顾及梯田的DEM地形特征研究

梯田地表作为一种特殊的经人工深度影响的地貌形态,目前已成为在山丘地区具有经济效益和生态效益的土地资源。但是在当前强化推进土地资源管理数字化,信息化的今天,对梯田的数字化表达以及分析还存在欠缺。本研究通过对数据的改造,构建出顾及梯田的DEM,并从原始DEM与梯田DEM的剖面结构特征、高程特征以及地形因子特征等方面进行了对比分析。结果表明:（1）基于真实田坎构建的梯田DEM,可较为准确且直观地反映梯田地形的特征。（2）与原始DEM相比,加入梯田信息后,梯田DEM高程剖面图总体呈阶梯式分布,转折部位明显,且基于梯田DEM提取的坡度、坡长、LS因子值明显减小,反映修建梯田后地形因子的变化,对进一步定量分析土壤侵蚀以及水土流失具有重大意义。     

基于梯田信息的地形湿度指数表达研究

[目的]研究基于梯田DEM的地形湿度指数,为深化黄土高原地区土壤水分的研究提供依据。[方法]以黄土高原地区梯田为研究对象,选择5mDEM、基于真实田坎方法构建的1m梯田DEM和基于激光点云数据构建的高精度1 m DEM数据分别对研究样区的地形湿度指数进行表达并作对比分析。[结果]3种不同梯田DEM数据对地形湿度指数的表达有显著差异。(1)5m DEM数据仅能表现出地形湿度指数的宏观分布特征,不具备梯田地形特征信息;(2)基于真实田坎方法构建的1m梯田DEM能较准确细致地实现对梯田样区地形湿度指数的表达,梯田田面和田坎特征分布明显。但与高精度1 m DEM相比,在单个田面和田坎内部地形湿度指数定量表达有所偏差。[结论]基于真实田坎方法构建出的梯田DEM可以更加准确地表达出梯田区域的地形湿度指数分布特征,但与真实地形相比,在田面和田坎内部的表达上仍然有所偏差,其构建方法需要进一步改进。     

基于GIS的坡耕地数字高程模型的建立与应用

微地形是描述地表起伏状态的重要指标,也是地表径流和土壤侵蚀过程的重要影响因子。在微尺度上建立了不同耕作措施下黄土坡耕地的数字高程模型（DEM）,并对其空间特征进行了分析。结果表明,利用反距离加权插值法建立的微DEM模型能正确地再现坡耕地地表形态,利用其派生的微坡度、微坡向数据可作为研究土壤侵蚀空间差异的重要因子;微坡度分布特征与耕作措施密切相关,对于人工锄耕（CH）和人工掏挖（TW）措施,微坡度栅格统计数随着微坡度的增大呈先增大,后减小的变化趋势,而等高耕作（DG）措施下微坡度栅格统计数随着微坡度的增大而     

梯田作为地形因子和工程措施对土壤侵蚀定量评价影响的对比研究

[目的]根据中国土壤流失方程(CSLE),在降雨、土壤、植被等因子一定的条件下,将梯田作为地形因子计算流域土壤侵蚀量,并与梯田作为工程措施的计算结果进行对比分析,为土壤侵蚀定量评价提供新的思路。[方法]以黄土高原地区的纸坊沟流域和燕沟流域作为试验区,利用5m分辨率的DEM,0.3m分辨率的WorldView 3,30m分辨率的Landsat 8影像、降雨数据、土壤数据、土地利用等数据。[结果](1)在纸坊沟流域和燕沟流域,坡式梯田作为地形因子的流域土壤侵蚀量大于梯田作为工程措施的流域土壤侵蚀量,同时坡式梯田作为地形因子的流域土壤侵蚀量大于水平梯田作为地形因子的流域土壤侵蚀量,而水平梯田作为地形因子的流域土壤侵蚀量与梯田作为工程措施的流域土壤侵蚀量的比较根据流域的不同结果不同。(2)梯田占流域面积比例不同时,随着梯田占比的升高,梯田作为工程措施的流域土壤侵蚀量要明显低于梯田作为地形因子的流域土壤侵蚀量。[结论]梯田作为地形因子和工程措施因子会对土壤侵蚀量计算产生一定影响,梯田占比较大时差异明显。     

