DEM分辨率对地形因子的影响分析
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。
基于高分辨率DEM的地形特征提取与分析
基于高分辨率DEM的地形特征提取与分析地形是地球表面的地势形态，通过地形特征提取与分析可以帮助我们更好地理解和研究地球表面的特点和变化。
高分辨率数值地形模型(DEM)是一种用于描述地球表面地形特征的数字地形模型，它通过采集和处理大量的地理数据来构建一个具有高精度的表面地形模型。
地形特征提取主要包括侧向地形特征和垂向地形特征。
侧向地形特征包括地形坡度、曲率、坡向等，这些特征可以用来分析地形的斜率和变化趋势。
垂向地形特征包括海拔高度、地面高度差等，这些特征可以用来分析地形的高度差异和起伏变化。
在高分辨率DEM的基础上，可以使用多种方法来提取和分析地形特征。
一种常用的方法是使用地理信息系统(GIS)软件，通过栅格分析功能来提取和分析地形特征。
地理信息系统软件可以将高分辨率DEM数据转换为栅格数据格式，并利用栅格分析工具来计算地形特征，例如坡度、曲率和坡向等。
另一种方法是使用特定的地形分析软件，例如地形分析软件(Terrain Analysis System, TAS)或地形工具包(Terrain ToolKit, TTK)等。
这些软件具有更强大的地形分析功能，可以进行更复杂的地形特征提取和分析。
地形特征提取与分析可以帮助我们更好地了解地球表面的地形变化和分布规律。
通过分析地形特征，可以发现地球表面的地形类型和形成机制，并为地质研究、土地利用规划、环境保护等提供科学依据。
例如，通过分析地形坡度和高度差等特征，可以划定不同地形类型的边界，并对不同地形类型的自然资源和生态环境进行评估和保护。
此外，通过分析地形特征还可以预测地质灾害的潜在位置，例如山体滑坡、地震断层等，从而为地质灾害风险评估和防灾准备提供参考。
总之，基于高分辨率DEM的地形特征提取与分析是一项重要的地理研究工作。
通过提取和分析地形特征，可以深入了解地球表面的地形变化和分布规律，并为地质研究、土地利用规划、环境保护等提供科学依据。
随着技术的不断发展，高分辨率DEM的应用将进一步推动地形特征提取与分析的发展，为人类认识地球表面提供更丰富的信息和理解。
基于DEM的土地利用类型与地形因子关系研究——以重庆市永川朱龙花等6村为例
基于 Ｄ Ｅ Ｍ的土地利用类型与地形因子关系研究
以重 庆 市 永 川 朱龙 花等 ６村 为 例
罗 明 பைடு நூலகம்， 罗 静， 王佑 汉
（ 西 华 师 范 大学 国土 资 源学 院 ， 四川 南 充 ６ ３ ７ ０ ０ ９ ）
摘要 ： 以重 庆市 永 川 区 陈食 街 道 朱 龙 花 等 ６村 为 例 ， 基 于 全 国 二 次 调 查 土 地 利 用 现 状 图 和 数 字 高程 模 型 （ Ｄ Ｅ Ｍ） ， 在Ａ ｒ ｃ Ｇ Ｉ Ｓ ９ ． ３ 平 台支 持 下 ， 进行 了 ３ ０ ｍ ｘ ３ ０ ｍ栅 格 单 元 的土 地 利 用 与 地 形 因子 关 系研 究 ， 探 讨 了 重 庆 市 永 川 土 地 利 用 特 征 。结 果 表 明 ， 海 拔高度 、 坡 度 和 坡 向与 土 地 利 用 类 型 的综 合 分 析 有 助 于 从 定 量 剖 析 土 地 利 用 空 间 分 布 特 征 ； 朱 龙 花 等 ６村 海 拔 、 坡 度 及 坡 向 均 值 分 别 为 ３ ４ ５ ｍ、 １ ７ ． ２ ８ 。 和２ ７ １ ． ２ ５ 。 （ 西坡） ； 采用高程分带 、 坡 度 分 级 及 坡 向分 类 的方 法 能 直 观 展 示 土 地 利 用 格 局 特 征 。耕 地 （ 水 田及 旱 地 ） 主要 分布在低海拔的平原和丘陵上 ， 阳坡面积 大于 阴坡 ， 水 田尤 为 突 出 。 园 地 和林 地 主 要 分 布 在 海 拔 低 于 ４ ０ ０ ｍ的丘 陵上 ， 坡 度 小 于 １ ５ 。 ， 西坡 和 西 北坡 分 布 最 多 ； 草地主要分布在海拔 ２ ０ ０ －５ ０ ０ ｍ的 平 原 和 丘 陵 上 ， 坡度小 于 ２ ５ 。 ， 各 坡 向均 有 少 量 分 布 ； 水域 、 水 利 建 设 用地 、 城镇村及工矿用地分布格局类似 ， 主要分布在 ３ ０ ０ －４ ０ ０ ｍ的丘陵上 ， 坡度小 于 ６ 。 ， 东坡 、 东南坡 分布较 多 ； 其 他 土 地 分 布 在 海 拔低于 ５ ０ ０ ｍ， 坡度小于 ２ ５ 。 ， 西 坡 分 布 较 多 。从 土 地 利用 与 生 态环 境 的协 调 发 展 角 度 看 ， 该 区域 土 地 利 用 空 间 分 布 格 局 基 本 符 合 生 态 环 境 建 设 的要 求 ， 约有 ２ ． ３ ４ ｈ ｍ 的耕地位于坡度大于 ２ ５ 。 的缓 陡 坡 和 陡 坡 上 ， 应 继 续 推行 退 耕 还 林 、 还 草 。研 究 结 果 表 明 ， 地 形 因 子对土地利用的空间格局的影响较大 ； 同 一地 形 因 子不 同级 别 下 的 土地 主导 利 用 方 式 各 异 ， 土 地 利 用类 型 的 优 势 区域 不尽 相 同 。 关键词 ： Ｄ Ｅ Ｍ； 土地利用 ； 地 形 因子 ； 空间分布 ； 朱 龙 花 村
DEM分辨率对计算地形起伏引起的高程异常的影响
ＤＥＭ分辨率对计算地形起伏引起的高程异常的影响作者：杨长根郭江游为来源：《科学之友》2009年第02期摘要：影响GPS高程转换精度主要有两个方面：地形改正的短波段分量和重力场改正的中长波段分量。
文章以四川某山区为例，采用不同分辨率的数字高程模型(DEM)来计算各控制点的高程异常地形改正值，然后利用“移去-恢复”技术来拟合各控制点的高程异常值。
结果表明，对于山区当DEM分辨率在10 m～100 m内取20 m～30 m时，可以显著提高GPS高程转换的精度，从而有利于具有精度高、速度快、布网灵活等诸多优势的GPS高程测量新技术的普及应用。
关键词：GPS高程转换；DEM；高程异常；地形改正中图分类号：P228.4 文献标识码：A文章编号：1000-8136(2009)05-0146-03目前，利用GPS高程测量代替常规的水准测量，是GPS高程转换研究的一个热点。
许多实验研究的例子都表明，在地势起伏较小的平坦区域和作业区域较小的范围内，GPS高程转换的结果可以达到常规水准测量的精度要求。
但是，在地势起伏较大的山区，或者测量作业范围较大的时候，GPS高程转换的精度还不能够满足工程的精度要求，这是导致GPS高程转换不能在山区、丘陵地区大规模使用的原因。
现阶段，为了提高GPS高程的精度，主要有两种途径：一种是通过地球重力场模型改正的方式来提高GPS高程转换的精度，此种方法主要是用来改正高程异常的中长波段部分，故而较适宜于大范围内的高程异常改正；另一种是通过地形改正的方式来提高GPS高程转换的精度，此种方法主要是用来改正高程异常的短波部分，故而较适宜于小范围内的高程异常改正。
在实际的作业过程中，一般是采用上述两种方式相结合的办法，利用“移去-恢复”技术，来更好地拟合似大地水准面，从而改善GPS高程转换的精度。
本文所做的工作是以四川某山区数字高程模型（DEM）作为基础数据做的科学实验计算。
考虑地形起伏影响，通过数字高程模型计算高程异常的短波分量，采用“移去-恢复”技术，可提高GPS高程转换的精度。
浅析DEM分辨率对其实际应用中的影响
浅析DEM分辨率对其实际应用中的影响摘要：数字高程模型DEM是地形地貌数字化的表示方式，不同比例尺与不同栅格空间分辨率DEM在地形信息容量与精度方面无疑存在明显差异，本文探讨了今年来国内学者对DEM 不同分辨率地形信息的差异的研究以及如何在实际应用中选取合适分辨率的DEM。
关键词：DEM；分辨率；信息量数字高程模型DEM( Digital Elevation Model) 是地形地貌数字化的表示方式。
主要的获取方式有三种：野外测量、航空航天遥感影像和现有的地形图数字化。
目前的DEM 主要有三种方式：规则格网结构、不规则三角网和等高线结构。
