排序方式: 共有19条查询结果,搜索用时 15 毫秒
11.
基于DEM的流域地形因子提取与量化关系研究——以陕北黄土高原的实验为例 总被引:1,自引:0,他引:1
地貌的形成是一个漫长的系统过程,其形态可以看成是表征其特征的各种地形信息因子复合在一起的复杂函数。以黄土高原地区的6个典型地貌区作为试验区,基于1∶10000比例尺5m分辨率的高精度DEM数据,在实现自然地理单元———小流域自动分割的基础上,随机选取44个完整小流域,完成了区域内沟壑密度、平均坡度、平均坡长和地形起伏度等基本地形信息因子的自动提取;同时,采用比较分析和数理统计的方法,证明沟壑密度与平均坡度、平均坡长和地形起伏度之间存在着很强的线性相关关系,量化模拟结果显示,沟壑密度(Y)可以表示为平均坡度(X1)、平均坡长(X2)和相对高差值(X3)的函数:Y=2.95228+0.127906X1-0.014X2-0.00273X3,模拟精度为94.5%。该方法对于整体研究黄土高原及其他地貌的形态特征和成因机理,具有重要的理论和实践意义。 相似文献
12.
地形是在内外营力的共同作用之下综合形成的,不同类型的地形具有不同的起伏形态特征,从全局或宏观的观测视角,可以视觉感知到这种地形起伏及其特征规律。纹理是众多物体表面呈现的有规律的线条组合,DEM作为地形的数据表达,不同地形类型区域的起伏形态具有纹理的显著表征。目前,对于DEM纹理研究主要是从DEM影像认知的角度出发,利用图像纹理的计算方法进行地形纹理对象描述和指标的提取,并基于获取的纹理对象进行区域地形特征分析和地貌类型的分类,在视觉上的反映存在不足。DEM起伏纹理作为一种基于某种观测视角和尺度的地形要素组合对象,首先需要对其进行系统的视觉认知,明确基于视觉认知的DEM起伏纹理构成要素和不同视觉变量控制的纹理要素组合结构,通过实现DEM起伏纹理的多维可视化建模,达到DEM数字地形建模的抽象与简化。基于此,本文以DEM地形起伏纹理为研究对象,对DEM起伏纹理进行视觉认知,明确DEM起伏纹理的涵义并建立提取方法,使用建立的方法实现了DEM起伏纹理的提取,取得了较好的提取效果。从视觉感知的机制出发,确定了决定视觉感知结果的视觉变量组合。确定了包含景深、长度和邻域等用于视觉综合的参数,设计建立了多变量的DEM起伏纹理消隐方法。最后设置视觉变量并使用该方法实现了DEM起伏纹理的消隐,消隐后DEM起伏纹理的数量分别降低了45.2%和53.2%,视觉上也取得了较理想的结果,具有一定的应用价值。 相似文献
13.
基于DEM的沟谷特征点提取与分析 总被引:2,自引:0,他引:2
沟谷特征点是反映沟谷地貌空间形态分布的重要点位,也是研究沟谷地貌演化过程与机理的关键要素。因此,对不同沟谷特征点的有效提取,是沟谷形态研究的重要基础。本文采用DEM及其在水文分析中的多种衍生数据,通过流向追踪、邻域特征判断等一系列方法,实现对径流节点、径流源点、汇流源点、潜在裂点与流域出口点的快速、准确提取。同时,对沟谷特征点进行有效分级,本文基于Strahler河流分级法建立了相应的分类标准,对沟谷特征点进行了自动分类。通过使用陕西省宜君典型样区5m分辨率的DEM数据进行实验,发现新算法计算效率高,结果准确,对潜在裂点也进行了有效探测,验证了算法的有效性。最后,对特征点提取的数据影响进行了详细分析。 相似文献
14.
基于DEM的黄土地貌类型提取与制图——以黄土高原丘陵沟壑实验样区为例 总被引:11,自引:3,他引:11
以陕北绥德县刘家沟流域为实验样区 ,从地貌成因、形态和土地利用角度出发 ,分析了黄土高原丘陵沟壑区 3种典型地貌类型的区域特征 ;以不同地貌类型的区域特征为基础 ,在地理信息系统平台软件 Arc View的支持下 ,利用数字高程模型 (DEM)自动提取黄土丘陵区 3种基本地貌类型的方法和技术。研究分析结果证明 :利用 DEM自动提取地貌类型是一种快速、高效的技术方法 ,对指导退耕还林、防治水土流失和进行土地利用动态监测都具有重要意义。 相似文献
15.
文章利用2008至2011年中分辨率成像光谱辐射计(MODIS)250 m空间分辨率的增强型植被指数(EVI)作为检测植被覆盖程度的指标参数,分析了岩溶石漠化地区与非石漠化地区植被对于气候因子的响应。结果表明:(1)无论是石漠化地区还是非石漠化地区,EVI在干旱时期和非干旱时期,与气候因子——气温(T)的相关系数rEVI-T均大于0.5(rF=0.235,α=0.05),二者表现为显著相关;(2)在非石漠化地区,EVI在干旱时期和非干旱时期与气候因子——降水量(P)的相关系数rEVI-P为0.234、0.212,两者表现出不显著相关,但在石漠化地区则表现为相反的情况;(3)在干旱发生之后的一年时间,EVI在石漠化和非石漠化地区都与降水量有显著相关性,其相关系数rEVI-P分别为0.516和0.489。 相似文献
16.
17.
点簇(即点的集合)具有特定的组织结构;沟谷作为一类自成体系的重要空间实体,表达其形态、结构、发育等关键属性特征的沟谷特征点簇,是有严密的组织结构、密切的空间关系和完整的属性描述的关键特征点的集合。建立沟谷特征点簇的空间结构模型,进行沟谷特征的空间分析与应用,具有重要的科学意义。本文在分析沟谷特征点簇的组成要素、空间与结构特征的基础上,确定了点簇的层次结构模型和非结构化文件存储方式,编程实现了沟谷特征点簇数据模型;然后,构建了点簇文件,并运用C# + AE的开发方式,研发建立了基于点簇的沟谷分析原型系统,实现了沟谷特征点簇数据的可视化、结构空间分析、专题属性特征分析等基本功能;最后,以特征点的沟谷路径追溯查找效率作了对比分析,验证了基于特征点簇模型的沟谷分析具有较高的处理效率。本研究构建的面向沟谷特征点簇的空间结构模型,研发的具有沟谷结构、形态与属性分析功能的沟谷分析原型系统,有一定的应用价值。 相似文献
18.
19.
随着全球气候变暖加剧,北极地区的大气海洋环境剧烈变化,导致海冰变化更加不稳定,使得海冰预测的难度增大。本研究选择海表温度、2 m平均气温、二氧化碳浓度为大气海洋变量,海冰范围距平为时序特征参数,将上述参量作为北极海冰范围 (Sea Ice Extent,SIE) 的预测要素,建立了面向SIE的多变量长短期记忆 (Long Short Term Memory,LSTM) 神经网络模型,对比分析了2015-2021年不同时间序列预测模型的预测结果。结果显示:本研究所构建模型的RMSE、MAE、MAPE分别为0.353×106 km2、0.261×106 km2和3.191%。相比于其他预测模型,结合大气海洋变量和时序特征参数后的LSTM模型预测结果误差更小,拟合效果更好,可以消除夏季海冰剧烈变化对预测效果的影响,提高海冰范围的预测精度,对北极航道的通航安全保障工作具有重要的研究与应用价值。 相似文献