多尺度DEM提取地势起伏度的对比分析——以福建低山丘陵区为例

坡度和起伏度是地形描述中最常用的参数,它们能快速、直观地反映地势起伏特征;坡度是划分平原和非平原的重要依据之一,地势起伏度可进一步划分台地、丘陵、小起伏山地、中起伏山地和大起伏山地等类型,基本地貌类型就是由海拔和起伏度两个指标确定的形态类型,它是遥感解译划分更详细地貌类型的基础。本研究以福建省1∶25万和1∶10万的DEM为实验数据,计算坡度划分平原和山地大区,其临界坡度值约为3°;利用ArcG IS空间分析中栅格窗口递增方法,对应不同尺度的DEM,计算地势起伏度,确定研究区的最佳分析窗口面积为4.41km²,得出中国低山丘陵区计算基本地貌形态类型的最佳尺度DEM为1∶25万比例尺,而1∶10万比例尺DEM适用于没有连绵起伏的更小范围的低山丘陵区;利用已有研究成果得出不同尺度DEM计算地势起伏度与最佳格网单元之间的函数关系。该研究对提取我国低山丘陵区基本地貌形态类型具有一定的借鉴作用。     

基于1:10000地形数据更新1:50000DEM的研究试验

对1∶50 000 DEM数据库的现状进行了分析,提出了利用1∶10 000地形数据更新1∶50 000 DEM的主要内容和两种方法,简要介绍了地形变化检测方法.通过对试验区规则格网DEM成果的精度检查验证了方法的可行性.客观分析了本次试验的特点和不足,为以后大比例尺地形数据更新小比例尺DEM等相关工作提供了技术参考.     

中国陆地地貌基本形态类型定量提取与分析

中国陆地地貌基本形态类型由海拔和地势起伏度两个指标组合划分而成,其中海拔分4级,地势起伏度分7级,组合后的基本形态类型共25类。按照数字地貌分类体系,海拔和起伏度拥有全国普适性的分级指标,基于DEM数据可获得两指标的分级类型。试验表明,基于SRTM-DEM(水平分辨率90m,相当于1:25万比例尺)数据可得出全国普适性的采用单元为4km²,利用1:10万、1:400万等比例尺数据进行DEM试验,得出我国存在0.4、4、12、18、21km²五种不同规模的采样单元,并分别对应着不同的比例尺。因我国地貌复杂多样,仅利用DEM数据所获得的海拔和地势起伏度分级数据不能完全反映不同地域的地貌特征,故利用遥感等多源数据,综合多种信息获得的地貌类型,可很好地反映出我国的海拔4级分级特征和地势起伏度7级空间分布,进而获得全国陆地的25种基本形态类型的面积及空间分布格局。     

基于1∶10000地形数据更新1∶50000 DEM的研究试验

对1:50 000 DEM数据库的现状进行了分析,提出了利用1:10 000地形数据更新1:50 000 DEM的主要内容和两种方法,简要介绍了地形变化检测方法。通过对试验区规则格网DEM成果的精度检查验证了方法的可行性。客观分析了本次试验的特点和不足,为以后大比例尺地形数据更新小比例尺DEM等相关工作提供了技术参考。     

SRTM1 DEM与ASTER GDEM V2数据的对比分析

本文以山西省为实验区,基于ICESat/GLA14测高数据对SRTM1 DEM和ASTER GDEM V2数据的垂直精度进行了对比,分析了其在坡度、土地利用类型和地貌类型中的误差分布情况,并基于地形剖面方法分析了2种DEM数据在地形表达上的差异。研究结果表明：① 在垂直精度上,SRTM1 DEM数据要明显高于ASTER GDEM V2数据,其绝对误差均值分别为4.0 m和7.8 m,标准偏差分别为6.0 m和10.7 m,均方根误差分别为6.1 m和10.7 m。② 这2种DEM数据的精度受坡度影响严重,随坡度值的升高误差增大;SRTM1 DEM的绝对误差均值、标准偏差和均方根误差在水田最小,在林地最大,而ASTER GDEM V2的这3种误差在居民用地最小,在林地最大;SRTM1 DEM 和ASTER GDEM V2的绝对误差均值、标准偏差和均方根误差在平原地区最小,在大起伏山地最大。③ 在平原和台地地区,ASTER GDEM V2数据高程值有异常波动,SRTM1 DEM在起伏山地存在对山谷过高估计。总体上,SRTM1 DEM比ASTER GDEM V2对地形的表达准确,与ICESat/GLA14对地形的描述基本相一致。     

