基于栅格DEM提取坡向统计特征的研究
arcgis坡向提取
在ArcGIS中进行坡向提取，可以按照以下步骤进行：1. 准备相关数据：需要准备数字高程模型（DEM）和河流等矢量数据。
DEM是描述地表高程的栅格数据，可以通过测量或遥感获取。
河流数据可以包括河流的线状几何信息，例如河道的中心线。
2. 加载数据：打开ArcGIS软件，并加载DEM和河流数据。
在ArcMap中，可以使用“Add Data”按钮将数据添加到地图中。
确保DEM 和河流数据在同一个坐标系下，以保证数据的准确性。
3. 生成坡度数据：在ArcMap中，打开“Spatial Analyst”工具栏，选择“Surface Analysis”按钮，然后选择“Slope”工具。
在“Slope”工具对话框中，可以设置计算坡度的参数，例如输出坡度单位（百分比或度数）、输出坡度数据的存储路径等。
点击“OK”按钮后，ArcGIS会自动计算出每个像元的坡度，并将结果以栅格数据的形式显示在地图上。
4. 提取坡向数据：为了更好地展示地表的坡向方向，可以使用ArcGIS的“Surface Analysis”工具栏中的“Aspect”工具进行坡向矢量提取。
在“Aspect”工具对话框中，可以设置计算坡向的参数，例如输出坡向数据的存储路径、坡向数据的显示符号等。
点击“OK”按钮后，ArcGIS会自动计算出每个像元的坡向，并将结果以矢量数据的形式显示在地图上。
通过坡向矢量提取，可以直观地看到地表的坡向方向。
根据坡向的不同，可以分析地形特征、水文过程等，并为地质勘察、土地利用规划等提供科学依据。
例如，坡向矢量提取可以用于分析山地的水文特征，如降雨径流的形成和径流路径的选择。
此外，坡向矢量提取还可以用于土地利用规划，例如确定适宜的农田和林地分布区域。
在城市规划中，坡向矢量提取可以用于确定适宜的建筑物和道路的布局方向，以减少地质灾害的风险。
实验五DEM坡面地形因子提取
实验五DEM坡面地形因子提取实验目的：通过数字高程模型（DEM）数据提取坡度和坡向地形因子，以分析地形特征对水文过程和土地利用分布的影响。
实验步骤：1.数据准备a) 获取高分辨率的地形DEM数据，可以选择使用Lidar数据或者采用其他方式获取DEM数据。
b)进行数据预处理，包拟合DEM数据，去除噪声和突出值等。
2.坡度计算a)在DEM上采样，计算每个像元上的坡度。
b)坡度计算可以通过以下公式进行计算：Slope(i,j) = arctan(sqrt((dz/dx)^2 + (dz/dy)^2))其中，Slope(i,j)代表坡度， dz/dx代表DEM在x方向的梯度，dz/dy代表DEM在y方向的梯度。
3.坡向计算a)在DEM上采样，计算每个像元上的坡向。
b)坡向计算可以通过以下公式进行计算：Aspect(i,j) = arctan(dz/dx / dz/dy)其中，Aspect(i,j)代表坡向， dz/dx代表DEM在x方向的梯度，dz/dy代表DEM在y方向的梯度。
4.地形指数计算a)根据坡度和坡向的计算结果，可以进一步计算其他地形指数，例如地形湿度、地形开阔度等。
b)地形湿度可以通过计算每个像元周围的流通路径长度来估算。
c)地形开阔度可以通过计算每个像元周围的可见面积来估算。
5.结果分析a)可视化坡度和坡向地形因子，以了解地形特征。
b)利用地形指数，可以分析地形特征对水文过程和土地利用分布的影响。
实验结果分析：通过提取DEM的坡度和坡向地形因子，可以分析出地形特征，进而对水文过程和土地利用分布进行预测和分析。
例如，通过分析坡度可以了解一个地区的地势起伏程度，从而对洪水灾害的发生概率进行预测。
通过分析坡向可以了解水流在地表的流向，从而对土壤侵蚀和水资源分布进行预测。
此外，通过计算其他地形指数，还可以分析地形湿度和地形开阔度对生态环境的影响，为环境管理和规划提供数据支持。
总结：本实验通过DEM数据的处理和分析，提取了坡度和坡向地形因子，并通过计算其他地形指数，以分析地形特征对水文过程和土地利用分布的影响。
关于DEM坡面地形因子提取
关于DEM坡面地形因子提取DEM（Digital Elevation Model）是数字高程模型的缩写，是基于地形高程数据构建的地表表达模型。
DEM坡面地形因子提取是指通过DEM数据计算和分析，得到描述坡面地形特征的一系列地形因子的过程。
地形因子是地形特征的定量表示，常用于地貌研究、水文模拟、土壤侵蚀和生态模拟等领域。
DEM坡面地形因子提取的步骤主要包括：数据获取与预处理、坡度和坡向计算、流域累积、地面湿度指数、地形平均高度、流域指数和局部垂直坡度等因子的计算。
首先，进行数据获取与预处理。
DEM数据可以从遥感测量或激光雷达等技术获取，常见的数据格式为GeoTIFF、ASCII等。
预处理包括数据格式转换和去除噪声等操作，以确保数据的质量和准确性。
其次，计算坡度和坡向。
坡度是地表每个点相对于水平面的倾斜度，通常用百分比或度表示。
坡度可通过计算每个像元的高度变化量与空间距离变化量的比值得到。
坡向是地表每个点的水平方向倾斜方向，如北坡、东坡等。
坡向可以通过计算每个像元所在栅格的最大高度变化率来确定。
然后，进行流域累积的计算。
流域累积是指从一个给定点开始，沿着坡面向上游方向流动的水量累积值。
流域累积可以反映流域的导水能力和径流量等属性，是流域水文模拟和水资源评估的重要因子之一接下来，计算地面湿度指数。
地面湿度指数是通过计算每个像元与相邻像元的高度差异，来描述地形的湿度和干湿程度的指标。
地面湿度指数可以反映水分分布的空间差异以及地形对水分运动的影响。
此外，还可以计算地形平均高度、流域指数和局部垂直坡度等因子。
