基于DEM数据分割的西南地区地貌形态自动识别研究

西南地区是我国山区分布最集中的区域之一,地貌形态复杂。为了识别西南山区地貌形态,基于ASTERGDEM,以海拔和地势起伏度为地貌类型划分指标,采用数据分割的方法获得了整个西南地区19种地貌类型的分布图,结果表明地貌特征总体比较破碎,其中平原、小起伏低山和小起伏中山3种类型面积较大,超过总面积的42%;同时得出了进行西南地区地势起伏度计算的最佳统计单元大小为2.34 km2,为地貌形态的进一步研究提供了基础。     

基于DEM数据的地貌分类研究——以西秦岭为例

传统的地貌学分类不仅费时费力,而且很难做到全面、准确、系统、定量。而基于DEM数据的地貌分类省时省力,可以做到标准一致、系统统一、定量准确。但是如何利用DEM数据进行地貌类型的划分,还需要进行一些尝试和探索。西秦岭地区地势起伏较大,地貌类型多样,具有典型代表性,以该区进行地貌类型划分的尝试,可以为今后地貌类型的定量、快速、系统划分提供依据和方法。以90 m×90 m的SRTM3-DEM数据为基础,运用均值变点法求得西秦岭地区地势起伏度的最佳统计分析窗口面积为2.34 km2,并结合实际地貌形态,采用高程和地势起伏度2个指标对该地区地貌形态进行了划分,共划分出14种地貌形态,可以大致与传统的地貌类型相对应,但是其系统性、定量化以及效率却比传统方法大大提高,从而为基于DEM的地貌类型的快速定量系统划分提供了经验与方法。     

中国西南地区地形起伏度的最佳分析尺度确定

[目的]确定中国西南地区地形起伏度的最佳分析尺度并进行地形分级,明确区域地形结构特点并进行地貌结构划分。[方法]以ASTER GDEMv2数据为基础,通过Python模块编程,利用窗口分析方法提取西南地区各典型地貌以及整个区域n×n(n=2,3,4,…,181,182,183)窗口下的平均地形起伏度,进而采用均值变点分析方法确定最佳统计窗口。[结果](1)西南地区地形起伏度的最佳分析尺度为2.43km^2;(2)区域地形起伏度以中小起伏为主,其中小起伏(200~500m)占38.68%,中起伏(500~1 000m)占23.58%;(3)从空间分布来看,西南地区的地形起伏度呈现中部高,东南部次之,西北部和东北部较低的特征。[结论]以2.43km^2为最佳统计窗口提取的西南地区地形起伏度符合区域地形起伏特征,同时较好地兼顾了各地貌类型的起伏特点。     

云南省老山自然保护区地貌特征及其对土地利用类型分布的影响

[目的] 研究云南省老山自然保护区的地貌特征及其对土地利用的影响,为该区及类似保护区资源环境管理和生物多样性保护提供支撑。[方法] 以滇东南老山自然保护区为例,基于12.5 m分辨率的DEM数据,将野外地质地貌调查与数字地形分析相结合,选择海拔、起伏度、坡度、坡向、面积—高程积分、地形剖面等揭示该区地貌特征,选择地形位指数、分布指数等定量化指标探讨地貌特征对土地利用类型的影响。[结果] ①保护区共有3个山地海拔类型、6个坡度等级、6个基本地貌类型和具有南北差异的坡向分布特征,这些地形因子进一步在碳酸盐岩和花岗岩等岩性基础上发生分异。②在地形因子和构造、岩性综合作用下,保护区内各子流域的面积—高程积分值在0.279～0.763,平均值为0.501,保护区整体处于地貌演化的壮年早期阶段,在子流域尺度上则表现出幼年期、壮年期和老年期地貌多样共存的空间格局。③随着海拔、坡度和地形位指数梯度的增大以及坡向由阳坡向阴坡的转变,以人为因素占主导的土地利用类型逐渐丧失优势地位,进而被以自然过程为主导的土地利用类型所替代。[结论] 独特的地貌空间格局特征和丰富的生境类型既是保护区生物多样性的重要支撑,也是土地利用类型空间配置形成的重要原因。     

