面向复杂地形的坡位K-means聚类划分研究

土壤植被研究建立在精准坡位划分的基础上。但现有的坡位大多采用手工划分的方式,存在着自动化程度低、划分精度不高且耗时较长等问题。本文提出一种顾及复杂地形的坡位自动划分算法,尝试采用机器学习K-means方法解决高海拔山区坡位划分的问题,并在山峰区域提取、聚类数确定、以及初始聚类中心选取等关键技术进行了算法的优化。为了验证算法的有效性,以云南省姚安县为研究区,运用提出的算法对研究区坡位进行自动划分,再采用Calinski-Harabasz聚类评价指标、调整兰德系数ARI和误差平方和SSE等一系列方法对坡位K-means聚类划分实验进行分析和评价。研究结果表明,利用该算法所生成的复杂地形坡位与研究区实测等高线相匹配。其次,再从姚安县规划风电场任选4个场址,比较13×13、25×25、37×37三种适宜窗口下坡位自动划分结果,结果表明选取25×25适宜窗口进行坡位划分可靠性最强。再者,计算的规划风电场内山脊、坡肩及背坡比例高达57.13%,也从一个侧面证实了利用该算法划分的坡位结果良好。     

数字地形分析方法研究的维度——精准、高效、易用

数字地形分析基于数字高程模型计算各种地形信息,在诸多地理现象和地理过程的定量刻画和模拟中都发挥着不可或缺的重要作用。作为地理信息空间分析的一个基本组成内容、GIS的必备功能之一,数字地形分析的方法研究不断深化、扩展。本文从一个新的视角,即方法研究的维度,对该领域已有工作及发展趋势进行梳理,将数字地形分析方法研究工作归纳为依次显现出的3个研究维度：① 精准,即如何设计新的数字地形分析方法以更准确、精确地计算出符合地理学认知、满足应用领域问题求解所需的地形信息;② 高效,即如何使数字地形分析的计算更高效;③ 易用,即如何使数字地形分析对于应用者（尤其是相关应用领域中非数字地形分析专家的用户）更易用。特别是近年新显现出的“易用”研究维度,通过研究设计数字地形分析领域应用建模知识的形式化表达及相应的推理应用方法,有望实现数字地形分析应用工作流的智能化构建,满足实际应用中对数字地形分析的易用性需求;同时,其研究思路和方法也可为地理信息空间分析中诸多其他分支领域解决所面临的类似问题提供借鉴。     

基于投影寻踪学习网络算法的植物群落高分遥感分类研究

传统的植物群落调查方法主要是野外样地调查和抽样统计,其对于地形复杂的区域难以做到对数据的全面调查;将遥感技术应用于植物群落调查,可实现数据的全面获取,以及对植物群落的快速分类。在深圳市植物群落野外样地调查的基础上,本文应用高分辨率Pléiades影像,结合光谱、地形及纹理信息,采用投影寻踪学习网络的方法,实现了深圳市东部地区植物分类。在实验中,选取人工林和次生林中典型群落样本,将投影寻踪与学习网络算法结合应用于植被分类,通过分类结果与经典监督分类方法比较表明,该算法应用于植物群落分类是可行的;并且该算法分类精度高,更新速度快,能满足深圳市重点项目基本生态控制线专项调查的要求。     

桂林-阳朔地区DEM地形特征与岩性相关性分析及分类研究

地形地貌是岩性解译的重要信息,地形因子作为描述DEM数字曲面几何特征的定量指标参数,可用来定量化表达不同岩性所在地区地形地貌特征。本文以桂林-阳朔地区为研究区,研究地形因子数学、地质意义,建立岩性与地形因子组合间的定量关联,进而实现岩石类型划分。本文基于ASTERGDEM提取坡度、起伏度等12个地形因子,在分析各个地形因子地质意义基础上,通过聚类分析及方差分析的多元统计分析方法,研究各岩性地形因子特性及其关联性,建立研究区岩性之间的定量差异;此外,利用因子分析方法研究岩性分类过程中的主导因素,确定适宜岩性分类方法以实现定量化岩性分类。实验结果表明：不同岩性、不同地形地貌的地形因子（组合）之间具有显著差异,基于因子分析得到的宏观地形复杂度指数（MTI）以及微观曲率指数（MCI）对岩石类型的分类精度达77.36%。研究表明,地形复杂度等地形因子可用于岩性分类,采用因子分析方法可获取反映地形地貌宏观、微观特征的定量指标,且岩性分类效果良好。     

