DEM对典型喀斯特山区地形及流域特征的尺度效应分析

通过对数字高程模型(DEM)数据进行最近邻方法重采样,获取不同空间尺度DEM数据.针对不同空间尺度DEM,研究地形因子和流域信息提取与DEM的尺度效应,并进行相关性分析.结果表明:1)随DEM空间尺度的增大,高程信息、坡度和地面粗糙度等地形因子的平均值呈下降趋势,河网总长度与河网密度值随DEM空间尺度的增大而减小,大尺度DEM无法较好地表达喀斯特山区细小河流信息;2)经相关性分析发现,坡度、地面粗糙度与DEM分辨率相关性较强,用幂函数拟合相关性为显著相关;3)借鉴信息熵理论方法分析可知,研究区地形和流域信息提取的DEM最佳分辨率范围区间为30~120 m.     

DEM分辨率对小流域径流模拟的影响

DEM分辨率对小流域流域特征参数和径流模拟有影响.选择伊河流域中游的陆浑水库流域为研究区,模拟模型使用ArcView平台的集成系统AVSWAT2005,研究在不同DEM分辨率情况下径流模拟的变化.研究表明:DEM分辨率对流域特征产生很大影响,随着DEM分辨率的降低,坡度值变小,径流汇水长度变小,流域面积有变小的趋势.DEM分辨率进而影响了径流模拟的结果,随着DEM分辨率的降低径流量减少,月径流量峰值衰减,月径流量峰值谷值坦化.     

不受DEM空间分辨率影响的地形指数计算

为了减小数字高程模型(DEM)分辨率对地形指数计算的影响,开发了一种不受DEM空间分辨率影响的地形指数计算方法.选取汉江上游褒河流域作为研究区域,通过引入分辨率因子考虑DEM空间分辨率对单宽上坡集水面积的影响,应用分形方法处理DEM空间尺度对地形坡度的影响,将该算法应用到褒河流域DEM数据的计算中.结果表明:此法可以成功地由低分辨率的DEM数据获得与目标高分辨率精度相仿的地形指数分布,能在一定程度上消除DEM空间分辨率对地形指数计算的影响,因而对无资料地区的水文预报有着十分重要的现实意义.     

基于不同空间分辨率DEM的地形因子分析比较

地形因子是描述地理空间信息最直观有效的数据,是表达地形的重要指标.基于DEM数据的地形因子提取也是各类地理空间相关研究的基础和核心.以德钦县为研究区域,在ArcGIS软件平台支持下,分别基于云南省德钦县四种不同分辨率(30m、45m、60m和90m)DEM数据对坡度、坡向、平面曲率以及剖面曲率四个地形因子进行提取.并采用对比分析法和图表法对数据进行统计分析,得出不同空间分辨率所提取的各地形因子之间的差异.结果表明,对于德钦县来说,随着DEM精度的降低,地形信息不断被综合,更趋于概括,各地形因子地形信息的变化也都具有一定的规律.     

基于DEM对土地利用类型时空分布的影响研究——以抚河流域为例

为了研究土地利用现状以及地形因子对土地利用类型分布的影响,以抚河流域为研究区,采用数字高程模型(DEM)及2010年和2017年2期的Landsat遥感影像,通过Google Earth和监督分类最大似然法,结合目视解译,获取了抚河流域土地利用现状;运用ArcGIS进行空间分析获取了不同高程、坡度和坡向的土地利用分布情况。结果表明,耕地、水域、建设用地等主要集中分布在高程低、坡度相对平缓地区,这几类土地利用面积随着高程和坡度的上升而减少;林地面积的分布呈现出随高程和坡度上升而增加的趋势;坡度对土地利用类型起着制约作用,坡向对土地利用类型影响整体较弱;对抚河流域土地利用现状、土地利用分布与地形因子方面的研究,为当地建设生态文明示范区提供一定的参考价值。     

甘肃白龙江流域土地利用在地形梯度上的空间分布

以甘肃白龙江流域1977,2002,2010年Landsat影像和30 m分辨率DEM为数据源,基于GIS空间分析技术,建立了白龙江流域土地利用数据库并生成了坡度和地形位指数图,然后将高程、坡度和地形位梯度图分别与土地利用数据叠加,对1977-2010年不同高程带、坡度带和地形位梯度上土地利用变化空间特征进行定量分析.结果表明:近30多年来,在各高程和坡度带上,白龙江流域的建设用地向更高高程和陡坡方向扩展;陡坡耕地面积出现了从增加到减少的逆转;林地变化则相反;受人类干扰程度的强烈影响,草地、水域和未利用地逐年减少.1977-2010年各土地利用类型的地形位分布指数曲线基本形态相似,但在个别地形位上的分布指数有明显变化;建设用地在低地形位的优势性增强,并向高地形位扩展;耕地也向高地形位扩展;林地和草地在低地形位的分布指数先减小后增大;未利用地在高地形位的分布指数增大.建议根据不同的地形梯度,合理调整土地利用结构,尽量避免不合理的土地利用方式和人为干扰,继续实施生态建设工程和人类生产活动管控,为区域土地可持续利用和自然-社会-经济协调发展服务.     