一种用于DEM数据认证与篡改定位的感知哈希算法

DEM数据作为重要的基础地理信息数据,其数据完整性问题不容忽视。基于DEM数据完整性认证的要求,以及相关认证算法的欠缺,本文运用感知哈希技术设计了一种DEM数据认证算法,并可实现篡改定位。因DEM数据具有数据量大、细节丰富的特点,首先对其进行规则格网划分,将其划分为互不重叠的格网单元;然后对格网单元数据进行DCT分解,提取数据的特征信息以生成特征向量矩阵,并对特征向量矩阵进行摘要化处理;随后,使用Logistic混沌系统对简化后的特征向量矩阵进行置乱;对置乱矩阵进行量化、编码后,便可生成感知哈希序列。在数据认证时,首先计算原始数据与待验证数据的高程相对中误差,再将二者的感知哈希序列进行归一化汉明距离度量,结合判定阈值,即可对DEM数据进行数据认证与篡改定位。该算法对DEM数据的格式转换、水印嵌入等攻击有较强的鲁棒性,对各类改变内容的操作具有敏感性,并可实现DEM数据微小篡改的识别与定位。与已有的DEM完整性认证方法相比,将DEM数据的"内容"作为完整性度量的重要标准,在具体应用中更具有实用价值。     

不同地貌下国产资源三号测绘卫星DSM数据质量评价——以云南省高海拔山区为例

为了评价不同地貌下国产资源三号测绘卫星DSM数据精度,以云南省高海拔山区为研究案例,并以1:10 000实测地形图DEM为假定真值,以90 m分辨率SRTM DEM为评价参考,从高程精度和地形描述精度两个指标对15 m分辨率的ZY-3 DSM进行精度评价。结果表明:在不同地貌下ZY-3 DSM的高程精度和地形描述精度都优于SRTM DEM。从高程中误差分析来看,台地地貌精度最高,ZY-3 DSM高程中误差仅为SRTM DEM的1/6,平原地貌精度最低,该比值为1/2;就地形描述评价而言,四种地貌下ZY-3 DSM的Et均方根误差实际值与理论值均非常接近,实际值与理论值的比在0.975 2~1.594 3之间,而SRTM DEM在5.310 1~8.749 4之间。由此看来,不同地貌下ZY-3 DSM数据精度整体高于SRTM DEM。     

基于DEM的江苏省平原/丘陵分区与制图

在平原微丘区,丘陵、平原界限的确定是地貌图制作的难点.本文首先指出,地貌的多样性和地区差异性决定了地貌分类的量化指标差异性,通过对比实验,制定一套合理、有效的丘陵、平原量化分类标准.在此基础上,以江苏省1:50 000比例尺25 m分辨率DEM为基本数据源,对全省平原、丘陵进行了划分.通过自动制图综合,完成了江苏省地貌类型图制作.实验结果显示,所提出的分类指标简单、实用,该方法大大提高了丘陵岗地划分效率与精度.     

昂视南太行

正早在远古时代,地壳舞动,茫茫太行,向南延伸,一刹间舞动停止,裹足不前,座座群山"定居"之处,造就了南太行的万仙山。早就耳闻万仙山的险峻秀美,一直未亲眼看见。机缘巧合,今年4月底,我才有幸亲身投入她的怀抱中,昂首凝视她。太行山是中国地势第二、三阶梯的分界线之一,也是黄土高原与华北平原的分界线。南太行则集中在河南省,把河南和山西分割开来,其中南太行的万仙山森林、峡谷遍布,悬崖壁立万仞,道路崎岖蜿蜒,     

更正说明

正2014年第1期第45~47页《3S技术在农村集体土地确权调查中的应用》一文中2.2章节"1∶5 000DEM地形数据"由于作者本人的笔     

江西省都昌县山地与平原植被界线提取

由于生长环境、地带性分布规律和垂直差异,山地与平原地区的不同植被类型在遥感影像上存在“同物异谱”及“异物同谱”现象,易导致土地类型的误分。为避免此类错分,在进行土地覆被类型解译之前,应首先确定平原、山地植被的边界。本文在遥感影像聚类分析、GIS空间分析及数理统计分析技术的支持下,以江西省都昌县北部地区为研究区域,基于高分一号（GF-1）遥感卫星影像及地形要素,完成了山地植被与平原植被的界线提取。实验结果显示,本研究得到的植被界线精度高达99.47%和96.28%。与单纯基于遥感影像分类得到的植被边界成果相比,精度提高了近25%和23%。研究证明,高分辨率遥感影像与地形因子结合后,计算得到的山地平原划分界线精度有明显提高,可以满足高分辨率遥感影像土地覆被类型解译研究的需要。     

黄土高原地形因子间关联性的神经网络分析

不同的地形因子从不同侧面反映地面的起伏特征或空间变异,各因子之间所存在的相互关联、相互制约、相互影响的特征,在很大程度上揭示了地形发育与空间变异的内在本质。本文以黄土高原丘陵沟壑区的1∶10000和1∶50000两种比例尺的15个实验样区为样本,应用BP神经网络模型,探讨不同比例尺的地形定量因子与地面坡度之间的关联特征及其变化规律。实验结果表明:①利用神经网络分析方法可以有效定量评价地形因子间的关联性;②该研究方法有助于地学分析中DEM尺度的选择,地形因子的确定及其相关关系的量化。     