基于坡位-地块单元的流域最佳管理措施空间优化配置方法

最佳管理措施（BMP）是治理流域土壤侵蚀、非点源污染等环境问题的有效途径,基于流域过程模拟的情景优化方法可得到综合效益近似最优的BMP空间配置方案集。目前用于配置BMP的空间单元（如子流域、水文响应单元、地块、坡位）均不能有效地综合体现BMP与地形部位间的空间关系以及同一地形部位内不同土地利用斑块上的BMP差异。本文提出将坡位单元与地块单元叠加生成的坡位-地块单元作为BMP空间配置单元,结合分布式流域建模框架SEIMS和多目标优化算法NSGA-II建立一套流域BMP空间优化配置方法。以江苏省溧阳市中田舍流域的非点源污染治理为例,选取减量施肥、退耕还林、封山育林和生态林草4种典型BMP,以最大化总氮削减率、最小化经济成本为优化目标,分别采用坡位单元、地块单元、坡位-地块单元进行情景优化。结果表明：相比坡位单元和地块单元,采用坡位-地块单元可获得最多具有近似最优综合效益的BMP情景,定量评价解集分布性和收敛性的Hypervolume指数分别提升了7%和4%,且BMP在空间上分布更加精细、配置更加灵活。本文方法可有效、合理地优化流域最佳管理措施的空间配置,为流域治理提供决策支持。     

基于分形理论的地形复杂性量化方法

地形的复杂性是地表崩塌、山体滑坡、泥石流等自然灾害的主要影响因素之一,近年来对地形复杂性的定量研究十分活跃,分形方法是其中主要的研究方法之一,但是目前的研究大多以沟壑分形、等高线分形、元分形等为主,难以对区域地形的整体复杂性进行定量描述;利用基于相对高差的地形分形研究方法,对三个形状和面积基本一致,地形起伏特征各不相同的区域,以相同的网度兼顾特殊地形位置布设样品点,统计样品点及其相对高差信息,并进行分形分析,分析结果表明,样品点的相对高差信息基本包含了其所在区域的地形特征信息,地形的相对高差信息服从分形分布,其分维值的变化趋势与地形复杂性相反,由此提出将其分维值的倒数定义为地形复杂性指数,地形复杂性指数的变化趋势与地形复杂性一致,它很好地拟合了地形的实际特征,定量地刻划了地形的复杂程度。     

以坡位为空间配置单元的流域管理措施情景优化方法

基于流域过程模型的BMP情景分析是当前流域管理措施评价、非点源污染控制等研究应用中广泛采用的方法,但其通常采用的BMP空间配置单元（地块、农场、水文响应单元或子流域）与坡面上的地形部位关系较弱,难以有效地根据坡面过程特点表达坡面上多种BMP之间的空间配置关系,影响了BMP情景优化效率和结果的合理性。为此,本文提出以坡位单元作为BMP空间配置单元,将各种BMP在不同坡位间合理的空间配置关系显式表达为基于坡位的空间配置规则,通过结合NSGA-II优化算法建立了一套基于坡位单元的BMP空间配置优化方法。应用案例表明,本文构建的基于坡位单元的BMP情景优化方法可有效利用基于坡位的空间配置规则进行BMP情景优化,优化所得的BMP空间配置方案更为合理,优化效率较高。     

空间数据的增值--以数字地形分析为例

地理数据库的日益普及和空间数据的广泛传播使得过去由于数据的限制难以推广普及的地理信息技术有了一个崭新的发展空间。然而,目前大多数的实际应用仍停留在“数据”的层面,基本忽略了对数据本身内容的挖掘或“信息”提取,因而难以实现较高的数据应用效益和空间数据增值。本文以数字地形模型和数字地形分析为例,讨论空间数据的增值应用,通过利用地形分析技术从单纯的数字高程数据提取实际应用中急需的地形参数和地形特征信息,籍此说明空间数据增值应用的概念和内容。     