地形平均高度是指在给定区域内的地形高度的平均值，可以用于描述地形的整体特征。
流域指数是通过计算每个像元到流域出口的河流路径长度来描述流域形态的指数，可以反映流域的陡峭程度和水分累积情况。
局部垂直坡度是指每个像元周围邻近像元高度变化的平均值，可以用于描述地形的复杂程度和崎岖度。
最后，可以利用提取的地形因子进行地貌分析、水文模拟和生态模拟等应用。
SuperMap中DEM栅格数据分析教程
Dem数据的栅格分析提取所有等值线✓打开dem数据集✓✓打开分析——栅格分析——表面分析——提取所有等值线✓✓选取号等高距✓✓单击确定完成✓✓标注好等高距✓提取等值面✓打开dem数据集——单击分析——栅格分析——表面分析——提取所有等值面✓选取好等高距✓单击确定✓标注好等高距提取制定等值线✓单击分析——栅格分析——表面分析——提取制定等值线✓输入各个等值线✓单击确定✓标注好等高距提取制定等值面✓打击分析——栅格分析——表面分析——提取制定等值面✓输入好各个等值线✓标注好等高距点提取等值线✓单击分析——栅格分析——表面分析——点提取等值线✓单击图上要提取的位置✓单击右键输入数据集名称之后单击确定✓标注好等高距制作坡度图✓选取角度✓单击确定制作坡向图✓单击分析——栅格分析——表面分析——坡向图✓单击确定可视域分析✓单击分析——栅格分析——表面分析——可视域✓在图上单击一点后单击确定两点可视性分析✓单击两点可视性分析✓在图上画一条直线✓松开鼠标即可✓单击确定多点可视性分析✓打开分析——栅格分析——表面分析——多点可视性分析✓在图上选取几个点✓单击右键✓单击分析表面面积查询✓单击表面面积✓在图上画出区域✓单击右键表面距离分析✓单击表面积✓画出要测量的线段✓单击右键制作剖面图✓单击剖面图✓画出要进行剖面的直线✓单击右键制作三维晕眩图✓单击三维晕眩图✓输入方位角✓单击确定制作正射三维影像✓单击正射三维影像✓打击确定体积分析✓单击体积✓画出要求体积的范围✓单击确定栅格代数运算✓单击分析——栅格分析——栅格代数运算✓输入命令✓单击计算可以发现登高线的变化。
基于GIS的坡面地形因子提取与分析
基于GIS的坡面地形因子提取与分析作者：王娜娜徐珍陈伟华来源：《安徽农学通报》2017年第12期摘要：该文基于GIS软件和DEM数据，提取并分析一阶、二阶及复合坡面地形因子中的坡度、坡向、剖面曲率、地表粗糙度、高程变异系数5种地形因子。
结果表明：榆中县坡度变幅为0°～70.7213°；坡向分析中阳坡占总面积的45.04%，阴坡占53.87%；剖面曲率在0～4.90379范围内变化；地表粗糙度的变幅为1～4.39377；地形高程变异系数在0～0.0912272范围内变化。
通过对该区域坡面地形因子的提取，分析在这些地形因子的作用下该区域水土流失与土壤侵蚀的趋势，为榆中县进行水土保持定量研究提供科学依据。
关键词：地形因子；GIS；坡面；DEM中图分类号 S157 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2017）12-0165-03Absrtact：Based on the GIS and DEM data，five terrain factors，including slope，the slope direction，section curvature，surface roughness and coefficient of variation，are extracted and analyzed for the first order，two order and composite slope terrain factors. The results showed that the gradient of Yuzhong County was 0°～70.7213°，the sunny slope was 45.04% of the total area，the shade slope was 53.87%，the section curvature changed in 0～4.90379，the variation of surface roughness was 1～4.39377，the coefficient of variation varied within 0～0.0912272. Through the extraction of topographic factors in the area，the trend of water loss and soil erosion under the action of these terrain factors is analyzed，which provided scientific basis for the quantitative study of Yuzhong County soil and water conservation.Key words：Terrain factors；GIS；Slope；DEM地形分析是认知地形环境的重要方式，地形因子的提取对水土流失、土地利用及生态评价研究具有重要作用，不同研究尺度下研究的地形因子不一。
面向林业小班的坡度、坡向及坡位提取算法研究
面向林业小班的坡度、坡向及坡位提取算法研究在林业管理中，对坡度、坡向及坡位的准确提取对于评估森林资源、规划林业活动以及研究地形对林木生长的影响具有重要意义。
本文将探讨面向林业小班的坡度、坡向及坡位提取算法的研究。
一、引言随着地理信息系统（GIS）技术的不断发展，地形分析在林业管理中的应用越来越广泛。
坡度、坡向及坡位作为重要的地形因子，对于林业资源的合理利用和科学管理具有指导意义。
