数字高程模型DEM的建立与应用

文章对DEM的建立方法进行了探讨,并在开发的DEM系统上自动生成坡度图,绘制透视立体图,完成土地利用分析和土方量计算方面的应用研究。     

一种高质量的数字高程模型（DEM）建立方法 ——ANUDEM法

建立高质量的数字高程模型(DEM)是正确计算坡度、坡向、提取流域地形特征、进行水文分析 的前提,因而在研究土壤侵蚀、植被建设和土地利用规划与评价中都具有重要意义。ANUDEM采用迭 代有限微分内插技术和地形强化算法,自动去除伪下陷点和生成输入数据错误文件,便于查错改善 DEM质量,并减少了去除伪下陷点的编辑或DEM的后处理过程。本文以黄土高原丘陵沟壑区典型 小流域为例,利用大比例尺(1:10000)数字化地形图,利用ANUDEM建立DEM,从DEM光照模拟图、 回放等高线、提取水系、坡度等方面对建立的DEM的质量进行了评价。研究表明,ANUDEM建立的 DEM表面光滑;回放等高线与原等高线符合度高,能更准确地表现地形起伏;由其提取的坡度准确; 水系连续完整与地形图上河流一致,适宜水文分析,是一种建立高质量DEM的优良方法。     

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的渠道土方量计算模型

针对传统断面法土方量计算效率低的问题,提出一种基于数字高程模型(DEM)的渠道土方量计算模型,并在目前应用最广泛的计算机辅助设计软件——AutoCAD下利用ObjectARX技术编程实现该模型。     

DEM提取坡度·坡向算法的对比研究

以1∶1万地形图数字化所生成的DEM为研究对象,采用6种算法分别提取坡度、坡向。通过比较不同算法所提取坡度的平均值、最大值、标准差、中误差以及坡向的标准差、变异系数、坡向余弦中误差及标准差、不同坡向面积数据,定量地分析中误差与地形变化的关系,找到研究区较合理的坡度、坡向的提取算法,进一步分析不同水平分辨率DEM所提取的坡度、坡向的面积误差变化规律。运用面积百分比加权总体误差和面积百分比平均总体误差的指标,获取2项指标与水平分辨率的线性函数关系,为实际工作选取适宜的水平分辨率提供依据。     

基于DEM的水位～容积关系计算及误差分析

通过理论推导,提出基于数字高程模型计算水位～容积关系的方法,并进行初步误差分析.通过实例验算,表明在地形测量数据允许的条件下,基于数字高程模型计算水位～容积关系的方法对高差明显的地区和地势平坦的平原地区均适用.     

陕西省水文地貌关系正确的DEM的建立及评价

【目的】建立陕西省水文地貌关系正确的数字高程模型(Hc-DEM),并对Hc-DEM的精度进行评价。【方法】研究快速有效地处理原始数据及生成陕西省Hc-DEM的方法。从地形的表现能力、水系网络和交叉验证等方面,对Hc-DEM与基于TIN建立的DEM(TIN-DEM)进行了对比评价。【结果】Hc-DEM能够很好地表现地形起伏,正确地反映地貌,如梁、沟及流水线网络;且其对地形的表现能力优于利用TIN建立的DEM。【结论】用ANU-DEM生成的陕西省Hc-DEM能更真实地反映实际地形,比TIN-DEM效果好。生成了陕西省Hc-DEM的3个关键参数:分辨率50m,第2糙度系数0.8,迭代次数40。     

基于DEM的浏阳市土地利用空间格局分析

通过解译卫星遥感影像,利用DEM数据,应用GIS的空间分析功能,分别从高程、坡度和坡向对浏阳市的土地利用情况进行了分析。研究结果表明,地形因子对土地利用的空间格局有很大的影响。不同地形因子不同级别下的主导土地利用方式不同,各土地利用类型的优势区域不同,相同土地利用类型在不同地形级别下的数量和结构也存在很大差异。通过对土地利用的结构和空间布局分析,将有助于实现该地区的土地利用结构优化和不同地形上土地利用类型的合理布局,保护该地区的生态环境和促进区域的可持续发展。     

基于DEM的安福县土地利用空间格局分析

以安福县为例,通过Arcgis的空间分析功能,分别从高程、坡度与坡向三个方面,对研究区内的耕地、园地、林地、建设用地和自然保留地五种土地利用类型,进行了空间格局研究。研究结果表明:地形因子对土地利用的空间格局的影响很大。不同地形因子不同级别下的主导土地利用方式不同,各土地利用类型的优势区域不同,相同土地利用类型在不同地形级别下的土地利用的数量和结构也存在很大差异。通过对土地利用的结构和空间布局分析,将有助于实现该地区的土地利用结构优化和不同地形上土地利用类型的合理布局,保护该地区的生态环境和促进区域的可持续发展,为研究区农业结构调整和土地资源可持续利用提供参考。     

分层抽样法应用于渔业生产统计的研究

探讨了经济分层抽样的原理及其样本配置方法,对总样本量的确定、各层样本量的分配进行了理论研究,并与比例法、最优分配法和内曼法进行了比较。指出最优分配法既满足抽样误差的要求,又节省了大量的调查费用,是值得在渔业生产统计中推广应用的调查方法。     