面向景观规划设计的数字地形交互式编辑技术

 数字地形编辑是虚拟地理环境、三维景观仿真系统中一个重要的研究内容,在城市与乡村、区域道路网、风景园林的数字化规划设计实践中具有重要价值。本文以规则格网的数字地形为研究对象,面向城市和园林景观规划设计中的实际应用,提出了交互式数字地形编辑的解决方案,重点给出了分页技术的地形交互式编辑具体过程和相关的主要实现技术。数字地形编辑的实现,首先,通过鼠标交互式操作,结合射线求交算法,在地形表面选取目标编辑区域;然后,结合夹角之和检测算法,获取区域下地形数据,设定新的地形高程值,最后,将编辑操作传输至地形其他层,更新整个地形,并在地形编辑后,采用方格网计算法,统计出区域下地形填挖方量。此外,在经过平整的地形区域,植入树和三维建筑模型,构建虚拟城镇小区景观。本文初步实现了编辑操作功能的计算机软件,并展示了数字地形编辑在城镇小区景观设计中的应用结果。试验表明,基于规则格网和分页技术的数字地形编辑方法具有算法简单、计算量小、易实现等特点。此外,通过鼠标交互式的操作,能够实时、直观地显示编辑结果,达到"所见即所得"的效果。     

基于区域生长的黄土地貌沟沿线提取方法与实验

沟沿线是黄土地貌正负地形的分界线,地形在沟沿线处存在较大的高程变化和坡度转折。坡面畸变邻域法是一种有效提取沟沿线的方法,但该方法对正负地形进行分割时,往往会产生大量的碎屑多边形和分类错误,严重影响沟沿线的提取精度。为了解决这个问题,本文采用区域生长方法来改进坡面畸变邻域法的提取结果。首先,分别以DEM提取的山顶点和出水口点作为正负地形的生长点进行4邻域生长,生长至正负地形边界或大于坡度阈值为止;然后,采用边缘检测方法提取正负地形分界线;最后,依据形态学图像处理方法去除"毛刺"得到最终的沟沿线。结果显示,该方法实现了对沟沿线的自动提取,解决了由于正负地形分类错误造成的沟沿线定位不准确的问题,提高了沟沿线的提取精度,同时该方法也较好地保持了沟沿线的完整性和连续性,对黄土高原不同地貌类型具有普遍的适用性。     

Relationships between landslide types and topographic attributes in a loess catchment, China

Topographic attributes have been identified as the most important factor in controlling the initiation and distribution of shallow landslides triggered by rainfall.As a result,these landslides influence the evolution of local surface topography.In this research,an area of 2.6 km 2 loess catchment in the Huachi County was selected as the study area locating in the Chinese Loess Plateau.The landslides inventory and landslide types were mapped using global position system(GPS) and field mapping.The landslide inventory shows that these shallow landslides involve different movement types including slide,creep and fall.Meanwhile,main topographic attributes were generated based on a high resolution digital terrain model(5 m × 5 m),including aspect,slope shape,elevation,slope angle and contributing area.These maps were overlaid with the spatial distributions of total landslides and each type of landslides in a geographic information system(GIS),respectively,to assess their spatial frequency distributions and relative failure potentials related to these selected topographic attributes.The spatial analysis results revealed that there is a close relation between the topographic attributes of the postlandsliding local surface and the types of landslide movement.Meanwhile,the types of landslide movement have some obvious differences in local topographic attributes,which can influence the relative failure potential of different types of landslides.These results have practical significance to mitigate natural hazard and understandgeomorphologic process in thick loess area.     

