地形复杂度对坡度坡向的影响

采用三阶不带权差分算法，研究了地形复杂度与坡度坡向的关系，澄清了目前关于坡度坡向误差空间分布的矛盾观点，并分别在凹向椭球和高斯合成曲面数学模型曲面DEM上对其进行验证。通过研究得出：①坡度、坡向误差与坡度值正相关；②坡度坡向误差主要分布在平坦地区；③坡向误差较坡度误差对DEM高程数据误差敏感，较小的DEM误差引起较大的坡向误差。     

DEM结构特征对坡度坡向的影响分析

数字高程模型已严格定义为按规则格网阵列记录的地形高程数据,其固有的结构特征(如格网分辨率、格网方向、高程数据准确度等)直接影响DEM对地形表达和坡度、坡向的计算精度。该文通过理论和数据独立的DEM实验分析方法,研究了DEM结构特征对坡度、坡向的影响,得出如下结论:1)高分辨率的DEM并不一定能给出高精度的坡度、坡向计算结果;2)可通过g=bm/ms×180/π×cos2S来选择合适的DEM分辨率;3)三阶不带权差分算法的坡度、坡向计算结果对DEM方向有较强的依赖性。     

DEM不同分辨率对地形因子提取的不确定性

地形因子的提取对水土流失、土地利用、土地资源评价、城市规划等方面的研究起着重要的作用,通过对地形因子计算和分析,为以上研究提供一定的参考。基于DEM(数字高程模型)的ASTER GDEM V2_30m数据,以云南省保山市隆阳区为研究区,提取该区的坡度与坡向等地形指标,分析不同分辨率(30 m、60 m、90m、120 m)下的地形因子的差异性。结果表明:随着分辨率降低,隆阳区坡度向中等级坡度集中,陡坡区域缩小,即坡度从集中在35°~45°区域向≤5°和15°~25°区域集中;不同空间分辨率对坡向提取也有不确定性的变化,但影响程度没有坡度大。因此在土壤侵蚀等模型中对地形因子进行估算时,需要充分考虑分辨率的影响。     

规则格网DEM坡度坡向算法的比较分析

DEM的主要用途之一就是提取坡度和坡向。目前基于格网DEM的坡度坡向算法比较多,正确分析和评价现有算法是当前较为关心的问题。通过对格网DEM的算法进行了简要的归纳,然后对坡度坡向算法进行了理论分析。并通过实验对相关的结论进行了验证。本研究澄清了目前有关DEM坡度坡向算法中存在的一些问题,对实际应用有一定的指导意义。     

不同空间尺度DEM对山区气温空间分布模拟的影响——以浙江省仙居县为例

以浙江省仙居县为实验样区,通过气温空间分布的地形调节统计模型,使用10个气象站(哨)气温资料和4种不同空间分辨率的DEM(5 m,源于1∶1万数字化地形图;30 m,来源于Aster GDEM v2;90 m,来源于SRTMv4.1;900 m,源于GTOPO30’)模拟不同空间尺度年均气温空间分布,比较其误差大小及随宏观地形(海拔高度)和微观地形(坡度和坡向)的分布差异。结果表明:基于4种不同空间分辨率DEM模拟气温呈较大空间分布差异性;随着DEM空间分辨率减小,误差逐渐增加,空间差异性降低。微观地形因子(坡度和坡向)随空间分辨率的变化产生显著变化,明显影响气温空间分布,不同坡度和坡向间年均气温差最高可达到10～12.5℃,最小仅为1.9～2.6℃。     

基于DEM的四川省低山丘陵区坡度提取不确定性分析

针对四川省低山丘陵区,以GIS为技术支撑,深入分析研究区坡度提取的不确定性.以平均坡度代表区域坡度的一般水平,采用6种地貌类型的12组不同分辨率的DEM数据,研究平均坡度与DEM空间分辨率、区域地貌特征的关系,定量分析基于DEM提取坡度的不确定性.结果表明,研究区不同地貌单元内,平均坡度随着DEM分辨率的减小而减小,呈现出很强的线性变化规律,其衰减速率基本不变;其回归方程的常数项与所在地貌单元的沟壑密度呈显著的二次曲线变化特征;坡度提取的精度与DEM的空间分辨率成正相关关系.     