基于DEM的淮河源地貌形态类型划分

[目的]对淮河源地貌形态类型进行划分研究,为该区土地利用、旅游和城市规划以及生物多样性保护提供参考依据。[方法]以淮河源地区为研究对象,基于分辨率为30m的DEM数据,采用地貌形态划分方案中具有代表性的柴宗新方案、徐汉明方案和高玄彧方案,运用空间分析中的邻域分析、重分类、地图代数以及转换工具等,分别对各方案下的淮河源地貌形态类型进行划分并与实际勘察地形进行对比与分析,探寻适合淮河源地貌基本形态划分的最佳方案。[结果]柴宗新方案要素单一,不能确切反映地貌的基本特征;高玄彧方案中的2级分类对研究区并未发挥其作用,该方案比较适合高程高,地貌形态类型多的地区;徐汉明方案采用相对高度和海拔高度2个条件作为地貌基本形态划分的依据,此方案即兼顾了绝对高度的客观作用,又考虑了人们观察山地的真实感受,因此徐汉明方案比较适合淮河源地貌形态的划分。[结论]根据徐汉明方案将淮河源地区地貌形态划分为平原、丘陵、低山和中低山4种类型,主要以平原和丘陵为主,表现为东低西高,北低南高的地势特征。     

白龙江流域地势起伏度与微观地形因子之间的关系探讨

基于SRTM-DEM数据,以青藏高原东缘白龙江流域33个子流域为例,利用Arc GIS的邻域分析及均值变点分析方法确定了白龙江流域地势起伏度提取的最佳分析窗口面积,并分析了子流域地势起伏度与坡度、坡度变率、高差等微观地形因子之间的关系,结果表明:白龙江流域地势起伏度的最佳分析窗口面积为2.340 9 km2;白龙江不同子流域的地势起伏度可依据流域高差、平均坡度、平均坡度变率等微观地形因子建立相应的计算模型。     

基于DEM的京津冀地区地形起伏度分析

京津冀地区地貌类型复杂,全局单值最佳分析窗口在该地区地形起伏度提取中具有局限性。采集了区内不同地貌、地貌组合样本,采用均值变点法分别提取了各样本地形起伏度的最佳分析窗口,分析了地形地貌对最佳分析窗口的影响,在此基础上提取了京津冀地区的地形起伏度。结果表明:京津冀地区地形起伏度随分析窗口面积的增大而增大,对两者对应关系的拟合效果幂函数优于对数函数;区内因地形地貌差异存在4.64和5.35 km2两个最佳分析窗口,前者可以表达400 m以内的高差,后者更适合于表达400 m以上的高差;利用4.64和5.35 km2双窗口方案提取的地形起伏度优于单窗口方案,前者改善了后者对平坦地区起伏度的夸大;京津冀地区的地形起伏度在0~1 145 m之间,以平坦、中起伏和小起伏为主。     

基于DEM 的广东省赤红壤全磷与地形因子相关分析

以土壤类型图、地形图、全磷含量图等为数据源,利用ArcGIS建立广东省赤红壤DEM,提取海拔高度、坡度、坡向和地势起伏度,探索大尺度下全磷分布与地形因子的关系.研究表明:全磷与海拔高度、坡度和地势起伏度存在负相关,并随这些地形因子的上升分布面积迅速下降,变化呈现倒数形式:在坡向上,主要分布于平坦区域和东南坡.研究结果直接证明地形是土壤形成发育的重要因素,影响土壤全磷的积累及转化.     

大尺度下广东赤红壤全钾含量与地形因子相关分析

以土壤图、地形图、全钾图等资料为数据源,利用ArcGIS 9.2建立广东省赤红壤DEM,提取海拔高度、坡度、坡向和地势起伏度,探索大尺度下全钾分布与地形因子的关系。研究表明:全钾含量与海拔高度、坡度和地势起伏度相关程度很高,并随这些地形因子的上升分布面积迅速下降,并呈现倒数形式;在坡向上,主要分布于平坦区域和东南坡。研究结果直接证明地形是土壤形成发育的重要因素,影响土壤全钾的积累及转化。     

三江源地区地形异质性对气候的影响分析

基于三江源地区60 m×60 m分辨率的DEM栅格图像资料对该地区表征地形异质性地形起伏度、高程标准差、地表粗糙度指标进行计算分析,根据各气象台站1961—2010年气温资料和降水资料,分析地形异质性对当地的气候的影响。结果表明:三江源地区的地形整体高程高,地表起伏度较大,南部和东南部是地形变化最为剧烈的区域,地形起伏度、高程标准差和地表粗糙度的绝对值均较大;中部和西部地区地势变化小,地形起伏度小,高程标准差和地表粗糙度也较小。在整个研究区域中,纬度相近区域的气候受地形异质性的影响效果明显,地形异质性大的区域气候表征为暖湿,降水多且气温高。     