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球近似地形改正的研究分析

本文视大地水准面为球面,以计算点向径为半径,将地形分为布格球壳和球面粗糙地形,分别给出球坐标下对地面重力值的地形改正公式,并与局部地形和布格板对重力改正的计算值进行比较。结果表明,球近似粗糙地形改正与局部地形改正之间存在差异,平坦地区差异较小,在地形高超过1 000 m的山区,差异在05 mGal以上。球近似粗糙地形影响计算,易于扩展积分范围,比局部地形改正更能体现精细信息,并符合地球实际形状。布格球壳和布格板改正计算值趋势相近,幅度存在明显差异。     

青藏高原北缘公格尔山地区地形梯度的剖析

本文以青藏高原北缘西昆仑山脉的公格尔山地区为试验区域,基于SRTM-DEM数据,采用线状地形剖面和带状地形剖面的研究方法,对试验区从公格尔山顶到塔里木盆地的地形梯度进行了研究,并探讨了地形梯度与隆升过程之间的关系。研究结果表明:(1)线状地形剖面清晰直观,操作简单;带状剖面法能较好地反映区域的地形起伏状况。若将两种方法联合起来共同进行区域地形研究,则会获得更好效果。(2)从塔里木盆地到公格尔山顶,地形抬升共分3个梯度:分别是从海拔高度2 000m左右上升到约4 500m,从约4 500m上升到将近6 000m,从将近6000m上升到约7500m。地形抬升的不同梯度可能对应着公格尔山晚新生代地貌形成过程的不同隆升过程;而每个抬升梯度的拐点,则对应着不同隆升过程形成海拔高度的分界点。     

应用地球物理资料对胶南地体构造特征的探讨

本文根据新的地球物理资料和地体构造的研究成果,探讨了胶南地体构造的深部特征和依据。胶南地体处在华北地台与扬子地台之间构造缝合带上,它应为秦岭造山带越过郯庐断裂的向东延伸部分;五荣断裂为其北界,赣榆黄海断裂为南界。胶南地体可能是在秦岭造山过程中两大板块碰撞增生形成。胶南重力低不仅与地幔低凹有关,而且与该地体内广泛发育的密度较小的花岗岩类岩石及低密度值的元古界胶南群内混合岩、片麻岩、变粒岩等岩石密切相关。     

基于DEM纹理特征的月貌自动识别方法探究

月海和月陆是两种最主要的月貌单元,对于月海及月陆快速准确地识别是进行各项月球研究的重要基础。目前,月海和月陆的识别大多采用DEM结合其派生地形因子建立指标体系的方法。这种方法虽然可在宏观尺度对月海和月陆进行识别和提取,但仍存在2个问题：（1）可扩展性差,不同地区难以共用同一套地形因子构建指标体系;（2）指标体系中各因子权重设置具有较大的主观性。针对以上问题,本文以“嫦娥一号”探测器获取的全月球DEM数据,从月表地形纹理特征的角度出发,提出一种以月表DEM数据识别月海、月陆的自动快速的方法。首先,利用灰度共生矩阵模型,以DEM数据为基础,实现对典型月海、月陆地形纹理特征的量化,然后,对量化指标的筛选,构建能有效区分两类月表形貌单元的特征向量。在此基础上,选用离差平方和作为识别器,最终实现对月海和月陆的自动识别。本文识别方法的整体识别率达到85.7%;综上可知,该方法既能克服原有方法中因子权重设置的主观性,又具有较好的通用性。     

基于DEM的黄土高原地形纹理概念模型

黄土高原“千沟万壑”的地貌形态,在多尺度空间下表现出显著自相似性,具有“局部无规则,宏观有规律”的纹理特征。目前,黄土高原地形纹理的提取方法及应用已经得到初步发展,但依然缺乏在理论层面的框架体系。本文在已有学者研究成果的基础上,限定黄土高原为研究范围,明确提出黄土高原地形纹理的概念模型,即内涵、特征、分类及表达。将内涵进行扩展,除已有的宏观形态地形纹理外,提出黄土典型地貌单元（黄土塬、梁、峁等）特征组合形成的地形纹理,以及黄土坡面坡度特征形成的地形纹理;指出以数字高程模型为主的数据表达将更有利于地形纹理的量化,特别是基于DEM派生的坡面地形因子能够扩展地形纹理的特征空间,丰富地形纹理分析的数据源;明确地形纹理的基本特征,分别是区域差异性、成因复杂性和尺度依赖性;构建划分体系,以地形纹理的基元显著性、纹理成因以及可视化形态进行类别划分。本文以期构建面向黄土高原的地形纹理概念模型,推动纹理分析方法在黄土高原的应用和发展。