梯田对侵蚀地形指标的影响——以黄土丘陵第2副区为例

[目的]探究人工地形(梯田)对地形指标的影响,分析修建梯田对土壤侵蚀过程的影响,为土壤侵蚀评价中梯田措施因子的确定提供科学依据。[方法]通过无人机航空摄影测量,获取纸坊沟流域高精度DEM数据,通过模拟原始坡面数据和构建水平梯田数据,并对这些数据提取坡度、坡长、坡度坡长因子、单位汇水面积和地形湿度指数,分析了这些因子的变化情况,认识梯田对侵蚀地形的影响。[结果](1)梯田的修建使得坡度减缓、坡长截断、LS因子变小,随着梯田面积占比的增加,坡度、坡长、LS因子均呈减小趋势;梯田区,坡度、坡长、LS因子大致沿等高线呈条带状分布,非梯田区,坡度、坡长、LS因子从分水线向下逐渐增加,到沟底又逐渐变缓。(2)梯田的修建使得单位汇水面积减小、地形湿度指数变大;单位汇水面积的空间格局与坡长比较类似,较高部位单位汇水面积较小、低洼部位较大;梯田区地形湿度指数与坡度有相反的空间分布格局,非梯田区地形湿度指数与单位汇水面积类似。(3)微观尺度上,坡长、LS因子、单位汇水面积以及地形湿度指数均沿田面坡降方向呈增加趋势,在修建梯田或维护梯田时,应尽量保持田面水平或有微小反坡。(4)根据梯田对LS因子的影响,研究...     

基于人工倾斜摄影测量的微地形三维建模方法研究

耕作坡面微地形是地表径流和土壤侵蚀的重要场所,建立其高精度三维数值模型是定量研究土壤侵蚀过程的基础。针对现有接触式和非接触式测量方法得到的三维模型不能完全真实地反映微地形特征的缺陷,提出了一种获取坡面微地形高精度三维模型的人工倾斜摄影测量方法(ATPM),并对建模精度进行了评价。结果表明,采用ATPM方法建立的地表三维模型精度高,空间各点的平面中误差和高程中误差分别为±1.9 mm和±2.6 mm,能很好地反映微地形的细微特征,可为定量研究土壤侵蚀过程提供较高精度的数据支持。     

黄河粗泥沙集中来源区区域地形因子比较研究

在黄河粗泥沙集中来源区的清水川流域,以1∶10 000比例尺地形图上的小流域为基本单元,在1∶250 000比例尺DEM上提取地表起伏度、高程变异系数和等高线密度等区域土壤侵蚀地形因子,以1∶10 000比例尺计算的地形因子为真值,拟合各区域土壤侵蚀地形因子的计算方法。结果表明,等高线密度是合适的区域土壤侵蚀地形因子计算指标。应用该方法在皇甫川下游进行检验,模拟结果误差小于10%,效果良好,可作为土壤侵蚀区域地形因子计算时指标选择的参考。     

复杂地形中机载LiDAR点云构建DEM的插值算法对比

机载激光雷达（Light Detection and Ranging,LiDAR）可快速、高效的获取大范围地形信息,已成为高精度地形建模的重要数据获取手段。然而,针对复杂地形的机载LiDAR点云构建数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）的插值误差研究缺乏,严重限制了其在土壤侵蚀、开采沉陷等地表过程研究中的应用。该研究基于黄土高塬沟壑区典型地形的机载LiDAR数据,对比了反距离加权（Inverse Distance Weighted,IDW）、克里金（Kriging）、样条函数（Spline）、自然邻域（Natural Neighbor,NN）、趋势面（Trend）、不规则三角网（Triangulated Irregular Network,TIN）等插值算法的插值误差。首先优选了IDW、Kriging、Spline、Trend等4种算法的关键参数,其次分析了不同点云密度和地形下IDW、Kriging、Spline、NN、TIN等5种算法的插值误差及其空间分布。结果表明：1）IDW最优插值参数为权指数1和搜索点数12,Kriging为无方向、高斯函数和搜索点数12,Spline为规则样条函数和搜索点数32,Trend误差达米级,不适用于地形复杂区域。2）当点云密度较小时（≤19点/m2）,IDW、Kriging、NN、TIN4种插值方法较为准确地描述地形。当点云密度较大时（≥39点/m2）,各个插值方法的DEM空间分布差异不大。3）针对黄土高塬沟壑区复杂地形区域,点云密度越大,DEM的误差越小。陡坡区域DEM的平均绝对误差明显高于缓坡区域,随着点云密度增大,陡坡区域误差明显减小,而缓坡区域变化较小。当点云密度较小时（≤19点/m2）,缓坡和陡坡最优插值插值方法分别为NN和TIN;当点云密度较大时（≥39点/m2）,缓坡和陡坡最优插值插值方法均为Spline。研究结果可为机载LiDAR用于地形复杂区域的高精度地形建模与地表过程研究提供依据。     

