следовательно, назначенные высоты (пропорционально на уровне 12 м) слишком низкие.

В дополнение к ME была рассчитана средняя абсолютная ошибка (MAE), чтобы лучше понять локальное распределение и диапазон ошибок оценки высоты.С одной стороны, BH сообщает о самом низком значении MAE 2,28 м для Индианаполиса и самом высоком значении MAE 4,89 м для Вашингтона. С другой стороны, BH _NoOSM сообщает о самом низком значении MAE 2,21 м в Индианаполисе и самом высоком значении MAE 6,46 м для Вены.

Хотя таблица 2, рисунок 4 и рисунок 5 представляют результаты точности GUF-3D с точки зрения двух различных компонентов, а именно качества BM и оценки локальной высоты BH на уровне пикселей, полная интерпретация результатов должны быть получены одновременно из обеих оценок.Из-за включения BM _OSM , который сопоставим со многими эталонными контурами здания (см. Результаты в Таблице 2), сообщаемые процентные ошибки с точки зрения площади здания ниже для BM по сравнению с BM _NoOSM (см. рисунок 4). Эти более низкие процентные ошибки переводятся в общую более точную высоту здания (более низкие значения ME и MAE для BH), поскольку окончательные значения высоты 12 м более точны из-за более низких значений для процентного покрытия застройки (BCA).Соответственно, с завышенными оценками большой площади здания, сообщенными для BM _NoOSM , значения ME и MAE, сообщаемые BH _NoOSM , также больше из-за влияния более высоких значений BCA в окончательных значениях высоты 12 м. Здесь, для таких городов, как Индианаполис и Кигали, где BM _NoOSM представил более низкие завышенные оценки площади застройки, значения ME и MAE также ниже по сравнению с остальными странами, что подтверждает корреляцию между обоими компонентами.Дополнительный анализ был проведен для исследования зависимости между фактической высотой зданий и количеством ошибок оценки на уровне здания. Здесь средняя высота каждого эталонного контура здания была извлечена из эталонных данных и каждого BM из GUF-3D. Затем средняя высота была преобразована в количество этажей, принимая во внимание стандартную высоту 3 м для типичного этажа. Отсюда средняя ошибка ME была рассчитана между расчетным количеством этажей, полученным по двум версиям BM, и справочными данными.На рисунке 6 показаны значения ME, сообщаемые каждым BM в соответствии с количеством этажей для каждого изучаемого города.

Результаты указывают на систематическое увеличение ошибок с более высокими ошибками недооценки для малоэтажных и высотных зданий. Такое поведение в основном можно отнести к эффекту наложения, когда фактические пиксели, принадлежащие высоким зданиям, отображаются ближе к зоне покрытия спутников и, таким образом, размещаются за пределами фактического местоположения зоны покрытия здания. Другими словами, по мере увеличения высоты здания средняя высота контуров здания рассчитывается на основе обратного рассеяния, исходящего от нижних частей здания, что приводит к увеличению ошибок недооценки с увеличением высоты здания.В то же время точное представление следов и форм зданий может быть ограничено из-за дополнительных эффектов SAR, таких как множественное рассеяние или затенение.

Наконец, чтобы лучше оценить эффективность каждого BM, распределение ME было агрегировано по всем исследуемым городам, как показано на рисунке 7. Результаты показывают, что значения ME, полученные из BH, немного ниже, чем те, которые сообщает ВН _№ОСМ . Здесь межквартильный диапазон, а именно между 25% и 75% квартилями, и значения ME представлены диапазоном BH от минус двух до одного этажа (ов) для зданий высотой от одного до пяти этажей, минус от шести до одного этажа. (s) для зданий высотой от шести до десяти этажей и от минус восемнадцати до минус трех этажей для зданий выше десяти этажей.Однако здесь стоит отметить, что из 2077215 эталонных зданий, рассмотренных в данном исследовании, 99,37% — это здания высотой от одного до пяти этажей, 0,5% — здания от шести до десяти этажей и только 0,13% — здания выше 10 этажей. Следовательно, самые большие ошибки недооценки присутствуют только для очень небольшого количества зданий.

4. Обсуждение

С учетом анализа и (относительных) сравнений на уровне города полученные результаты свидетельствуют о способности разработанного подхода предоставить точную информацию об абсолютных и относительных различиях в морфологии города.Сосредоточившись на сценариях, в которых доступны данные OSM, сообщаемая средняя ошибка (ME) по сравнению со справочными данными находится в диапазоне от 0,01 м до 3,32 м на уровне города. Местные абсолютные погрешности составляют от 2,28 м до 5,73 м. Статистика ошибок GUF-3D также указывает на базовую пригодность продукта для изучения трехмерных городских свойств на уровне отдельных зданий со средними ошибками в диапазоне от минус двух до одного этажа для зданий высотой до пяти этажей. Более того, результаты показывают увеличивающиеся отклонения между расчетной и истинной высотой зданий от малоэтажных до многоэтажных.

