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。     

基于无人机DEM的灌区渠系提取方法

大范围灌区渠系的制图对于现代节水灌溉技术以及合理配水、安全输水具有重要意义。但目前所获得的灌区遥感影像分辨率不高,渠系提取较难。本文以无人机航空摄影测量获得的数字高程模型(DEM)为基础,根据渠系特征,使用灌区坡度数据,采用改进的霍夫变换方法,实现了对灌区渠系网络的提取。与面向对象、监督分类方法和手绘结果进行对比,该方法提取的渠系连续、提取完整度可达85.61%。误差主要集中在无衬渠系中土壤沉积较多(坡度变化不明显)的位置以及相交渠系处理时保留渠堤位置而造成。该方法根据灌区地形特征,基于高精度高程数据进行渠系提取,是数字地形分析结合图像处理在精细农业中的一次有益探索。     

降雨和地形因子对黑土坡面土壤侵蚀过程的影响

通过室内模拟降雨试验,研究降雨强度和地形因子(坡度和坡长)对黑土区坡面土壤侵蚀过程的影响。试验处理包括2个降雨强度(50、100mm/h),2个坡度(5°、10°),2个坡长(5、10m)。结果表明:不同试验处理条件下,当降雨强度由50mm/h增加到100mm/h,坡面径流量增加1.4~12.4倍;当坡长由5m增加到10m,坡面径流量增加0.1~3.1倍;坡度对坡面径流量的影响较复杂,受降雨强度和坡长的综合影响。降雨强度、坡度和坡长皆对坡面侵蚀量有重要影响。当降雨强度由50mm/h增加到100mm/h时,坡面侵蚀量增加4.2倍;当坡度由5°增加到10°时,侵蚀量增加0.4倍;当坡长由5m增加到10m时,侵蚀量增加0.5倍,表明降雨强度增加对黑土区坡面侵蚀量影响最大。而当降雨强度、坡度和坡长均增大时,坡面侵蚀量增加18.0倍,说明这3个因素交互作用对坡面侵蚀的影响远大于各因素的单独影响或2个因素交互作用的影响。坡面径流量与降雨强度的关系最密切,其次是降雨强度-坡长交互作用和降雨强度-坡度-坡长交互作用;坡面侵蚀量与降雨强度-坡度-坡长交互作用的相关关系最显著,其次是降雨强度和降雨强度-坡长交互作用。分别建立了坡面径流量和侵蚀量与降雨强度、坡度和坡长的经验关系式。     

基于影像与坡度数据融合的梯田田块分割方法

梯田在很大程度上开发了坡耕地的农业生长潜力,具有蓄水、保土作用。由于梯田数量、面积等分布信息较难准确获得,使其定量研究难以深入展开。随着无人机技术的不断发展,高精度梯田地形信息的获取成为可能。本文基于无人机正射影像并结合坡度数据,通过Canny边缘检测算子对梯田的粗轮廓进行提取,结合梯田的结构特性,对梯田中的伪边缘进行剔除;再通过对梯田边缘强度叠加和边缘连接;最后利用区域生长算法对梯田进行分割。该方法有效解决了梯田形状不规则、田面堆积物干扰、图像光谱特征复杂等问题。与手工标注的梯田样区田块数据的对比结果表明,本文算法对梯田区的提取总精度可达84.9%,可为梯田区的快速制图提供解决方案。     

基于无人机遥感图像提取农田微地形特征

近年来极端暴雨天气与自然灾害频发,导致农田损毁,影响耕作。该研究利用高精度农田数字地形模型（FDTM, Farmland Digital Terrain Model),基于地形因子综合属性提出一种识别农田微地形特征（凸起特征及洼地特征）的方法。首先,基于SfM（Structure from Motion）技术处理试验田的航拍图像,获取高精度农田FDTM。分析FDTM的高程方差随局部窗口尺度的变化趋势,确定分析窗口的尺度区间为31×31至51×51像素。其次,选择高程、地形起伏度和坡度综合评价在51×51像素窗口下提取的315个高程极值点,获取多窗口地形因子综合隶属度。最终,根据斯特吉斯公式确定阈值为0.627,提取16个农田凸起特征顶点,并结合等高线图识别凸起特征的外形轮廓。类似地,建立反转数字地形模型（RFDTM, Reverse-FDTM）,将FDTM中的洼地特征转变为RFDTM中的凸起特征,识别9个农田洼地特征。研究结果可为农田复垦及精准土地平整作业提供理论依据与方法支持。     

