黄土塬区DEM水文分析中消除地面伪沟谷的方法

当前基于DEM的沟谷网络提取方法,往往造成平原、台地地区有大量的伪沟谷出现。以位于陕北的黄土塬区为实验样区,以5 m分辨率的DEM及相应的DOM为信息源,研究伪沟谷的成因与消除方法,结果显示:在初始所提取的沟谷网络中,塬面上一般存在大量的伪沟谷;实验中通过增加权重矩阵来计算水流路径汇流累积量值,从而使得平坦区域的汇流累积量值减小,最终可有效地消除伪沟谷,得到理想的实验结果。     

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∶10 000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5~10 cm。此研究对实际应用中DEM网格尺寸选择有一定指导意义。     

不同地貌起伏状况下网格尺寸与DEM精度关系研究

不考虑DEM采样点上高程误差,以不同地貌类型区为试验地,运用统计分析方法,对不同地貌起伏的样地随机抽取采样点,比较当DEM网格尺寸变化时,对DEM高程值计算的误差以及对剖面曲率计算结果的误差,分析不同地貌起伏状况下DEM网格尺寸变化与DEM精度之间定量定性的关系,得出表示地形复杂程度的平均剖面曲率和网格尺寸是影响DEM精度的两个重要因素。通过一系列表达式推导得出网格尺寸变化与DEM精度之间定量关系。由此模型,用户可以根据不同地貌和DEM的精度要求选择适宜的网格尺寸范围,进一步为生产实践中应用提供理论依据。     

基于汇流累积计算的沟壑密度分析方法

沟壑密度是评价地表侵蚀影响,水土流失情况,进行地貌类型分析等的重要指标。文章基于研究区填洼后的DEM,利用地表汇流累积分析原理和栅格重分类方法,通过研究沟道覆盖区栅格数与汇流累积栅格二值化阈值间的关系,选择合适的阈值用于提取地表沟道。然后结合自然地表高程,分析合理的高程和相对高程栅格重分类阈值并进行高程栅格二值化,将二值化结果作为乘积模板并配合栅格细化算法优化沟道提取结果。最终利用1km~2单位面积规则格网对沟道提取结果进行目标栅格数统计计算,得到地表沟壑密度值。结果显示,该方法基于30 m分辨率DEM提取的西安市地表沟壑密度均值为1.29km/km~2。除雁塔区,其余各行政区统计均值与前人研究结果基本吻合。试验结果证明,基于本方法可以高效较精确地计算该市地表沟壑密度,分析结果可以量化研究区沟壑密度特征值以及通过栅格像元灰度变化体现沟壑密度变化趋势。     

利用DEM提取陕北黄土高原沟谷网络的汇流阈值研究

以陕北黄土高原多地貌类型样区为实验样区,采用5m分辨率的DEM为基本信息源,构建不同汇流阈值与所提取沟壑密度量化关系。实验结果显示,汇流阈值X与沟壑密度Y呈定量统计模型。根据所获得的陕北黄土高原不同地区模型系数值,可有效地构建汇流阈值与沟壑密度之间的定量关系。这对于两者之间的相互求解,特别是科学、合理地确定汇流阈值,提供了理论依据。     

基于BP神经网络自动提取沟谷研究

 提出将提取沟谷的过程转化为根据地形因子综合判定地貌类型的思路。以陕西绥德黄土丘陵沟壑区域1∶1万地形图制作的分辨率为5 m的DEM为研究对象,运用BP神经网络分析6种地形因子与沟谷地形的相互关联关系,认为降水累积量是判定沟谷地形的最重要因子。在试验样区建立BP神经网络,利用4种地形因子自动提取沟谷,并在检验样区通过了检验。     

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.     

基于双向地形阴影法的黄土侵蚀沟自动提取技术

沟蚀严重危害着土地资源和生态环境,研究高分辨率数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）的侵蚀沟自动提取技术进行侵蚀沟动态监测,以期望能替代目视解译提取。双向地形阴影法是一种兼顾提取精度和效率的侵蚀沟提取方法,但仅针对黄土台/塬地貌,在其他地貌下其提取结果会产生较多误提区和漏提区。为使其适应不同地貌,该研究以陕西吴堡县3.2 m DEM为试验数据,综合沟谷线缓冲区填充法、膨胀腐蚀法以及面积阈值法消除误提区和漏提区,并通过模块化编程及数据分块计算,实现侵蚀沟自动提取,最后在全县范围内均匀选取10个小流域为样本,使用0.65 m影像目视解译的结果进行精度验证。结果表明：1）实现了误提区和漏提区的自动消除,得到了吴堡县侵蚀沟分布图;2）在10个验证小流域中,该研究方法提取侵蚀沟的精度为81.1%～86.3%,平均精度为83.8%。该研究综合应用沟谷线缓冲区填充法、膨胀腐蚀法和面积阈值法消除误提区和漏提区,使该方法能适应非黄土台/塬地貌,并在此基础上研发了能实现大区域侵蚀沟提取的算法及软件。     