水平分辨率对提取数字流域地貌特征值的影响

为了研究水平分辨率对提取数字流域地貌特征值的影响,论述了地貌特征坡度和汇流时间的计算方法,采用基于高程双线性多项式内插方法获得了多种水平分辨率的DEM,分析了水平分辨率对于坡度、霍顿数和平均汇流时间影响。研究表明:不同坡度计算方法产生坡度之间存在差异;不同水平分辨率对于坡度、霍顿数和平均汇流时间影响显著,而对于河网长度和河源数影响不明显。     

基于曲率熵和高斯混合模型的DEM简化算法研究

针对现有数字高程模型(DEM,digital elevation model)简化算法对地形变化复杂区域的简化效果不够理想的问题,提出了一种基于高斯混合模型(GMM,Gaussian mixture model)和曲率熵的DEM精简算法。该算法首先根据DEM数据的高程信息对其进行聚类,将体现地形局部几何信息的熵与曲率相结合作为简化指标,针对不同的子类依据曲率熵的大小进行不同程度的精简。GMM聚类算法的引入能够保证各种地形数据在简化的过程中均得到一定程度上的保留,不会在平坦的区域简化过多的数据从而造成数据的不连续性。实验结果表明,与传统的简化算法相比,本文提出的算法具有高精度、数据空洞小、地形保持度高的特点,更加适合结构复杂、变化多样的地形。     

栅格DEM的尺度与水平分辨率对流域特征提取的分析--以黄土岭流域为例

以黄土岭流域为例，对1：1万和1：5万两种尺度，应用栅格大小为5～50m6种水平分辨率的栅格DEN，进行了流域特征参数的提取和分析．研究发现，不同分辨率DEM提取的河网结构大体上是一致的，但河网的精度不同；提取的流域面积、河网密度、河道坡度、平均高程相差不大，河道长度和平均坡度参数相差较大，尤其是平均坡度参数，不同尺度DEM提取的流域参数差异明显，1：1万提取的河网精度大于1：5万，提取的流域面积，河网密度差异明显但不大，河道长度、河道坡度、平均高程和平均坡度参数相差较大，尤其是河道坡度和平均坡度。     

基于不同比例尺的DEM地形信息比较

运用比较分析与数理统计的方法，以1：1万DEM为基准，探讨在黄土丘陵沟壑区以1：5万地形图为基础所建立的数字高程模型描述地表形态的精度特征。实验样区为陕北绥德县韭园沟流域，基本技术平台为ARC／VIEW地理信息系统软件。研究结果表明，在该地区内，利用1；5万DEM所提取的地面坡度、剖面曲率、平面曲率3种地形因子都不同程度地存在着误差。其研究成果对于DEM应用精度的估算与误差的纠正有一定的指导意义。     

不同精度下地表稳定性模型的评价

地质灾害易发性评价是地质灾害调查评价的重要内容之一。SINMAP模型耦合了无限斜坡模型和稳态水文模型,是应用最广泛的地质灾害易发性评价模型之一。该模型的输入参数包括地形数据、岩土物理力学参数、降雨量数据,其中DEM的精度对地形参数影响较大。为了探明不同DEM解像度对模型评价结果的影响,以浙江省温州市文成县玉壶流域作为研究对象,利用5 m、12.5 m和30 m三种不同精度DEM分别进行了SINMAP模型的地质灾害评价计算,并对结果进行了统计分析与比较。分析结果表明,DEM精度对SINMAP模型下地质灾害易发性评价结果呈现明显的非线性,5 m精度条件下的无条件不稳定区域接近12.5 m精度的两倍,30 m精度的三倍。日最大降雨量超过100 mm情况下降雨量对模型输出值的影响并不大。     

DEM水平分辨率越高提取的河长越准确??

是否所使用的DEM水平分辨率越高,水文、水力学模拟的准确度和流域特征参数提取的精度越高?为探讨该问题,本文用Arc-Hydro模块提取了9种DEM水平分辨率(3~250m)下202条不同等级(Strahler Order)河流的河长,以3m激光探测与测距(LiDAR)DEM数字化的河长为标准,计算了各分辨率下河长提取的平均相对误差(ARE).结果表明:在研究区内,10~20m水平分辨率的DEM数据提取的河流长度最为精确;随着DEM水平分辨率的提高,不同等级河流提取河长的ARE均逐渐减小;当水平分辨率提高到一定级别之后若继续提高时,ARE反而会逐渐增大;即整体上提取河长的平均相对误差和DEM水平分辨率之间呈"对勾型"变化规律.本研究表明,并不是DEM水平分辨率越高,提取河长越精确.     

