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。     

基于规则格网DEM的坡度坡向分析研究

坡度坡向是描述地貌特征的重要参数,从晕渲图制作的角度出发,对不同数据情况、不同坡度坡向计算方法得到的坡度坡向进行对比,研究制图区域数据分辨率,地区类型对坡度坡向计算的影响。     

自DEM由不同算法提取坡度的对比分析

以陕北韭园沟流域1:10 000水平分辨率为5 m的DEM为研究对象,运用方差分析、回归分析、排序分析等分析方法,采用6种不同算法分别提取坡度。通过比较不同算法所提取坡度的平均值、最大值、标准差、坡度的中误差,定量分析中误差与地形变化的关系后,提出在黄土丘陵沟壑区提取坡度时选用三阶反距离平方权差分算法和三阶反距离权差分较为合理。     

数字高程模型格网间距对提取地形因子的影响研究

数字高程模型(DEM)作为地面高程信息的数字表示形式,在地学研究领域得到了广泛应用.本文通过对DEM基本原理及其现有表示形式进行分析,提出了数字等高线也是DEM表示形式的观点.随后通过选取4种不同地貌类型的规则格网DEM作为实验区,分析研究了DEM格网间距对坡度、坡面曲率、地表切割深度、地表粗糙度和沟谷密度等地形因子提取的影响,为人们根据地貌类型和应用需求合理选择DEM分辨率提供了参考.     

基于DEM提取流域特征影响因子的分析

基于DEM的流域特征提取,受数据源、分辨率、重采样技术等因子影响。为系统地评价不同地貌类型对各影响因子的敏感程度,本文提出一种多指标因子分析模型,综合分析不同因子对流域特征,如流域面积、河流分叉比、河网密度、流域长度、流域坡度、流域高程、流域形状等的客观影响。实验过程选取山地、丘陵、平原地形的中小流域为研究区域,以ASTER 30m重采样生成的40—100m分辨率DEM,ASTER 30m、SRTM 90m和GMTED2010 250m的3种数据源及4种重采样技术生成的DEM场景为实验数据。结果表明:分辨率对流域特征影响最敏感,数据源次之,重采样技术不太敏感。山地地形下的流域特征变化趋势性显著,适合山地中小流域的分辨率为最高分辨率,数据源为SRTM,重采样技术为最邻近分配法。丘陵、平原地形评价结果具有随机性。     

地形信息的LoD建模及精度分析

对细节层次模型(LoD模型)不同层次之间的精度进行研究.提出用于分层的简化比率概念,建立表示LoD不同层次精度的分辨率误差模型,选取5种典型地貌区域进行实验,得到不同地貌区域的误差拟合公式.根据这些公式,可内插得到各种分辨率比率的误差.同时,利用逆公式,又能由误差确定相应的分辨率比率.最后,对不同地貌类型不同化简算法的模型化简误差进行分析研究.研究成果为评价LoD模型精度提供新的方法,也为简化DEM模型时选择适宜的分辨率提供科学依据.     

DEM坡度、坡向的有效尺度范围

采用曲面矢量合成方法,通过比较点位上的坡度、坡向的矢量值与以点为中心、一定范围地形曲面上的矢量值,进行了DEM坡度、坡向的有效尺度范围研究。结果表明,格网中心点上计算得到的坡度、坡向所代表的范围是DEM分辨率的1.7~2.7倍。这种规律在不同的地貌样区是普遍存在的,且不受DEM分辨率的影响。     

地理要素对地表温度降尺度算法的多维响应

针对如何克服不同传感器地表温度的时空分辨率矛盾的问题,该文利用随机森林(RF)算法、BP神经网络(BP)算法和多元回归(MLR)算法,直接将原始1km分辨率的MODIS LST降尺度至250m分辨率,并评估地理要素对不同降尺度算法的多维响应。结果表明:①在不同海拔、坡度、坡向和土地利用类型中,RF算法的降尺度效果均为最佳;②在降尺度模型中考虑经纬度、地形因子等地理要素能显著提升降尺度效果;③降尺度效果随海拔升高先增后减,随坡度增加先增后降,从不同坡向看,降尺度效果分异明显,从不同土地利用类型看,林地、草地的降尺度精度最高,耕地次之,水域和建筑用地降尺度精度最低。     

