地形测量工作的组织

大面积地形测量,按照政府批准的地形测量工作计划的执行次序进行。小面积地形测量,通常是在解决某种具体经济问题时（如为建筑工厂的场地测量等等）进行的。     

掌上电脑实时数据采集与数字地面模型在方量计算中的应用

介绍利用掌上电脑配合激光测量仪实时采集地形数据、建立数字地面模型及进行3维图形表现与方量计算的数据采集与处理系统的开发。该系统适用于电力、煤炭、矿山等堆状物的体积测量和工业场地平整、土石方开挖及开采场地的方量计算。     

雪线时空分布及与地形因子相关性分析

采用青海玉珠峰1998、2010、2013、2015年7月份四期SPOT5及QuickBird遥感影像(1998年为航片),解译冰雪范围线,对冰雪覆盖区域的时空变化特征进行分析。获取2013年雪线高程,利用30 m分辨率的SRTM-DEM提取坡度、地形曲率、地形起伏度等地形因子。在气温、降水条件基本相同的情况下,对不同的海拔范围采用回归分析推算雪线高程与地形因子的相关关系。结果表明,随着海拔的升高,雪线高程与地形因子的相关性有逐步增强的趋势。当海拔达到约5 500 m时,雪线高程与坡度、地形起伏度、剖面曲率、平面曲率的相关系数分别为0.509、0.517、0.141、0.221,地形起伏度与坡度是对雪线分布影响相对较大的地形因子。     

应用累积和分析算法的地形起伏度最佳统计单元确定

地形起伏度是开展区域滑坡敏感性和危险性评价的基础数据,其提取精度直接影响区域滑坡危险性评价和风险评估的正确性。本文以四川省低山丘陵区为研究区,基于邻域统计分析算法提取不同窗口半径下的平均地形起伏度,表明平均地形起伏度与分析窗口尺度存在显著的对数变化关系;根据地貌发育理论,应用累积和分析算法(CUSUM)对"平均地形起伏度-分析窗口半径"曲线的突变情况进行分析,通过精度检验,确定该区域地形起伏度提取的最佳统计窗口半径为1.1km。研究结果对于提高相似区域的滑坡灾害危险性评价和风险评估的精度有参考价值。     

光电测距仪折叠式检定基线场的设想

在筹建一个光电测距仪检定基线场时，首先遇到的是场地选择问题。对于传统的基线场，根据其技术和使用要求，应选择在长度足够，地层稳定，地形平坦，地势开阔，通视良好的地方。其次还应考虑机械震动、电磁干扰…等因素。欲得到一个条件完备的场地，     

前后不等视距精密水准测量法

本文提出了用前后不等视距进行精密水准测量的方法,并分析了其精度。理论分析与实测结果表明,该方法可达到国家一、二等水准测量精度。在受地形与施工场地限制条件下应用本法,能较大地提高测量的速度与效率。     

地形起伏度最佳分析区域预测模型

地形起伏度指分析区域内最高点和最低点之差,反映宏观区域内地形的起伏特征,是描述地貌形态的定量指标。确定最佳分析区域是地形起伏度提取算法的核心步骤,以及决定地形起伏度提取结果有效性的关键。本文以全国范围内随机选取的78个实验区域、三种不同尺度的DEM数据作为实验对象,分别进行系列分析区域尺度的地形起伏度计算,建立了基于微观地形特征因子的地形起伏度最佳分析区域预测模型。实验表明：相同区域、不同尺度的DEM数据提取的地形起伏度存在差异,DEM尺度相差较小时,地形起伏度的差异也较小;地形起伏度和实验区域的最大高程、区域高差、平均坡度和平均坡度变率等地形特征因子存在强相关关系;当置信水平为0.05时,预测模型拟合参数的准确率达到95%以上,证明预测模型可以有效地确定最佳分析区域的取值范围。     

自1:10000比例尺DEM提取地形起伏度--以陕北黄土高原的实验为例

地形的起伏是反映地形起伏的宏观地形因子,是比较适合区域水土流失评价的地形指标,在区域性研究中,利用DEM数据提取地形起伏度能够快速、直观的反映地形的起伏特征。1∶10000比例尺DEM具有越来越广泛、重要的应用,系统探讨基于其提取地形起伏度的方法具有重要的理论和实践意义。本研究以陕北黄土高原不同地貌区的DEM数据为实验数据,依据地貌发育的基本理论,GIS的窗口递增分析方法结合自然地理单元———小流域划分方法,通过对比分析,确定不同地貌区的地形起伏度。通过对实验结果的对比分析证明,该方法是一种比较通用、有效的方法。     

