利用地形、土壤和作物信息辅助提高东北漫岗地数字高程模型精度的新方法

【目的】SRTM DEM是可免费访问公开可用的数字高程模型,但是当前SRTM DEM的垂直精度不能满足精细农业对地形数据的需求,提高其垂直精度,为精准农业等领域提供数据基础。【方法】以黑龙江省海伦东兴农机合作社为研究区,采集实际地面高程数据,获取SPOT-6、Sentinel-2A遥感影像和SRTM DEM。提取归一化湿度指数（NDMI）、归一化植被指数（NDVI）、土壤亮度（TCB）、潜在太阳辐射（PSR）等变量分析地形对其影响关系。利用极限学习机（ELM）和反向传播神经网络（BPNN）提高SRTM DEM水平空间分辨率和垂直精度。使用实际地面高程点进行精度验证,与基于无人机和光学立体像对（ZY-3）生成的DEM进行对比。【结果】SRTM、NDVI、NDMI、TCB与改进后高程的灰色关联度在90%以上,是改进SRTM DEM的重要辅助信息。在整个研究区,BPNN方法的RMSE_P为0.98,R²_P为0.98,ELM的RMSE_P为1.00,R²_P为0.90。在平坦区,BPNN方法的RMSE_P为0.84,ELM的RMSE_P为1.00;在起伏区,BPNN方法的RMSE_P为0.99,ELM的RMSE_P为0.94。该方法获得的DEM的垂直精度高于ZY-3光学立体像对生成的 DEM的垂直精度,为提高SRTM的水平空间分辨率和垂直精度提供了新思路。【结论】引入SRTM、NDVI、NDMI、TCB辅助信息有利于提高SRTM DEM的空间分辨率和垂直精度,获得高精度的DEM。BPNN方法获得的数字高程模型的精度整体上高于ELM方法, BPNN方法更加适用于平坦区高精度DEM的获取,ELM方法更加适用于起伏区。     

基于DEM的永平县森林防火瞭望台可见性分析

为获取永平县4个森林防火瞭望台观测到的可见区域面积等数据,在ArcGIS10.2下采用ArcMap10.2的3D分析工具和其它地理处理工具,基于永平县等高线数据生成DEM用于可见性分析获取瞭望观测可见区域面积;下载ASTER GDEM V2版的DEM数据用于天际线分析获取瞭望观测视线覆盖范围。分析结果表明:瞭望台可直接瞭望观测到的可见面积占永平县域面积的19.7%,县域面积均在其瞭望观测视线覆盖范围内,通过瞭望台可直接瞭望观测或间接监测到全县林火情况。     

农牧交错带典型样区DEM分辨率对高程梯度的影响

根据坡度算法基本项高程梯度p和q,选取陕西绥德和黑龙江拜泉两个样点,分析分辨率及组分对p和q影响。结果表明,p和q反映地形在x、y方向起伏程度。随平滑程度增加、采样间距增大及分辨率降低,p和q变化规律类似。随分辨率降低,图像平滑且产生信息损失,方差、值域变小,分布集中。分辨率及组分对p和q影响排序为:分辨率>平滑程度>采样间距。     

采用BP神经网络和Burgers模型的细观参数标定

PFC软件作为一款成熟的离散元分析软件,由于在处理连续与非连续介质方面的出色表现,得到了广泛的应用。但是PFC软件所需要的细观参数均需要采用室内试验数据通过试错法反复调试才能获得,效率低、盲目性高,严重影响后续试验数据,因此急需一种新的细观参数校准方法。本文以玉米秸秆颗粒的单轴蠕变试验为基础,结合离散元软件PFC 2D,通过正交试验多因素方差分析方法分析了Burgers模型宏细观参数之间的影响关系,从而证明宏细观参数之间存在着复杂关系,不宜采用通过回归分析获得宏细观参数之间的关系式的方式标定细观参数,适合利用BP神经网络进行参数标定,利用创建的BP神经网络对细观参数进行标定,根据测试组的标定结果分析得出Burgers模型各细观参数的标定精度均在92%以上,且误差较为稳定,而且训练好的神经网络相关系数R>0.96,从而证明BP神经网络的细观参数标定性能较为可靠。将玉米秸秆单轴蠕变试验的宏观参数带入训练好的BP神经网络中进行细观参数标定,比对模拟蠕变试验与物理蠕变试验发现,两者的蠕变曲线基本一致,应变量的最大误差为2%,证明了BP神经网络具有良好的参数标定能力,可为PFC参数标定提供一定的参考价值。     