空间关联规则在土地利用与地形特征关系研究中的应用

空间关联规则是空间数据挖掘的重要内容,其结果表明了各种空间对象之间的关联关系．本研究以福州地区作为试验区,以DEM、坡度、坡向等地形特征以及2009年福州地区土地利用现状作为基础数据,利用Apriori算法从中提取出地形特征与土地利用现状之间的关联关系,讨论并分析两者之间关联规则的提取结果及空间关联规则提取方法的优缺点...     

山区气温空间分布模拟的DEM尺度影响

以浙江省仙居县为实验区,通过气温空间分布的地形调节统计模型,并使用了10个气象站(哨)的气温资料和不同空间分辨率的DEM(均来源于1:1万的数字化地形图),模拟了不同空间尺度的年平均气温空间分布,比较了它们的误差大小以及随宏观地形(海拔)和微观地形(坡度和坡向)的分布差异.结果表明:基于不同空间分辨率DEM模拟的平均气温呈现较大的空间分布差异性;随着DEM空间分辨率的减小,误差逐渐增加(最大绝对误差为2.04℃,相对误差为15.10％),且空间差异性降低.而且微观地形因子(坡度和坡向)随着空间分辨率的变化产生显著变化,进而明显影响气温的空间分布,不同坡度之间的年平均气温差最大为9.5℃,最小为1.8℃.不同坡向之间的年平均气温差最大为12.2℃,最小为2.4℃.     

SRTM DEM高程精度评价

为了全面认识SRTM DEM数据精度特征并完善SRTM DEM数据精度评定方法,该文以我国1∶5万比例尺DEM为参考数据,以具有多种地貌类型的陕西省为实验样区,利用高程中误差模型及空间插值方法对SRTMDEM进行高程精度分析。结果表明:陕西省的SRTM DEM高程中误差在3.5~60.7 m,呈现出较为显著的空间分异特征;并且高程中误差与实验样区平均坡度有较强的指数相关性,拟合的指数函数具有较高的模拟精度。     

天山胜利达坂地区积雪分布特征

本研究利用天山胜利达坂地区2014—2016年Landsat系列卫星的57景ETM+或OLI遥感影像,基于SNOMAP算法提取研究区积雪面积,并结合DEM数据研究了海拔高度、坡向和坡度对研究区积雪空间分布的影响。结果表明,随着海拔的增加,积雪覆盖率持续增加;阴坡积雪覆盖率约是阳坡的2~3倍。进一步的一般线性模型(GLM)分析表明:海拔、坡向和坡度均显著影响积雪的空间分布,但各地形因子的影响程度在不同季节有所差异。在冬季(12~2月),坡向是影响积雪覆盖率空间变异的主要地形因子,贡献了积雪覆盖率总变异的57%,约是海拔的2倍,坡度的4.5倍。对其他季节而言,海拔是主要影响因子,其次是坡向,坡度的影响最小。     

澜沧江-湄公河流域人口分布及其与地形的关系

基于90 m×90 m数字高程模型(DEM)和1 km×1 km的人口密度栅格数据,采用GIS空间分析与数理统计方法,研究了澜沧江-湄公河流域的人口分布格局及其与高程、坡度、坡向和地形起伏度的关系。结果表明:1.澜沧江-湄公河流域人口分布呈北疏南密的基本格局,人口最为密集的区域位于南端的湄公河三角洲,源头杂多县则是大片无人区;2.澜沧江-湄公河流域人口密度随海拔由低到高经历了一个急降缓升又下降至尖灭的变化过程,人口总量随海拔呈现倒指数增长变化;3.澜沧江-湄公河流域80%强的人口集中分布在坡度≤2°的平坦区域,当坡度达到38°时,人口累积曲线趋于平稳;4.澜沧江-湄公河流域各坡向人口分布较为均衡,坡向对人口分布的影响不显著;5.澜沧江-湄公河流域人口密度与地形起伏度成倒指数关系,地形起伏度对人口分布的影响较为显著,流域内大部分人口分布于低起伏地区。     

气象要素栅格化方法比较——以福建省月平均气温为例

以福建省70个地面气象观测资料中的1976年1月、7月平均气温,经纬度,海拔及由DEM所提取的坡向、坡度为数据源,采用反距离权重法、克里格法、协同克里格法等空间插值方法,对1月、7月平均气温进行空间插值,并用交叉验证、平均绝对误差、均方根误差等检验标准对各种插值方法的精度进行比较分析.结果表明:综合考虑了海拔、经纬度、坡度、坡向等影响要素的协同克里格方法用于月平均气温的空间插值相对较好.     