为此，研究高效的提取算法对于提高林业地形分析的精度和效率至关重要。
二、坡度提取算法1.数字高程模型（DEM）是进行坡度提取的基础数据，常用的坡度提取算法有以下几种：（1）最陡下降法：计算每个栅格单元的最陡下降方向，进而得到坡度。
（2）二阶导数法：通过对DEM进行二阶导数运算，得到坡度。
（3）三阶不带权最小二乘法：对DEM进行三阶不带权最小二乘法运算，获取坡度。
2.针对林业小班的特点，可选用适合的坡度提取算法，如三阶不带权最小二乘法，以提高提取精度。
三、坡向提取算法1.常用的坡向提取算法有：（1）梯度方向法：通过计算DEM的梯度方向，得到坡向。
（2）最大坡降法：寻找每个栅格单元的最大坡降方向，作为坡向。
（3）加权坡向法：考虑相邻栅格的坡向信息，对当前栅格的坡向进行加权计算。
2.针对林业小班的实际需求，可以选用梯度方向法或加权坡向法进行坡向提取。
四、坡位提取算法1.坡位提取主要依据地形位置指数（TPI），计算方法如下：TPI = (DEM - 平均高程) / 标准差2.基于TPI，可以将地形分为以下几类：（1）山顶：TPI > 0 且为局部最大值。
（2）山脊：TPI > 0 且在山顶两侧。
（3）山谷：TPI < 0 且为局部最小值。
（4）山脚：TPI < 0 且在山谷两侧。
3.针对林业小班的特点，可以结合TPI和地形类别进行坡位提取。
五、结论本文针对林业小班的坡度、坡向及坡位提取算法进行了研究，探讨了不同算法的适用性。
DEM坡面地形因子提取技术文档
DEM坡面地形因子提取技术文档一、引言坡面地形因子（Terrain Factors）是描述地形地貌特征的一种指数，它在地质、地形、水文及环境科学研究中扮演着重要的角色。
地形因子通常由数字高程模型（DEM）数据中提取而得，其中包括坡度、坡向、高程等。
在本文中，我们将介绍一种提取DEM坡面地形因子的技术。
二、技术原理1.DEM数据预处理首先，需要对DEM数据进行预处理。
预处理包括裁剪、填充、平滑等操作，以去除无效数据和噪声干扰。
这样可以得到一份清洁、准确的DEM数据供后续分析使用。
2.坡度计算坡度是地形表面在一个给定点处的曲率。
坡度可以通过计算DEM中两个相邻像元之间的高度差来获得。
大致可以使用以下公式计算坡度：坡度= arctan(√(（∂z/∂x）^2 + (∂z/∂y)^2))其中，z是DEM中其中一像元的高程，x和y是该像元与其相邻像元的水平位置。
通过计算所有像元的坡度，即可获得整个地形表面的坡度分布。
3.坡向计算坡向是地表倾斜的指向，即地面水流流向的方向。
坡向可以通过计算DEM中每个像元的局部水平面斜率及其方向来获得。
常用的计算方法有以下两种：-最大坡向：将DEM视为一个等高线，计算累积坡度最大的方向作为坡向。
-朗巴特坡向：根据DEM的高程变化来计算坡向。
该方法利用光学效应的原理，将DEM分成若干小块，分别计算每个块中的坡向，再通过插值方法将坡向合并为整体。
4.高程计算高程是地表在垂直方向上的绝对高度。
在DEM数据中，高程信息已经包含在每个像元的值中。
因此，只需简单地读取DEM数据中的高程值即可获得地形表面的高程分布。
三、技术流程1.获得并预处理DEM数据，去除无效数据和噪声干扰。
2.计算坡度：计算DEM中每个像元的坡度值。
3.计算坡向：根据所选择的坡向计算方法，计算DEM中每个像元的坡向值。
4.计算高程：读取DEM数据中每个像元的高程值。
四、技术应用坡面地形因子对地质、地形、水文及环境科学研究具有广泛的应用。
基于DEM的坡度提取与分析
１ 研究 区域 与数据
试 验 区布 置在 吕梁 市方 山县 城关镇 沟 不沟 小流 域， 地理位置 位于 Ｎ ３ ７ 。 ５ ３ １ １ ”一Ｎ ３ ７ 。 ５ ３ ４ ４ ” 、 东 经
１ １ １ 。 １ ４ ３ ６ 一１ １ １ 。 １ ６ １ ６ 之 间， 属 典 型 的黄 土 丘 陵 沟
口 试 验 研 究
基于 Ｄ Ｅ Ｍபைடு நூலகம்的 坡 度 提 取 与 分 析
刘 菊 郑智礼 孙拖焕 （ 山西省林 业科 学研 究院）
摘 要 ：以方 山县 沟不 沟 小流 域 为例 ， 利用Ａ ｒ ｃ Ｇ Ｉ Ｓ对 Ｄ Ｅ Ｍ 光栅 进 行 坡 度 提 取 及 分级 ， 实现 了 高效 快
方 山县
Ｄ Ｅ Ｍ， 并进 行 了渲 染 ； ④ 提取 坡 度。运行 Ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ
Ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ／Ｓ ｔ ｕ ｒ ｆ ａ ｃ ｅ Ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ （ 坡面分析 ） ／ Ｓ ｌ ｏ ｐ ｅ （ 坡 度 分
析） ， 生成 研究 区的坡 度 栅 格 图 ， 栅 格 图形 中每 一 个 点 的像 素 单 元 值 （ Ｐ ｉ ｘ ｅ ｌ Ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ） 即 为 该 点 的 坡 度 值 （ 结 果见 图 ２ ） ； ⑤ 坡 度 重 分 类 。运 行 Ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ Ａ ｎ ａ — ｌ ｙ ｓ ／Ｒ ｔ ｅ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｙ （ 重分 类 ） 工具 ， 生 成 坡 度 分 级 栅 格 数
要 的地 形 因子 ， 尤其 是坡 度 的提取对 林 业生 产力 、 水