基于数字高程模型的淤地坝地区河网提取方法

淤地坝作为黄土高原水土流失严重地区重要而独特的治沟工程,具有滞洪、拦淤、蓄水等作用,但在该地区利用数字高程模型(DEM)进行流域水系分析时,提取的河网会受淤地坝的干扰出现河网偏移、错位问题。本文提出一种通过对淤地坝进行检测并修正DEM的自动化方法来实现河网的有效提取。该方法先利用区域生长和形态学算法提取河道中心线,以缩小淤地坝检测范围,再基于改进的直线段检测(LSD)算法以及角度滤波确定淤地坝候选轮廓直线,然后构建十字模型定位淤地坝,最后对淤地坝所在栅格高程进行修正以提取河网。该方法在黄土高原两个典型样区中检测淤地坝的F1值分别为86.67%和86.95%,相比于仅使用填充、裂开的两种河网提取方法,本文方法能有效解决河网偏移问题。结果表明,本文方法提取的河网结果更符合真实地形,可为黄土高原淤地坝地区的流域数字地形分析技术提供有益补充与支持。     

结合影像光谱与地形因子的森林蓄积量估测模型

以资源三号卫星遥感图像为数据源,以内蒙古旺业甸林场为研究区域,通过外业调查获取的样地蓄积量真实值,对资源三号影像进行处理,获得对应样地的波段光谱值、光谱组合值及地形因子信息,应用多元回归分析,分别建立阔叶林和针叶林蓄积量估测模型。实验结果表明:蓄积量估测模型相关系数阔叶林为0.815,针叶林为0.761,说明资源三号卫星影像的光谱值、光谱组合值及地形因子与蓄积量具有较强的相关性,同时利用检验数据,得出模型的预估精度,其中阔叶林为85.3%,针叶林为91.9%,预估精度较高,研究表明利用资源三号卫星影像进行森林蓄积量估测具有很好的应用前景。     

浅析DTM地形数据采集方法与比较

随着科技进步,数字地面模型（DTM）在公路设计中得到广泛应用,地形原始数据是建立数模的基础数据,它直接影响到建模的合理性以及高程内插结果是否可靠,原始数据点的分布及密度是否与地形变化、数据采集设备和方法、数模类型、建模目的、数模精度以及所研究地区的地形特征等诸多因素相适应,通过对DTM地形数据采集方法的分析比较,尽可能做到以不太多的地形点表示出具有一定精度的地形表面。     

基于地形特征的无人机遥感梯田影像边缘提取方法

梯田具有蓄水固沙的作用,是旱作农业区重点建设的高产稳产农田设施,为粮食增产、农民增收提供了有力保障。因仅基于影像数据采用边缘提取方法进行梯田区域分割效果不理想,及时准确地掌握梯田信息较为困难。无人机遥感技术的不断发展为高精度梯田地形信息的获取提供了新方法。本研究以甘肃省榆中县为例,首先从数字高程模型DEM数据中提取坡度,将正射影像与坡度数据融合,并通过基于Canny算子的粗边缘提取方法和基于多尺度分割的精细边缘提取方法,对比分析坡度对无人机遥感梯田影像边缘提取的影响。试验结果表明,正射影像和坡度融合的提取效果均优于单一的正射影像数据提取效果,粗边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了23.97%,精细边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了17.84%。研究表明,在无人机遥感梯田影像边缘提取中加入一定的地形特征,可以取得更好的边缘提取效果。     

DEM分辨率对数字河网水系提取的

基于栅格型DEM数据的数字河网水系提取技术为分布式水文模型的建立并应用提供了保障和基础。DEM水平分辨率不仅影响数字河网水系提取的结果,而且直接关系到水文模型计算单元的尺度。采用具有自主知识产权的数字河网水系提取软件DigitalHydro,以淮河史灌河流域黄泥庄站以上为研究对象,分析不同分辨率DEM数据对提取的流域特征的影响的变化趋势。研究表明,随着DEM分辨率的降低,流域地形被坦化,径流汇水长度变小,流域面积有增大的趋势。     

基于深层残差网络的山区DEM超分辨率重构

针对大区域高分辨率数字高程模型(DEM)数据较难获取、超分辨率重构(降尺度)较低分辨率的DEM精度不高、难以满足实际需要的问题,提出一种对起伏特征较明显的山区DEM超分辨率重构的方法.利用较深层的神经网络充分学习高低分辨率DEM之间的非线性映射关系;为了降低训练难度,结合残差学习的方法进行数据训练.将双立方插值法、稀疏...     

