基于DEM的数字地形分析

该文在对数字高程模型（DEM）数据来源及结构、数字地形分析及其应用、基于DEM的地形分析中的不确定性和误差分析的基础上,以日本东北地区岩手县早池峰山为研究对象,美国MicroImage公司开发的TNTmips地理信息系统为工具,日本国土地理院发行的“数字地图25000”为基础数据,研究基于DEM的数字地形特征提取与分析方法,以及DEM精度对地形特征的影响. 研究结果表明:①以DEM为基础可提取多种地形特征,如坡度、坡向、坡面形态、流域边界、水流路径等,这些特征在地理信息系统的支持下均可用图形和属性数据来表示;②DEM水平精度对基于DEM提取的数字地形特征影响表现为:低精度的DEM将导致研究区平均坡度变小、坡度标准差变大;同时,DEM精度对不同坡度区域表现为不同的影响,其结果按坡度大致可划分为3种不同类型,即0°～10°、10°～35°以及大于35°; DEM精度对坡向的影响除平坡外变化较小,其中平坡面积随DEM精度的降低而增大;低精度的DEM将导致水文地形信息受损,这将严重影响流域水文模型参数的确立及水文过程模拟分析的精度.      

不同比例尺DEM提取地形信息的比较分析——以重庆市为例

以重庆市1∶10万DEM为基准,比较分析1∶10万与1∶25万不同比例尺的DEM在地形信息容量与精度方面的差异特征.分析得出:相对与1∶10万比例尺的DEM,1∶25万的DEM所提取的地面坡度、坡向、剖面曲率及平面曲率4个地形因子在不同范围内都存在一定的误差,应用1 ∶ 25万的DEM提取地形因子会导致一些地形信息的损失.其研究成果为了解DEM的质量及适应性提供了参考标准与依据,为进一步研究控制与消除误差都具有重要的意义.     

不同比例尺DEM提取地形信息的比较分析——以重庆市为例

以重庆市1：10万DEM为基准,比较分析1：10万与1：25万不同比例尺的DEM在地形信息容量与精度方面的差异特征.分析得出：相对与1：10万比例尺的DEM,1：25万的DEM所提取的地面坡度、坡向、剖面曲率及平面曲率4个地形因子在不同范围内都存在一定的误差,应用1：25万的DEM提取地形因子会导致一些地形信息的损失.其研究成果为了解DEM的质量及适应性提供了参考标准与依据.为进一步研究控制与消除误差都具有重要的意义.     

坡面微地形DEM最佳分辨率的选择方法

【目的】研究坡面微地形DEM最佳分辨率的选择方法。【方法】以2种不同复杂程度的坡面微地形(微地形简单的裸坡小区、微地形复杂的翻耕小区)DEM作为研究对象,分析不同微地形DEM分辨率下坡度中误差(mS)、地表糙度(Cr)和微地形DEM生成时间3个参数的变化,从而确定坡面微地形DEM的最佳分辨率。【结果】采用坡度中误差法可以快速缩小分辨率的选择范围,增强了后续研究的目的性;随着分辨率的变化,2种微地形DEM地表糙度的变化趋势相似,并与分辨率呈幂函数关系;综合考量地表糙度和DEM生成时间,可以确定2种微地形DEM的最佳分辨率,且在源数据相同的情况下,最佳分辨率与微地形复杂程度并不相关。【结论】裸坡小区和翻耕小区DEM的最佳分辨率均为4mm,运用所建立方法选择微地形DEM的最佳分辨率是可行的。     

西宁地区DEM的建立及几个地形因子的提取

青海省西宁地区地形因子复杂,应用地理信息系统(GIS),建立数字高程模型(DEM)是提取地形因子的先进方法。本研究利用Arcview3.3软件,建立了西宁地区DEM,完成了对西宁地区坡度、坡向、高程差3个地形因子的提取分析,并对西宁地区地形进行了三维效果显示,这对于提高西宁城区规划管理水平,促进西宁地区管理的现代化进程,具有现实意义。     

基于不同精度DEM的黄土丘陵沟壑区地形指标提取误差分析

在宁夏盐池县南部黄土丘陵沟壑区以1∶5万和1∶10万地形图制作的DEM为研究对象,以ARC/INFO地理信息系统软件为基本技术平台,分别提取了地面坡度及坡向、平面曲率、剖面曲率4个地形指标,并进行了对比分析。结果表明,2种精度DEM在黄土丘陵沟壑区地形指标的提取上均存在不同程度的误差。最后提出了运用负地形法从DEM提取平面曲率的方法。     