际应用 中 ， 坡度有两种表示方式 ： 一 是坡度 （ ｄ ｅ ｇ ｒ ｅ ｅ
基于ASTERGDEM的六盘水市地形特征分析
12. 77 13. 24 12. 42 11. 42 11. 79
北 ( 337. 5 - 360 )
6. 07
3. 3 地形起伏度、地形切割深度分析 六盘水市 最高 海拔 为 2900 m, 海 拔高度 在 1000 m 以下的区域主要分布在水城县南部河谷 地带及六枝特区西南部, 1000 ~ 1500 m 的区域集 中分布于六枝特区东部及南部广大区域, 1500 ~ 2000 m 的区域主要分布在水城县北部及盘县大 部, 大于 2000 m 的区域主要分布在六盘水市西部 地区。六盘水市地势由西向东逐渐降低。据图 4 可知, 研究区范围 内地形起伏度最大处达到 922 m, 中部区域大于南北部, 主要由于中部地区为北 盘江河流峡谷区, 河流的深度切割造成地表起伏 度较大。 由图 5可知, 六盘水市地形切割深度最大值 为 627 m, 位于中部地区, 包括水城县南部、盘县 北部及六枝特区西南部区域。正是北盘江的侵蚀 切割作用造就了此地的高山峡谷地貌。
图 1 研究区位置和 DEM 数据
2 地貌专题图的制作
2. 1 坡度专题图 坡度指水平面与局部地表之间的夹角或其正 切值, 是局部地表高度变化的比率指标, 可量化表 达地表面在 该点的倾 斜程度 [ 1 ] 。坡度是最 重要 的地形因子之一, 地面坡度影响着地表物质运动 和能量转换的规模和强度, 也是制约生产力空间 布局 的 重 要因 子 [ 4] 。六 盘 水 市 坡度 图 是 运 用 A rcG is的 3 D分析模块, 以 ASTER GDEM 数字高 程数据为基础生成的, 并用 Reclassify功能对坡度 图进行重新分级, 如图 2所示。 2. 2 坡向专题图 坡向表示高度变化比例最大值的方向, 影响 了地面光热资源的分配, 并决定地表径流流向, 是 一个微量 指标 [ 1] 。坡向 用 度数 来测 量, 正北 是 0 , 正东是 90 , 正南是 180 , 正西是 270 。研究 区坡向专题图通过 A rcG is的 3D 模块生成, 并用 Reclassify命令重新分级所得, 如图 3所示。 2. 3 地形起伏度专题图 地形起伏度是指地面一定距离范围内最大的 高程差, 在宏观的区域内反映了地面的起伏特征, 被作为区域水土流失评价的地形指标 [ 5, 6] 。本研 究应用 A rcG is软件的邻域分析 模块和栅格计算 器提取地形起伏度。提取前需要确定邻域分析窗 口的尺寸, 根据徐汉明等人的研究: 若以图上距离 0. 5cm 为最小精度要求, 则 2km2 适用于在比例尺 大于 1 25 万的地形图上 操作 [ 7, 8] , 所以 本研究 确定分析窗口为 2km 2, 得到地形起伏度专题图如 图 4所示。 2. 4 地形切割深度专题图 地形切割深度是指地面某点邻域范围的平均 高程与该邻域范围内的最小高程的差值, 其值直 观地反映了地表被侵蚀切割的情况, 并对这一地 学现象进行了量化, 是研究水土流失及地表侵蚀 发育状况的重要参考指标 [ 9] , 如图 5所示。
arcgis基于dem的坡度提取原理
arcgis基于dem的坡度提取原理ArcGIS基于DEM（数字高程模型）提取坡度的原理主要涉及对地面高程数据的分析。
以下是具体的原理和步骤：
1. 坡度计算：坡度是描述地面高程变化的一个指标，其计算是基于每一个栅格单元的高程变化率。
在DEM数据中，每一个栅格单元都有一个对应的高程值，通过计算相邻栅格单元之间的高程差，可以得到该栅格单元的坡度值。
2. 方向分析：除了坡度值，还可以分析地面的方向。
通过比较每一个栅格单元与其相邻栅格单元的高程差异，可以确定该栅格单元的坡向，即高程值最大的方向。
3. 提取坡度图层：基于DEM提取的坡度图层展示了地面的坡度分布情况。
坡度值越小，地势越平坦；坡度值越大，地势越陡峭。
这种图层对于地貌分析、水土流失研究、土地利用规划等应用具有重要的参考价值。
4. 动态更新：随着GIS数据的更新，相应的DEM和坡度图层也会进行动态更新，以反映最新的地形信息。
这种实时性对于自然灾害预警、土地利用变化监测等应用至关重要。
5. 与其他数据的集成：提取的坡度图层可以与其他类型的地理数据（如土地利用类型、水文数据等）进行集成，以进行更深入的综合分析。
总之，基于DEM提取坡度是利用地理信息系统（GIS）技术对数字高程数据进行处理和分析的一种方法，其原理主要基于高程变化率的计算和方向分析。
这种方法能够提供丰富的地形信息，对于多种应用领域具有重要意义。
基于Hutchinson的DEM建立及质量评价
基于Hutchinson的DEM建立及质量评价丑述仁;姚志宏;曹佳云;郭兰勤;陈妮;王程【摘要】建立高质量的数字高程模型（DEM）是正确计算坡度、坡向、提取流域地形特征、进行水文分析的前提。
国外应用最广的是基于Hutchinson方法的DEM插值方法和应用该算法的软件ANUDEM,该软件采用有限微分内插技术和地形强化算法,自动去除伪下陷带点和生成输入数据错误文件。
研究表明,通过等高线回放、DEM中误差、坡度、河流、光照模拟等方面的对比,ANUDEM生成的DEM表面光滑,比常规用TIN方法构建的TIN-DEM更能准确地表现地形起伏,其提取的坡度、光照图更准确,适宜进行水文分析。