В целом, анализ показал, что представление детального трехмерного строения и связанное с ним морфологическое структурирование значительно выигрывают от доступности контуров зданий, предоставляемых OSM. Если доступны только 12-метровые данные BM _AMP и BM _nDSM (сценарий BM _NoOSM ), возможность точного определения границ отдельных зданий ограничена. Примечательно, что типичное расположение небольших отдельных домов бок о бок с окружающими деревьями или живой изгородью в жилых районах часто приводит к тому, что целый (виртуальный) ряд домов и переплетенных деревьев очерчивается как одна удлиненная строительная конструкция.Из-за типичного мелкомасштабного размера элементов растительности маскирование растительности на основе NDVI не может помочь избежать этого эффекта. Однако связанные с этим ошибки и неоднозначности были количественно оценены с помощью систематической средней завышенной оценки следов здания (рис. 4) в случае полного отсутствия данных о здании OSM. В качестве подхода к (численно) корректировке этого эффекта были введены застроенная зона покрытия (уравнение (12)) и коэффициент адаптации площади (fA) (уравнение (9)) для оптимизированной оценки высоты зданий (BHs) и строительные объемы (BV).Помимо представленной числовой проверки, основанной на достоверной информации, GUF-3D был сгенерирован для> 100 дополнительных городов и населенных пунктов, распределенных по всему миру, чтобы обеспечить дополнительное качественное понимание типов и распределения ошибок в различных условиях окружающей среды. (например, городская структура, архитектурно-культурная среда, топография, геоморфология, климат и т. д.). На рисунке 8 показаны различные примеры этих дополнительных продуктов GUF-3D, включая города Бразилиа (BR), Кейптаун (ZA), Токио (JP) и Мехико (MX).Таким образом, положительные наблюдения, представленные в контексте кампании количественной валидации (см. Раздел 3), в целом могут быть подтверждены. Однако соответствующие визуальные осмотры также показали — хотя и ограничены на местном уровне — трудности представленного подхода к точной оценке высоты здания в определенных городских районах с очень высокой плотностью населения (например, неформальные поселения, старые городские центры с высокими зданиями и очень узкими улицами), где , при внутренних ограничениях геометрии бокового обзора, связанной с SAR, пространственно согласованная видимость поверхности земли (например,г., радиолокационная тень) не дается. Более того, качество самой TDX-DEM иногда бывает плохим в этих областях также из-за фазовой неоднозначности, возникающей из-за многократного рассеяния, и недостаточной выборки 12-метровых радиолокационных изображений по сравнению с мелкомасштабными городскими структурами. Следовательно, высота застроенных построек в этих регионах недооценивается из-за того, что значительное количество предполагаемых точек заземления ошибочно размещается на строительных конструкциях, которые имеют меньшую высоту по сравнению с их соседями.

Неточности также могут наблюдаться в застроенных средах с очень экстремальными топографическими ситуациями (например, почти непрерывное покрытие здания на очень пересеченной местности). Здесь достижимая плотность и распределение точек на земле иногда, даже при оптимальных характеристиках, слишком низки, чтобы обеспечить полное и точное представление местных пиков или понижения на местности. В результате эти топографические структуры — и здания на них — фактически вырезаются процедурой интерполяции ландшафта.Следовательно, здания в непосредственной близости страдают от неправильного присвоения высоты в виде резкого завышения в случае срезанных пиков местности или значительного занижения для домов в раковинах, которые были фактически заполнены. Некоторые трудности были также обнаружены в случае больших городских кварталов, полностью состоящих из очень высоких зданий, где верхняя часть зданий смещена на несколько пикселей, так что их соответствующее значение высоты может даже лежать за пределами агрегированных 90-метровых ячеек.Наконец, в сельских поселениях с преобладанием одноэтажных домов определенные высоты зданий иногда завышаются на местном уровне из-за влияния отдельных или небольших групп высоких деревьев, которые подталкивают локальные высоты nDSM вверх, но не могут быть устранены маской растительности из-за отсутствию спектральной значимости и четкости (смешанные пиксели), которые позволили бы четко отделить от окружающих застроенных структур в слое NDVI.

