基于DEM地形信息量的景观格局预测——以珠海市为例

针对传统景观格局分析方法的数据局限性,该文提出了一种基于数字高程模型地形信息量的景观格局预测分析方法。结合信息熵理论,利用数字高程模型计算地形信息量,研究不同分级地形信息量下景观格局特征的变化特征,以及不同景观类型在不同地形信息量等级的分布特征,对具有相似地形特征的区域建立利用地形信息量对其景观格局特征进行预测分析的方法。该文选择珠海市地形特征相似的两个区域进行了试验分析,对珠海市斗门区建立基于数字高程模型地形信息量的景观格局预测方法,预测在相似地形特征下南坪镇的景观格局特征,并以南坪镇真实的景观特征进行验证。实验结果显示,基于数字高程模型地形信息量的邻域景观预测分析方法不仅能正确预测分析不同地形信息量下的景观分析指数,同时也能正确预测不同景观类型的空间分布特征。     

数字地貌晕渲图的地形信息量评价

提出一种数字地貌晕渲图像的地形信息量计算方法,其原理是利用数字图像领域的理论和方法对晕渲图像进行处理,通过判定晕渲图地形特征像素,得到晕渲图的特征图,再基于信息论相关理论计算得到数字晕渲图的地形信息量。并利用不同地形区域DEM进行地形信息量的计算与验证分析,实验发现,基于该方法所计算出的数字晕渲图像的地形信息量与其所基于的原始DEM的信息量具有相似的对应关系,表明该方法所计算得到的信息量具有可比性,对数字晕渲图的地形信息量评估及其与要素叠加的尺度一致性和信息载负量研究具有很强的实际意义。     

基于地性线分级的DEM信息量计算方法研究

主要对基于DEM提取的地性线进行信息量的定量分析,探讨地性线的信息量与分辨率、地形单元的关系。这个过程中首先利用河网的自相似理论研究与当前DEM所代表的地貌详细程度相适宜的地性线提取的阈值区间,并讨论此阈值下地性线的分级,以此为基础通过以该分级为权重进行DEM地形信息量的计算。实践证明,这种顾及地性线等级的DEM信息量计算方法能较准确地反映地性线的分布规律和不同等级的要素造成的信息量度量差异。     

利用局部Moran’s I指数进行DEM地形简化

地形简化是构建多尺度DEM数据库的重要技术。基于DEM地形数据空间自相关特征,提出了一种利用Moran’s I指数的DEM简化方案,即在计算DEM格网单元局部Moran’s I指数的基础上,通过设定阈值提取候选地形特征点,进而重构结果 DEM。以黄土丘陵沟壑区为实验样区,将重要点法作为对比算法,从候选特征点分布、高程统计参数、地形结构特征等方面,对该方法的地形简化效果进行了分析。实验结果表明,基于地形空间自相关特征的DEM地形简化方法原理明确,技术方案易于实现,执行效率高,相对于重要点VIP地形简化算法,重构DEM能较好地保持地形的结构特征。     

基于地形区域分割的复杂地区遥感影像分类

提出了一种基于地形区域分割的分类方法,在影像中利用地形特征数据预先划分出每种地物的分布区域,然后以区域为基本单位对影像进行分类,同时利用DEM数据对影像进行地形校正,减小了同种地物内部由于地形起伏造成的光谱离散的现象。利用湖北西部山区的TM影像和DEM数据的试验证明,利用地形特征数据进行分割的分类方法与仅考虑光谱特征的分类方法相比较,分类精度有了明显的提高。     

基于栅格DEM的地形特征提取与分析

以陕北延安地区燕儿沟流域为实验样区,运用比较分析法和数理统计法进行基于栅格DEM的地形特征提取和分析,以及DEM分辨率对地形特征的影响,并计算和比较了地形特征的空间统计分布。研究表明:一个相对真实的DEM能够通过修改生成DEM的基本材料,以及对DEM进行再加工而获得。由于DEM分辨率的不同,由此得到的地形特征值(如坡度、地形指数、河网密度等)在统计特性上也会随之变化。随着DEM分辨率的降低,坡度减小,地形坦化,地形指数均值变大,流域总面积变大,子流域数量减少,河流总长度减小,河网密度降低。     