【期刊名称】《地理空间信息》【年(卷),期】2012(010)003【总页数】4页(P127-129,133)【关键词】数字高程模型;ANUDEM;质量评价【作者】丑述仁;姚志宏;曹佳云;郭兰勤;陈妮;王程【作者单位】西北大学城市与环境学院,陕西西安710127;华北水电水利学院资源环境学院,河南郑州450011;西北大学城市与环境学院,陕西西安710127;西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌712100;西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌712100;西北大学城市与环境学院,陕西西安710127【正文语种】中文【中图分类】P208数字高程模型（DEM）是一个表达任意基准面上地表高程空间分布的有序数组[1]。
由于DEM描述的是地面高程信息，它在测绘、水文、气象、地貌、地质、土壤、工程建设、通信、气象、军事等国民经济建设以及人文、自然科学领域有着广泛的应用。
DEM是进行水文分析，如汇水区分析、水系网络分析、降雨分析、蓄洪计算、淹没分析等的基础。
国内最常用的方法是利用多种高程信息（等高线、高程点、特征点），构建不规则三角网（TIN）。
国外应用较广的是Hutchinson教授20世纪80年代提出的新的插值方法Hutchinson算法及基于该算法的软件ANUDEM，其生产的DEM被称为水文地貌关系正确DEM（Hc-DEM）,目前国内对基于Hutchinson的方法生成DEM的应用还不是很广泛。
基于 ArcGIS 10.2.2 生成DEM及坡向、坡度分析
基于 ArcGIS 10.2.2 生成DEM及坡向、坡度分析摘要：本文基于地理信息系统软件 ArcGIS10.2.2软件,以等高线图层为基础材料，对生成的DEM进行了坡度和坡向分析。
经实验证明该方法具有设备简单，投入成本低，速度快，数据容易更新等特点。
由 DEM 得知，地势总体东南低西北高，自东南向西北呈阶梯状地势逐渐升高；由坡度分析得知：该地 15°以下土地主要分布于东部地区，15°～25°土地占比最高，分布广泛，但零星散布；由坡向分析得知：各类坡向均布，且多为阳坡坡向。
因此该地适宜于开发为林业用地的潜力较大。
关键词：ArcGIS10.2.2；坡度；坡向一、引言随着计算机技术、数字处理技术、数字媒体平台发展，传统的以图形和标注表示地理信息的方式，已经无法满足各种工程设计自动化的要求，不能适应现代化地理学的研究和应用。
因此,地图的数字化产品逐步得到开发应用。
本文将DEM应用于地形分析，在传统采用人工量取，逐个图斑获取的坡度、坡向数据的技术手段，数据不准，直接影响数据的真实性和客观性，工作效率低下不足上,完善了数据精度,提高工作效率。
二、DEM制作的原理、基本思路和流程2.1DEM的制作DEM制作的基本思路是:依靠等高线模型生成DEM，建立不规则三角网 ,将正确的不规则三角网转化为栅格图像;最后对栅格结构的DEM进行坡度分析、坡向分析。
具体操作步骤（1）生成TIN，利用Arcmap模块中 3DAnalyst生成不规则三角网（TIN），设置参数空间参考系：与已知的等高线数据的坐标系一致，输入要素类：height“contour”、SF_type “soft_line”。
（2）生成DEM，利用3D analyst Tin to raster 工具：采样距离选择Cellsize,栅格大小“100”。
2.2 坡度、坡向图制作坡度、坡向是反映地形的两个重要因子。
坡度是地形描述中常用的参数，是一个具有方向与大小的矢量。
阐述DEM坡度坡向算法精度
阐述DEM坡度坡向算法精度前言坡度和坡向是描述地形特征信息的两个重要指标。
在地理信息系统中一般在数字调和模型（DEM）上通过一定的数学模型计算坡度和坡向。
目前DEM坡度和坡向的研究存在重点不明确，量化环境不统一等问题，研究者在DEM误差和数学模型两方面容易出现侧重点不同。
为保证坡度坡向算法精度在客观公正的量化的环境中进行分析，本文基于误差独立性和分析可比性出发，提出四种DEM 坡度坡向精度分析的方法（二阶差分法、三阶反距离权差分法、三阶不带权差分法、简单差分法），并对这几种坡度坡向算法精度进行对比分析。
1、坡度坡向数学模型地表上某点的坡度S、坡向A是地形曲面z=f（x，y）在东西向（Y轴）和南北向（X轴）上调和变化率的函数。
由坡度坡向函数可知，求解地面坡度坡向的关键是求取fx和fy。
在格网DEM 上一般是在3×3移动窗口中通过数值微分方法或局部曲线拟合方法求解fx和fy。
综合考虑算法的实用性和应用范围，本文选择二阶差分法、三阶反距离权差分法、三阶不带权差分法、简单差分法进行对比分析研究。
2、误差结构分析坡度坡向是一个关于地形曲面的一阶偏导函数，因此从该误差分析着手，以二阶差分方法为例，进行误差结构分析。
2.1fx和fy误差分析fx和fy的估计误差dfx和dfy公式如下：（1）式中，Mx和My是按最差情况估计的误差限。
Mx和My结果一般比实际误差大，因此不能真实反映实际的累计误差，但考虑到该误差存在某种随机性，服从分布的随机变量特性，因此可以用于误差分析。
2.2二阶差分法坡度坡向误差结构分析坡度坡向中误差公式如下：（2）由（2）式可知，坡度和坡向的误差主要包括三个方面，一是DEM采集误差，主要包括数据采样存在误差、数据输入误差等；二是DEM格网分辨率存在误差，或精度不够；三是由DEM对地形曲面离散化表示和公式截断引起的数学模型误差。
2.3坡度坡向误差结构分析仿照以上分析，其余算法的坡度坡向中误差见表1。
地形起伏度和坡度分析在区域滑坡灾害评价中的应用
收稿日期：２００７－０５－１０；改回日期：２００７－０６－２０基金项目：活动构造与区域地质环境调查成果集成与综合研究（１２１２０１０６７０１０４）与全国地质灾害易发区综合评价和区划项目（１２１２０１０６４０３３２）资助。