Как правило, тестовое применение метода к большому количеству разнородных городов и типов населенных пунктов, расположенных по всему земному шару, показало, что ключевая информация, которая анализируется, а именно характеристики локальных изменений высоты в TDX-DEM — это довольно надежная и стабильная функция во всем мире.Тем не менее, в предстоящей кампании по комплексной валидации все неопределенности предложенной методологии будут систематически выявляться и количественно и качественно анализироваться, чтобы при необходимости определить технические улучшения подхода. Эта кампания также будет использоваться для подкрепления и дополнения репрезентативности и статистической значимости статистических результатов, представленных в этом исследовании (например, расширенного и более сбалансированного охвата эталонных участков для всех основных типов городских и сельских поселений в основных культурных / географических регионах). зоны на Земле).

5. Выводы и перспективы

В этом документе система обработки Global Urban Footprint 3D (GUF-3D) была представлена ​​и проверена для семи городских регионов. Этот модульный рабочий процесс включает основанный на правилах анализ цифровой высоты TanDEM-X (TDX-DEM) и данных радиолокационной амплитуды (TDX-AMP) в сочетании со вспомогательными слоями, такими как контуры зданий, полученные из Open Street Map (OSM), маска растительности. генерируется на основе изображений Sentinel-2 и глобальной карты населенных пунктов, определенных Глобальным экологическим следом городов (GUF).Полученный продукт GUF-3D определяет относительную локальную высоту всех строительных конструкций в пределах населенного пункта с пространственным разрешением 12 м.

Результаты первой кампании по валидации, основанной на абсолютных справочных данных, собранных для семи глобально распределенных городов, указывают на высокий потенциал нового метода для эффективного картирования вертикальной протяженности застроенных структур в населенных пунктах. Это наблюдение подтверждается дополнительными 100 (и более) точками, расположенными на всех континентах и ​​охватывающими наиболее важные типы городов, для которых также был создан GUF-3D.Соответствующие качественные проверки показывают, что типичные характеристики локальных колебаний высоты в застроенной среде представляют собой географически стабильную и отчетливую особенность, которую можно эффективно проанализировать с помощью 12-метровой TDX-DEM. Однако, хотя этот подход позволяет эффективно описывать морфологию города на уровне города, возможности, связанные с точной оценкой высоты отдельных зданий, по-прежнему ограничены, особенно в случае отсутствия точной информации о контурах зданий (например,g., например, предоставленные OSM). В этом контексте исследование задокументировало локальные вариации ошибок оценки высоты для конкретных сложных условий, таких как очень высокие здания (недооценка высоты зданий), небольшие одноэтажные дома, окруженные значительно более высокой растительностью (завышенная оценка высоты зданий), очень высокие — плотные городские районы с довольно узкими улицами и / или без открытого (наземного) пространства между ними (недооценка высоты застройки) или поселения, построенные на очень пересеченной местности (завышенная или недооценка высоты застройки).Тем не менее, общие масштабы и эффекты этих ограничений были описаны и количественно определены в разделе «Результаты» и подробно обсуждаются в разделе «Обсуждение».

В заключение, представленный метод должен проложить путь к созданию крупномасштабных наборов данных GUF-3D, которые, как можно ожидать, значительно подтолкнут исследования, связанные с уточненными крупномасштабными анализами вертикальной застроенной протяженности, застроенной плотности, морфологические свойства города и объемные характеристики (например,г., индекс жилой площади). Эти параметры являются ключевыми входными данными для улучшения моделирования распределения населения, городского климата и выбросов углерода, экономических переменных или уязвимостей и рисков. В контексте пандемии Corona / Covid-19 метод GUF-3D недавно был использован Всемирным банком [41] в сочетании с маской расчета WSF 2015 [12] для прогнозирования очагов риска заражения в нескольких странах Африки, Азии и Африки. Южноамериканские города. В очередной раз были обработаны и проверены наборы данных GUF-3D, и предусматривается их открытое и бесплатное предоставление, например, через Геосервис Центра наблюдения Земли (EOC) Немецкого аэрокосмического центра (DLR) (https: // geoservice.dlr.de) и Городская тематическая платформа эксплуатации [42] (https://urban-tep.eu).

акцес (ов) — culture électroniques

Фестиваль №4: Аббоминеволе, Над , Эй, Алексоне, Бифри, Билд, Bo 130, С.В. , Капитан Руже, Чеба, Эко, Эль Тоно, Фаренгейт 451, Летающая крепость, Freaklüb, Jetpac, Джайв, Куэй Крю, Микробо, Мкан, Больше $$$, Nano4814, г. ОПТ, Понк, Санти, Сеньор Б, Больной мальчик , Стак, Звездное небо , Стирб, Супакич и Корали, Розетка

.