大湄公河次区域宏观地貌形态类型划分研究

本文基于ArcMap数据处理和分析平台,以90m分辨率的SRTM-4 DEM为数据源,对大湄公河次区域GMS的宏观地貌形态类型进行定性和定量分析。参考坡度分类标准和《1∶400万中国及其毗邻地区地貌图》地貌形态类型划分的海拔高度和地势起伏度标准,结合GMS东南亚5国和中国2省的特殊地貌形态,采用海拔高度和地势起伏度组合的阈值划分方法,生成包含7种地貌形态类型的分类图。结果显示:海拔1900m以下的地貌类型所占比例最大;GMS以山地地貌为主。     

大湄公河次区域宏观地貌形态类型划分研究

本文基于ArcMap数据处理和分析平台,以90m分辨率的SRTM-4 DEM为数据源,对大湄公河次区域GMS的宏观地貌形态类型进行定性和定量分析。参考坡度分类标准和《1∶400万中国及其毗邻地区地貌图》地貌形态类型划分的海拔高度和地势起伏度标准,结合GMS东南亚5国和中国2省的特殊地貌形态,采用海拔高度和地势起伏度组合的阈值划分方法,生成包含7种地貌形态类型的分类图。结果显示:海拔1900m以下的地貌类型所占比例最大;GMS以山地地貌为主。     

阿尔泰生态功能区植被的周期性变化及影响因素分析

针对植被与气候因子的分析多从研究区总体出发、缺少地域差异化研究的问题,本文提出了在不同地貌、坡度和植被类型区域进行植被覆盖度的时空分布特征及其影响因子分析研究的方法.该方法实现了植被在不同地理环境、不同植被类型中对气候因子响应机制的差异化研究.结果表明:1)植被覆盖度在平原和丘陵、坡度小于2°和大于15°区域递增趋势较...     

辅以地貌类型的喀斯特地区土地利用信息提取

地貌限制土地利用形式,土地利用类型又影响着地貌的形成与演化,基于以上关系提出一种辅以地貌类型的面向对象土地利用信息提取方法。以喀斯特地貌类型分布多样的安顺市为例,选取2010年的TM影像作为基本的数据源。首先,根据不同喀斯特地貌组合的尺度响应特征对试验区影像进行多尺度分割;进而利用数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据以及衍生的坡度、地形起伏度和地表切割深度等特征,建立隶属度函数提取喀斯特地貌信息;最后,以地貌类型为基本分类单元,根据不同地貌类型的土地利用特点,采用面向对象的分类方法对土地利用信息进行提取。结果表明:面向对象的分类方法可以对喀斯特地貌类型进行自动提取,试验区地貌类型主要以峰丛谷地、峰丛洼地为主,峰林溶源与峰林盆地分布较少。土地利用类型以灌木与旱地为主,分别占总面积的25.58%和20.74%,土地利用信息提取总体精度达到87.35%。     

基于坡度坡向的地貌晕渲实现研究

本文利用规则格网DEM数据,研究基于坡度坡向的地貌晕渲制作过程。通过选择合适的坡度坡向算法、光照模型和光照插值算法,实现基于坡度坡向的地貌晕渲。     

多空间分辨率Google Earth影像和Canny边界算法的雅丹地貌边界提取

雅丹形态特征能反映雅丹地貌的发育过程和演化阶段,对研究雅丹地貌至关重要,但目前关于雅丹地貌边界提取的高精度、低成本方法很少。本文首先采用Canny边界算法,将高空间分辨率Google Earth影像(1.19 m)重采样为一系列不同空间分辨率(3、5、8、10、12、15 m)的影像;然后针对不同空间分辨率的影像提取不同大小的雅丹地貌边界;最后将不同结果合并,取得了良好的效果。结果表明：(1)尽管无法识别阴影,但Canny边界提取方法的总体精度为89.23%,Kappa系数为0.72,这一结果与面向对象方法的中等分割尺度(138)取得的精度结果相近;(2)使用Canny边界提取算法提取雅丹地貌边界中位数宽度,与影像空间分辨率呈很好的线性关系(R²=0.95),随着空间分辨率的降低,Canny边界算法提取的雅丹地貌边界总长度呈明显的对数递减(R²=0.904)。     