其中基于规则格网的DEM 由于其结构简单和计算处理方便，适合与GIS 相结合等特点，使其在数字地形模型中占主要的地位。
数字高程模型是遥感与地理信息系统地理数据库中最为重要的空间信息资料，是赖以进行三维空间处理和地形分析的核心数据库[1]。
从中可以派生出各种地形因子，如坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、汇水面积、复合地形指数等，这些地形因子在水文模型建立、土壤侵蚀分析、水土流失监测、地貌形态模拟、生态环境研究等地学分析领域有着广泛的应用。
一、D EM分辨率对地形信息的影响西部大开发中，诸多黄土高原生态环境建设工程项目，特别是水土流失监测与水土保持规划工作等，往往都需要地面坡度图、沟壑分布图等高精度地形数据。
目前，国家测绘部门已经完成了基于1:50000比例尺地形图DEM的建立，并将作为黄土丘陵沟壑区水土流失监测与水土保持规划的重要信息源，1:10000比例尺地形图DEM尚在建设当中。
由于地形图制图综合以及数据内插方法等方面的影响，不同比例尺与不同栅格空间分辨率DEM在地形信息容量与精度方面无疑存在明显差异。
理论上，DEM的分辨率越高，越能真实地反映地形特征，但是DEM的数据量随分辨率的增加而呈几何级数地增加，对于大的区域，往往受到计算机存储容量和数据源的制约，高分辨率的DEM在应用上非常困难，从而一般选择相对较低分辨率的DEM，这样会在一定程度上导致计算的地形参数的改变，从而影响地形信息的正确提取，特别在黄土丘陵沟壑区，地面支离破碎，地形变化异常复杂，1:50000地形图对原始1:10000地形图等高线形态综合取舍程度更大，这些都会在不同程度上影响了地形分析结果的准确性。
ArcView DEM地形分析精度
ArcView DEM地形分析精度能有效地利用DEM数据进行地形定量因子的自动提取，是ArcView GIS软件空间分析模块的重要功能。
数字高程模型（DEM）是地理信息系统地理数据库中最为重要的空间信息资料和赖以进行地形分析的核心数据系统。
目前世界各主要发达国家都纷纷建立了覆盖全国的DEM数据系统，DEM已经在测绘、资源与环境、灾害防治、国防等与地形分析有关的科研及国民经济各领域发挥着越来越巨大的作用。
但是，由于DEM原始信息源精度、DEM空间分辨率、以及研究区地形复杂度的差异，DEM所提取的地形因子的精度存在着相当大的差异。
本章重点介绍DEM 地形分析精度与不确定性方面的部分研究成果。
第一节DEM地形描述误差的量化模拟一、DEM地形描述误差的概念:DEM精度是指所建立的DEM对真实地面描述的准确程度。
DEM误差的大小被普遍视为衡量DEM精确性的标准。
然而，人们在该问题上存在着明显的片面认识。
以往的研究普遍重视在DEM采样点上出现的高程采样误差，而相对忽视由于DEM离散采样所造成的地形描述误差。
无疑，高程采样误差是影响DEM精度的重要因素，但决不是唯一因素。
因为，即使DEM在所有高程采样点上的误差均为零，有限的DEM栅格采样点所构成的高程模型也只能是对实际地面的近似模拟。
我们将这种在假定DEM高程采样误差为零条件下，模拟地面与实际地面之差异，定义为DEM地形描述误差（以后简称Et）。
如图1所示, A、B两点为DEM地面高程采样点，A 、B两点的连线为DEM模拟地面，假定在该两点的高程采样误差为零，则Et C、Et D及Et E分别为在C、D、E三点的地形描述误差。
无疑，DEM栅格分辨率与地形起伏的复杂程度是影响Et大小的两个关键因子，建立该2因子图14-1. Et分布示意图与DEM地形描述误差之间的量化关系，是对误差进行定量模拟的关键。
二．试验样区与原始DEM数据精度在我国选择有代表性的6个不同地面复杂度的地区作为试验样区，试验区面积均为10km×10km，其主要地形因子及原始信息源精度如表1所示。
GIS概论7_DEM与数字地形分析
GIS概论
李伟涛 liweitao_801225@
DEM与数字地形分析
基本概念
数字高程模型、数字地形分析
DEM采集与建立 数字地形分析
基本因子分析、地形特征分析、流域分析、可视性分析
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DEM空间插值方法—局部分块内插
局部分块内插是将地形区域按一定的方法进行分块，对每 一分块，根据其地形曲面特征单独进行曲面拟合和高程内 插。 分块方法：一般按地形结构线或规则区域分块，分块大小 取决于地形复杂一定宽度的重 叠，或者对内插曲面补充一定的连续性条件。 优点：简化了地形的曲面形态，每一分块可用不同曲面表 达，同时得到光滑连续的空间曲面。不同的分块单元可使 用不同内插函数。 常用内插函数：线性内插、双线性内插、多项式内插、样 条函数、多层曲面叠加法等。
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DEM与数字地形分析
基本概念
数字高程模型、数字地形分析
DEM采集与建立 数字地形分析
基本因子分析、地形特征分析、流域分析、可视性分析
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数字地形分析
一、基本因子分析
1、坡度
2、坡向
3、曲率 4、宏观地形因子
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数字地形分析
一、基本因子分析
1、坡度
当具体进行坡度提取时，常采用简化的差分公式，完整的数学表示为：
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数字地形分析
一、基本因子分析
2、坡向
对于地面任何一点来说，坡向表征了该点高程值改变量的最大变化方向。 在输出的坡向数据中，坡向值有如下规定：正北方向为0°，顺时针方向 计算，取值范围为0°～360°。
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数字地形分析
一、基本因子分析
3、曲率
基于不同分辨率DEM的黄土高原地形起伏度研究
收稿日期：2021-07-13 基金项目：陕西省重点研发计划（2021SF-440）。 作者简介：刘元（1980—），女，本科，工程师，研究方向：土地工程。 通信作者：韩磊（1979—），男，博士，副教授，研究方向：环境遥感和土壤侵蚀。
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地表是人类活动的主要场所［1］，地形作为最基本的 地理要素，对陆地的系统结构、人类生产活动具有重要影 响［2］。地形因子制约着地表的物质与能量在分配，决定 地表的利用与生态环境。地形起伏度是领域内最大高程 与最小高程之差，是描述地貌形态的一个定量化指标，综 合表征区域内海拔高度与地表破碎度［3］。涂汉明通过计 算得出中国地形起伏度最佳统计单元为 21 km2，针对不 同比例尺有 2 km2、10 km2、16 km2、20 km2、22 km2 五种不
