山区坡谱信息熵与水土流失地形因子关系探讨

针对当前以县域为统计单元的坡谱研究较少,且难以满足区域尺度上水土流失地形因子指标的选取等问题,该文采用数字地形分析方法提取山区各县域的坡谱和坡长坡度因子(LS因子),并探讨坡谱信息熵与LS因子之间的关系。实验表明:地貌的差异决定了各县域坡谱曲线的差异,具体可分为L型、S型和钟型。坡谱信息熵变化范围为1.709nat～2.667nat,反映了地形起伏由平缓到强烈的变化趋势;LS因子平均值介于2.72～18.61之间,在一定程度上表征土壤流失量的大小。坡谱信息熵与LS因子关系拟合良好(R~2=0.963 6 P0.05),结论可为坡谱信息熵在区域水土流失地形因子的建立及应用提供参考。     

山区坡谱信息熵与水土流失地形因子关系探讨

针对当前以县域为统计单元的坡谱研究较少,且难以满足区域尺度上水土流失地形因子指标的选取等问题,该文采用数字地形分析方法提取山区各县域的坡谱和坡长坡度因子(LS因子),并探讨坡谱信息熵与LS因子之间的关系。实验表明:地貌的差异决定了各县域坡谱曲线的差异,具体可分为L型、S型和钟型。坡谱信息熵变化范围为1.709nat～2.667nat,反映了地形起伏由平缓到强烈的变化趋势;LS因子平均值介于2.72～18.61之间,在一定程度上表征土壤流失量的大小。坡谱信息熵与LS因子关系拟合良好(R~2=0.963 6 P0.05),结论可为坡谱信息熵在区域水土流失地形因子的建立及应用提供参考。     

基于坡谱和信息熵的水土保持研究——以湖南省三个县为例

湖南省是我国水土流失较严重的地区,而地形、地貌是造成水土流失的重要因素之一。本文针对不同地形地貌特征对水土流失情况影响进行定量分析研究,从县域尺度选取了湘阴县、桃江县、桂东县三县不同典型地貌特征,通过Arc GIS软件利用ASTER和SRTM数字高程数据提取坡度值,分别按照间距为1°的等差分级方法和湖南省水土保持临界坡度的分级方法,绘制了地面坡谱图,进一步计算获得了坡谱信息熵。结果表明:湘阴县、桃江县、桂东县地貌坡度1°分级信息熵由小变大,体现了地貌形态在空间的变化特征;而各县临界坡度分级信息熵的大小反映了各地水土流失情况,有效地证实了坡谱信息熵参数能够定量分析和反映不同区域地貌起伏复杂程度及水土保持情况。     

栅格DEM坡体因子融合方法北大核心CSCD

坡体是自然地形实体的基本组成单元,利用综合性坡体因子分析和挖掘地形隐含信息,有助于区域地形地貌分析及规划利用。本文针对当前坡体综合表达因子(LS)未顾及坡宽因子的缺陷,采用归一化几何运算法将坡长(L)、坡度(S)、坡宽(W)进行融合,获取了一种新的坡体融合因子LSW。以DEM为数据源、黄土高原某小流域局部范围为典型研究区,在提取L、S、W及LS因子的基础上,分别以L×S×W、L+S+W、LS×W及LS+W共4种方式进行融合试验。结果表明,L+S+W融合方式获取的坡体LSW因子标准差矩阵均值最小,为0.234 4,有效平衡了各单地形因子对融合坡体因子LSW的贡献度,信息熵值计算分析也实证了L+S+W融合方式具有最优性。     

基于DEM的USLE土壤侵蚀方程地形因子获取与分析

坡长和坡度是研究水土流失问题中必须要考虑的重要地形因子,坡长的空间分布特征和规律、地貌发育对坡长的影响,以及坡长与坡度之间的关系,是研究水土流失、侵蚀规律的重要条件之一。利用GIS以及相关软件为平台,在黑龙江省通河地区建立USLE水土流失方程模型,研究LS因子在水土流失中的影响以及作用,并探讨DEM数据分辨率变化对LS值的影响。     