空间关联规则在土地利用与地形特征关系研究中的应用

空间关联规则是空间数据挖掘的重要内容,其结果表明了各种空间对象之间的关联关系．本研究以福州地区作为试验区,以DEM、坡度、坡向等地形特征以及2009年福州地区土地利用现状作为基础数据,利用Apriori算法从中提取出地形特征与土地利用现状之间的关联关系,讨论并分析两者之间关联规则的提取结果及空间关联规则提取方法的优缺点;研究结果表明了2009年福州地区的土地利用现状分布,即林地多,耕地、住宅用地等偏少的情况,林地分布在各种地形上且与坡向之间无强关联性;而且对于不同的最小置信度和支持度,该算法所提取的结果有所不同,如何提高算法效率、合理的设置最小置信度和支持度以及提取结果的评价与解释等将是今后进一步研究的重点．     

基于MERIT DEM 和DRT升尺度化算法的多分辨率全国河网数据集构建

相对较粗空间分辨率(1 km)的水文网络或水文地理数据集是大尺度水文及陆面过程模型的基本输入数据,需要从数字高程模型中提取高分辨率河网并通过升尺度化获取。MERIT DEM是消除了复合误差的新版全球高分辨率(90 m)数字高程模型,提取的高分辨率河网信息更为精准。DRT是当前国际水文领域常用的高效河网自动升尺度化算法之一,可将高分辨率河网的结构特性完好地输出到粗分辨率河网。该文选取MERIT DEM的中国部分作为数据源,通过DRT升尺度化算法获取全国1°、1/2°、1/4°、1/8°、1/10°、1/16°分辨率的河网数据(流向、河网、流域面积、流距),并采用目视检验、流域面积一致性检验、流距评估等方法综合验证了DRT升尺度数据集的质量。结果表明,DRT算法性能优越,生产的大尺度数据集准确地保护了河道位置、流动方向和流域面积等在高分辨率DEM中描绘的水文特征,将有效降低我国境内流域水文模拟中由水文地形参数化引起的不确定性。     

基于多源数据的梅县区客家人口空间分布特征与成因研究

基于DMSP/OLS的夜间平均灯光指数数据、Landsat8遥感影像数据和30 m数字高程数据,采用GIS空间分析与数理统计方法,研究了梅县区客家人口在地理空间分布特征及通过坡度、坡向、高程、河流等地理因子探究其分布成因。结果表明:(1)梅县区的客家人呈集聚模式分布在梅县区的中部、东北部、西南部地区;(2)梅县区中部客家人口分布密集,东北部、西南部客家人分布较密集;(3)梅县区客家人口主要分布在坡度小、海拔低、坡向为阳坡的地形因子适宜度指数较高的区域,97. 89%的客家人居住在坡度0. 5°～6°的区域内;(4)梅县区内客家居民点密度与河流密度成线性正相关关系,河流密度对客家人口分布的影响较为显著。     

豫西山地植被NDVI及其气候响应的多维变化

豫西山地是秦岭山系在河南境内的余脉,处于亚热带向暖温带的过渡区域,是气候变化的敏感区。利用S-G滤波算法重构2000-2013年MODIS-NDVI时序影像,结合DEM、气温和降水数据,运用趋势分析、相关性分析等方法探讨豫西山地NDVI及其气候响应的多维变化。结果表明:(1)14年来豫西山地NDVI呈增长态势,增速为0.041/10a。NDVI值随山地海拔升高先增后降,随坡度增加而增大,在各坡向的分布相差不大。(2)植被在1100 m海拔区恢复概率最高,在1700 m区域退化概率最高;在10°~20°坡度区域恢复概率最高,在0°~5°区域退化概率最高;坡向对植被变化的分异作用不明显。(3)不同海拔、坡度、坡向上的植被所受影响因素不同,高海拔区植被动态主要受降水控制;不同坡度上的植被NDVI与气温的相关性均大于与降水的;在不同坡向上差异不明显。(4)崤山、熊耳山、伏牛山三大山脉北坡NDVI增速均大于南坡;北坡植被对降水变化较敏感,而南坡植被对气温变化较敏感。这些都是在全球变化背景下该区生态环境响应的重要信号,反映了过渡带生态响应因子对山地生态系统的重要性。     