Abstract:Based on DEM data with three different resolutions of 12.5 m, 30 m, and 90 m,and taking Yulin City in the Loess Plateau as an example,this paper uses ArcGIS and mean change point method to determine the optimal resolu⁃ tion and optimal analysis window size of relief amplitude analysis, so as to classify the terrain of Yulin city.The re⁃ sults show that the optimal resolution of relief amplitude analysis in Yulin City is 12.5 m,and the optimal analysis win⁃ dow size is 18×18, and the corresponding window area is 5.062 5 km2. The undulating flat area is located in the north⁃ west of Yulin City. The middle part is the platform, which occupies the largest area, about 46.869% of the study area. The south part is a hilly and gully area with large undulations. The research results can provide a scientific reference for soil and water conservation and ecological management in the Loess Plateau. Keywords:relief amplitude; different resolution; mean change point method; the Loess Plateau
不同分辨率DEM对提取坡度精度的影响研究
Research on the Influence of DEM Resolution on the Pre-cision of Extracted SlopesHao WANG , Shuzheng WANGSpatial Information Research Center of Fujian, Key Lab of Spatial Data Mining & Information Sharing, Ministry of Education ，FuzhouUniversity, FuZhou, ChinaAbstract: Based on the DEMs of different resolution extracted from 1:1 million terrain maps, 6 typical land-scape area was chosen as the test plots to study the effects of different resolution on the accuracy of the slope extracted from the selected DEMs. To quantitatively explore the relationship between DEM resolution and the error of the slope, 19 different evaluation indicator of the error was selected for the domain of information theory and statistics, and then those indicators were used to find a corresponding empirical formula and the most appropriate table of resolution. From the table, the most appropriate resolution can be easily identified by the error already known. Our study demonstrates that when the information of slope accuracy was given, the criteria to select the most appropriate resolution can be obtained. This result can be used to provide a basis for selecting the appropriate horizontal resolution in practice.Keywords:Digital Elevation Model, Resolution, Slope不同分辨率DEM对提取坡度精度的影响研究王昊, 王书征福州大学福建省空间信息工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室, 福州, 中国, 350002【摘要】研究选择黄土高原6个典型地貌类型区为试验样区，以1：1万地形图建立的不同分辨率DEM 为研究对象，研究分辨率对DEM所提取坡度精度的影响。
基于DEM的土地利用与地形因子关系研究——以商州区张地沟小流域为例
图 ２ 张 地 沟 小 流 域 土 地 利 用 图
Ｆｉ ２ Ｌ ｎ ｓ ｆＺ ａ ｇ ｉｏ ｍａｌｗａｅｓ ｅ ｇ． ａ ｄ ｕ ｅ ｏ ｈ ｎ ｄｇ ｕ ｓ ｌ ｔｒｈ ｄ
ｔｔ Ｌｎ ． 、茅 草 （Ｉｐｒｔ ｙｉ ｒ ａ （Ｌｎ ． ｔａ ｉ ） ａ ｎ ｍ ｅ ａ ｌ ｄｉ ａ ｃ ｎ ｃ ｉ ） ｎ
越
ｉ
Ｂ ａｖ ） ｅｕ ．等杂 草 以及 黄 姜 （ ｈ ｏ ａｃｒ ｍ ｅ ｌｎａ ） Ｒ ｉ ｍ ｕｃ ａ ｏ ｇｅ ｚ ｕ
等部 分 中药 材 ； 济 作 物 主要 为核 桃 （ ｕｌｎ ｇａ 经 Ｊｇａｓｒ ｉ ｅ
，
２ 数 据 的获 取及 处理
２ １ 数 据 来 源 及 处 理 ．
图 Ｉ 张 地 沟 小 流 域 Ｄ Ｍ 图 Ｅ
Ｆｇ． ＤＥＭ ｆＺ ａ ｇ ｉｏ ｍＭ１ｗａｅｓ ｅ ｉ １ ｏ ｈ ｎ ｄｇ ｕ ｓ ｔｒｈ ｄ
本研 究数 据 主要来 源于 张地 沟小 流域 １ １ ０ ：００ ０
一 以 商 州 区 张 地 沟 小 流 域 为 例
贺敬 滢 张桐 艳 李 光录 周 茂 玲 ， ， ，
（ ． 农 林 科 技 大 学 资 源环 境 学 院 ，陕 西 杨 凌 ７２０ ； ． 县 水 土保 持 工 作 站 ，陕西 洋 县 ７３０ ） １西北 １ １０ ２ 洋 ２ ３０
摘
要 ： 据 遥 感 影 像 和 Ｄ Ｍ 数据 ， 过 ｝入 地 形 分 布 指 数 和土 地 利 用 程 度 综 合 指 数 ， 行 Ｋ ｎａ 双 参 数 相 依 Ｅ 通 ｌ 进 ｅｄｌ ｌ
DEM数据分辨率对黑河金盆水库流域地形参数提取的影响分析
Ｄ Ｍ 数 据 分 辨 率 对 黑河 金 盆水 库 流 域 Ｅ 地形 参 数 提取 的影 响分 析
李抗彬 ， 沈冰 ， 李智 录
（ 西安理工大学 西北 水资源与环境 生态教育部重点实验室 ， 陕西 西安 ７０ ４ ） １０ ８
摘 要 ： 据 陕西省 黑 河金 盆 水库 流域 不 同分 辨 率 的 Ｄ Ｍ 数据 ， 用数理 统 计 方 法分 析 Ｄ Ｍ 数 据 根 Ｅ 采 Ｅ
ｅ ｃ ｏ ｅｅ ｔ ｂ ｉｈ ｎ ｆ ｈ ｈ ｉｅ ｏ Ｍ ａａ ｒ ｓ ｌ ｔ ｎ ｉ ｉｔ ｂ ｔｄ ｗ ｔ ｒｈ ｄ ｈ ｄ ｏｏ ｉａ ｄ ｎ ｅ ｆｒ ｈ ｓａ ｌ ｍｅ ｔ ｅ ｃ ｏ ｃ ｆＤＥ ｄ ｔ ｏｕ ｉ ｎ ｄ ｓ ｉ ｕ ｅ ａｅ ｓ ｅ ｙ ｒ ｌｇｃ ｌｍｏ — ｔ ｓ ｏｔ ｅ ｏ ｒ
Ｒｅ ｅ ｖｏ ｒ Ｂａ ｉ Ａｆｅ ｔ ｄ ｂ ｓ ｒ ｉ ｓｎ ｆ ｃ ｅ ｙ ＤＥＭ ｔ ｓ ｌ ｔｏ Ｄａ ａ Ｒｅ ｏ ｕ ｉ ｎ
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ｖ ｉ ａ ｉ ｎ Ｓ ａ ｎ ｉＰｒ ｖｎ ｅ，ｔ ｅ ｍａｈｅ ｔｃ ｌｓａｉｔｃ ｔ ｄ ｉ ｄ ｐ ｅ ｏ ａ ａｙ ｅ ｔ ｅ ｉ ａ ｔｏ ｏｒｂ ｓｎ ｉ ｈ ａ ｘ ｏ ｉ ｃ ｈ ｔ ｍａｉａ ｔｔｓｉａ ｍｅｈｏ ｓ ａ ｏ ｔ ｄ ｔ ｎ ｌｚ ｈ ｍｐ ｃ ｆ ｌ ｃ ａ ｇ ｓ ｉ ｈｅＤＥＭ ａａｒ ｓ ｌ ｔ ｎ ｏ ｈ ａ ｉ ｏ ｏ ｒ ｐ ｉ ａ ａ ｔ ｒ ｘ ｒ ｃｅ Ｏ ａ ｏ ｐ ｏ ｉ ｅ ａ ｒ ｆｒ ｈ ｎ ｅ ｎ ｔ ｄ ｔ ｅ ｏ ｕ ｉ ｎ ｔ ｅ ｂ ｓｎ ｔ ｐ ｇａ ｈ ｃ ｐ ｒ ｍｅｅ ｓｅ ｔａ ｔ ｄ Ｓ ｓｔ ｒ ｖｄ ｅｅ － ｏ