青藏高原温泉地区土壤黏粒含量剖面分布模式及其影响因素

以青藏高原温泉地区作为研究区域,通过野外土壤调查,获取了58个深度大于1m的土壤剖面,分析了变异系数最大的黏粒剖面分布模式及其与气候、地形、植被和成土母质等环境变量之间的关系。结果表明:青藏高原温泉地区土壤砂粒含量最大,占80%以上,但黏粒的变异系数最大;温泉地区黏粒含量的剖面分布模式可分为递减型、先增后减型、先减后增型和不规则型4类;递减型分布模式的主控因子是坡度、坡向和冷季地温,先增后减型分布模式的主控因子是暖季和冷季地温,先减后增型分布模式的主控因子是高程、地形湿度指数和NDVI,不规则型分布模式的主控因子是地形湿度指数、平面曲率和高程。研究表明,青藏高原温泉地区气候和地形因素是影响土壤黏粒剖面分布模式的决定性因素。     

我国荒漠生态系统生物多样性生态地理分区

为了更好地服务于生物多样性监测及价值评估研究,采用自上而下逐级划分、专家集成和GIS模型定量结合的方法,依据国际上普遍遵循的生态地理区划原则,将过去研究中各区划方案和相关图件作为分区过程的辅助材料及校正材料,利用各种生态地理因子指标,包括气候指标月平均气温、年均温,与需热性有关的植物生长季积温,水分指标湿润指数及干燥度,植被指标如植被类型、植被区划类型、植物区系类型、动物区系类型等,土壤指标土壤类型、土壤有机质等,地形和地貌特征,进行了中国荒漠生态系统生物多样性生态地理分区。根据相应区划原则和指标体系,荒漠生态系统采用干湿区、自然区和类型区3级区划制。分区过程中遵循综合分析和主导因素相结合的原则,主要体现对生物多样性保育的服务,将荒漠生态系统划分为67个类型区。     

基于重心模型的丘陵山地区耕地利用转换时空特征研究

地形起伏是决定山地丘陵区土地利用类型时空格局的关键因素,是耕地利用的耕地利用时空转换的控制因子之一。为分析丘陵区耕地利用转换时空特征,选取位于山地丘陵区的赣州市为典型区。基于均值变点法对赣州的起伏度进行定量分析,将赣州市划分为平坦(12.4%)、微起伏(11.3%)、小起伏(43.6%)和中起伏(32.7%)4个等级。利用重心模型计算得到,1990、1995、2000、2004、2009和2014年5个时期耕地重心的移动角度分别为63.4°、330.5°、201.4°、203.4°和106.4°,与森林、灌草、裸地、水体和人造表面重心移动角度的Pearson相关系数分别为0.44、0.94、0.02、0.36和0.85。灌草、人造地表两种类型是与耕地重心的移动角度Pearson相关性最高,耕地与人造地表最为密切,但其形态变化并不具有一致性。1990-2014年平坦、微起伏、小起伏和中起伏区域承载耕地面积比例平均为34%:19%:35%:12%,区域承载的耕地利用强度与耕地发生转换的强度大小随着起伏度等级增加而减小。从数量来说森林与耕地变化最密切。从空间位置上,耕地与草地变化最密切。     

突变地形特征在DEM上的表达

黄土高原南部高塬沟壑区的地形,存在比较明显的塬边线和沟缘线等突变地形特征线,而这种地形特征在DEM表面的表达却缺乏必要研究。选长武县为研究区,将1:50 000地形图（等高线、高程点和河流等专题层）及其手工提取的地形特征线（塬边线、沟缘线和坡脚线）数字化;利用多要素构TIN方法和Hutchinson插值方法,分别在有无地形特征线参与的情况下建立10 m分辨率规则格网的DEM;利用地图代数运算和频率统计等方法,比较分析所建DEM表面的高程、坡度和剖面曲率等地形属性特征。结果表明:在ANUDEM插值（Hutchinson算法）情况下,地形特征线的参与,可显著改善DEM对地形特征的表达,既避免了平三角,又兼顾了地形的光滑和连续性特征;而在构TIN建立DEM的情况下则无明显影响。     

桐柏大别山区水土保持生态修复适宜性评价与分区

针对大区域生态修复工程建设亟待解决的生态修复适宜性区划问题,采用主导因子分级组合法及其专题图叠加分析法,对淮河流域桐柏大别山区生态修复的适宜性进行了评价与分区研究。(1)用地貌类型(海拔高度)、土地覆被类型和地面坡度3个主导因子构建了生态修复适宜性评价与分区指标体系,并对指标因子进行了分类(或分级)和区域划分;(2)按照实施封禁保育(促进生态自我恢复)措施的适宜程度,提出了"适宜"、"暂不适宜"和"不适宜"3个生态修复适宜性等级,评价和确定了不同区域的生态修复适宜性;(3)按照生态修复适宜性将桐柏大别山区划分为2个生态修复区、4个亚区和16个类型区,可为在桐柏大别山区全面开展水土保持生态修复工程提供科学依据及技术支撑。     

基于GIS的干热河谷植被恢复分区研究——以攀枝花城市视野区为例

以攀枝花视野区为例,研究了基于GIS的干热河谷区植被恢复适宜性评价及分区方法.在干热河谷植被恢复适宜性评价及分区中,主要考虑对植被类型及植物生长影响较大的海拔高度、坡向、坡度、岩土类型、土层厚度等因素,并采用专家评分法给各影响因子权重和适宜性评价赋值.经过GIS的数据处理、空间分析、模型建立及运算,得到植被恢复适应性评价图,再经过分类、合并,将攀枝花市视野区划分为适宜区、较适宜区、较不适宜区、不适宜区、极不适宜区,得到植被恢复分区图.     

