基于DEM的重庆市水土流失地形因子分析

利用空间数据云平台下载分辨率为30m的重庆市DEM数据,在Arc GIS10.2中进行地面分析,获取坡度、坡向、地表粗糙度、剖面曲率和高程变异系数5个地面形态参数。结果表明:重庆市坡度15°的较平缓区域占53.91%;阴坡面积占总面积的33.49%,阳坡面积占总面积的39.49%;地表粗糙度主要集中在1~1.657,占总比例的99.66%;剖面曲率主要集中在0~15,占总面积比例的96.61%;高程变异系数最主要集中在0.0412~0.039,占总面积比例的97.79%。通过对地形因子的分析,为该区的水土流失提供了可靠的数据支持,有利于重庆市水土保持工作的开展。     

基于InSAR技术的DEM提取及InSAR DEM精度与地形因子的关系

为研究基于InSAR技术DEM精度以及与地形因子的关系,以巴姆地区ENVISAT卫星SAR影像作为试验数据。利用InSAR技术提取DEM,研究InSAR DEM与SRTM-3 DEM精度关系,同时重点研究InSAR DEM的精度与地形因子关系特征。结果表明,研究区域InSAR DEM与SRTM-3 DEM高程差异的中误差为12.50 m,并且精度与地形因子密切相关。     

不同DEM分辨率下影响三台县水土流失的地形因子分析

地形因子是认识地形地貌特征的重要的参数。该文以三台县为例,基于不同分辨率下的DEM数据,提取坡度、坡向、曲率、地表粗糙度,对结果进行统计分析。分析结果不仅可以认识三台县的地形地貌特征,还可以为区域水土保持工作提供一定的依据。     

地形因子在芦山县水土流失评价中的应用研究

地形因子是重要的水土流失影响参数,分析地形因子对区域水土流失评价具有重要意义.该研究以芦山县空间分辨率30m的DEM数据为基础数源,在ArcGIS10.3中利用空间分析模块计算芦山县坡度、坡长、LS因子、地形起伏度、地表切割深度和地表粗糙度,并结合芦山县水土流失现状,分析地形因子对芦山县水土流失的影响,为该区域水土保持工作提供参考.     

基于DEM的凉山州水土流失地形因子分析

利用空间数据云平台下载分辨率为30 m的四川省凉山州DEM数据,在ArcGIS10.3中对该数据进行地形因子分析,提取坡度、坡向和高程变异系数3个地面形态因子.结果表明:凉山州坡度大于15°的陡坡区域占该区域面积的78％,为水土流失提供了基础条件;坡向是影响水土流失的显著因素,高程变异系数对该地区的水土流失具有一定程度...     

基于不同水平分辨率DEM的昌吉回族自治州数字地形分析研究

本文以中国新疆维吾尔自治区昌吉回族自治州为试点地区(以下简称昌吉州),原始数据选择水平分辨率为12.5m×12.5m的DEM数字高程模型数据,使用空间分析中最近邻插值法对水平分辨率为12.5m的数据进行插值提取,得到水平分辨率为40m和80m的规则格网,提取坡度、地形起伏、水文信息(流域分布)等地形因素,在得到以上信息...     

不同尺度下影响水土流失地形因子指标的分析与选取

回顾了国内外土壤侵蚀模型中不同地形指标及地形因子的提取技术,认为无论是统计模型还是物理模型,其采用的地形指标均局限于坡面或沟道,而对大尺度范围内的地形因子研究较少。本研究根据地貌学意义和水土保持学意义的不同,以宏观水土流失评价与预测为目的,主要选取了宏观尺度上的地形指标,认为坡度是微观尺度(如1∶1万,1∶5万)的最佳应用指标,而在宏观尺度上(如1∶100万)则可选择地形起伏度、河网密度、地形粗糙度和高程变异系数等作为分析指标。     

基于GIS的坡面地形因子提取与分析——以兰州市榆中县为例

该文基于GIS软件和DEM数据,提取并分析一阶、二阶及复合坡面地形因子中的坡度、坡向、剖面曲率、地表粗糙度、高程变异系数5种地形因子。结果表明:榆中县坡度变幅为0°~70.7213°;坡向分析中阳坡占总面积的45.04%,阴坡占53.87%;剖面曲率在0~4.90379范围内变化;地表粗糙度的变幅为1~4.39377;地形高程变异系数在0~0.0912272范围内变化。通过对该区域坡面地形因子的提取,分析在这些地形因子的作用下该区域水土流失与土壤侵蚀的趋势,为榆中县进行水土保持定量研究提供科学依据。     

基于DEM的陕北黄土高原水文相关地形因子的分析研究

水文要素是研究黄土高原水土流失的重要因子,为揭示陕北黄土高原水文地形要素之间的相关规律。基于90 m航天飞机雷达地形测绘使命(Shuttle Radar Topography Mission, SRTM)数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)数据,提取陕北黄土高原相关水文地形因子,包括坡度坡长因子(slope length and slope gradient factor, LS)、地形湿度指数(Topographic Wetness Index, TWI)及沟壑密度,并对三类水文因子进行了相关性分析。地形湿度指数与坡度值采用指数拟效果最好,R²值为0.8168,坡度坡长因子与坡度值采用线性拟合效果最好,R²值为0.993,沟壑密度与坡度值采用多项式拟合效果最好,R²值为0.0604。地形湿度指数与坡度坡长因子采用指数拟效果最好,R²值为0.8385,坡度坡长因子与沟壑密度采用二次多项式拟合效果最好,R²值为0.2077,地形湿度指数与沟壑密度采用多项式拟合效果最好,R²值为0.2801。坡度坡长因子、地形湿度指数、沟壑密度均在一定程度反映了出实际地貌。坡度坡长指数与坡度存在线性显著相关关系。坡度越大地形湿度指数越小。沟壑密度随汇流阈值设置的增大而减小。     