论文 DEM地形因子及其应用
论文 DEM地形因子及其应用DEM地形因子及其应用???江帆朱长青李小荣信息工程大学测绘学院郑州 450052 ?? 江西省景德镇陶瓷学院景德镇 333000摘要:地形因子能表示地形表面的基本特征～但很难用一种地形因子也很难准确具体地表达地形的特征。
为此～可将各种地形因子综合考虑～在一定程度上来刻画地形表面的起伏变化～具有较好的效果。
因此地形因子在研究地形变化时具有重要的应用价值。
关键字:微观地形因子宏观地形因子相关地形因子1. 引言地形表面是一个极不规则的曲面，DEM是地形的一个数学模型，从这个意义上讲，可将[1]DEM看作一个或多个函数的和。
实际上许多地形因子就是从这些函数中推导出来的。
如果对函数求一阶导数并进行组合，则可得到一系列的因子值如坡度、坡向、变差系数、变异系数等的函数;如果求二阶导数并进行组合则可得到坡度变化率、坡向变化率、曲率、凸凹系数等的函数。
从理论上说，还可以继续求三阶、四阶等更高阶的导数直到无穷阶以派生更多的地形因子。
但在实际应用中，对DEM进行高于二阶的求导意义已经很小，至少到目前为止还没有探讨过高于二阶的应用价值。
上述地形因子也称为地貌因子。
用多种地表形态描述参数可以描述地表形态的一种或多种特征及其地形表面的复杂程度。
本文中将地形因子可以划分为三类:微观地形因子、宏观地形因子、相关地形因子，对其进行归纳总结，并对其应用进行阐述。
2. 微观因子空间信息的研究中，空间物体通常被抽象为点、线、面、体(曲面)等四大类，而除点以外的空间物体都具有形态特征。
地形表面是一个极不规则的曲面，在地学研究中我们经常用基本地形因子的各种地表形态描述参数来描述地表形态的一种或多种特征以及地形表面的复杂程度。
而微观因子包括表面积、体积、坡度、坡向、坡长、坡形、曲率等。
2.1. 表面积和体积空间曲面表面积的计算与空间曲面拟合的方法以及实际使用的数据结构(规则格网或者三角形不规则格网)有关。
对分块曲面拟合，曲面表面积由分块曲面片之和给出，因此问题的关键是要计算出曲面片的表面积。
DEM地形分析范文
DEM地形分析范文DEM地形分析是通过数字高程模型（DEM，Digital Elevation Model）来研究和分析地表地形的方法。
DEM地形分析主要应用于地质、地貌、水文以及土地利用等领域，具有非常重要的研究价值和实际应用意义。
下面将从DEM的获取方法、数据处理、地形参数和应用等方面进行详细介绍。
DEM的获取可以通过多种途径，常见的方法包括遥感获取、气象雷达测量、激光测高仪等。
其中最常用的是激光雷达技术。
该技术通过激光束扫描地表，测量激光从发射到接收的时间，从而得到地表的高程信息。
激光雷达获取的DEM具有高精度和较大的空间覆盖范围，能够满足大部分地形分析的需求。
在进行DEM地形分析之前，需要对DEM数据进行处理。
首先，对原始DEM数据进行滤波处理，去除残余噪声和突出点。
然后，进行地表平滑处理，消除DEM数据中的局部波动和峰谷现象。
最后，进行数据投影和坐标转换，将DEM数据转换为所需的坐标系统和单位。
DEM地形分析的一个重要内容是地形参数的计算。
地形参数是用来描述地表地形特征的数值指标，包括高程、坡度、坡向、曲率、流域等。
高程是指地表相对于参考水平面的海拔高度。
坡度是指地表的垂直变化率，可以通过计算两个相邻格网之间的高程差得到。
坡向是指地表的最大降水方向，可以通过计算两个相邻格网之间的高程差和相对方位得到。
曲率是指地表高程的曲率变化情况，可以通过计算二阶导数得到。
流域是指一定区域内的地表水收集和排泄的区域，可以通过计算流向和累积面积得到。
DEM地形分析在许多领域有着广泛的应用。
在地质领域，DEM地形分析可以用来研究地壳运动、断裂和地震等现象，从而更好地理解地球内部的构造和演化。
在地貌学领域，DEM地形分析可以用来研究地表的起伏和形态，分析河流的发育过程和侵蚀特征，揭示地貌演化的规律和机制。
在水文学领域，DEM地形分析可以用来研究流域的水文特征，如坡度、坡向、曲率和流域面积等，为洪水预测、水资源管理和水土保持等提供科学依据。
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。
DEM地形表达的尺度效应及其主控因子研究
人们虽然已经深刻认识到 Ｄ Ｅ Ｍ 尺度效应 的 必然性和重要性 ， 众多研究也为 决 Ｄ Ｅ Ｍ 尺度问 题 提供 了重 要 的 理 论 与 方 法 参 考 ， 但 现 有 的研 究
王 春， 等： Ｄ Ｅ Ｍ 地形表达的尺度效应及其主控 因子研 究
月， 袖 里有 乾 坤 ” ， 到“ 英 国海 岸 线 有 多 长 ” 、 “ 广 义 尺度 ” 、 “ 时空 尺 度 ” 等 问 题 和 概念 的 提 出 ， 各 个 学 科 和领域 的研 究人 员试 图从 不 同角 度对 尺 度 问题
依然 比较 零 散 ＿ ２ ］ 。一 是 没 有 形 成 完 整 的 理 论 与
作者简介 ： 王春 ， 滁州学院地理信 息与旅 游学院副教授 ， 博士 ， 主要从 事 ＤＥ Ｍ 数 字地 形分析与 ＧＩ Ｓ集成应 用技术研 究 ； 刘 靖， 刘民士， 李鹏 ， 滁 州学院地理信息与旅游 学院（ 安徽 滁州 ２ ３ ９ ０ ０ ０ ） 。 基金项 目： 教育部科学技术研 究重点项 目（ ２ １ ２ ０ ７ ８ ） ， 安徽省 高校省级 自然科学基金 重点项 目（ ２ ０ １ Ｏ Ａ２ ５ Ｏ ） ， 黄 土高原土壤
第１ ５卷 第 ２期 ２ ０ １ ３ 年 ４月
滁 州 学 院 学 报 Ｊ ０ Ｕ Ｒ Ｎ Ａ Ｌ Ｏ Ｆ Ｃ Ｈ Ｕ Ｚ Ｈ Ｏ Ｕ Ｕ Ｎ Ｉ Ｖ Ｅ Ｒ Ｓ Ｉ Ｔ Ｙ
ＶＯ ｌ ＿ １ ５ Ｎｏ ． ２
Ａ ｐ ｒ ．２ ０ １ ３
ＤＥ Ｍ 地形 表达 的尺 度 效 应及 其 主控 因子 研究
王
摘
春， 王 靖 ，刘民士 ， 李 鹏
要： 论 文在 介绍 Ｄ Ｅ Ｍ 地形分析尺度体 系的基础上 ， 重点针对 Ｄ Ｅ Ｍ 地形描述 自 身， 阐述 了 Ｄ Ｅ Ｍ 地形表 达的五大尺度
基于DEM的湖南崀山丹霞地貌地形因子分析
基于DEM的湖南崀山丹霞地貌地形因子分析作者：肖清华张慧峰晏涵来源：《价值工程》2017年第29期摘要：崀山丹霞地貌区，位于湖南新宁县县城之南，是中国丹霞地貌成员之一。
通过构建崀山地区的数字高程模型（DEM），对比可见，TIN模型比GRD模型拥有更好的拓扑结构，能更好的显示山脉的细节。
数据显示，崀山地区300-400m高程区间占30.70%，在研究区有绝对优势。
选择两个微观地形因子进行数据提取，制作坡度图和坡向图，分别统计了研究区的优势坡度区间与优势坡向区间。
关键词：DEM；Nd4；地形因子；丹霞地貌0引言地貌学是研究地表形态特征及其成因、演化、内部结构和分布规律的科学。
20世纪50年代以来，国外地貌学的发展与数学、力学、物理学和化学等结合愈来愈多，并逐步向定量和预测方向发展。
近年来，地理信息系统、遥感技术等新方法、新技术的应用，大大提高了地貌学的研究精度和质量，而数字高程模型（Digital Elevation Model），简称DEM，就是其中的一个亮点。
数字高程模型是对地球表面地形地貌的数字表达、模拟，它以数字的形式按一定的结构组织在一起，提供了一套地表三维坐标数据，用数字函数式表达为：Z=f（x，y），x、y为地面点坐标，z为与之相对应的高程。
可以看出，这套数据，实际上是用来表述地表特征的离散点。
这样一来，地貌特征定量化研究就有了原始的数据源。
以此为基础，首先，DEM可以生成逼真的三维地貌，给人一种直观的感受，能较真实的把握地貌整体形态；其次，精确的高程数据为基本地貌类型分类提供了直接的信息，诸如划分平原、丘陵、山地等，张永民等就进行了区域基本地貌形态类型计算机自动分类方法的尝试：最后，利用原始的高程数据，通过一定的算法变换可以延伸出其它的数据信息。