豫西山地植被NDVI及其气候响应的多维变化北大核心CSCDCSSCI

豫西山地是秦岭山系在河南境内的余脉,处于亚热带向暖温带的过渡区域,是气候变化的敏感区。利用S-G滤波算法重构2000-2013年MODIS-NDVI时序影像,结合DEM、气温和降水数据,运用趋势分析、相关性分析等方法探讨豫西山地NDVI及其气候响应的多维变化。结果表明:(1)14年来豫西山地NDVI呈增长态势,增速为0.041/10a。NDVI值随山地海拔升高先增后降,随坡度增加而增大,在各坡向的分布相差不大。(2)植被在<1100 m海拔区恢复概率最高,在>1700 m区域退化概率最高;在10°~20°坡度区域恢复概率最高,在0°~5°区域退化概率最高;坡向对植被变化的分异作用不明显。(3)不同海拔、坡度、坡向上的植被所受影响因素不同,高海拔区植被动态主要受降水控制;不同坡度上的植被NDVI与气温的相关性均大于与降水的;在不同坡向上差异不明显。(4)崤山、熊耳山、伏牛山三大山脉北坡NDVI增速均大于南坡;北坡植被对降水变化较敏感,而南坡植被对气温变化较敏感。这些都是在全球变化背景下该区生态环境响应的重要信号,反映了过渡带生态响应因子对山地生态系统的重要性。     

基于DEM的任意方向坡度计算方法

坡度是数字地形分析中重要的地形因子,在水文分析、土壤侵蚀模拟、地貌类型划分等地学分析及工程上均有广泛的应用。由于地形的各向异性,坡度在各个方向上并不相同。目前,基于DEM所提取的坡度,均是位于最陡方向上的坡度,而任意给定方向坡度计算是地学分析和工程应用中较为常见的问题。在对目前DEM坡度提取算法研究的基础上,通过数学分析,给出了格网DEM上任意方向格网点的坡度计算模型和计算流程,并给出了相应的计算实例,从而将坡度计算模型从特定方向推向任意方向,使DEM坡度计算更具普适性。     

一种基于坡度分析的DEM数字水印算法

提出一种新的基于坡度分析的DEM数字水印算法.该算法以DEM坡度为主要研究对象,由于坡度误差主要集中在平坦地区,而经小波变换后的DEM低频系数信息可反映DEM区域的地形复杂度,因此,通过对DEM低频系数进行分析,可自适应地确定水印的嵌入位置;然后以加性法则将水印信息嵌入低频系数,再经小波逆变换,即可得到含水印信息的DEM数据.实验结果表明,该算法能完全满足水印的不可见性,对DEM数据的高程精度、坡度精度及等高线的提取精度影响都很小,能够满足一定的应用要求,且具有良好的抗噪能力.     

广东石门台国家级自然保护区及毗邻区域 “假林线”时空变化特征

基于3S技术,利用2011和2015年2期不同时相高分辨率QuickBird影像和DEM数据,研究了广东石门台国家级自然保护区及毗邻区域“假林线”的时空变化特征。结果表明：1）该区域“假林线”分布的海拔介于317~1 569 m,其中80%集中分布在700~1 200 m的范围内。2）与2011年相比,2015年“假林线”在不同坡度和坡向上分布的平均海拔总体呈上升趋势,但变化不显著（P＞0.1）。3）“假林线”主要分布在5°~35°的坡度,极少出现在＜2°的平地或＞55°的垂直坡上。不同坡向“假林线”海拔分布存在很大差异（P＜0.001）,呈现出北坡高于南坡,东坡略高于西坡的特点。各坡向上“假林线”海拔分布的最大值出现在西北坡,最小值出现在南坡。