DEM在地貌分析研究中的应用

简述了GIS的数字地形分析与DEM的研究进展,指出了数字高程模型分析3个方向的研究内容,并进一步系统总结了数字高程模型在地貌中的可视化分析、地形因子的提取与地貌的综合分析3个方面中的研究现状,同时列举了大量的研究成果,最后指出了数字高程模型研究的重要意义。     

DEM在区域土壤侵蚀中的应用研究

利用研究区地形图制作数字高程模型(DEM)并由DEM派生出坡度、坡向图。通过DEM与坡度、坡向图的叠置分析，以确定徂徕山地形因子与侵蚀类型及侵蚀过程的关系．研究结果表明：徂徕山区域土壤侵蚀方式具有明显的垂直分带性。不同坡向的侵蚀强度有明显差异，同时坡度不同引起的主要土壤侵蚀类型存在差异。     

基于二维模式复杂度的DEM地形复杂研究

阐述了已有各地形复杂度描述因子的基础上,提出基于二维模式复杂度的栅格DEM地形复杂度因子的计算方法。计算陕西丘陵地区1：527DEM的结果表明,该方法可以有效地描述地表复杂地形的分布情况。     

基于DEM与太阳辐射的北京市山地坡向提取方法研究

目的坡向是描述地形的重要因子,基于DEM提取坡向对于自然生境分析与地理生态过程模拟具有重要意义。同时,由于山地地形复杂,坡面太阳辐射受地形遮挡影响很大。本文基于DEM与太阳辐射研究山地坡向提取方法,既保持了DEM计算山地坡向的客观性,又能和坡面阴阳属性保持良好的一致性,为山地气象、土壤分布、立地条件、适宜性分析等有关研究奠定基础。方法以DEM数字地形分析技术为基础,应用基于DEM的太阳辐射分析模型,探究太阳辐射量与坡向、坡度和海拔之间的关系,建立北京地区太阳辐射参考模型,并计算样地点标准太阳辐射;依据样地点DEM计算太阳辐射与标准太阳辐射推导出太阳辐射等效坡向。结果以北京市一类清查数据山区的2 000个样地点为测试数据,将30、60、90、120、150、200 m空间分辨率的DEM计算坡向作为评判标准,建立太阳辐射参考模型,其中1 398个样地点的DEM计算太阳辐射与标准太阳辐射差异小于5%,太阳辐射等效坡向与30 m空间分辨率DEM计算坡向保持一致,占全部样地点69.9%;602个样地点受地形遮挡较大,依据太阳辐射参考模型计算进行调整,调整后其中583个样地点的太阳辐射等效坡向与评判标准一致。结论与一类清查人工测量坡向的比较表明:测试数据中样地点的太阳辐射等效坡向与评判标准一致性达到99.05%,而测试数据中样地点的人工测量坡向与评判标准一致性为72.05%。因此,依据本文方法推导出的太阳辐射等效坡向能反映出实际太阳辐射的信息,推导的坡向科学实用,为森林资源调查、立地分析等研究与生产提供了坡向获取的新方法。      

DEM提取坡度·坡向算法的对比研究

以1∶1万地形图数字化所生成的DEM为研究对象,采用6种算法分别提取坡度、坡向。通过比较不同算法所提取坡度的平均值、最大值、标准差、中误差以及坡向的标准差、变异系数、坡向余弦中误差及标准差、不同坡向面积数据,定量地分析中误差与地形变化的关系,找到研究区较合理的坡度、坡向的提取算法,进一步分析不同水平分辨率DEM所提取的坡度、坡向的面积误差变化规律。运用面积百分比加权总体误差和面积百分比平均总体误差的指标,获取2项指标与水平分辨率的线性函数关系,为实际工作选取适宜的水平分辨率提供依据。     

基于DEM的土地利用格局空间自相关分析

以安徽省枞阳县为研究区,对县域土地利用格局进行了全局空间自相关和局部空间自相关分析,并结合DEM进一步分析了该县各土地利用类型显著集聚特征的地形特征。结果表明,各土地利用类型都表现出空间正自相关特性,所表现的空间聚集或异常的位置及范围也各有不同,并且聚集特征的发生具备一定的地形条件,地形特征影响土地利用格局的形成和空间集聚分布。     

