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.     

基于遥感影像的DEM地形信息增强表达研究——以梯田DEM构建为例

将遥感影像信息应用于梯田DEM构建是实现DEM地形信息增强表达的有效方式.通过RTK测量方法获取梯田实验样区实测点高程数据,构建了0.5 m分辨率Hc-DEM作为对“真实地表面”的模拟.根据1∶10000国家基本比例尺地形图精度标准,基于Hc-DEM提取等高距5 m等高线并插值生成5 m分辨率DEM,以该数据作为基础数据分别使用快速构建方法与基于田面边界的梯田DEM构建方法进行梯田DEM构建,实现梯田信息在DEM数据上的信息强化表达.对比分析上述4种DEM数据的高程频率特征,并以Hc-DEM数据作为参照求取高程中误差,结果表明从遥感影像上获取相关梯田信息进而辅助梯田DEM表达具有可行性,基于田面边界的梯田DEM构建方法对梯田地形强化效果相对较优,该研究将为构建其他有遥感信息加入的地形信息增强DEM提供一定参考.     

DEM数据分辨率对黑河金盆水库流域地形参数提取的影响分析

根据陕西省黑河金盆水库流域不同分辨率的DEM数据,采用数理统计方法分析DEM数据分辨率的变化对流域地形参数提取的影响,为建立流域分布式水文模型前期DEM数据分辨率的选择提供参考依据。对流域不同分辨率DEM数据分析得到:随着流域DEM数据分辨率的降低,流域的粗糙度值、最大坡度及平均坡度值、最大高程值、平面曲率和剖面曲率最大值及最小值的绝对值均有减小的趋势,最小高程有增大的趋势,坡向在DEM数据分辨率降低到一定程度时会出现较大变化,地形指数变化范围更趋于集中。     

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.     

Digital Elevation Modeling不确定性对地形参数影响的空间分布特征分析

Digital elevation modeling(DEM)是基础地理数据之一,从其中可以提取多种地形参数,DEM不确定性对提取的地形参数具有一定的影响.选择坡度、上坡集水面积和地形指数作为研究对象,在DEM不确定性模拟的基础上,研究DEM不确定性对地形参数影响的空间分布特征.研究发现:DEM不确定性对坡度的影响没有明显的空间分布特征,对上坡集水面积和地形指数具有明显的空间分布特征.DEM不确定性对上坡集水面积影响的空间分布特征为:总体上分布均匀,在河道及附近、水库区域影响大于其它地区;DEM不确定性对地形指数影响的空间分布特征为:总体上分布均匀,在河道及附近、水库、平地地区影响大于其它地区.不同DEM不确定性程度对地形参数影响的空间分布特征相似.     

广西北回归线区域天文辐射时空特征——以宾阳县为例

基于25 m分辨率的数字高程模型(DEM)数据,依据坡面天文辐射分布式模型算法,模拟计算北回归线附近宾阳县的天文辐射空间分布,并分析地形因子对于天文辐射的影响。结果表明:宾阳县年天文辐射总量在2 718. 11～13 155. 07 MJ/m~2,在不同地形下天文辐射空间分布差异明显;不同月份的天文辐射在不同坡向坡度上的空间分布亦不同,就该区域而言,8月份空间分布较为均匀;山地天文辐射受到天文参数和地形因子共同作用影响。     

广西北回归线区域天文辐射时空特征分析——以宾阳县为例

基于25 m分辨率的数字高程模型(DEM)数据,依据坡面天文辐射分布式模型算法,模拟计算北回归线附近宾阳县的天文辐射空间分布,并分析地形因子对于天文辐射的影响。结果表明:宾阳县年天文辐射总量在2 718. 11～13 155. 07 MJ/m~2,在不同地形下天文辐射空间分布差异明显;不同月份的天文辐射在不同坡向坡度上的空间分布亦不同,就该区域而言,8月份空间分布较为均匀;山地天文辐射受到天文参数和地形因子共同作用影响。     

兰州地区不同分辨率DEM提取地面坡度的转化方法

坡度提取时由于DEM本身特性,坡度不可能作为连续变量提取存储.现在传统的做法是按照需要将坡度分类,然后统计分析,找到不同分辨率的DEM提取坡度的转换方式.在不同分辨率提取坡度研究中,一般做法是采集大量数据,然后做归纳,得到需要的结论;如果先进行演绎推理,建立数学模型,不同分辨率坡谱转化将不依赖于某种具体地形.本文的方法是先按照地形的本身特性建立模型,然后用实际采集的数据进行检验,找到可行之处和不足之处,为以后的更进一步研究提供参考.     

DEM对大地水准面精化的影响分析

对厘米级大地水准面精化中影响地形改正精度的几个因子:DEM精度、分辨率及积分半径进行了分析和评价。通过对地形质量影响的球谐展开分析,推导并量化了地形质量与DEM之间的线性关系,从而得到DEM精度至少需达到81 m;综合分析DEM分辨率与球谐展开级数、积分半径之间的相互关系,给出适合厘米级大地水准面精化的分辨率和积分半径。以我国地表起伏较大的西藏某区为研究区域,选取不同分辨率DEM、不同积分半径,并利用SRTM计算地形影响。结果表明,6″分辨率的DEM和50'的积分半径可以满足大地水准面的厘米级精度要求。     

DEM对大地水准面精化的影响分析

对厘米级大地水准面精化中影响地形改正精度的几个因子:DEM精度、分辨率及积分半径进行了分析和评价。通过对地形质量影响的球谐展开分析,推导并量化了地形质量与DEM之间的线性关系,从而得到DEM精度至少需达到81 m;综合分析DEM分辨率与球谐展开级数、积分半径之间的相互关系,给出适合厘米级大地水准面精化的分辨率和积分半径。以我国地表起伏较大的西藏某区为研究区域,选取不同分辨率DEM、不同积分半径,并利用SRTM计算地形影响。结果表明,6″分辨率的DEM和50'的积分半径可以满足大地水准面的厘米级精度要求。     

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。     

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.     