基于不同地貌类型的DEM内插算法分析与选择

文中通过对双线性内插、双二次内插、反距离加权内插以及移动曲面拟合内插这四种DEM内插算法,在平原、台地、丘陵、山地这四种不同的地貌类型区域与原始地形的3维叠置分析,以及不同地貌类型不同DEM内插算法的精度分析,为不同地貌类型选择合理的内插算法。     

不同生产方式DEM的坡度算法比较

在吉林省国土调查工作中,普遍利用DEM以ArcGIS为平台来计算坡度,对以不同方式生产的DEM均采用三阶反距离平方权差分算法计算坡度,并未顾及DEM生产方式的改进对坡度计算带来的影响。本文以不同生产方式生产的DEM为研究对象,在理论上分析不同坡度计算方法的适用性,并利用不同生产方式获取的DEM实验数据按不同算法分别计算坡度,对相关结论进行了验证,旨在为实际工作中依据DEM的特点确定适宜的坡度算法提供参考。     

Ritter改进算法的丝绸之路经济带大区域坡度求取

针对地理坐标系大区域DEM数据在进行坡度求取时,常规先投影再求取坡度的方法存在着投影类型选择、重采样方法选择、分辨率大小确定及栅格对齐等所带来的操作不确定性问题,该文直接在地理坐标下进行坡度求取以减少不确定性及繁杂操作的有效方法。选取GLOBE DEM数据作为数据源,亚欧大陆作为丝绸之路经济带坡度求取研究区,将Ritter算法及地球表面距离求取公式整合得到地理坐标下坡度求取Ritter改进算法,并提出了比值系数、基准长度等概念,完成了亚欧大陆的坡度求取。地理坐标下的坡度求取方法可为大区域坡度地形因子的求取提供一种新的思路,所求取的亚欧大陆坡度数据将作为开展丝绸之路经济带有关研究的基础数据。     

黄土高原提取坡向的最适宜算法

在黄土高原选取代表不同黄土地貌类型的神木、绥德、延川、富县、宜君、长武、淳化、定边共8大研究样区200个小样区。在每个小样区中以1∶1万地形图制作的分辨率为5m的DEM为研究对象,采用6种不同算法分别提取坡向。运用方差分析,排序分析,比较分析等方法,通过分析比较不同算法所提取坡向的中误差,不同坡向的面积,认为在黄土高原提取坡向时选用三阶反距离平方权差分算法和三阶反距离权差分算法较为合理。     

一种统计坡面上土地表面积的方法研究

本文主要介绍和研究一种统计坡面上土地表面积的方法。建立在G IS的基础上,利用江浦县1∶25万、1∶5万地形图、六合县1∶5万地形图的数字化等高线生成的DEM数据,自动提取坡度信息、计算坡度的正割值信息,并分别与江浦县和六和县的同空间分辨率的土地利用栅格数据进行叠合分析,得出两县不同土地利用类型在不同坡度级上的表面积和投影面积数值。并经不同比例尺、不同空间分辨率、不同区域内各类土地的表面积与投影面积之比作比较。研究结果表明,利用此方法提取的表面积在一定研究范围内,对于那些坡度较大而且面积亦大的土地利用类型面积的准确统计有重要意义。     

EBK算法中半变异函数模型对DEM插值精度差异性研究

针对经验贝叶斯克里金(EBK)插值算法中的不同半变异函数模型对不同地貌地形的适应性问题,分别选取了平原,山地和丘陵三种不同地貌样区,进行空间插值试验研究。首先,选取不同地貌类型数据,获取离散高程点数据;然后,对数据进行预处理,通过GS模块分析地形数据中是否分态分布,是否存在趋势等;最后,通过经验贝叶斯克里金方法选择不同的半变异函数模型对不同地貌数据进行插值,以均方根误差为精度指标,比较分析EBK方法中不同半变异函数的适应性。分别选择径向基函数插值方法和普通克里金插值方法两种不同的插值方法作为对比,分析与EBK算法的插值精度的差异性。实验结果表明:在默认参数设置情况下,EBK算法效果更好,误差更小,精度更高。