在地貌学中，地形因子就属于高程信息的一种衍生数据。
地形因子从不同侧面反映地貌特征，呈现出更丰富的地貌信息，大大增强了DEM在地貌学中的应用。
中小尺度DEM空间分辨率对坡度的影响分析解读
中小尺度DEM 空间分辨率对坡度的影响分析摘要：选取辽河平原、鲁中低山丘陵、黔南山地、川西南高山4 种典型地貌类型区为试验样区，以全国1：5 万DEM 为数据源，从平均坡度、坡谱、坡度信息熵3 个方面分析了不同分辨率DEM 对所提取坡度的影响。
结果表明：随着DEM 分辨率的降低，平均坡度呈对数递减趋势，坡谱的变化跟地貌类型有关，坡度信息熵跟DEM 分辨率有较好的相关性，用数学模型模拟这种关系可以精确衡量坡度的不确定性.关键词：GIS；DEM；平均坡度；坡谱；坡度信息熵0 引言地面坡度影响着地表物质运动和能量转换的规模和强度，是制约生产力空间布局的重要因子[1]。
利用数字高程模型（DEM）提取地面坡度，已经成为最重要的技术方法，得到广泛的应用。
目前，许多GIS 软件都可从DEM 中直接提取坡度信息，但是所提取的坡度明显受到DEM 分辨率的制约[2]。
针对这一问题，汤国安，陈楠等从不同方面分析了黄土高原DEM分辨率对提取平均坡度及坡度精度的影响[3，4]，刘学军，zhou，Toutin 等则分析了坡度误差的成因及误差空间分布[5-7]，刘敏，汤国安等分析了DEM 提取坡度信息的不确定性[8]。
但前人关于DEM 分辨率对坡度的影响研究多集中在黄土高原地区，不能反映出我国多地貌的特点，分析结果具有一定片面性，且对坡度不确定性的度量也鲜有研究。
本文将针对全国不同地貌类型区提取的坡度进行系统分析，希望能获得更加普遍的规律。
1 试验基础与技术方法1.1 试验样区我国是一个地形复杂的国家，地势起伏很大，地貌条件复杂，境内不仅拥有许多绵长高大的山脉、高亢广袤的高原、封闭性很强的内陆盆地以及河湖密布的平原，可以说，我国平原、丘陵、山地等各种地貌类型齐全，因此为了更好地研究DEM 分辨率，本文选取4 种典型地貌进行研究，分别是：辽河平原、鲁中低山丘陵、黔南山地和川西南高山。
辽河平原位于辽宁省中部，属典型的东北平原，该区域介于122°～123.3°E，41.2°～42.4°N，海拔为0～445.1m，平均海拔为59.55m。
DEM坡面地形因子提取与分析
DEM坡面地形因子提取与分析
一、实验目的
了解基于DEM坡面地形因子提取的原理；掌握坡度、坡向、坡面曲率因子的提取方法及坡度分级图的制作；能够利用坡面地形因子与其它空间分析方法相结合以解决实际应用问题。
二、实验数据
一幅5m分辨率的黄土地貌DEM数据
三、实验步骤
3.1坡度
1、提取坡度
图1、坡度数据
2、3度等间距分级
3、土地利用模式分级
3.2坡向
图4、坡向图
3.3提取地面变率因子
1、坡度变率（SOS）
2、坡向变率（SOA）
3.4提取DEM层的反地形；
图7、DEM反地形提取
3.5DEM的平均曲率
图9、平均曲率计算
图10、平均曲率图与光照晕渲图叠加
四、思考
对于平均地形因子的提取，我认为可以通过邻域分析，计算窗口的最大最小值，求其平
均值，再不断扩大，知道窗口扩大到整个ＤＥＭ。
黄土高原DEM分辨率对提取坡度精度的影响
第27卷 第3期华侨大学学报(自然科学版)Vol.27 No.3 2006年7月Journal of Huaqiao University(Natural Science)J ul.2006 文章编号 100025013(2006)0320321204黄土高原DEM分辨率对提取坡度精度的影响陈 楠① 王钦敏① 汤国安②(①福州大学福建省空间信息工程研究中心,福建福州350002;②南京师范大学地理信息科学江苏省重点实验室,江苏南京210097)摘要 在黄土高原选取代表不同地貌类型的延川、绥德、富县3个研究样区,以及1∶1万地形图所建立的不同水平分辨率数字高程模型(DEM)为研究对象,分别分析每一大样区不同水平分辨率DEM所提取坡度的面积误差变化规律.提出面积百分比加权总体误差和面积百分比平均总体误差的指标,在每一大样区随机选取20个试验样区,得到两项误差指标与水平分辨率的线性函数关系.根据线性函数关系,由已知误差求得所需要的水平分辨率范围,并在每一大样区的16个随机检验样区通过检验.线性函数关系模型的建立,可望为实际工作选取适宜的水平分辨率提供依据,对于在保证精度的条件下节约成本,减小数据量具有一定意义.文中最后提出,所指出的两项指标不适用于风沙2黄土过渡区域.关键词 数字高程模型,坡度,误差指标,分辨率,黄土高原中图分类号 P207;P208(241)文献标识码 A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〔1〕.目前,许多算法可以自动从数字高程模型(DEM)中提取坡度,但是所提取坡度的精度明显受到水平分辨率的制约.从理论上讲,DEM分辨率越高,意味着地面布设越多的高程采样点,地形模拟的精度就越高.但是,D EM的数据量随分辨率的增加而呈几何级数地增加,选择满足应用精度要求的同时,应充分考虑计算机容量与处理能力的DEM分辨率〔2〕.文〔3～12〕从不同的角度分析了地面坡度误差的成因,以及误差随D EM分辨率变化而变化的趋势.但他们均未能提出指标衡量坡度误差随分辨率及地形变化而变化的规律1汤国安等〔2〕提出利用地面坡度平均误差与沟壑密度计算所需要分辨率的量化方程,但需先获得本区域沟壑密度数据,这就使方程的应用受到一定限制,也影响了计算结果的精度.1 研究样区及技术路线我们选择了3个代表黄土高原典型地貌类型的样区作为研究对象.(1)延川样区.位于陕西省延川县,属典型的黄土梁峁状丘陵沟壑区域.研究样区是基于J49G078031,J49G078032,J49G079031, J49G079032共4幅地形图制作的.(2)绥德样区.位于陕西省绥德县,属侵蚀强烈的典型梁峁状黄土丘陵沟壑地区.研究样区是基于J49G058037,J49G058038,J49G059037,J49G059038共4幅地形图制作的.(3)富县样区.位于陕西省富县,属黄土高原沟壑区与丘陵沟壑区交错过渡地带,研究样区是基于J49G091025,J49G091026,J49G092025,J49G092026共4幅地形图制作的.采用国家测绘部门编制的1∶1万地形图作为基本信息源,按照国家制定的地形图数字化技术规范标准制作完成上述3个样区的分辨率为5m的D EM.1∶1万比例尺地形图制作的5m分辨率DEM具有很高的地形描述精度〔2〕,能较准确地提取坡度,因此作为真实值.同时,分别建立分辨率(m)为15,25,35,45,55,65和75的D EM.研究应用ARC/V IEW软件平台计算坡度〔1,13〕,所获得的坡度按照水土保持部门普遍采用的临界坡度分级标准,并将其作为基本的分级方案.结合研究特点进行分级延伸,共分为9个等级,分别(°)是0～3,3～5,5～8,8～15,15～25,25～35,35～45,45～60,60～90,在以下叙述中,用1～9序号分别代表 收稿日期 2005212221 作者简介 陈 楠(19752),男,助理研究员,博士,主要从事地理信息系统的研究.E2mail:fjcn99@ 基金项目 国家自然科学基金资助项目(40571120,40301027);福建省科技计划基金资助项目(2005Q009)坡度的9个分级级别.研究中还辅以Matlab ,SPSS 等工具软件.本研究将3大样区都等分为36块小样区,分割数目是综合考虑小样区地貌完整性及统计样本数量的足够性,编号1～36按照自左向右,从上图1 技术路线图到下的顺序进行.在每个大样区中使用Matlab 软件中的随机函数随机选取20个小样区作为试验样区,其余16块小样区作为检验样区.在此基础上,提取不同分辨率的坡度图,采用相关的分析方法完成数模表达.在每个大样区研究的技术路线相同,如图1所示.图中,e r 和e r 0分别是面积百分比加权总体误差和平均总体误差.2 试验结果及分析2.1 误差指标通过分析发现,随分辨率变化,各级别坡度的面积相对5m 分辨率对应面积在变化.