不同空间尺度DEM坡度转换图谱分析

从地理学的宏观与实际需求的角度出发,选择代表黄土高原典型地貌类型(黄土丘陵沟壑区、破碎塬区、梁峁区)的3个样区作为试验区．试验以1：10000高精度地形图的5m空间分辨率DEM(数字高程模型)所提取的地面坡度为准值,运用GIS、数理统计和比较分析等方法,研究基于1：50000地形图的25m空间分辨率DEM所提取地面坡度的误差特征与纠正方法．文中应用地学信息图谱的理论和方法．经过反复实验、分析,找到一个精度较理想的,可适用于黄土高原不同地貌类型的坡度转换图谱．同时．利用它实现对基于1：50000地形图的25m空间分辨率DEM提取地面坡度统计值的误差纠正,为其应用精度提供参考标准和依据．此外,它也可以为各类DEM的适用性、应用精度的科学估算．以及有关标准的制定,提供科学依据。     

基于不同算法的DEM地面曲率提取的比较分析

介绍了四种不同的地面曲率以及不同DEM地面曲率提取的步骤.用四次表面模型法和汤国安的SOS/SOA方法对南阳市DEM图进行地面曲率的提取.通过对比和分析二种方法的异同,得出了两种方法的适用情况.     

基于DEM的桐柏山区基本地貌分类及定量分析

地貌分类是认识区域自然地理特征的基础.然而,由于地理空间差异的影响,宏观地貌分类标准并不能有效地服务于小区域的自然地理研究.基于此,采用30 m分辨率的SRTM DEM数据,以海拔和起伏高度为主要分类参数,对桐柏山地区进行了地貌分类研究.结果发现,桐柏山山区海拔主要集中在300～800 m,起伏高度约0～370 m,以...     

不同空间分辨率数据组合对APEX模型模拟的影响——以金华江流域为例

以浙江省金华江流域为研究区,将DEM(30 m,1 km,10 km)、土地利用(30 m,1 km)、土壤(250 m,1 km)3种不同空间分辨率组合成的12种数据组作为驱动数据,模拟分析不同空间分辨率数据组合对APEX模型模拟结果的影响.结果表明:1)DEM为10 km时,流域的模拟效果相对不理想,30 m,1 km,10 km分辨率模拟的流域面积误差分别为1.2%,9.7%,52.8%;2)12组数据模拟的年平均产量差异不大;3)随着3类数据分辨率的降低,相较于基准数据组的模拟结果,误差呈现明显波动上升趋势.说明数据空间分辨率的变化对APEX产量模拟的影响不大,但DEM分辨率降低会对流域的模拟产生较大影响.     

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.     

基于Hydrology的山区1:1万DEM水系提取研究

利用重庆市万州区4幅比例尺为1∶1万,地面分辨率为5 m的DEM数据,根据地表径流模型原理,通过ArcGIS中的HydrologyTools模块进行D8算法提取流域水系,计算汇流累积量,并最终生成河网。结果表明:对1∶1万DEM进行水系提取,最小水道集水面积阈值设定为50 000个栅格较合理;对于山地地形,基于1∶1万DEM数据,利用ArcGIS Hydrology模块提取河网的方法,从提取的效率和结果的精度两方面看来都是切实可行的。     

地理地形因子对长江中下游平原降水空间分布影响的估算和分析

本文以长江中下游平原为研究区,采用2001-2010十年的降水整编资料、NCEP风向资料以及DEM数据,利用偏最小二乘法（PLS）对长江中下游平原一月、四月、七月、十月的降水空间分布与地理地形因子及风向因子的关系进行分析、检验和讨论。结果表明：与普通克里格插值法对实测降水量进行降水空间分布估算结果相比,加上地理地形因子及风向因子后的PLS回归模型更能直观反映出该区降水空间分布受到局部地理地形因子及风向因子综合影响的特征,其结果能为该区实行因地制宜的工农业生产提供科学的指导。     

基于ArcGIS的坡面复杂度因子提取与分析——以黄土高原为例

通过黄土高原坡面复杂度因子提取与分析,得到其地貌分区图,为黄土高原的土地利用与评价、地质地貌研究提供参考和借鉴.采用黄土高原地区90 m分辨率的SRTM Elevation Data的DEM数据,利用ArcGIS软件提取了坡面复杂度因子,包括地形起伏度、地表切割深度、地表粗糙度和高程变异系数,并对这些因子进行逐个分析.在此基础上得到黄土高原的地貌分区图.研究表明,黄土高原地区总的地势是西北高、东南低,区内宏观地貌类型复杂多样,山区、丘陵区、高原区占2/3以上;东南部是黄土丘陵沟壑区和黄土高原沟壑区,西北部为风沙、干旱草原和高地草原区,中部三大高原地表破碎、沟壑纵横,北部银川平原、河套平原和南部渭河平原地形相对平缓.