基于GIS的南方红壤丘陵区小流域汇流网络提取研究

以南方红壤丘陵区宝洞峪小流域作为实验样区,在地理信息系统技术空间分析和水文分析模块的支持下,采用不同分辨率的DEM为基本信息源,探讨了汇流阈值与汇流网络密度间的定量关系.研究结果表明:汇流阈值与汇流网络密度呈定量统计关系.经过对所得数据的回归分析.得出了汇流阈值与汇流网络密度的定量回归模型,其中系数6呈较明显的空间分异特征并随着DEM精度的变化而变化.还提出了一种基于栅格个数的汇流网络密度计算方法,通过在实际研究中的应用,表明该方法可以有效地应用到汇流网络结构研究中.     

基于DEM的丹江口水源区治理区小流域划分研究

简要介绍了基于数字高程模型(DEM)自动提取流域特征的原理和方法,并以丹江口水源区治理区1∶5万DEM数据为基础,在Arc Map软件的水文模块(Hydrology)环境下,通过不同阈值参数的对比分析,对提取数字河网水系及流域边界、子流域归并等进行了探索,最后共提取小流域624个。     

基于DEM的栖霞山区日照时数模拟研究

针对栖霞市地形变异对太阳辐射在地面分布的影响,利用数字高程模型为基本信息源,在提取数字坡度模型和数字坡向模型的基础上,采用多层面复合分析的方法,通过对地形要素与其他气候要素的复合分析,建立了区域地面的太阳辐射模型。模拟计算过程中,每一个栅格单元瞬时太阳辐射能量的计算是其中最基础的工作,通过对瞬时太阳辐射量的时段累计,可获得日、月、年的太阳辐射总量。该结果可望进一步转换成对农作物生长有重要影响的积温、无霜期等重要的小气候指标,为精细农业的实施提供了重要的数据资源。     

基于DEM的黑龙江宾州河流域水系提取试验研究

基于数字高程模型(digital elevation models,DEM)提取河网及相关流域信息是数字水文研究中的热点问题。以东北黑土区宾州河流域为研究区域,采用5m分辨率的DEM作为研究数据,运用ArcGIS9.2中的Hydrology水文处理工具包(Arc Hydro Tools)提取研究区河网特征。研究结果表明,分别采用0.75,1.25,2,2.5,3.75和5km2的集水面积阈值提取流域河网特征时,不同集水面积阈值对确定主河道的空间位置影响较小,但提取的数字流域河网特征会发生较大变化。基于河网密度与集水面积阈值及河源密度与集水面积阈值的关系探讨了适宜的集水面积阈值确定方法,发现取集水面积阈值为2km2时提取的河网特征与实际水系特征基本吻合,精度达95%以上。因此,基于Arc Hydro Tools的流域特征自动提取是切实可行的。     

巫山大昌消落带钉螺可能孳生地气候生态环境分析

借助ArcGIS及重庆库区1∶5万DEM与水文资料,提取重庆三峡库区消落带,并通过分析研究区域巫山大昌消落区水位的变化,进一步获取大昌消落带钉螺可能孳生区分布,同时利用温度、降水气候数据(1971-2000年)和植被指数对大昌消落带钉螺可能孳生区域的气候生态环境进行较为精细的分析。结果表明:大昌消落带钉螺可能孳生区域,每月平均温度均在成螺生长发育的温度阈值(5.87℃)以上,年5.87℃活动积温的最低值为6160.7℃.d,大于钉螺完成一个世代所需的平均积温阈值(5821.4±70.1℃.d),3-4月11.79℃的活动积温最低值为642.1℃.d;年降水量最小值为997.3mm,并且大昌钉螺可能孳生区域的植被指数均值为0.22。可见,该区域的气候生态环境能够满足钉螺生长发育繁殖的需求,必须加强对巫山大昌钉螺可能孳生区域的重点监测,以防止湖北、四川血吸虫病疫区钉螺输入。     

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。     

Deriving river networks and catchments at the European scale from medium resolution digital elevation data

The extraction of drainage networks and catchment boundaries from digital elevation models (DEMs) has received considerable attention in recent years and is recognized as a viable alternative to traditional surveys and the manual evaluation of topographic maps. However, most studies have covered limited areas due to the lack of detailed information and/or the lack of highly efficient algorithms. In this paper we present an application that delineates river networks and catchment boundaries across the European continent from a medium resolution (250 m) DEM. We exploit novel algorithms based on the concepts of mathematical morphology and implement a landscape stratification for drainage density.A flow direction grid is computed using an efficient algorithm for the removal of spurious pits. River networks are then derived by imposing a variable threshold for the minimum contributing area needed to form and maintain a channel. This is achieved through a landscape stratification that reflects the ability of the terrain to develop different drainage densities. It is shown that the analysis of environmental characteristics coupled with the analysis of local slope versus contributing area enables river network mapping with a spatially varying drainage density. The result has been validated by comparing the derived data to digital river and catchment data from other sources and with varying scales of observation.     