中国主要水蚀典型区侵蚀地形特征分析

地形是影响地表水文和土壤侵蚀的主要环境因素,坡度、坡长和LS因子是土壤侵蚀模型的重要参数。该文以第四次全国土壤侵蚀普查项目为依托,在ANUDEM软件环境中建立25m分辨率文地貌关系正确的DEM(Hydrologically Correct Digital Elevation Model,Hc-DEM),提取了坡度、坡长并计算了LS因子,对中国主要水蚀地区的土壤侵蚀地形因子的空间及统计特征进行了分析,并将该数据与目前应用较为广泛的2种遥感高程数据进行了对比。结果表明,25m分辨率Hc-DEM可用以表达各典型样区地形特征,其上提取的坡度和坡长,符合一般地貌学原理和常规认识;坡度在东北地区最为平缓(0.8°),而在黄土丘陵区最陡(22.3°);坡长则在东北地区最长而黄土丘陵区最短(479m和69m);在地势比较低的河谷和地势较高的分水地带坡度比较平缓,而在分水岭到河谷冲积平原之间坡度较陡;在地形起伏较大的陡坡丘陵或坡度平缓的丘陵,坡长均比较大;LS因子的空间分布格局与坡度基本一致;该文得到的数据与ASTER和SRTM遥感高程数据对比具有明显优势,全国土壤侵蚀普查项目建立的DEM,在全国、省区和大流域尺度上的土壤侵蚀评价制图中具有不可替代性。该文阐明了中国主要水蚀区的侵蚀地形特征,为土壤侵蚀学、水文学中地形因子的提取提供了参考。     

梯田地形形态特征及其综合数字分类研究

梯田地形具有独特的平面和剖面形态特征,而现有梯田地形分类无法准确反映梯田地形的平面形态特征,导致其难以满足未来构建梯田地形数值模拟模型的需求.以黄土高原旱梯田地形为切入点,对梯田地形的总体特征、平面和剖面形态特征及几何量测特征进行深入研究,提出了基于梯田平面形态特征的梯田地形分类,并在结合现有梯田地形分类的基础上,构建出梯田地形综合数字分类.与传统梯田地形分类相比,该分类综合考虑梯田的总体特征和平面及剖面形态,能更好地反映梯田独特的形态特征和几何量测特征.研究结果为未来构建梯田地形数值模拟模型奠定了坚实基础,对于探讨利用DEM实现梯田地形的有效数字表达与分析具有重要理论意义.     

基于四种分辨率DEM的侵蚀模型地形因子差异分析

通过提取江西省兴国县潋水河流域10 m、25 m、50 m和100 m四种分辨率数字高程模型(DEM,Digital Elevation Model)的坡度、坡长因子,在GIS数字地形分析和数理分析等方法支持下,研究不同分辨率DEM计算坡度坡长组合因子(LS)的精度差异。结果表明:(1)基于4种分辨率DEM提取的坡度结果存在明显差异,随分辨率的降低,坡度整体变缓,DEM精度越低,对地形的概括作用越大,100 m分辨率DEM平均坡度降为10m分辨率DEM平均坡度的45.04%。(2)流域坡长以0~80 m的短坡为主,随着分辨率的降低,地面坡长明显整体延伸。(3)不同分辨率DEM计算的LS因子平均值变化范围为6.10~7.10,坡度和坡长的组合消弱了单一坡度和坡长的影响,随着地形起伏程度增大,在LS因子计算过程中,坡度的主导作用越来越弱,坡长的主导作用越来越强。     