顾及坡度和高程的多波束测深数据抽稀算法

海底地形数据是进行海洋科学研究、工程建设的重要数据源,水深信息作为海底地形数据的基础信息,反映了海底地形的起伏变化。因此,如何有效地处理水深数据成为海洋测绘的重点研究内容。为解决海量多波束测深数据的数据冗余问题,提出了一种顾及坡度和高程的多波束测深数据抽稀算法,能够兼顾数据抽稀的精度和地形特征点的保留。考虑到存在含有空洞、凹边界等局部空白区域的多波束测深数据,首先利用Alpha Shape算法提取测深数据局部空白区域的边界点;然后采用坡度和高程相结合的抽稀算法删除冗余点,得到抽稀结果。在实验区内,通过与基于坡度抽稀、顾及地形复杂度抽稀和基于系统抽稀算法进行对比实验,结果表明：(1)本文抽稀算法在测深数据局部空白区域生成的等深线较上述抽稀算法更贴近原始测深数据等深线的形态,可以有效保持地形形态完整性;(2)对不同地形的测深数据进行抽稀,本文算法的精度较上述抽稀算法均有不同程度的提升,尤其抽稀率较低时,本文算法较上述算法在MSE分别提升了16%、27%、14%和10%、36%、2%,RMSE分别提升了7%、12%、7%和5%、17%、3%,体现了本文算法对不同地形多波束测深数据抽稀的有效性...     

面向城市DEM构建的地形要素分类及表达

地形要素是对地形在地表的空间分布特征具有控制作用的点、线或面状要素,其合理划分可为城市地形建模提供数据基础。本文在解析城市地形特征和分析现有地形图分类在城市DEM建模中不足的基础上,基于面向对象思想,以城市地形被城市道路网分割为基本原则,构建了城市地形要素分类及表达方法,并以南京市某区1:500地形图为实验数据,进行了相关验证实验与分析。实验结果表明,本文提出的地形要素分类和表达方法能够整体控制并有效表达集几何和语义信息为一体的复杂城市地形,在全局和局部地形上均有较好的建模效果。本文提出的城市地形要素分类及表达方法不但可为地形要素的分析和应用提供基础,也可为城市地形构建模拟、建设规划和分析决策等提供技术支撑。     

结合质心Voronoi图优化的三维Douglas-Peucker地形简化算法

在多尺度TIN的自动构建过程中,为使各尺度数据保持地形的主要特征,需要选择合适的地形简化方法提取地形的结构特征信息。传统的3D Douglas-Peucker算法通过设定距离阈值参数对地形进行简化,简化后只保留了山脊线、山谷线等主要地形特征,而未考虑局部细节,难以顾及局部地形起伏变化明显的区域;而质心Voronoi图能够以地形因子作为密度函数,通过迭代驱动种子点向地形起伏较大的区域聚集,但其在主要地形特征的表达方面有缺失。为此,本文将二者的特点结合,在利用传统的3D Douglas-Peucker算法简化的同时,通过质心Voronoi图迭代加入局部起伏较大的特征点,综合考虑主要结构特征及局部起伏对地形进行简化,并在多个简化级别下对原始3D Douglas-Peucker算法和本文优化算法进行了对比。实验结果表明,相对于原始算法,本文优化算法在各简化级别下简化误差降低13.6%以上,具有更高的地形表达精度,且能够更好地逼近原始地形。     

DEM地形可视化自增强技术

地形可视化是地形表达、虚拟地理环境与虚拟仿真领域中重要的组成部分.论文首先回顾了DEM地形分析与表达技术,然后重点阐述了如何利用DEM自身解译的地形信息,增强DEM地形等高线图、地形晕渲图等地形可视化效果,突出不同地形特征与细节,实现可量测性和直观性为一体的3维地形表达,提供用户更为直观、准确的地形认知.     