结合影像纹理、光谱与地形特征的森林结构参数反演

以黑龙江省SPOT5遥感影像和森林资源清查数据为数据源,获得对应样地的影像纹理特征、光谱波段值、光谱组合值以及地形信息,提取样地调查数据的林分信息,采用多元逐步回归分析,建立以SPOT5遥感影像纹理、光谱和地形特征为自变量,多个森林结构参数(林分平均直径、断面积、蓄积量和树种多样性指数)为因变量的估测模型,筛选最优纹理特征生成窗口及最优森林结构参数反演模型。结果表明,SPOT5影像的纹理光谱特征与森林结构参数具有较强的相关性,9×9窗口为最优纹理特征生成窗口;在引入地形因子后模型精度有了较大提高,树种多样性指数估测模型R2adj都在0.72以上,蓄积量模型估测精度最优(R2adj为0.864、RMSE为21.260 m~3/hm~2)。研究表明利用高分辨率遥感影像纹理、光谱和地形特征进行多个森林结构参数估测具有很好的应用效果。     

单一土层边坡抗滑稳定的影响因素分析

针对单一土层边坡,选取了边坡体坡度、土体材料的天然容重、凝聚力和内摩擦角四个主要影响因素,采用了Bishop的边坡稳定分析计算方法探讨了边坡的抗滑稳定安全系数在临水坡有水和无水状态下与每个因素之间的响应关系。研究结果表明:边坡抗滑安全系数与边坡系数、凝聚力和内摩擦角基本成正相关,而与土体容重成反比关系;四个因素中,边坡系数对安全系数影响最大,临水坡水位的高低对边坡稳定亦有较大的影响。该研究结果对实际工程具有现实的指导意义。     

基于DEM模型的三维地质结构模型的建立——以吉林省靖宇自然保护区为例

吉林省靖宇自然保护区富含天然矿泉水资源并发育火山群,为了调节水资源、科学开发合理利用和保护矿泉水资源,利用GMS软件根据研究区内钻孔资料以及已有的地质水文地质条件建立了靖宇自然保护区的三维地质结构模型,但此模型不能真实的反映出研究区特有的火山群地貌,因此又利用MAPGIS软件根据研究区地形图矢量化的等高线建立了DEM数字高程模型,DEM模型能较清楚地反映研究区地面的真实信息。因此基于DEM模型的三维地质结构模型不仅能模拟研究区地层情况,还能清晰地模拟出研究区地表起伏状况,尤其是对火山群地貌的模拟。这两种模型的结合为地形起伏较大、地形较复杂地区难模拟的问题提供了一种解决方法。     

灌区与水库联调中基于GS的日径

日径流过程模拟预报的准确程度对于合理利用水资源于农业灌溉、工业生产、生活用水以及水力发电等具有很重要的意义。日径流预报有很多方法，分布式水文模型是国内外水文界的热门研究课题，将基于GIS的分布式水文模型应用于灌区与水库联合调度系统中，应用李兰教授开发的LL-Ⅱ型分布式水文模型对东风渠灌区白河水库日径流过程进行模拟预报，取得了较好的效果。     

基于DEM的作物需水量估算方法

以ARCG IS8.3为技术平台,以“全国灌溉试验数据库”为主要数据源,以DEM为基础,通过ARCG IS的空间分析工具获取经度、纬度、海拔高度、坡度、坡向和遮蔽度等主要地形因子。在分析山东省冬小麦需水量与主要地形因子之间关系的基础上,利用趋势面分析方法建立了冬小麦需水量空间分布的数学模型,生成了山东省冬小麦需水量栅格图,所得结果与当地冬小麦实际用水分布状况较为吻合。     

基于DEM的分布式水文模型汇流顺序研究

各个栅格在水平空间中模型计算顺序的确定,是构建基于DEM的分布式水文模型过程中的关键环节之一.对比研究3种基于DEM的分布式水文模型汇流顺序确定的方法:随机抽样法、分级确定法和多叉树后序遍历算法.通过构建基于DEM的分布式水文模型,以实例研究3种方法对汇流演算的影响及其适用性.结果表明:3种方法得到的汇流顺序对应的模型计算结果完全一致.多叉树后序遍历算法具有分形特点,计算效率高,在实际应用中,建议采用多叉树后序遍历算法确定分布式水文模型的汇流顺序.