黄土丘陵沟壑区地形复杂度分析

针对黄土丘陵沟壑区地形复杂度难以准确量化的问题,该文提出了基于区统计的评价方法,采用地形分析方法提取坡度、地势起伏度、地表切割深度,沟壑密度等地形因子,应用区统计法、变异系数法对研究区地形复杂度进分析评价。结果表明:彭阳县地形复杂度的空间分布特征与坡度、地势起伏度、地表切割深度的变化规律相似,中复杂区域和高复杂区域所占面积较大,且存在明显的分异规律;基于1:50 000数字高程模型数据的地形复杂度提取与分析方法能够快速有效地获取研究区地形地貌信息,为黄土丘陵沟壑区流域治理、土地规划、地形及景观格局的分区和尺度推绎等研究提供依据。     

岷江上游流域环境脆弱性评价

以岷江上游流域TM遥感数据和地形数据为主要数据源,结合其他统计相关资料,尝试运用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)对复杂因素构成的脆弱性特征进行层次分解和重新构造,建立多目标要素的综合评价指标体系和模型。选取植被指数变化率、人口密度、地形起伏度、坡度及土壤类型5个要素作为评价指标因子,通过AHP确定各评价指标的权重,在Arc GIS平台下将各指标图层进行叠加分析,得出岷江上游区域环境脆弱性评价图,再根据环境脆弱性指数阈值分级,将研究区环境脆弱度分为5级。结果表明:岷江上游环境脆弱性表现较为强烈,自然因素和人文因素是造成该环境脆弱性的本质原因,该方法为岷江上游流域环境脆弱性模式和生态环境综合评价提供了一种定量分析的思路。     

基于GIS的岩溶古地貌定量刻画方法分析研究

恢复岩溶古地貌对于分析岩溶储层发育特征具有重要作用。目前关于岩溶古地貌的恢复多为定性方法,定量刻画古地貌的水平有待提高,而GIS在定量分析处理地貌方面独具优势。以高石梯—磨溪区块灯四段岩溶储层为例,在经典古地貌恢复方法的基础上,从GIS的地貌因子出发,提取了包括高程、坡度、地表切割深度、地表粗糙度、地形起伏度在内的地形因子以及包括水流长度、河流等级、流域分析在内的水文因子;再选取核心地形因子,并对地貌因子进行敏感性评价,结果显示高程、坡度和地形起伏度对地形的表征贡献较大。以地貌成因—形态分类原则为地貌分类方案,对敏感地形因子进行重分类操作后作叠加分析处理,地貌分区成图显示研究区由岩溶高地、岩溶缓坡、岩溶缓坡过渡带和岩溶洼地4类地貌单元组成。对岩溶古地貌进行分析评价发现,岩溶缓坡为油气良好集聚地,地貌划分结果与储层分布具有相关性。     

地形起伏度与GPS多路径误差的相关性分析

为研究地形起伏度与全球定位系统(GPS)多路径误差的相关性,该文采用邻域统计、均值变点分析、相关性分析等方法,以ArcGIS为平台,基于某校区1m分辨率的数字高程模型(DEM)数据,运用均值变点分析确定最佳分析区域,并提取地形起伏度,再通过SPSS相关分析,获得地形起伏度与多路径误差M_(p1)、M_(p2)的Spearman秩相关系数。结果表明:最佳分析区域为11m×11m,对应的地形起伏度与多路径误差M_(p1)、M_(p2)在P<0.01下显著相关;测站周围5.5m范围内的地形起伏度对多路径误差有直接影响,尤其在地形起伏度大于3 m时,与多路径误差M_(p2)显著相关。     

利用无人机影像进行滑坡地形三维重建

针对滑坡表达研究的需要,提出了一种基于无人机影像序列的滑坡地形全自动鲁棒三维重建方法。以某滑坡区为试验场地,利用无人机搭载小型数码相机获取滑坡影像,辅助飞控数据建立的影像拓扑关系,依据计算机视觉原理,对滑坡地形进行了全自动三维建模,生成了包含颜色信息的三维点云数据,构建了滑坡体数字表面模型(DSM)。结果表明:该方法可快速实现滑坡三维地形精细测绘,有效降低作业成本和劳动强度;所建模型可准确表达滑坡体的空间分布特征,为正确分析评价滑坡稳定性提供了有力支持,尤其适合在困难山区或潜在危险地区的滑坡遥感动态监测。     