青藏高原北缘公格尔山地区地形梯度的剖析

本文以青藏高原北缘西昆仑山脉的公格尔山地区为试验区域,基于SRTM-DEM数据,采用线状地形剖面和带状地形剖面的研究方法,对试验区从公格尔山顶到塔里木盆地的地形梯度进行了研究,并探讨了地形梯度与隆升过程之间的关系。研究结果表明:(1)线状地形剖面清晰直观,操作简单;带状剖面法能较好地反映区域的地形起伏状况。若将两种方法联合起来共同进行区域地形研究,则会获得更好效果。(2)从塔里木盆地到公格尔山顶,地形抬升共分3个梯度:分别是从海拔高度2 000m左右上升到约4 500m,从约4 500m上升到将近6 000m,从将近6000m上升到约7500m。地形抬升的不同梯度可能对应着公格尔山晚新生代地貌形成过程的不同隆升过程;而每个抬升梯度的拐点,则对应着不同隆升过程形成海拔高度的分界点。     

地形复杂山区常用植被指数的地形校正对比

植被指数能反映地表植被生长、覆盖等情况,常作为反演植物生物物理参量的有效参数。然而,在地形复杂的山区,由于地形效应的影响,导致一些植被指数适用性受限。基于以上现状,本文以贵州省江口县为研究区,采用4种地形校正模型（Teillet-回归模型、Minnaert模型、C模型、SCS+C模型）对常用植被指数（SR、MSR、NDVI、SAVI、MSAVI、EVI）进行地形校正,以评价不同坡度条件下植被指数地形校正效果。结果表明：地形校正对缓解波段比形式的植被指数（SR、MSR、NDVI）地形效应的作用有限,而对非波段比形式的植被指数（SAVI、MSAVI、EVI）效果较好。另外,随着坡度增加,地形效应显著,地形校正效果也更明显：坡度较小时,波段比形式的植被指数无需进行地形校正,而建议非波段比形式的植被指数进行地形校正;坡度较大时,建议2类植被指数都进行地形校正,但非波段比形式的植被指数可能会发生过度校正现象。此外,地形校正后非波段比形式的植被指数与森林地上生物量线性回归模型的精度明显提高。因此,建议在地形复杂山区利用非波段比形式的植被指数进行定量反演时,先进行地形校正。     

计算机环境下地貌晕渲图制作的探讨

本文以1∶100万标准分幅的成都幅(H-48)为例,采用SRTM-DEM数据,利用ERDAS软件、MicroDEM软件和Global Mapper软件,进行地貌晕渲图原图的制作,并利用Photoshop软件,对它们生成的地貌晕渲图原图进行了颜色调整、效果优化和与地图底图叠加生成最终的地貌晕渲图。研究表明:(1)利用3种软件进行地貌晕渲图原图的制作各有优缺点,但就最终成果图的整体质量和效果来看,Global Mapper软件制作的地貌晕渲图要优于MicroDEM软件制作的地貌晕渲图,而以ERDAS软件制作的地貌晕渲图的质量和效果最差;(2)Photoshop软件作为强大的图形图像处理软件,可以在地貌晕渲图的效果调整和质量优化上起到重要作用;(3)由于数字环境下地貌晕渲图可以表达更多的信息量和色彩效果,它对于制图人员色彩的运用、表达效果的判断和调整能力等提出了更高的要求和挑战。     

Combining spectral with texture features into object-oriented classification in mountainous terrain using advanced land observing satellite image

Most existing classification studies use spectral information and those were adequate for cities or plains.This paper explores classification method suitable for the ALOS(Advanced Land Observing Satellite) in mountainous terrain.Mountainous terrain mapping using ALOS image faces numerous challenges.These include spectral confusion with other land cover features,topographic effects on spectral signatures(such as shadow).At first,topographic radiometric correction was carried out to remove the illumination effects of topography.In addition to spectral features,texture features were used to assist classification in this paper.And texture features extracted based on GLCM(Gray Level Cooccurrence Matrix) were not only used for segmentation,but also used for building rules.The performance of the method was evaluated and compared with Maximum Likelihood Classification(MLC).Results showed that the object-oriented method integrating spectral and texture features has achieved overall accuracy of 85.73% with a kappa coefficient of 0.824,which is 13.48% and 0.145 respectively higher than that got by MLC method.It indicated that texture features can significantly improve overall accuracy,kappa coefficient,and the classification precision of existing spectrum confusion features.Object-oriented method Integrating spectral and texture features is suitable for land use extraction of ALOS image in mountainous terrain.