河北省阜平县农村居民点地形分异特征研究

为探究太行山深山区农村居民点的地形分异特征,以河北省阜平县为例,选取了高程、坡度、坡向、地形起伏度、平面变率、剖面变率6个地形因子,通过区位熵指数反映农村居民点空间分布的优势地形位,运用洛伦兹曲线和基尼系数反映各地形因素不同分级梯度上居民点空间分布的集中程度,采用信息熵进一步分析农村居民点在各地形因素上的有序程度。结果表明:海拔高度在100～300 m以及300～500 m,坡度为0°~2°、2°~6°和6°~15°,坡向在平面、东北、东、东南和南向,地形起伏度在0～30 m,平面变率在20°以上,剖面变率在0°~5°内的区域为农村居民点在各地形因子上的优势地形位;平面变率各分级梯度上农村居民点的空间布局属于绝对均匀型,坡向、地形起伏度和剖面变率属于比较均匀型,而在坡度和高程上则属于分布悬殊型;农村居民点在地形起伏度、高程和坡度上的分布较为有序;优劣势地形位越明显的地形因素上,农村居民点的空间分布越集中,有序度也越高。从区位特征及内在结构进行定性和定量分析,可为山区农村居民点的布局优化提供科学决策。     

起伏地形对气温时空分布的影响——以重庆市为例

[目的]基于GIS技术等分析起伏地形下气温的时空分布及其变化,为研究区域生态环境、农业区划及气候变化等提供借鉴和参考。[方法]以重庆市为例,利用34个气象站点1971—2010年历年平均气温资料,通过在气温与经纬度、海拔高度、坡度和坡向等地理和地形因子之间建立模型,并在GIS平台基于高空间分辨率的DEM数据(100m×100m)对气温空间分布进行定量估算和三维模拟。[结果](1)近40a内不同年代际的平均气温与诸多地理和地形因子之间的复相关系数均在0.8以上。(2)近40a内的年平均气温呈现出先降后升的变化。(3)绝大部分地区的年平均气温在近40a内均呈现增加趋势,且增加幅度表现为:渝东南渝东北渝西。[结论]起伏地形下气温的空间分布与诸多地理和地形因子之间的相关关系显著,且基于高空间分辨率的DEM数据利用GIS的三维模拟技术能够直观鲜明的体现出起伏地形下气温的空间分布及其变化特征。     

基于GIS的植被空间格局特征与地形因子的相关关系--以陕西省耀县为例

以陕西省耀县为例,通过GIS空间分析方法,分析了耀县植被空间分布格局与地形因子(高程、坡度和坡向)的关系,研究了植被指数随地形的变化趋势。研究结果表明,植被空间分布与地形因子关系密切,并呈现一定的规律性。     

基于植被重建的宁东矿区煤矸石山立地类型及其特征

[目的]研究煤炭开采形成的煤矸石山占压土地并造成的地表植被破坏,正确划分煤矸石山立地类型,为矿区生态恢复与重建提供依据。[方法]以宁东矿区煤矸石山为研究对象,选取微地形、海拔、覆土厚度、土壤质地等10个立地因子进行调查分析,利用主成分分析和聚类分析等方法,划分煤矸石山立地类型。[结果]应用主成分分析法确定出主导立地因子为:微地形、覆土厚度、土壤质地;再依据主导因子对研究样地进行聚类分析划分出宁东矿区煤矸石山3个立地类型组,5个立地类型亚组,8个立地类型。煤矸石山平台面积较大,边坡坡度32°～40°之间,覆土厚度多在30 cm以上,土壤田间持水量16.82%～34.85%,全K含量34.29～46.61 g/kg,属于极高水平,全P含量0.31～0.62 g/kg,为中下或低水平,而土壤有机质、全N含量均属于极低水平,煤矸石山土壤偏碱性。[结论]在宁东矿区煤矸石山重建时应因地制宜,覆土砾石含量较少时,选择以乔木为主的乔灌型混交模式,或以灌木为主的灌木林或灌草型;砾石含量较多时,选择以草本为主的灌草型;土壤为轻砾石土时,撒播草籽。