浅析不同地形下的无人机航线设计

针对不同区域和生产要求的无人机低空遥感,探讨影响其航线设计的指标和参数。综合考虑地形起伏、重叠度、分辨率等多方面因素,着重分析了不同地形条件下航线对重叠度的影响,并提出了相应的航线设计处理方法,可为满足要求的影像获取及后期的影像处理提供保障。     

TIN的海底地形复杂度表示与计算方法

针对当前海底地形复杂度表示与计算方法存在的适用性不强,无法全面反映地形复杂程度等问题,面向海底地形的Delaunay不规则三角网表示模型,基于微分几何理论,使用节点1-邻域内相邻三角面片空间几何关系及三角面片在水平面上的投影面积,提出一种基于双二面角的海底地形复杂度的表示与计算模型,并在多个实验样区上对所提出方法进行实验。结果表明,相比目前常用的其他海底地形复杂度表示与计算方法,该方法能够适用于不同的海底地形,且更符合人类认知。     

地形辐射校正模型研究进展

从经验模型、物理模型及半经验模型3个方面综述了地形辐射校正模型研究的主要进展,并从模型的输入参数、前提假设条件和评价方法3个方面讨论了现有模型存在的一些问题.最后,对地形辐射校正模型的研究前景进行了展望,认为可以从多源或多时相数据、图像增强或信息填充等方面恢复阴影区域信息,提高模型的校正精度,考虑引入新的数理统计方法进行精确的定量评价,并建议地形辐射校正模型研究应该更加重视阴影区域光谱信息的恢复,尤其是在地形复杂的山区.     

基于地形画像的相似区域推荐

在开展滑坡危险性分析、山区公路规划以及工业园区选址等工作时,研究区域的地形都是首要考虑的因素,为研究区域推荐几个与之地形相似的区域作为参考对象能够使得研究工作快速展开。本文提取了研究区的宏观地形特征与直方图统计特征,对研究区域的地形进行精细刻画;而后基于随机森林搭建区域分类模型,根据分类结果进行粗略推荐;最后基于粗略推荐结果,计算研究区域与其他区域之间的相似度,进行精细化推荐,为研究区域推荐5个与之地形最相似的参考区域。推荐结果显示,参考区域与研究区域的地形高度相似,在开展滑坡、泥石流灾害研究以及道路规划等工作时,可以参考推荐区域的研究结果。     

地形起伏度最佳分析区域研究

地形起伏庹是指定分析区域内最大相对高程差,反映地面相对高差,描述地貌形态的定量指标.确定实验样区的最佳分析区域是地形起伏度提取算法中的核心步骤和决定区域地形起伏度提取效果与有效性的关键.基于64幅实验样区数据进行多尺度地形起伏度计算,试图确定地形起伏度的最佳分析区域.实验结果表明:实验样区的地貌特征和最佳分析区域并不存...     

顶点重要度调整的三维场景集成简化方法

针对地形模型随视点简化时,容易引起边界的变化,使得地物模型与地形模型简化过程中产生"裂缝"或翻转现象的问题,文章提出一种改进方法:在对三维地形和地物进行集成后,采用递进格网表示方法并在边折叠过程中采用条件约束对其简化;在边排序的基础上,根据顶点重要度进行排序。该方法优点是计算时间短,且权值定义能够很好地反映局部几何特征,能够保持三维地形、地物模型边界原始信息和格网三角面的基本方向,并消除集成模型之间的"裂缝"或悬空现象。最后通过对整个三维场景进行动态实时绘制,证明该方法具有良好的可视化效果。     

机载LiDAR点云密度对DEM精度的影响

机载激光雷达技术(LiDAR)作为一项先进的遥感技术,是植被覆盖区DEM获取的重要手段之一,而不同地形坡度条件及点云密度对DEM产品质量有重要影响。本文以辽宁省某市的机载LiDAR数据为基础,选取5种不同地形坡度的点云数据,通过随机、等间距及基于曲率3种不同的点云抽稀方法,按照点云保留率为80%、60%、40%、20%和10%共5个不同梯度的抽稀倍数对原始点云进行抽稀简化处理,生成与之对应的DEM并对其进行精度评价,以此研究地形坡度、点云抽稀方法、抽稀倍数对DEM精度的影响。结果表明,DEM精度与地形坡度呈负相关关系,即RMSE随地形坡度升高不断增加;基于曲率的抽稀方法在地形坡度＞30°时,相较于其他两种方法RMSE较小,具有明显优势;40%的点云保留率是平衡DEM精度与数据存储效率的一个节点,当点云保留率<40%时,DEM的高程RMSE会迅速增大。该研究对于利用机载LiDAR进行大范围DEM生产具有一定的指导和借鉴意义。