基于DEM黑龙江省土地利用定量分析

以黑龙江土地利用数据为基础数据,在地理信息系统ArcGIS 9.1软件的支持下,分别从高程、坡度与坡向3个方面, 对地形数据和土地利用数据进行叠加分析处理,研究土地利用空间格局的分布特征,揭示土地利用的空间分布规律及其与地形因子的相互关系.结果表明:耕地分布主要集中于低地形、平坡平地区域上, 说明耕地对地形的选择性较强;园地主要分布在低海拔、缓坡区域,与当地在农业结构的调整有关;林地空间分布特征明显,主要分布于高海拔、大坡度的区域,有助于防止水土流失;草地主要分布在低海拔、平坡区域,主要受自然环境因素的影响.     

适应性群团抽样技术与传统简单随机抽样法的比较——以沿海红树植物木榄为例

以沿海红树植物木榄(B. gymnorrhiza)的实地调查数据为对象,将适应性群团抽样技术--一种新的不等概抽样技术与传统简单随机抽样法进行了比较,并对适应性群团抽样的两种估计方法(HT、HH估计)在不同样本单元面积、初始抽样比和标准值下的结果进行了分析研究.结果表明:与传统简单随机抽样方法相比,适应性群团抽样方差一...     

不同插值方法的栅格DEM质量分析与最佳分辨率的选取

以鄱阳湖自然保护区为例,利用不同内插算法生成DEM,并选取高程差绝对值、中误差以及单点最大误差三大指标分析了DEM的精度,结果发现利用反距离加权(IDW)算法的精度较好。利用坡度中误差的大小判定了不同网格分辨率下的DEM精度,试图选取DEM的最佳分辨率,结果显示:当分辨率达到20时,坡度中误差的变化明显减缓,因此确定最佳分辨率为20。     

马铃薯瓢虫空间分布型及抽样技术的研究

采用Iwao平均拥挤度回归式M=α+βm,Taylor幂法则S~2=am~b和频次分布检验等10种方法,验证了马铃薯瓢虫越冬代成虫,卵块和一代幼虫的空间分布型呈聚集型,多符合P—E格局,其聚集原因主要是由于环境作用所引起。三种虫态在田间分布的基本成分是疏松的双重个体群,大小个体群面积分别为1.10～1.32m~2和0.44～0.90m~2。经比较确定了棋盘式抽样法较有代表性,并根据n=t~2/D~2((α+1)/x+β - 1)提出了三种虫态不同密度下的抽样数模型。     

关于牧区牲畜头数抽样调查方法的探讨

多年来,我国各地牧区每年都进行牲畜普查,不仅需要花费大量的人力、物力、时间,而且普查资料的准确性也是很难保证。特别是随着牧区家庭承包经营责任制的实行,普查的对象由原来集体经营的生产队变成千家万户牧民,而牧区居住分散,交通不便,更给普查工作带来许多新的困难。在新形势下,为了以较少的人力、物力、时间,取得每年的牲畜头数资料,满足各级领导的需要,就必须进行统计调查方法的改革,即     

取样时间和消毒方法对青钱柳茎段腋芽诱导的影响

[目的]解决青钱柳组织培养过程中外植体污染问题。[方法]以青钱柳带腋芽的茎段为材料,研究不同取样时间和消毒方法对青钱柳茎段腋芽萌发率的影响。[结果]最佳采样时间为4、5月,最优消毒处理分别为70%乙醇30 s+0.10%升汞12 min(4月)和70%乙醇30 s+0.05%升汞16 min(5月)。[结论]试验结果为建立青钱柳的无性快繁体系奠定了基础。     

粉虱座壳孢菌的空间分布型及其抽样技术

根据,/,/m,C_A。C 和 K 等聚集度指标测定结果,粉虱座壳孢菌子座在柑桔园的空间分布属聚集分布,其 Iwao 和 Taylor 的线性回归关系分别为=1.720 2+1.313m(r=0.787)和1gV=0.500 8+1.035 6 1g m(r=0.912 9).同时,本文还给出了在允许误差 D=0.1,0.2,0.3,平均子座密度在0.5—10个7叶,间隔密度为0.5情况下的田间理论抽样数和树、叶之间最佳配额数.     

德州驴血清LDH同工酶特性的研究

应用中心产区简单随机抽样方法采集73头山东省沾化县德州驴的血液,用垂直平板聚丙烯酰胺凝胶电泳(PAGE)技术检测了LDH同工酶多型。结果表明,大部分个体都显示4条带,少数个体表现为5条活力带,个体间的差异很大。但整个群体LDH的变化特点为LDH3>LDH4>LDH1>LDH2>LDH5。     

荔枝蝽成虫空间分布型及其抽样技术

本文用6种聚集度指标研究了荔枝蝽成虫空间分布型和抽样技术.结果表明:(1)荔枝蝽成虫的空间分布属于聚集分布;(2)荔枝蝽成虫的田间理论抽样数可用n=(1.644)/D~2·x~(-0.98)来估计;(3)荔枝蝽成虫密度在每梢0—1.5头的范围内,其虫梢率与百梢虫量的关系可用γ=238x-15.95来表示.