DEM网格尺寸对地形因子影响研究——以北京市延庆县八达岭小流域为例

DEM包含了大量地形信息是地形分析的基本资料.众所周知DEM网格愈小,愈能反映地貌起伏变化的细节,对地形的描述愈准确,但是随着DEM精度的增加,数据量将以几何级数递增,所需要的时间、人力以及占用的计算机容量都大大增加,从某种意义上来说,是对计算机资源的浪费.因此DEM网格尺寸对地形因子精度的影响以及选择适宜的网格尺寸在实际应用中就至关重要了.以北京市延庆县八达岭小流域为例,不考虑DEM采样点上高程误差,采用1:10000大比例尺,运用统计分析方法,比较当DEM网格尺寸变化时,对坡度,坡向,剖面曲率和平面曲率计算结果的误差,分析网格尺寸的变化与坡度,坡向,剖面曲率和平面曲率计算结果之间定性定量关系.从精度和栅格数据量两个方面选择适宜网格尺寸范围为5～10cm.此研究对实际应用中DEM网格尺寸选择有一定指导意义.     

基于3S技术的地形起伏度与区域土壤侵蚀的相关性研究

地形起伏度直接影响着地面的径流变化,是导致土壤侵蚀的主要根源之一。分析两者相关性的前提是准确提取地形起伏度,而确定研究数据尺度下地形起伏度的最佳分析窗口是得出可靠结果的保障。在3S技术的支持下,运用均值变点法分析罗甸县基于DEM（空间分辨率为30 m×30 m）的最佳分析窗口,并依据2007年修正的土壤侵蚀分类分级标准估算研究区各样本单元的土壤侵蚀量,对两者进行相关性分析。结果表明:罗甸县在该尺度数据源下的最佳分析窗口为32×32,最佳统计面积为0.921 6 km²,实证了均值变点分析方法提取地形最佳分析窗口的可行性;地形起伏度与区域土壤侵蚀模数的相关系数为0.519 1,充分说明了作为宏观地形因子之一的地形起伏度是区域土壤侵蚀的主导因素之一。     

青藏高原地区3种全球DEM精度对不同地形因子的响应

[目的]探究青藏高原地区3种全球DEM精度对不同地形因子的响应,以便对全球DEM在各领域应用研究提供支撑。[方法]以青藏高原地区作为研究区,以ICESAT/GLAS的GLAH14高程数据作为高程参考数据,研究SRTM DEM,ASTER GDEM和HydroSHEDS DEM的精度对坡度、坡向以及地形粗糙度等地形因子的响应规律。[结果]总体上,SRTM DEM精度最高,HydroSHEDS DEM精度最低。不同地形因子对3种DEM精度均有不同影响。DEM误差随着坡向分布呈不同的态势。其中SRTM DEM正负测量偏离值点分别集中在南坡向和西北坡方向;ASTER GDEM正负测量偏离值点分别集中西北坡向和东南坡向;HydroSHEDS DEM正负测量偏离值点分别集中在东坡向和西南坡向。3种DEM精度与地形粗糙度均呈现较为明显的二次多项式关系。[结论]在青藏高原地区,3种DEM精度均与地形要素有着不同程度相关性,SRTM DEM精度最优且受地形要素影响程度小,HydroSHEDS DEM精度最差,受到地形要素的影响程度最大。     

考虑坡度变换的中低分辨率地形湿度指数提取

基于中低分辨率的DEM提取地形湿度指数,对于区域土壤侵蚀因子和区域土壤侵蚀模型等研究有着重要的意义.但随着DEM分辨率的降低,坡度趋于平缓,单元栅格高程信息的改变也会影响单元汇流面积的计算,基于中低分辨率提取地形湿度指数必须考虑这两方面的影响.以1:5万数字地形图分别构TIN得到分辨率为10,20,40和60 m的DEM,进行频率和累计频率统计,以10 m分辨率DEM为参考对其它分辨率DEM做坡度变换,提出根据高分辨率DEM若干栅格的单元汇流面积的均值作为低分辨率DEM的单元汇流面积,根据这两方面对地形湿度指数进行了改正.     