基于盒维数的水系分维值估算

水系分维值反映河网的复杂程度。利用Arcgis平台及其ModelBuilder基于30和90 m精度DEM(Digital Elevation Model,数字高程模型)提取泗合水流域、韩江流域及子流域河网,采用盒维数法计算系列阈值下的可能水系分维值,并与实际河网计算的分维值比较。结果表明:①泗合水流域分维值相关系数R\+2大于0.98,韩江流域R\+2大于0.97,二者分别在无标度区间内统计自相似,表现出较好的分形特征;②DEM分辨率对盒维数法计算水系分维值影响小;③流域水系分维值随汇流阈值的初增而骤减,然后平缓减小至趋于1;④选择合适的汇流阈值使数字河网与实际河网吻合时,数字河网的分维值一定程度上可以代表实际河网的分维值;⑤流域水系发育均匀时,具有较强的统计自相似性,整个流域与各子流域分维值相近,水系分维值与流域面积不相关。     

基于反DEM和HSV变换的遥感图像反立体校正

为解决遥感图像反立体现象给使用者带来的不便,加强遥感图像的使用.提出一种基于反DEM结合太阳光照和HSV颜色变换的遥感图像反立体校正方法,并以高黎贡山地区的IRS遥感图像为例与原有的方法进行了对比试验.结果表明:所提出方法在原始图像色彩保留、原始图像阴坡区域的校正效果及原始图像光谱信息保留方面都要优于原有方法.     

梯田区侵蚀地形因子随DEM分辨率变化的特征分析

通过无人机航空摄影测量,获取高精度DEM,分析提取的坡度、坡长和LS因子,同时通过分辨率的变化,计算并分析了这些参数的变化情况。研究表明:基于无人机获取的DEM能够较好地表达梯田地形特征,梯田地形因子分布特征与地形特征吻合,大值集中于梯田过渡的陡坡处,小值集中于田面。随着分辨率的降低,非梯田区坡度整体呈现衰减趋势,坡长呈现增长趋势,LS先小幅增加,后由于坡度衰减明显,LS呈现衰减趋势,但变化幅度不大;而梯田区随着分辨率的降低,小坡度和超大坡度所占比例均减小,平均坡度降低,但坡长增加显著,因此导致LS增长较显著,在20 m分辨率下,LS因子被高估约1/3。梯田通常作为水保措施因子单独来考虑,由于分辨率对地形因子影响较大,因此梯田区的地形因子估算需要考虑分辨率的影响。     

基于GIS的梅城林场地形分析及其应用

以国产软件Geoway为数据加工平台,对安徽省东至县梅城林场1∶10 000地形图等高线进行矢量化采集,然后以Shp格式导入ArcGis,生成数字高程模型(DEM)。利用ArcGis的空间分析功能,对梅城林场坡度、坡向和地面粗糙度等地形因子进行分析。结果表明:极端和非常脆弱的林地面积占林场总面积的28.65%,比较脆弱和一般的林地面积占林场总面积的71.35%,总体生态脆弱度较小;不同坡向面积比例依次是南坡>东南坡>平坡>西坡>东坡>北坡>西南坡>西北坡;地面粗糙度总体在1～1.45之间,但1～1.15之间的面积最大,占梅城林场总面积的78.18%,说明梅城林场总体地形起伏不大,土壤侵蚀程度较小,生态安全性较高。同时,也反映梅城林场总体营造林作业施工难度较低。     

松嫩平原水土保持价值的量化研究

近几十年来，松嫩平原的生态环境严重恶化，荒漠化迅速发展，这与区域水土保持功能持续下降有关。本文应用生态学、经济学和生态环境科学等学科的有关理论，以TM／MODIS／DEM数据为基础，应用3S技术建立了松嫩平原水土保持价值的复合计算模型。计算表明，全区2001年水土保持总价值为662．63亿元，就单位面积的水土保持价值而言．林地最高，为173．59万元／km^2，草地次之，为70．42万元／km^2，耕地很低，为24．53万元／km^2，难利用地仅为2．89万元／km^2。水土保持价值分布的总趋势从东北向西南递减，从193．86万元／km^2降至18．87万元／km^2。研究指出，进行林地、草地建设是提高区域水土保持功能的关键，中、西部尤应加强水土保持工作。本文不仅解决了水土保持价值的量化问题，而且为绿色GDP的核算提供了基础数据。     

Arcview在土地整理项目土方量计算中的运用

土方量计算是土地整理项目规划设计的重要内容之一，准确快速地计算土方量对开展规划设计、控制总投资及分配资金具有重要意义。该文应用数字高程模型(DEM)原理，对Arcview软件应用于土地整理项目土方量计算进行了探讨，并以河北省南宫市清凉江项目为具体案例介绍了计算的详细步骤。计算结果仅比经专家论证后批复的项目设计土方量大3.45%，说明该方法计算土方量是可行的。