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1.
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。  相似文献   
2.
高程梯度指高程在平面坐标中x和y两个方向上的变化率。在坡度算法θ=(p2+q2)/2中分别用p和q表示,因为高程梯度p和q算法的不同而衍生出多种坡度算法,因此对p,q算法性质和精度的研究是坡度算法精度评价的基础。选取陕西省绥德县、秦岭、黑龙江省拜泉县的三个样区,基于7种不同算法计算了高程梯度(p和q),并对其统计分布特征、空间结构特征、p和q相互关系、算法稳定性与不确定性等进行了分析。结果表明:(1)p和q均值为零,相互独立,方差相等,呈正态分布;(2)各种算法均能表现局地结构和样区之间的差异;(3)从算法稳定性、精度等方面看,Evans-Young算法,特别是经过Shary改进的Evans-Young算法的效果最佳。  相似文献   
3.
[目的]利用多种分级方法进行坡度制图,探究不同分级方法对坡度制图带来的影响。[方法]选取陕西省绥德县,陕西省眉县境内的秦岭山区,黑龙江拜泉县的3个样区,用多种分级法对坡度进行分级,利用量化指标分析坡度分级对坡度格局和统计分布的影响。[结果](1)就一个样区而言,分位数或Evans分级法比较好;不同地区比较,选用统一分级方案较好;(2)分级后的坡度空间变异急剧减少;(3)所有分级都使坡度信息有所损失;(4)所有分级均难以准确表现坡度的统计分布规律。[结论](1)坡度表面和自然断点分级方法效果较好。(2)随着分级间距的增加,坡度信息量快速减少。(3)坡度统计分布的分析须用坡度表面和自然断点分级进行制图。  相似文献   
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