基于DEM的数字地形分析

该文在对数字高程模型（DEM）数据来源及结构、数字地形分析及其应用、基于DEM的地形分析中的不确定性和误差分析的基础上,以日本东北地区岩手县早池峰山为研究对象,美国MicroImage公司开发的TNTmips地理信息系统为工具,日本国土地理院发行的“数字地图25000”为基础数据,研究基于DEM的数字地形特征提取与分析方法,以及DEM精度对地形特征的影响. 研究结果表明:①以DEM为基础可提取多种地形特征,如坡度、坡向、坡面形态、流域边界、水流路径等,这些特征在地理信息系统的支持下均可用图形和属性数据来表示;②DEM水平精度对基于DEM提取的数字地形特征影响表现为:低精度的DEM将导致研究区平均坡度变小、坡度标准差变大;同时,DEM精度对不同坡度区域表现为不同的影响,其结果按坡度大致可划分为3种不同类型,即0°～10°、10°～35°以及大于35°; DEM精度对坡向的影响除平坡外变化较小,其中平坡面积随DEM精度的降低而增大;低精度的DEM将导致水文地形信息受损,这将严重影响流域水文模型参数的确立及水文过程模拟分析的精度.      

大庆市水土流失现状分析

利用实地调查与遥感调查相结合的方法,对大庆市的水土流失现状进行调查,从不同角度分析了水土流失的分布、水土流失类型、成因以及主要危害.     

大庆市水土流失分析及其防治措施

大庆市多年来为国家做出了巨大贡献,然而在开发建设和发展经济的同时,造成了一系列生态环境问题,其中水土流失问题已经影响到大庆未来的可持续发展.通过对大庆的水土流失的成因、特点及其造成的或可能造成的危害的分析,提出相应的防治对策.     

影响葡萄酒质量的理化指标分析

首先运用EXCEL绘制出了专业品酒员的品评分数相关图表,其次利用MATLAB和线性回归的思想来拟合数据,具体研究了总酚、单宁和总酸这3个理化指标对葡萄酒质量的影响。数据分析表明总酚、单宁和总酸与葡萄酒的等级划分呈明显的正相关性,即总酚、单宁和总酸含量越高,葡萄酒的等级越高。     

寿光日光温室土壤有机碳含量及影响因素分析

通过测定寿光日光温室(冬暖大棚)中土壤有机碳存储量水平,分析了日光温室条件下施肥、温度、水分、耕作等因素的特点及对土壤有机碳的影响,并提出今后日光温室中土壤有机碳的碳汇效应的研究方向。     

基于GIS和RUSLE的锦州市水土流失定量空间特征分析(英文)

以RS和GIS技术为支撑,利用修正的土壤流失方程(RUSLE)定量评估锦州市2010年水土流失量和土壤侵蚀强度,并对锦州市水土流失空间分布特征进行分析。结果表明,锦州市2010年土壤侵蚀面积为7284.87 km2,占锦州市总面积的70.72%,平均土壤侵蚀模数为18.27 t/(hm2·年),属于轻度侵蚀;15°~25°和6°~15°2个坡度带是研究区土壤侵蚀的主要发生区域。锦州市土壤侵蚀主要发生在农村居民点和旱地2种土地类型,二者的侵蚀量占锦州市2010年总侵蚀量的60.97%。未来应加大对这2种土地类型的治理力度,将其列为水土保持重点治理对象。该研究可为政府制定水土保持的相关政策提供科学依据。     

阜康市耕层土壤速效钾空间变异及影响因素分析

掌握土壤养分及其空间变异性和影响因素,对于评价土壤生产力、指导养分管理具有重要意义.以阜康市农区为研究区,基于1982年、2010年、2018年3个时期的土壤养分采样点,运用经典统计与地统计相结合的方法,揭示了速效钾在不同时期的空间变异及等级变化情况,并探讨了自然因素和人为因素等对其影响.结果表明:速效钾总体表现为增加趋势,呈中等强度空间变异,含量丰富.从影响因素来看,与海拔、坡度呈显著负相关;在不同地貌类型、土壤类型、质地间存在显著性差异;耕地面积对速效钾无显著影响,地区生产总值、农民人均纯收入与速效钾呈显著负相关.     

赣州市低质低效林改造提升探析

为精准提升赣州市森林质量,恢复和重建马尾松低效林分生态系统,构筑南方地区重要生态屏障。本文分析了赣州市低质低效林成因,提出了相应的改造措施及发展建议,以期为赣州市低质低效林改造提质提供理论参考。     

浅析赣州市农业产业结构调整方向

采用时间序列分析法,梳理了赣州市1980~2014年农业产业结构演变历史,分析了不同阶段农业产业调整的原因,揭示其变迁的规律,最后提出了赣州市农业产业结构调整的方向。     

浅析赣州市农业产业结构调整方向

采用时间序列分析法,梳理了赣州市1980²014年农业产业结构演变历史,分析了不同阶段农业产业调整的原因,揭示其变迁的规律,最后提出了赣州市农业产业结构调整的方向。     

赣州市2009年6月3日暴雨过程诊断分析

2009年6月3日赣州市普降暴雨,通过分析大尺度环流、物理量场、卫星云图,并结合数值预报对这次暴雨天气过程进行总结,以探讨引发暴雨产生的有利条件,从而为提高暴雨预报水平奠定基础。