因此,提出误差指标,设5m 分辨率坡度面积百分比向量用p 5表示,p 5=[p 51,p 55,…,p 59].p 5i 数值为5m 分辨率第i 级别坡度的面积占总面积百分比,i 表示不同的坡度级别,其余类推.如果用r (m )表示DEM 分辨率,则e r =Σ9i =1(|p r i -p 5i |p 5i )×100%,e r 0=Σ9i =1(|p ri -p 5i |/9)×100%,r =15,25,…,75.2.2 误差指标与分辨率的关系2.2.1 试验样区 在延川样区,随机选取的20个试验样区,其编号分别为2,4,7,8,10,15,16,19,21,22,24,25,26,27,29,30,31,33,35和36,其余16块小样区作为检验样区.在这20个试验样区不同分辨率DEM 中分别提取坡度,按照本文的定义计算e r 0和e r ,结果如图2所示.同样地,在绥德样区随机选取图2 延川样区误差与分辨率关系图的20个试验样区,编号分别为1,2,3,4,6,7,9,13,16,17,20,24,25,26,27,28,30,31,33,35,在富县样区20个试验样区编号分别为2,3,6,8,10,12,13,14,15,17,18,19,21,24,25,31,32,33,34,36,其余16块小样区作为检验样区.从图2可以发现,在延川样区e r 0和e r 两项指标随分辨率变化呈现有规律变化,分辨率数值越大,两项指标越大,变动范围也越大.绥德和富县样区也呈现同样规律,限于篇幅图略去.研究还发现在3个大样区中,所有20个试验样区的e r 0和e r 都是分辨率r 的线性函数,可写成e r (e r 0)=ar +b 的形式.对上式通过f 检验(显著性水平0.05),可认为20个试验样区e r 和e r 0关于分辨率r 的线性拟合成立.从图2可以发现,对于相同的分辨率,虽然存在不同的e r ,但其表现为在一个“带状”区域中.因此,考虑将所有试验样区的e r 与对应分辨率组成的点对视为一组数据,对这组数据进行回归分析223华侨大学学报(自然科学版) 2006年得到e r 与对应分辨率的函数关系f .进一步,如果求f 的反函数,则可以由已知e r 求得所需要的分辨率.另外,需要找到“带状”区域的边缘线(分为上,下两条),先求算上部边缘线.计算时,先找出每一分辨率对应的e r 最大值,一共得到7个点对,随后对这7个点对进行回归分析,得到最大e r 与对应分辨率的函数关系f 1.同理,需要找到“带状”区域的下部边缘线,通过回归分析可以得到最小e r 与对应分辨率的函数关系f 2.对f 1,f 2分别求反函数,则可以通过已知e r 求得所需要的分辨率,计算公式如表1所示.表中,r 0,r 0,min ,r 0,max 分别是最可能、最小可能和最大可能分辨率,S f 为f 的检验统计值.表1 试验样区适宜分辨率计算公式表样区分辨率计算公式相关系数S f 计算公式相关系数S f 延川样区r 0/m419.2967e r -6.27460.8610697.5025e r 0-2.95600.9330r 0,max /m504.0565e r -4.50320.9590814.0255e r 0-3.30490.9760r 0,min /m370.9775e r -9.45510.9250616.3712e r 0-4.30250.9650绥德样区r 0/m421.1676e r -8.55740.8590577.0221e r 0-8.28210.9400r 0,max /m594.3092e r -8.80320.9590714.8354e r 0-3.30490.9760r 0,min /m353.6672e r -9.82380.9650529.2362e r 0-10.05460.9800富县样区r 0/m387.1459e r -10.04870.9170699.0174e r 0-7.75050.9580r 0,max /m500.5043e r -11.80850.9940803.5718e r 0-9.11540.9920r 0,min /m 306.3787e r -8.99290.9960587.5099e r 0-7.47180.99602.2.2 检验样区 对3大样区中的16个随机检验样区进行研究,发现16个随机检验样区的e r 和e r 0都是关于分辨率r 的线性函数,都可以写成e r (e r 0)=ar +b 的形式.同理,通过求反函数可以获得由已知e r 和e r 0求算分辨率的方程.根据实际数据,取e r为5.0%～22.5%,间距为1.25%,可以根据回归方程的反函数计算检验样区e r 所对应的分辨率.同时可根据表1计算出试验样区e r 所对应的最大、最小、最可能分辨率.通过分析发现,在延川样区的16个检验样区中,对应于e r 所需要的分辨率数值大部分处于表1公式计算范围之内.当e r 在5.0%～10.0%时,有1个检验样区的计算出的个别分辨率比表1公式计算结果略小一些(限于篇幅图略).在绥德和富县样区中的检验样区,对应于e r 所需要的分辨率数值都处于表1公式计算范围之内.在3大样区随e r 增大,对应分辨率所在的范围扩大.如果定义对于相同e r ,根据表1中回归方程的反函数计算出的分辨率,与根据检验样区方程反函数计算出的最可能分辨率之差的绝对值为e r 计算误差,记为e re .运用SPSS 软件对e re 进行统计分析发现,对于正态分布、指数分布、均匀分布、泊松分布等常见分布,e re 均不服从,所以本文目前认为e re 是随机分布的.另外,通过分析我们认为,已知误差e r 较小时候,检验样区的对应分辨率更加接近表1公式所计算的最小分辨率.另外,若取e r 0分别为5.0%～17.5%,间距为1.25%,可以根据表1中公式计算所对应的最大、最小、最可能分辨率.根据检验样区方程函数关系,可求出在16个检验样区e r 0由对应的分辨率.分析发现,在3大样区的16个检验样区,对应于e r 0所需要的分辨率数值都处于表1相应公式的计算范围之内,并且都围绕最可能分辨率分布.如果定义对于相同e r 0,表1相应公式计算出的最可能分辨率与根据检验样区方程反函数关系求出的分辨率之差的绝对值为e r 0计算误差,记为e r e 0.通过运用SPSS 软件进行统计分析,目前认为e re 0是随机分布的.将表1中e r 0和e r 的求算公式正确程度做对比可以发现,在所有检验样区已知e r0对应的分辨率都处于表1公式求算出来的分辨率范围之内,围绕最可能分辨率分布.综合前面的研究结果,本文认为e r 0在黄土丘陵沟壑区域可以作为衡量坡度面积百分比误差的总体指标,在试验样区基于统计方法得到的e r 0计算公式可以推广使用.在所有检验样区已知e r 对应的分辨率大部分处于表1相应公式求算出来的分辨率范围之内,围绕最可能分辨率分布,分辨率差的绝对值为随机分布,所以认为e r指标只能作为辅助评价指标使用.同时由于样区的选择是随机的,所以认为本文所得到的表1中通用分辨率计算公式是可信的,可在本地形区域推广使用.3 结论(1)现有对D EM 精度评价的指标多是对高程进行评价,形成了检查点法、剖面线法和等高线法等〔14〕.空间分辨率的变化会造成D EM 提取坡度的不确定性变化〔15〕,所以提出了e r 和e r 0指标,通过大量统计研究发现在黄土丘陵沟壑区的e r 和e r 0指标与分辨率具有很好线性关系,可望为实际水土保持工323第3期 陈 楠,等:黄土高原DEM 水分辨率对提取坡度精度的影响423华侨大学学报(自然科学版) 2006年作部门提供参考.相对来讲,e r0指标的评价可靠性更强,e r指标可以作为辅助评价指标.(2)本文提出根据误差e r和e r0计算所需要的分辨率经验公式,并通过了实际检验.研究结果可以为实际工作中选定分辨率提供科学依据,同时对于节约成本具有实际意义.(3)DEM的比例尺、数据的组织方式、建立的工艺方案对D EM提取坡度的面积误差也具有重要影响因此,研究可以继续深化,通过扩大研究样区,考虑更多的因素,发现更加普遍的规律.