作者简介：郭芳芳，女，１９８２年生，硕士生，主要从事构造地貌与地理信息系统方面的研究；Ｅ－ｍａｉｌ：ｂｅｅ３３４４＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｍ。
通讯作者：张岳桥，男，１９６３年生，教授，主要从事新构造与构造地质的教学和研究工作；Ｅ－ｍａｉｌ：ｙｕｅｑｉａｏ－ｚｈａｎｇ＠ｓｏｈｕ．ｃｏｍ。
地形起伏度和坡度分析在区域滑坡灾害评价中的应用郭芳芳１杨农２孟晖３张岳桥１，２叶宝莹４（１．南京大学地球科学系，江苏南京２１００９３；２．中国地质科学院地质力学研究所，北京１０００８１；３．中国地质环境监测院，北京１０００８１；４．中国地质大学土地科学技术系，北京１０００８３）提要：基于ＡｒｃＧＩＳ平台，利用ＳＲＴＭ３－ＤＥＭ数据资料，选择鄂尔多斯及其周缘为研究区，计算并定量分析了地形起伏度和坡度，并利用区域滑坡灾害调查资料，初步建立了地形起伏度、坡度与滑坡灾害之间的相关性，讨论了地形起伏度的区域地貌意义。
结果表明，研究区滑坡集中发育地区的地形起伏度为２００￣３００ｍ，在此范围内滑坡占研究区所有滑坡总数的４８．５％，此区间的面积占研究区总面积的２０．３％；坡度为１０￣１８°，此范围内滑坡占研究区所有滑坡总数的４６．７％，而此区间的面积占研究区总面积的３０．５％。
在地貌类型上，滑坡集中发育地区对应残丘、黄土塬及黄土墚等。
通过研究区横向、纵向剖面的地形特征分析，表明地形起伏度和坡度分析是相互补充的，它们均与区域滑坡发生和分布存在良好的相关性。
这种相关性为区域滑坡灾害评价提供了新的思路，对区域防灾规划和灾害区预测具有重要的应用意义。
关键词：地形起伏度；坡度；滑坡；ＤＥＭ；ＧＩＳ；相关性中图分类号：Ｐ６４２．２２文献标志码：Ａ文章编号：１０００－３６５７（２００８）０１－０１３１－１３中国地质ＧＥＯＬＯＧＹＩＮＣＨＩＮＡ第３５卷第１期２００８年２月Ｖｏｌ．３５，Ｎｏ．１Ｆｅｂ．，２００８１引言地形起伏度（ＲｅｌｉｅｆＡｍｐｌｉｔｕｄｅ）和坡度（ｓｌｏｐｅ）是地貌学中描述地貌形态的两个重要参数。
提取dem高程点
提取dem高程点
提取DEM高程点是数字地形分析领域中的一项基本操作，其结果可以用于地形分析、水文模拟、地质勘探等方面。
本文将从以下几个方面介绍提取DEM高程点的相关知识。
一、DEM的基础概念
DEM（Digital Elevation Model）是数字高程模型的缩写，是指用数字化技术获取地表高程信息后，将其按一定规律存储成数字数据，以便于计算机进行相关分析、处理等操作。
二、DEM高程点提取的方法
1、基于栅格的方法
基于栅格的方法是指将DEM数据转化为栅格数据后，通过栅格数据的像素点来提取高程点。
常见的方法有最大值、最小值、均值等。
2、基于矢量的方法
基于矢量的方法是指将DEM数据转化为矢量数据后，通过矢量数据的点来提取高程点。
常见的方法有插值法、反距离权重法等。
三、DEM高程点提取的应用
1、地貌分析
DEM高程点可以用来分析地貌的形态、坡度、坡向等信息，从而推断出地形发育的历史和地质构造特征。
2、水文模拟
DEM高程点可以用于计算流量、流速、水头等水文参数，从而模拟流域的水文过程。
3、地质勘探
DEM高程点可以用于寻找某些地质构造、地质体的分布范围、变化规律等。
结论：
提取DEM高程点是数字地形分析的基础操作，其结果可以用于地形分析、水文模拟、地质勘探等方面。
在实际应用过程中，根据需要选择不同的提取方法，并对提取结果进行正确的解释和分析。
DEM坡面地形因子提取与分析
DEM坡面地形因子提取与分析DEM（数字高程模型）是一种数字化的地形模型，它包含了地球表面的高程信息，通常以栅格形式进行存储。
DEM数据的应用十分广泛，可以用于地形分析、水文建模、环境监测等领域。
在DEM数据的基础上，可以提取出各种地形因子，帮助人们了解地形特征、进行地形分析和模拟。
其中，DEM坡面地形因子是指在地形上特定位置上的坡度、坡向、坡长等地形指标。
这些地形因子对于水文模型、土壤侵蚀模拟、地质灾害预测等具有重要作用。
在本文中，将介绍DEM坡面地形因子的提取方法和分析过程。
一、DEM坡度的计算DEM坡度是地形上特定点的高程变化率，它反映了地形的陡缓程度。
坡度的计算可以通过计算升降高度差来得到。
通常采用以下公式来计算坡度：\[ \text{坡度} = \arctan(\sqrt((\Delta Z_x)^2+(\DeltaZ_y)^2)/\Delta d) \]其中，\( \Delta Z_x \)和\( \Delta Z_y \)分别是水平方向和竖直方向的高程差，\( \Delta d \)是间距。
二、DEM坡向的计算DEM坡向是指地形上特定点的最大坡度方向，即水平方向的方向角。
坡向的计算方法有多种，其中最常见的是通过计算水平和竖直高程差的比值，然后再根据不同情况进行角度的划分。
在此不做详细展开，需要根据具体情况选择适用的方法。
三、DEM坡长的计算DEM坡长是指地形上其中一点到邻近下游的最大距离，即沿坡度最大的路径所经过的距离，通常也是用来反映地形地势的陡缓程度。
坡长的计算可以通过得到每个像元到下游的距离，然后再计算像元之间的累计距离。
常见的计算方法有累积高程坡长和累积水平坡长，根据需要进行选择。
四、DEM地形曲率的计算地形曲率是指地形曲率的变化率，它反映了地形的凹凸程度。
地形曲率是坡度和坡向的综合表征，可以通过求取DEM的高程的二阶和二阶导数计算得到。
常见的方法有计算h-和v-曲率，分别表示水平和竖直方向的地形曲率。
根据DEM进行地形分类
4（沙平地）
2
5（阴坡）
1
分类顺序是从5到1。分类结果如图
此致
敬礼
2016年3月8日
沙甸沙平地分类