坡度分级对地面坡谱的影响研究

地面坡度是最重要的地形定量指标之一,建立科学合理的地面坡度分级体系对坡度进行科学研究具有重要的意义。总结了近些年在坡度分级研究方面的已有成果,利用高精度1∶10000 DEM数据为信息源,提取了不同分级的坡谱,研究了不同分级方法及等差分级的不同级差对地面坡谱的影响。结果表明:不同的坡度分级法可以获得不同的地面坡谱表达;自定义分级法得到的坡谱对具体的应用有实际指导意义,模式分级法可以更好地表达地表形态;3°等差分级的坡谱在实际研究中更具适用性。     

基于DEM地形因子的水土流失分析

研究地形因子对水土流失造成的影响,可为区域水土保持工作提供参考.本文以广西百色市、河池市、贺州市、防城港市为研究区域,以ArcGIS平台为技术支持,基于数字高程模型数据,选取坡度、剖面曲率、地表粗糙度、沟壑密度4个指标,进行空间叠加分析,得到研究区基于所选地形因子的水土流失强度分级图及水土流失面积,得出如下结论:1)基于地形因子的水土流失分析结果与实际水土流失分区具有较大的吻合性,表明所选地形因子是导致研究区水土流失的重要因素;2)仅考虑文中所选地形因子对水土流失的影响,四市的水土流失强度由高到低依次为河池市、百色市、贺州市、防城港市;3)不同地貌形态下地形因子对水土流失的影响程度不同,根据本文研究结果,山地地区及喀斯特地貌形态地区受地形因子的影响更大.     

基于Landsat 8的泰山地区植被指数与地形因子关系分析

主要研究了基于Landsat 8遥感数据的泰山地区植被指数与地形因子之间的关系。基于Landsat 8 OLI遥感数据,综合运用遥感图像处理技术和地理信息系统空间分析技术,提取泰山地区2014年7月的归一化植被指数;再利用数字高程模型(DEM)提取该地区的地形因子(海拔、坡度以及坡向);进而使用叠合分析法,分析了泰山地区植被指数与地形因子之间的关系。研究结果表明:泰山地区总体上植被指数(NDVI)值较好;植被指数随海拔的升高而增加;坡向对NDVI值影响明显,东北坡植被指数最高。数据分析的结果对于泰山地区生态环境的监测保护与可持续发展都有积极意义。     

不同空间尺度DEM地形信息容量综合对比研究

DEM包含了大量地形信息,是进行地形分析的基本数据。由于DEM数据的多尺度因素,加之地形、地貌特征具有宏观性与区域分异性的特点,不同尺度下的DEM地形信息容量具有较大的差异。本研究选取黄土高原地区的绥德、佳县、富县和宜君县四个实验样区,以Arc view/GIS软件为技术平台,提取了基于DEM数据的地形因子,并运用比较分析与数理统计的方法,对地形因子的提取结果进行了分析,获取了单一值因子的量化表达模型,确定了DEM地形信息容量与分辨率、地域及比例尺之间的量化相关关系,并在此基础上分析了DEM地形信息容量在不同空间尺度上的分异规律。     

一种基于3S技术的快速、动态监测水土流失与定量估算方法

利用3S技术对水土流失相关因子信息进行快速、准确提取。在ArcGIS中对多源数据进行集成,用空间分析模块在DEM上提取坡度坡长因子层,根据区域内各代表站R值用反距离法内插生成降雨侵蚀力层,利用不同土壤类型的K值转换生成土壤可蚀性层,以及利用不同土地利用类型的CP值转换生成水土保持因子层;通过GPS野外采点检验DEM与相关信息明确精度。最后实现区域两时期水土流失量的估算与监测。以金沙江中段的龙川江和勐果河两个子流域为试验区的研究表明,该方法能快速、准确地实现流域水土流失现状调查和动态监测,能适时掌握区域水土流失的时空变化,可为水土流失治理和水保规划制订和实施提供科学依据。