一种消除坡度分级图中“马赛克现象”的方法

介绍了基于数字高程模型进行坡度分析的一般方法，分析了坡度分级图中出现的“马赛克现象”的原因，本文尝试利用数字高程模型内插的思路制作坡度分级图，较好的消除了“马赛克现象”；同时提出了一种坡度分级数据边界线的提取方法。     

基于DEM的坡度分析及矢量坡度图制作

本文介绍了在地理信息系统软件ArcGIS平台下,利用DEM数据进行坡度分析,并制作矢量坡度图的一般方法。     

浅谈如何利用DEM制作耕地坡度分级图

耕地坡度分级图是耕地地表形态、耕地质量、生产条件等的重要指标之一,而DEM数据是对地貌形态的虚拟表示,可以派生出坡度图信息,本文以湖北省耕地坡度分级图制作项目为例,比较了全国第一次土地调查和全国第二次土地调查中制作耕地坡度分级图的方法的区别,并介绍了全国第二次土地调查时利用DEM制作坡度分级图的主要技术流程和关键技术。     

基于DEM量算耕地坡度的误差分析

坡度是最基本的地形因子之一。本文介绍了基于DEM的坡度计算方法,对坡度分级统计中的误差来源分类进行分析,并实验分析其DEM精度,以及各误差因素对坡度统计计算的影响。     

基于DEM的西北干旱区坡度提取分析

简要介绍了DEM及其获取方法以及坡度计算方法,通过选取西北干旱区具有代表性的丘陵地和平地作为试验区,建立数字坡度模型,研究了不同分辨率的DEM提取坡度的变化规律,并对坡度提取误差进行了分析,对西北干旱区进行与坡度有关的生态环境建设具有一定的参考价值。     

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。     

1：1万不同分辨率DEM提取坡度精度分析

分析了不同分辨率所提取地面坡度面积误差变化的规律，建立了坡度面积百分比平均误差与分辨率的线性函数关系，实例验证了其可由已知误差求得所需比例尺的分辨率范围。     

土地利用空间格局与坡度坡向的关系

坡度坡向是影响土地利用空间格局的因素。以韶关市大塘镇为研究区,基于DEM和土地利用现状图,利用GIS提取坡度坡向及土地利用信息,并将坡度坡向与土地利用图进行叠加分析,研究坡度坡向与土地利用空间格局的关系。研究结果表明,除林地外的土地利用类型随坡度增加而大体呈现下降趋势;除平地外,各坡向土地利用类型差异较小;坡度坡向影响光照、水分、热量等分布,进而对人类活动和土地利用空间格局产生影响。     

郑州市地裂缝遥感识别与监测

根据坡度分析在灾害防治与水土保持工作上的应用,提出了以IPTA技术获取的地面沉降速率图为数据源,利用地面沉降坡度分析开展地裂缝遥感识别;以郑州市为研究区,根据地面沉降坡度分析识别出的目标区,在郑州市区首次发现因差异性地面沉降造成的地裂缝,实地调查发现该地裂缝东西长约2 000 m,已经造成附近10余处建筑物受损,监测结果表明该地裂缝存在明显的三维形变;实地调查和监测结果证明,地面沉降坡度分析不仅可以用于地裂缝的识别,也能用于地面沉降危险性分区,对地质灾害防治减灾有一定的指导意义。     

点坡度熵在地形简化中的应用

坡度是定量描述地貌形态特征的重要因子。针对DEM坡度在地形简化中应用研究较少的现状，本文基于信息熵理论提出了点坡度熵（SEP）概念，构建了量化地形信息的点坡度熵模型，研究了基于点坡度熵的地形简化方法。结合试验样区数据，将常用的重要点法与该方法进行了应用对比。结果表明，该方法可有效保留地形骨架信息，取主舍次效果优于重要点法。该方法对后续DEM地形简化研究具有一定参考价值。     

Python辅助下的坡度提取不确定性分析

以30 m空间分辨率的DEM为试验数据源,借助Python地理建模技术深入研究坡度提取的不确定性。以平均坡度来代表坡度的一般水平,将研究区划分为7种地貌类型,将30 m分辨率的DEM数据重采样成30~120 m分辨率的10组DEM数据,使用以Arc GIS平台和Python开发语言为基础的地理建模技术,定量分析平均坡度与DEM空间分辨率、区域地貌特征的关系,研究坡度提取的不确定性。结果表明:研究区内不同地貌区域提取的平均坡度都随DEM分辨率的减小而减小,衰减速率基本不变;其回归方程的常数项与所在地貌单元的沟壑密度呈二次函数变化特征;坡度提取的精度与DEM的分辨率呈正相关的关系;基于Python的地理建模技术有效地整合了坡度提取分析方法,极大地提高了分析效率;研究结果进一步验证了现有坡度提取方法的不确定性。     