利用坡度工具提取DEM的坡度图（SpatialAnalyst工具>>表面分析>>坡度），将坡度图按小于等于提取出坡度较缓（slope<=6）的地形（SpatialAnalyst工具>>数学>>逻辑>>小于等于）。将图层转换为矢量文件E。类似的赋值，属性字段为flat，1为平缓区，0位不平缓区。
方法
山脊线提取方法
具体提取过程为：
1）激活DEM数据，在Spatial Analysis下使用surface菜单下的Derive Aspect命令，提取DEM坡向层面，记为A；
2）激活A层面，在Spatial Analysis下使用surface菜单下的Derive Slope命令，提取A层面的坡度信息，记为SOA1；
设置statistictype为平均值邻域的类型为矩形也可以为圆邻域的大小为33则可得到一个邻域为33的矩形的平均值层面记为spatialanalysis下使用栅格计算器calculator公式为demb即可求出正负地形分布区域spatialanalysis下使用栅格计算器calculator公式为70即可求出山脊线
分类思路：
首先将DEM地图分为山脊与非山脊，对两个不同的地形进行赋值，如山脊赋值为2，非山脊赋值为1。同理可以分出阴坡与阳坡、沙甸与沙平地，分别进行不同的赋值，生成三幅不同分类的地图。然后将这三幅图进行联合（union）分析，利用属性信息在字段计算器里进行计算，计算结果保存在新的属性字段中。
材料：1*1km的DEM数据
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法归纳起来主要有: 1)图示法
方向数据在样本数据较大时, 为了形象的表达, 一般
将圆周划分区间, 然后求算数据落在某区间的频数, 则可
用圆周直方图、直线直方图和玫瑰图来描述其统计特征。
这种方法虽然形象直观, 但不能准确表达诸如平均值、方
差等统计特征参数, 一般在环境气象科学中风向数据和 地质科学中方向数据的统计分析中应用较多。
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测绘与空间地理信息
2008 年
图 1 分析窗口的类型 F ig. 1 Th e types of analysis w indow s
标量数据, 但窗口内同ຫໍສະໝຸດ 统计参数的数据计算规则不再 相同。
2 坡向数据的统计分析方法
2. 1 坡向数据的表达方式
坡向是方向性数据之一, 在数字地形分析中有着典
型的代表意义, 它在 2维平面上可以用单位向量来表达, 为了统计的方便, 一般用单位圆周上的点来描述, 如一组
第 31卷 第 4期 2008年 8月
测绘与空间地理信息
GEOMAT ICS & SPAT IAL IN FORMAT ION TECHN OLOGY
V o .l 31, N o. 4 A ug. , 2008
基于栅格 DEM 提取坡向统计特征的研究
周访滨 1, 2, 刘学军 3
( 1. 中南大学 信息物理工程学院, 湖南 长沙 410083; 2. 长沙理工大学 公路工程学院, 湖南 长沙 410076; 3. 南京师范大学 地理科学学院, 江苏 南京 210097)
不再是单位向量, 它的合成长度 ( 即模 ) R 必然有一定的 变化, 如图 2所示, 其表达式为:
R=
X
2 r
+
Y2r
=
n
cosA i 2 +
i= 1
n
sin Ai 2 ( 4)
i= 1
图 2 单位向量的合成长度 ( 模 ) Fig. 2 The length of com bined vec tor
图 4 栅格坡向数据的平均值与标准差 Fig. 4 The m ean and standard d ev iation of gr id aspect data
4 结束语
坡向数据的统计分析是数字地形分析中方向性数据 统计的典型代表, 是对 DEM 数据进行再挖掘的过程, 本 文利用 VB 编程提取了基于格网坡向数据的平均值和标 准差的两类统计特征, 不同统计方法的统计结果对比表 明方向性地形数据的平均值和标准差这类统计特征的计 算依据传统的统计方法会导致错误的结果。坡向统计特 征的提取结果不仅给出了统计区域 内所有坡向 的平均 值, 而且可以给出坡向分布的离散程度, 即坡向标准差, 对于地形地貌的分析相当有现实意义。
摘 要: 利用窗口分析法在处理栅格 DEM 数 据时的 独特优势, 分析坡 向数据的 特性, 定 义坡 向的平 均值 和标准
差这两类基于栅格数据的统计特征, 并利用 VB编程实现了栅格坡向数据平均值和标准差的提取。
关键词: 数字地形分析; 栅格; 坡向; 统计特征
中图分类号: TP391. 41
文献标识码: B
2. 3 平均坡向和坡向标准差的计算方法
设有 n个坡向数据 Ai ( 此处设其大小为 1, 即单位向 量 ), 欲求其平均值和方差, 其本质就是矢量合成。如果
用 X, Y表示单位向量末点的坐标值, 则:
X i = cosA i
( 1)
Yi = sin Ai
式 ( 1)的实质是把单位向量分解成两个基本方向 X
sin Ai / cos Ai ( 3)
i= 1
i= 1
式 ( 3)是统计域内所有坡向 (单位向量 ) 的角度平均值, 是
对一组较大规模线性数据平均值的直接模拟, 可有效表
达与实际概念相符的平均坡向。
在向量的合成运算中, 上面的讨论只仅仅考虑了它
的方向性, 依据数学知识可知, 多个单位向量合成后一般
和 Y 的分量以便于多个向量的合成运算, 故再定义 X r和
Yr为合成向量末点的坐标值, 由式 ( 1)有:
n
X r = cosA i
i= 1
( 2)
n
Yr =
sin Ai
i= 1
依据合成向量的末点坐标值
X
和
r
Yr可推得平均方向