基于NDVI加权指数的冬小麦种植面积遥感监测

该文针对农业信息服务中冬小麦种植面积调查业务的现状与需求,提出了一种基于NDVI（normal difference vegetation index）时间序列的冬小麦NDVI加权指数（WNDVI,weighted NDVI index）影像算法,可在训练样本、验证样本选择的基础上实现冬小麦面积的自动提取,并以河北省安平县及周边地区2013－2014年度冬小麦面积提取为例,采用GF-1/WFV（wide field view）数据进行了算法实现。算法的主要思路是在时序影像基础上,通过冬小麦NDVI加权指数影像的构建,扩大冬小麦地类与其他地类的差异,结合自适应的阈值获取方法,区分冬小麦地类,获取冬小麦作物面积。算法包括冬小麦时间序列影像的获取、基于网格的样本点设置、构建冬小麦 NDVI 加权指数影像、迭代确定冬小麦NDVI加权指数提取阈值、精度验证这5个部分。影像的获取根据冬小麦的生长时间确定,保证每月1景GF-1/WFV无云影像,并进行预处理及NDVI计算;同时将研究区划分为一定数量的网格,每个网格再等分为2×2个子网格,根据目视解译、专家知识、实地调查等方法,确定左上网格中心点及右下网格中心点的地物类型。统计该期所有左上网格点冬小麦及其他地物的NDVI均值,冬小麦NDVI大于其他地物的将该期影像的权值设置为1,否则设置为?1,将所有时相NDVI影像进行加权平均,即可获取冬小麦NDVI加权指数影像。获取冬小麦NDVI加权指数影像后,还需设置合适的阈值提取冬小麦。该文选用右下网格点目视解译分类结果作为阈值提取依据,具体方法是将冬小麦指数从小到大按照一定间隔划分,作为冬小麦 NDVI 加权指数提取阈值,将各阈值二值法运用,与右下网格点的冬小麦提取的目视解译结果对比,精度最高的就是最优冬小麦 NDVI 加权指数分割阈值。在所有网格中,以初始识别获取的冬小麦面积为准,等概率选择10个样方作为精度验证样方进行验证。精度验证结果表明分类总体精度达到94.4%,Kappa系数达0.88。该文通过构建冬小麦NDVI加权指数,将比较复杂的多个参数转换为一个参数,并且农学意义明确,相比传统的NDVI时序影像进行冬小麦面积的提取,具有自动化程度高、面积提取精度高、分类结果稳定的特点,已经在全国农作物面积遥感监测业务中进行了应用。     

陕西省延安市燕沟流域水系分形与地貌侵蚀发育研究

为验证分形维数法与传统地貌法判断地貌侵蚀发育阶段是否一致,基于DEM数据提取陕西省延安市燕沟流域水系结构图,利用网格法计算燕沟流域水系分形维数,利用高程面积曲线法刻画了该流域的地貌侵蚀发育阶段。结果显示:燕沟流域水系长度为61.6 km,水系密度为1.29 km/km²,水系数量为109条,燕沟流域水系的分形维值为0.98,高程曲线下面积为0.497。由此可以得出,燕沟流域地貌处于侵蚀发育的壮年期,需要加强该地区水土流失治理; 分形维数阈值判断方法忽略了面蚀在地貌侵蚀过程中的作用,它将低估该地区地貌发育程度,因此利用水系分维值推断地貌侵蚀发育阶段的阈值需要更改。     

遥感和地面数据驱动下的农业气候环境信息网格化技术研究

随着GIS技术飞速发展和遥感的应用，使得大范围细小网格上的农业气候资源各要素的计算成为可能。论文提出构建农业气候环境信息网格的基本思想。首先借助ArcGIS平台，利用DEM数据，通过Kriging插值将地理、地形因子网格化和参数化，生成了中国地区1 km×1 km网格的海拔高度、坡度、坡向等地形因子数据。其次利用MODIS数据反演得到了全国2001年月均1 km×1 km网格的地表反照率数据和大气总透射率。在获取了这些基本参数后，考虑地形和大气衰减因子，定量分析了坡度、坡向、地形遮蔽因素对太阳辐射的影响，在此基础上建立了坡地太阳辐射计算模型，最终实现了中国地区气候环境信息空间网格化。这样不仅可以弥补地区气候观测资料空缺，避免了传统方法以点代面的局限性，还可以为农业生产和科学研究提供有关气候环境信息的基础数据。