基于地形信息的遥感生态指数在水土保持区域评估中的应用

科学评估区域水土流失状况是有效防治水土流失的重要基础和关键，然而因开发区面积较小，对基础数据的空间精度要求较高，故中国土壤流失方程较难在开发区尺度上运用。以遥感生态指数RSEI为基础，融入地形因子，构建了基于地形信息的遥感生态指数TRSEI,并以太湖西山岛为例，对比分析两种遥感生态指数在平原区和山区两种地貌类型区域的水土流失状况评估能力，以期为水土保持区域评估提供新思路。结果表明：融入地形因子后的TRSEI能够更清晰地还原出山区土壤侵蚀的形态特点，对于山脊、沟谷等水土流失易发区的纹理细节展现更加细致，更符合实际情况。     

南方复合地貌区DEM内插算法的对比研究

数字高程模型是数字地形分析的重要数据基础,在土壤、水文、地貌、生态环境、地质灾害、农业等领域均有广泛应用。插值生成的DEM精度与插值算法本身特性、插值区域地貌类型都密切相关,研究插值算法对不同地貌类型的拟合精度差异,对提高DEM插值精度具有重要意义。以平原丘陵兼有、水网密集分布的南方复合地貌区为研究区,对ANUDEM,IDW,Kriging,Spline,NNI,TIN六种插值算法生成的DEM分别从总体、丘陵岗、平原3方面进行误差评价,结果表明:在丘陵岗地区,ANUDEM精度最高,对地形因子拟合程度最为准确;在平原地区,ANUDEM,TIN精度较高,能准确刻画水网等细节信息;总体而言,ANUDEM插值生成的DEM更能够精确地模拟南方复合地貌区的真实地形。     

基于GIS的不同精度DEM提取地形指标误差分析——以盐池县南部山区为例

以1∶5万和1∶10万地形图制作的DEM为研究对象,分别提取地面坡度及坡向、地表粗糙度、沟壑密度、坡长5种地形指标,并进行对比分析。实验样区为盐池县南部山区,基本技术平台为ARC/INFO地理信息系统软件。研究结果表明,两种精度DEM在提取地面坡度与地表粗糙度不同程度存在着误差,提取沟壑密度与坡长存在误差较小。提出了运用地理信息系统软件结合DEM提取沟壑密度与坡长的方法。研究成果对于DEM精度估算与误差纠正有一定的指导意义。     

基于不同分辨率DEM提取坡长的统计分布

坡长是土壤侵蚀和流域水文等研究的重要地形指标,在流域或区域土壤侵蚀评价研究中,坡长通常基于中低分辨率DEM提取,但随着DEM分辨率的降低,其上提取的坡长发生扩张,进而影响土壤侵蚀评价的计算精度。DEM分辨率对坡长的影响虽已受到注意,但对于这种影响的机理尚不清楚。因此本研究采用对坡长表面采用分级研究的方法,分析了坡长随DEM分辨率的统计分布变化的规律。结果表明:随着分辨率的降低,整体上表现为短坡长向中等坡长区扩张,长坡长出现衰减,坡长整体集中分布在中等坡长区域,基于此提出了因分辨率降低引起坡长表面变化的定量表述公式及坡长误差经验公式,可以根据坡长提取精度需求来计算合适的分辨率参数,为选取合适的DEM分辨率提高坡长计算效率提供依据。     

几种插值方法在微DEM构建中的应用

以地统计学常用的均方根预测误差、半变异函数云图和误差图等为精度量化指标,对等高耕作、人工掏挖、人工锄耕和直线坡面耕作措施下微地表高精度DEM的建立方法进行了探讨,以寻求不同耕作措施下构建微DEM的最佳插值方法。结果表明:等高耕作措施微地表采用析取克里格插值法精度较高;人工掏挖措施微地表采用局部多项式插值法效果较好;人工锄耕措施微地表采用规则样条函数的径向基函数插值方法精度较好;对于直线坡面上述几种插值方法的精度差异不大。本研究为建立不同耕作措施下微DEM提供理论基础,并服务于黄土坡耕地土壤侵蚀机理的研究。