(即坡向平均值 )A, 即:
n
n
A = tan- 1 ( Yr /X r ) = tan- 1
离散状况, R 趋近于 0 表明坡向分布离散程度很大, R 趋
近于 1则表明坡向分布很集中, 如图 3所示。标准差在经
典统计学中定义的目的是为了方便描述和区别不同数据
第 4期
周访滨等: 基于栅格 DEM 提取坡向统计特征的研究
17
量的统计数据的离散程度, 其值在于度量数据的离散程 度与其是否为量纲并无多大关系, 笔者认为在数字地形 分析中其计算方法不必牵套线性数据的计算公式, 只要
窗口分析是 G IS 中对栅格数据的经典处理方法, 很多 G IS软件都利用窗口分析完成对地形地貌参数的差分计 算和统计计算, 但仅限于地形标量数据。对于像坡向这 样的方向性数据的统计分析, 其分析窗口虽可同于地形
收稿日期: 2007- 09- 20 基金项目: 国家自然科学基金资助项目 ( 40571120)资助 作者简介: 周访滨 ( 1975- ), 男, 甘肃灵台人, 在读博士研究生, 主要研究方向为空间数据处理及测量工程。
能合理描述数据的离散程度, 兼顾大量坡向数据的计算 效率, 将 ( 5 )式定义为坡向的标准差。
图 3 不同离散程度的向量分布与的大小关系图 F ig. 3 R elation sh ip be tween the vec tor w ith d ifferent scatter d istr ibut ion and the size of R
坡向数据 A i, 则它的直角坐标为 ( cosAi, s inAi ), 极坐标为 ( 1, A i )。
2. 2 坡向数据的统计方法
由于地表的描述绝大多数都是以离散点来近似表达
的, 即数据均为散点数组阵列, 并非某一确定的解析表达
式, 一般的坡向数据也均以散点形式存在, 尤其以规则栅 格数据最为常见, 所以在实际应用中坡向数据的统计方
从图 2中可以看出, 合成长度 R 的大小不仅取决于单位
向量的离散程度, 而且取决于向量的个数。如何比较不
同向量个数的合成长度 R, 可通过对 ( 4 )式的标准化实
现, 参看 ( 5 )式。
R
=
R n
=
n
cos Ai 2 +
i= 1
n
s in Ai 2 n ( 5)
i= 1
R 的取值范围在 0和 1之间, 它可以度量一组坡向分布的
文章编号: 1672- 5867 ( 2008) 04 - 0015- 03
Extraction of Statistical Characteristics for A spect Based on Grid DEM
ZHOU Fang- b in1, 2, LIU Xue- jun3 ( 1. S choo l of In fo- Physics and G eom atics Engineerin g, Centra l Sou th U niversity, Changsha 410083, Ch in a; 2. School of H ighway Engineerin g, Changsha Un iversity of Scien ce& T echnology, Changsha 410076, Ch ina;
1 基于栅格地形数据的窗口分析原理
数字高程模型 ( DEM ) 是应用最为广泛的地形数据之 一, 是数字地形分析的基础数据源, 尤其是栅格 DEM 因 在提取地形特征时有着特殊的优越性而备受青睐。从栅 格 DEM 上提取一般诸如坡度、坡向、曲率等地形参数常 常应用窗口分析 ( 邻域分析 )法, 它的基本原理是: 对栅格 数据系统中的一个、多个栅格点或全部数据, 开辟一个有 固定分析半径的分析窗口, 并在该窗口内进行诸如极值、 均值、标准差等一系列统计计算, 或进行差分及与其他层 面信息的复合分析等, 实现栅格数据有效的水平方向扩 展分析。一般利用分析窗口在 DEM 数据矩阵中连续移 动完成整个区域的计算工作, 常用的分析窗口根据其形 状有矩形、圆形、环形和扇形, 如图 1 所示, 最常用的是矩 形窗口。
3 栅格 DEM 坡向统计特征的提取
在数字地形分析中, 大部分数据源都是规则的栅格数 据, 坡向往往是由 DEM 数据通过一定的提取算法而获得, 图 4( a)为从某栅格 DEM 提取的坡向, 笔者应用 VB编程, 采用 3 3的统计分析窗口, 分别应用向量法和标量法对平均值和 标准差这两个统计参数作统计分析, 如图 4( c), ( d), ( e), ( f) 所示。从直观感觉看, 两种统计方法所得到的平均坡向存在 的差异是比较明显的, 以向量法统计得来的平均坡向在理论
2)标量法
标量法就是不考虑数据的方向性, 按照线性数据 ( 标
量 )的经典统计方法进行统计分析。从引言的分析可以 看出用标量法对方向性数据进行统计是不合理的, 甚至
会得到与事实大相径庭的结果。
3)向量法
在统计分析中, 很多统计参数都离不开平均值, 也即
求和问题, 方向数据的实质是一个个单位向量, 它的求和 不能再依据线性数据的规则, 而应该遵循向量的合成原 理。这种方法已逐步用于方向性数据的统计分析中。
上比标量法所得到的结果更为准确和符合客观实际, 在某种 程度上说用标量法统计坡向数据会得到错误的平均坡向。 对于标准差而言, 其差别更为明显, 标量法的计算方法以平 均值的计算为前提, 而本文的计算方法脱离了平均值独立存 在, 它表明了统计分析窗口内坡向分布的离散程度, 从实际 经验知道, 坡向分布离散程度最大的是地形结构线中的分水 线和合水线, 对比图 4中的 ( e), ( f)可以看出, 以向量法计算 得到的标准差比标量法在直观上更为明晰地表达了地形信 息。