基于MODIS和DEM的土壤有机质空间预测研究(英文)

[目的]本研究以湖南省石门县为例,采用普通克里格和基于MODIS和DEM数据的回归克里格方法,结合有限个采样数据对该区有机质进行空间预测,并进行对比分析。[方法]运用由地形参数(由DEM派生得到)、归一化植被指数(NDVI)以及由MODIS派生得到的地表温度(LST)等指标进行空间模拟,然后通过平均误差(ME)和均方根误差(RMSE)验证精度,数据的描述性统计及转换均通过软件实现。[结果]结果表明在有限个采样数据下,结合多元遥感数据的回归克里格方法优于普通克里格法,回归克里格法的平均误差和均方根误差均低于普通克里格法,相对提高值为6.03%。[结论]在低山丘陵区,运用MODIS数据及其他遥感数据对土壤有机质进行空间预测具有较好的效果。     

基于DEM的哈尔滨市土地利用类型动态变化

以3个时期(1995、2000和2007年)Landsat TM影像为主要数据源,借助于ArcGIS对DEM派生的地形因子和不同时期的土地利用类型进行叠加分析,得到不同地形因子的土地利用类型分布情况,进而定量分析土地利用类型的变化与地形因子的关系。结果表明:耕地和林地面积之和所占的比例最大,3个时期分别为81.63%、82.07%和79.35%;1995—2007年间,未利用地和草地面积持续减少,居民工矿用地面积持续增加;耕地在平坡、第一高程带和无坡向区域所占的面积比例最大,平坡和无坡向是其优势区域,面积百分比均大于60%,且2000年的面积比例最大,2007年的最小;林地在不同海拔和坡度都有分布,半阳坡和半阴坡为其优势区域,2007年的面积比例最大,1995年的最小;水域、居民工矿用地和未利用地受坡向的影响较小,但随着高程和坡度的增加面积减小。     

基于不同分辨率DEM的南江县坡度提取分析

坡度是影响土壤侵蚀的一个重要因子。该文以ASTER GDEM_30m为基础数据,结合全国1∶400万矢量数据,进行重采样获取分辨率为40m、50m、60m、70m、80m的DEM数据,通过坡度提取与重分类获取数据来对比不同分辨率下南江县坡度的变化趋势。结果显示:南江县北部坡度大,南部坡度小,与其北高南低的地势相吻合,坡度主要集中在8~35°;分辨率越低,对地形的概括程度越高,坡度不断变缓,向中等分级集中;南江县超过30%的坡度高于临界坡度,加之其复杂的地质环境,土壤结构疏松,水土流失严重。基于DEM对南江县坡度进行提取对比分析,以期为该区水土流失的研究提供有效的依据。     

DEM分辨率对大兴安岭林区水土流失评价结果的影响

为揭示数字化高程模型(DEM)分辨率对水土流失评价结果的影响,基于地理信息系统(GIS)和遥感技术(RS),利用不同分辨率(10、20、30、40、50、60、70、80、90、100 m)DEM,提取坡度因子(S)和坡长因子(L),并复合成地形因子(L_S),将L_S因子、降雨侵蚀力、土壤可侵蚀性、植被覆盖和管理与水土保持措施5个主要影响水土流失的因子,带入修正的通用土壤流失方程,得到不同分辨率下的土壤侵蚀量。分析不同DEM分辨率下,地形因子及水土流失评价结果的变化规律。结果表明:在研究区域内,土壤流失量对分辨率变化最为敏感,对L_S因子的敏感度大于S因子和L因子;DEM分辨率小于40 m时,土壤侵蚀量变化较小;当分辨率为50 m时,发生剧变,当分辨率超过60 m后逐渐趋于平稳。随着DEM分辨率的降低,其对水土流失评价结果影响也越来越小,因此可以认为最适宜水土流失评价的DEM分辨率应为50~60 m。利用50 m分辨率DEM计算的研究区域水土流失主要以微度和轻度侵蚀为主,占研究区域总面积的90%以上,水土流失较严重情况主要位于山脊和人类干扰较强烈地区。