利用DEM建设福建省1：10000坡度分级数据库

本文改变了传统的土地利用更新调查工作中，耕地坡度获取的人工方法，介绍了利用DEM为数据源建设1：10000坡度分级数据库的技术方法、工作流程和参数指标；并对数据库的应用性和优点进行了分析和总结。     

惊心动魄的“第二台阶”

珠穆朗玛峰东北山脊8680米至8720米路段是高差达30米以上的岩石陡壁，被攀登者称之为“第二台阶”，从北坡登顶珠峰。这里是最危险的地方。“第二台阶”岩壁平均坡度约在40度左右，接近第二台阶顶部是4米多高，坡度在85度以上的垂直岩壁。     

宁夏耕地坡度分级图的制作方法探讨

以宁夏第二次土地调查为例,基于DEM计算坡度的原理,通过对DEM的质量分析评价,阐述制作耕地坡度图所采用的资料和制作方法.     

基于DEM的四川省坡度图制作

第一次土地调查耕地坡度级由于采用传统方法进行量算,导致耕地系数、耕地净面积精度不高。为克服其不足,在四川省第二次土地调查中,以ArcGIS为平台,在对四川省DEM数据进行预处理的基础上,综合分析四川地形地貌特点,通过试验区验证来确定坡度计算模型进而开发坡度计算软件,制作完成按行政区划分幅（省、市、县）和按地形图分幅（1：10万、1：5万）的坡度图和坡度级图。通过对成果进行的大量验证工作（包括地形图验证和野外实地核查）表明成果中坡度级图斑和耕地图斑坡度级准确率高,数据可靠,并在四川省第二次土地调查耕地田坎样方布设以及数据库建设中全面应用。     

基于转换图谱算法的地面坡度统计误差校正研究

以济南市南部山区为试验区,探讨在ArcGIS中进行DEM总体精度计算的方法,并分析不同比例尺DEM对地面坡度分级统计的影响。为有效校正地面坡度分级统计的误差,构建高精度的1∶2 000地面坡度与1∶1万地面坡度的"地面坡度转换图谱"。在此基础上根据回归统计得出各级别对应的二次拟合曲线,校正能够大幅度提高地面坡度统计的精度。     

基于格网化LIDAR点云数据坡度滤波方法的研究

LIDAR数据是目前生产DEM/DSM最为理想的数据源,利用机载激光雷达获取DEM/DSM数据是机载激光雷达最为直接的应用。本文提出了一种将LIDAR点云数据格网化与坡度滤波相结合的点云分类方法,该方法将数据格网化的概念用于LIDAR点云数据的预处理,避免了LIDAR点云数据内插或者平滑造成的信息损失,并且引入坡度突变对格网化处理后的LIDAR点云数据进行第二次地面点的选取,提高了LIDAR点云数据分类的效果。     

顾及DEM误差自相关的坡度计算模型精度分析

基于DEM的坡度计算,其误差来源于DEM误差、DEM结构和坡度计算模型。在顾及DEM误差自相关的前提下,对四种DEM坡度计算模型进行了分析和评价。研究表明,三阶不带权差分能给出较高的坡度计算精度;在局部窗口中,格网点数量越多,坡度计算越准确;等权比不等权的坡度计算模型更准确;DEM误差自相关结构形式对坡度计算无影响。进一步的理论分析和试验分析还表明：DEM误差自相关性的存在,不仅能够改善地形分析的精度,也能改善DEM自身精度。     

大坡度水下地形的SAR遥感模拟仿真

根据星载合成孔径雷达(SAR)的成像机理,建立了浅海水下地形的数学物理模型,提出了利用该模型进行水下地形计算的数值方法.利用该模型和方法对大坡度水下地形进行数值模拟,分析了大坡度水下地形的地形坡度与SAR探测程度的关系,发现在水下地形坡度较大的情况下,SAR可测量水深达100～200 m.通过对曾文溪附近海域水下地形的数值模拟,证明了SAR对大坡度水下地形的探测深度.     

基于2 m格网点云数据的高精度DEM制作第三次国土调查坡度图

地形地貌随着时间的推移时刻发生变化，以高精度数字高程模型（EDE）数据制作坡度图，进而计算田坎系数，更精准地进行耕地面积计算及统计。以2 m格网点云数据生成的DEM数据为基础，按照第三次全国国土调查的相关技术要求，根据耕地坡度分级要求进行分级，生成坡度分级栅格数据图。对坡度分级栅格数据图进行矢量化，生成坡度分级矢量化数据。对矢量化数据进行图斑综合、界线平滑、拓扑重建、数据裁切等处理，制作完成调查区域坡度图及相关属性数据制作。并对生产的坡度图成果进行分析，找出不同尺度格网生产的坡度图的技术差异，并对高精度坡度的应用进行了展望。