地形调节植被指数构建及在植被覆盖度遥感监测中的应用

提出一种无需异源数据支持就能有效消除山区地形影响的地形调节植被指数(TAVI).以Landsat TM影像为数据源,采用TAVI进行复杂地形山区植被覆盖度遥感监测;并选择典型样区进行植被指数与太阳入射角余弦值cosi回归分析、比较,定量验证地形调节植被指数抗地形影响的效果.结果表明,TAVI与cosi一元线性回归方程斜率仅为0.01,相关系数只有0.01,TAVI获得预期的抗地形影响的效果;利用TAVI反演的植被覆盖度空间分布呈面状展开,没有出现地形纹理状的分布形态,获得了满意的抗地形影响的效果.     

地形数据辅助下的山区土地覆盖分类研究

山区土地覆盖分类经常受到地形效应及太阳高度角的影响,使用纯粹的基于光谱特征的分类方法很难取得较高的分类精度。本文以从DEM得出的高程、坡度、粗糙度三个地形数据集作为山区土地利用覆盖分类的辅助数据,使用最大似然分类器和基于Back Propagation算法的多层前馈型神经网络分类器分别对上述由光谱数据及地形辅助数据叠和生成的多波段影像进行分类试验,结果显示地形数据辅助下分类结果的精度较原始影像有一定程度的提高。     

黄土高原DEM分辨率对提取坡度精度的影响

在黄土高原选取代表不同地貌类型的延川、绥德、富县3个研究样区,以及1∶1万地形图所建立的不同水平分辨率数字高程模型(DEM)为研究对象,分别分析每一大样区不同水平分辨率DEM所提取坡度的面积误差变化规律.提出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,在每一大样区随机选取20个试验样区,得到两项误差指标与水平分辨率的线性函数关系.根据线性函数关系,由已知误差求得所需要的水平分辨率范围,并在每一大样区的16个随机检验样区通过检验.线性函数关系模型的建立,可望为实际工作选取适宜的水平分辨率提供依据,对于在保证精度的条件下节约成本,减小数据量具有一定意义.文中最后提出,所指出的两项指标不适用于风沙-黄土过渡区域.     

浅析软件CASS和Surfer在土方量计算中的应用

以某废弃黏土矿项目为例,先利用软件CASS7.1的边坡处理功能,设计地形面,提取坐标点数据,导出DEM数据,再利用Surfer8.0将导出的DEM数据进行网格化处理,然后根据三维表达结果,分别计算原始地形体积和设计地形体积,从而进一步计算出土方工程量。结果显示:应用软件CASS7.1和Surfer8.0计算土方工程量的方法,相对于常用的方格网法、断面法和等高线法更为简洁、直观,并有效提高土方计算精度,实现了计算的自动化。     

海岸带多源数据三维无缝拼接技术

为解决多源海陆数据中基准不一致、数据模型及格式不统一、同一地物表达上的差异等问题,设计了海陆数据的无缝拼接方案.利用坐标转换和垂直基准差拟合解决空间基准的不一致性,建立统一海部水深离散点和陆部等高线的多源数据无缝数字高程模型(DEM),基于点删除的不规则三角网(TIN)简化算法可实现海岸带模型的多尺度表达.实例分析表明,该方案可实现多源海陆数据的三维无缝拼接和多尺度表达.     

基于Arc Hydro Tools的涪江流域特征自动提取分析

以涪江流域为例,基于1∶5万和1∶25万两种比例尺数字高程模型(DEM),利用Arc Hydro Tools对DEM预处理后进行流域提取,分析通过不同方案提取的河网、流域面积等相关参数,同时针对不同分辨率河网出现差异地段的地形坡度和地形标准差进行分析.实验结果表明:提取结果的精度在总体上是符合要求的,但是在地势平坦区域人类活动干扰较大的地区,提取的结果与实际相差较大.从提取的效率和实验结果的精度两方面来看,基于Arc Hydro Tools的流域特征自动提取是切实可行的.     

地形图的R2V矢量化与ArcView的三维显示

随着计算机技术的发展,地形图的计算处理变越来越迫切,也越来越易,介绍一种对扫描地形图矢量化的软件R2V的方法,使得地形图的矢量变得简便、快捷、易行.完成矢量化后,为了在三维显示的时,易于地形特征值坡度、坡向的提取建议导入地理信息系统软件如ArcView中创建数字高程模块(DEM)进行三维显示.同时以长岭岗林场为实例进行演示操作.