浙西低山丘陵区景观格局变化的高程分异研究——以桐庐县为例

国内外学者对于景观格局的地形分异研究,经历了从景观类型分布高程差异到景观指数高程分异研究的过程,目前处在景观格局静态地形分异阶段。本文利用浙江西部桐庐县1996、2004的土地利用现状图和DEM数据,对其1996-2004年景观格局动态演变特征的高程分异规律进行研究。研究对桐庐县1996、2004年的土地利用现状图进行处理获得景观类型分布图,通过1∶10000的DEM数据的分带操作,生成不同高程带的景观类型分布图。选取斑块密度、景观形状指数、分维数、破碎度、香农多样性指数、香农均匀度指数等景观格局指数,并在ArcGIS和Fragstats的支持下,计算出各带两个年份的景观格局指数并作对比分析。结果表明:研究区景观格局演变具有明显的高程分异特征,不仅表现为景观类型分布的变化与高程变化相关,而且体现在景观格局指数的变化值随高程上升而增减的趋势也有一定的规律性:景观水平上所有指数变化的剧烈程度大致与高程呈负相关关系,景观类型水平上各景观类型的破碎度、和斑块密度变化程度随海拔升高趋于缓和。     

一种点一面结合的DEM重点区域确定方法

DEM重要区域的判断具有实际的应用价值.提出了一种点-面结合的重要区域确定方法,首先通过局部特征和地形特征共同确定格网点的重要度排序,设计了一种基于点重要度的面区域划分算法;然后以比为基础,兼顾语法和语义信息,设计了子区域的信息量计算比较方法,确定重要区域.实验结果表明,该方法改善了传统算法中存在的问题,可以为进一步数据处理提供良好的依据.     

我国区域地貌数字地形分析研究进展

区域地貌研究是区域地理研究不可分割的重要组成部分。传统的基于DEM的数字地形分析方法,虽能较好提取各种地形定量因子,但由于分析算法的局限,很难实现对一个特定区域地貌的宏观形态特征与成因机理进行定量的分析。为此,近年来我国学者在该领域进行了系统的探索与创新实践,基于国家基础地形数据库多尺度、高精度的DEM数据,开展了基于DEM的区域地貌形态特征、地貌发育演化特征的研究。通过宏观形态指标分析法、地形特征要素分析法、地形信息图谱分析法等一系列方法,实现了对区域的地貌形态特征提取与分类、分区制图,取得了一批有重要国际影响的研究成果。在全国尺度以及黄土高原、青藏高原、西南喀斯特地区和月表月貌的区域数字地形分析方面,更彰显出研究的特色和优势。     

遥感与DEM辅助下的元谋干热环境识别与分析

在干热谷地区的研究中,大都根据海拔高度划定干热谷气候区的范围.而实际上,干热谷景观同时受地形特征(包括高程、坡度和坡向)和人类活动的多重影响.单纯利用高程信息划分干热谷景观区,而没有考虑以上多种因素的影响,显然难以正确地识别不同的自然景观.本文以最为典型的元谋干热谷为例,首先利用多波段混合运算方法提取山体阴影区,从而剔除坡向的影响;然后,以DEM数据为基础,针对陆地卫星影像,分别采用土地利用绘图法、陆面温度阈值法和干热指数法(RTVI,Ratio of Temperature and NDVI)三种方法对干热谷景观进行识别; 最后,利用景观生态学方法对以上识别结果进行对比分析.结果发现,干热指数用于识别干热谷景观区域是最为简单可行的方法; 从研究区域的典型干热谷景观分布特征来看,该景观虽然已远远超出传统高程划分的1350m上限,但是,超出这一上限的干热谷景观斑块相对破碎,水体及植被斑块与干热谷景观斑块交错连接,说明这一区域生态恢复的能力较强.