(4)本文还在风沙2黄土过渡区域选取神木样区,在黄土残塬区选取宜君样区进行研究,认为e r和e r0随分辨率变化而变化的规律并不明显,需要提出更加普适的指标.参 考 文 献1 汤国安,陈正江,赵牡丹,等.ArcView地理信息系统空间分析方法[M].北京:科学出版社,200212352 汤国安,赵牡丹,李天问,等.提取黄土高原地面坡度的不确定性[J].地理学报,2003,58(6):824～8303 Carter J.The effect of data precision on the calculation of slope and aspect using gridded DEMs[J].Cartographica, 1992,29(1):22～344 Chang K,Tsai B.The effect of DEM resolution on slope and aspect mapping[J].Cartography and Geographic Infor2 mation Systems,1991,18(1):69～775 Florinsky I V.Accuracy of local topographic variables derived f rom digital elevation model[J].International Journal of Geographical Information Science,1998,12(1):47～616 Gao J.Resolution and accuracy of terrain representation by grid DEMs at a micro2scale[J].Int J Geographical Infor2 mation Science,1997,11(2):199～2127 Thompson J A,Bell J C,Butler C A.Digital elevation model resolution:Effects on terrain attribute calculation and quantitative sail2landscape modelling[J].Geoderma,2001,100(122):67～898 Walker J P,Willgoose G R.On the effect of digital elevation model accuracy on hydrology and geomorphology[J].Water Resources Research,1999,35(7):2259～22689 陈 楠,汤国安,刘咏梅,等.基于不同比例尺的DEM地形信息比较[J].西北大学学报(自然科学版),2003,33(2): 237～24010 陈 楠,林宗坚,李成名,等.1∶10000及1∶50000比例尺DEM信息容量的比较[J].测绘科学,2004,29(3):39～4111 陈 楠,林宗坚,李成名,等.基于信息论的不同比例尺DEM地形信息比较分析[J].遥感信息,2004,75(3):5～912 陈 楠,林宗坚,汤国安,等.数字高程模型的空间信息不确定性分析[J].测绘通报,2005,(11):14～1713 陈 楠,王钦敏,汤国安.自DEM由不同算法提取坡度的对比分析[J].测绘工程,2006,16(1):6～914 李志林,朱 庆.数字高程模型[M].武汉:测绘科技大学出版社,2000.105～10615 陈 楠,汤国安,朱江春.不同空间分辨率DEM提取坡度不确定性研究[J].水土保持研究,2006,13(3):153～156 The Influence of DEM with Different R esolutions on thePrecision of the Slope Extracted in the Loess PlateauChen Nan① Wang Qinmin① Tang Guoan②(①Spatial Information Research Center,Fuzhou University,350003,Fuzhou,China;②Geogrophy Information Science Key Lab of Jiangsu Province,Nanjing Normal University,210097,Nanjing,China) Abstract The author takes Yanchuan,Suide,and Fu County which are different in physiognomy in the Loess Plateau as the sample areas of the study and DEM with different horizontal resolutions is established according to the map scaled at1∶10000as the object of the research.For each sample area,the variation rules of the area errors of slopes derived from DEM with different horizontal resolutions are analyzed and the indexes of the total error of weighted area percentage and the total error of average area percentage are proposed for the first time.The linear relationship between the two indexes and different resolutions is obtained in20test areas.By adopting this model,the needed range of the horizontal resolution can be calculated.The model of the linear relationship has passed the test in16randomly selected test areas.The estab2 lishment of the model will provide basis for selecting proper horizontal resolutions in practice.It also has significance in decreasing the amount of data and cutting down the cost while ensuring the accuracy of slope information.The above two indexes are not appropriate for the transitional loess regions.K eyw ords DEM,slope,error,resolution,loess plateau。
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持在一定的水平，数据损失率小，因而保留了该地区主要的特征和地形信息。但此时 DEM 对地形的复杂度的描述已经很简化了，所以平均剖面曲率变化缓和。当 R=100m 时，与原始 5m 分辨率 DEM 所提取的平均剖面曲率相比，相差甚大，也说明了大分辨率 DEM 对地形的 概括作用。
表 3 不同分辨率剖面曲率对比
13.22
6.787
变化幅度 3.325 0.562 10.01
12.518 6.085
4.561
9.608
序表 1
分辨率/m
坡度级别
8
9
10
11
12
13
5m
13.26
7.805
3.35
1.084
0.278
0.08
15m
9.724
6.792 3.532
1.354
0.313
0.049
25m
9.417
4.821 1.674
图 1 是平均坡度值随分辨率变化的散点图，对其进行二次曲线拟和，可以很容易看出， 平均坡度值和分辨率大小之间有很好的正相关性。
分辨率/m 5m 15m 25m 35m 45m 55m 75m
100m
表 2 不同分辨率坡度对比
最小值
最大值
平均值
0
71.81
21.86
0
65.66
20.31
0
58.9
19.34
0
0
0
变化幅度
10.126
6.725 3.185
1.084
0.278
0.08
187
3.1.2 平均坡度分析
如表 2 所示，随分辨率的粗略化，最大坡度值减小，最小坡度值增大，这说明，随分 辨率的粗略化，地形起伏更加概括，坡度较大处必然变为相对较小的坡度。而平均值和标准 方差，也呈逐步下降趋势。这是由于随着栅格的增大，对地形的概括程度也愈大，整体地形 趋于平坦，所以平均坡度也就必然变小。标准方差反映的是数据与均值的离散度，标准方差 越小，数据分布越接近平均值，即随分辨率粗略化，地形是被逐渐简化，整体地势趋于平坦。
本次试验分别对 8 种同分辨率的 DEM 提取坡度。以 0°～3°，3°～5°，5°～10°，
10°～15°，15°～20°，20°～25°，25°～30°，30°～35°，35°～40°，40°～45
°，45°～50°，50°～55°，>55°进行分级，共 13 级（依照水保通用分级标准分级）；
然后统计各级别数量，数据见表 1。表中 1～13 序号对应坡度的 13 个级别分级，数值为在
12.7
45m
8.831 4.081 12.151 16.795 19.103 17.781
11.84
55m
9.205 4.462 12.982
17.78 19.668 16.513 11.096
75m
9.937 5.082
15.66 20.575 19.354 14.731
9.259
100m
10.522 5.699 17.384 22.736 19.273
2.3 试验流程
3 结果分析
3.1 地面坡度分析
3.1.1 坡度分级分析
坡度一般定义为地表水平面和实际地形表面之间的夹角的正切值。坡度是描述地表形态 186
及获取其他地形因子的重要基础数据，坡度的变化会引起一系列的相关变化。因此，研究不 同分辨率 DEM 中地面坡度的变化可以反映 DEM 的可信度[8]
分辨率/m
最小值
最大值
平均值
标准方差
5m
0
80.5
24．29
17．11
15m
0
58.87
19.4
10.36
25m
0
41.32
9.43
5.84
35m
0
29.4
6.68
4.28
45m
0.006
24.42
4.67
3.15
55m
0.004
17.29
3.84
2.51
75m
0.003
12.69
2.72
1.77
100m
从表 3 可以看出，剖面曲率最大值，平均剖面曲率，剖面曲率标准差随分辨率的增大 而逐渐减小。这是因为随着分辨率的粗略化，DEM 对地形复杂程度的描述愈来愈简单，地 形起伏更加概括。从图 2 中，不难看出当分辨率≤25m 时，平均剖面曲率明显下降，地形 信息遗缺严重，数据损失率大；分辨率＞25m 时，平均剖面曲率变化缓和，地形信息遗缺维
189
向的某个矢量在水平面上的投影方向[1]，而 DEM 分辨率的粗率化使得对地形描述简化，但 对坡向影响不大。
分辨率/m 5m 15m 25m 35m 45m 55m 75m
100m
北 13.606 14.403 13.799 14.2 13.95 13.83 14.072 13.86
表 4 不同分辨率不同坡向占总面积比例表% 东北 东 东南 南 西南 西 11.82 10.709 9.231 10.813 13.433 15.326 11.2 11.177 8.632 11.341 12.784 16.32 11.69 10.644 8.969 10.682 13.417 15.847 11.337 10.83 8.528 10.74 13.205 16.382 11.69 10.363 8.463 10.463 13.56 15.92 11.81 10.281 8.48 10.32 13.643 15.83 11.691 10.438 7.797 10.183 13.599 16.18 11.562 10.185 7.21 10.556 13.739 16.122
1 引言
数字高程模型是地理信息系统地理数据库中最为重要的空间信息资料和赖以进行地形 分析的核心数据系统。随着 GIS 技术的成熟与广泛应用，利用数字高程模型（DEM）作为 基本信息源进行地形要素的自动提取与分析已逐步成为主流分析方法。但 DEM 的精度和由 其派生的地形因子的准确度受原始高程数据、生成 DEM 的方法、数字高程模型的结构、分 辨率、地形因子的计算方法等诸多影响[5]。自 20 世纪 80 年代以来，对 DEM 精度的研究已 经取得了一些重要成果。Elassal and Caruso (1983)、Felicísimo, (1994), Theobald, (1989)、Fisher (1990)、Veregin H. (1997)及 Lay J.G. (1993)，朱鸿清（1995）等从不同侧面进行了数字高程 模型高程采样误差的成因分析；Brabb(1987)、Bolstad and Stower(1994)、Florinsky(1998)、 李国忠、汤国安（1997）等在探讨 DEM 误差对应用的影响时探讨过 DEM 误差对坡度的影 响。本文以福建漳州为例，以 1：1 万 DEM 中的数据为真实值，在众多地形因子内选取地 面坡度、剖面曲率、坡向、平面曲率 4 个因子作为研究对象，分析不同分辨率对地形因子的 影响。
7.374 10.218 13.583 15.857 16.395
Байду номын сангаас
15m
7.964 3.817
9.509 13.027 16.106
15.49 12.323
25m
8.088 3.796
9.369 13.318 16.852 17.675
14.51
35m
8.696 4.174 11.604
16.22 17.543 15.838
0.414
0.054
0.012
35m
8.163
3.627 1.189
0.216
0.027
0.003
45m
5.814
2.576
0.8
0.206
0.015
0.007
55m
5.812
1.88
0.544
0.055
0.003
0
75m
3.931
1.281 0.181
0.009
0
0
100m
3.134
1.08
0.165
185
2.2 试验基础
本次试验主要采用 ESRI 公司开发的地信息系统软件 ARCGIS9.2,是 ESRI 最新推出的普 及性 GIS 软件。本次试验主要应用 ARC/INFO 的空间分析（spatial analysis）模块，数据管 理（Data Management）模块，地表分析（Surface Modeling）模块，数据格式转换(Conversion） 模块,Python 脚本进行分析,以及 MATLAB 数学软件和 Excel 软件。
25°，当 R=25m,45m,55m 时，面积比例比 R=5m 大，这可能是因为随分辨率的粗略化，地形
局部特征会随分辨率的不同使结果存在差异。表 1 中变化幅度为同一坡度级别最大面积比例
与最小面积比例的差值。
表 1 不同分辨率不同坡度占总面积比例表%
分辨率/m
坡度级别
1
2
3
4
5
6
7
5m
7.197 3.519
0
58.09
17.91
0
57.82
17.17
0 0.005
53.47 46.04
16.54 15.13
0.033
44.21
14.2
标准方差 11.48 11.64 10.51 10.19 9.59 9.33 8.084 8.47
坡度平均值(°)
25
20
15
y = 0.0006x2 - 0.1461x + 22.476