第9章 地形统计分析
9dem的地形统计分析
第九章DEM的地形统计分析9.1 概述地形统计分析是指应用统计方法对描述地形特征的各种可量化的因子或参数进行相关、回归、趋势面、聚类等统计分析，找出各因子或参数的变化规律和内在联系，并选择合适的因子或参数建立地学模型，从更深层次探讨地形演化及其空间变异规律。
DEM作为一种空间数据，它具有抽样性、概括性、多态性、不确定性、空间性等特征。
正是DEM的这些特征决定了基于DEM的地形分析的条件和任务，也决定了选择哪些手段和方法来展开分析。
而统计方法就是其中最有效的手段之一，因为统计就是对大量离散数据的收集、取样、整理、总结和分析，并最终得出有价值和合理的结论。
结合以往的研究不难发现，统计方法实际上贯穿了DEM从建立、分析到应用的整个过程，而统计方法也是DEM研究中不可或缺的一种手段。
需要指出的是，在研究其它可用数字形式(编码)来描述的非地形要素的数字模型，如土壤类型、土地利用、地质、气候、温度、水资源、太阳辐射、降雨量、磁场、重力场分布、地区人口分布、工农业总产值、国民收入、教育程度等，即DTM时，统计方法也是必不可少的。
因为DTM是在数字高程模型所确定的平面位置上用相应的地形特征值取代高程而形成的，所以无论是DEM还是DTM，在研究方法上是一致的。
这样，基于DEM的地形统计分析的概念就可以扩展到DTM 这个更广的范围了。
统计本身是一门非常成熟的学科，包括了许多方法，从概率、抽样、假设检验，到相关分析、回归分析、趋势面分析等等，已经形成了一套非常完善的体系。
基于DEM的地形统计分析利用各种统计方法探讨DEM数据本身及其派生地形因子的之间的相互关系，找出各因子或参数的变化规律和内在联系，是DEM的模型分析的前提和依据。
从地形分析的内容和使用的统计方法来看，可大致分为以下几个部分：1. 原始DEM数据及派生地形因子基本统计特征的分析在地形分析中通常需要统计一些地形因子的最大值、最小值、极差、中值、总和、平均值、离差、方差、标准差、频数等基本统计量，必要时还需要对这些因子分组，以反映它们的空间分布规律。
地理学中的统计与数据分析
地理学中的统计与数据分析在当今信息时代，数据分析已经成为各个学科领域中不可或缺的一部分，地理学也不例外。
地理学中的统计与数据分析旨在通过收集、整理和分析大量的地理数据，揭示地理现象和规律的内在关联，并为地理学研究和实践提供支持和指导。
一、统计与数据分析在地理学中的重要性统计与数据分析在地理学中具有重要的地位和作用。
首先，地理学研究的对象广泛而复杂，涉及到自然地理和人文地理的各个方面。
通过统计与数据分析，可以将大量的地理信息集中和处理，提取其中的有效信息，并挖掘地理学问题的本质。
其次，统计与数据分析提供了科学的方法和工具，可以对地理学中的各种现象和规律进行量化和验证，从而加深对地理学问题的认识和理解。
再次，统计与数据分析为决策提供了科学依据，可以对地理问题进行预测、评估和优化，为地理学实践和管理提供支持和指导。
二、地理学中的统计方法地理学中的统计方法与其他学科领域有着许多的共性，但也有一些独特的特点。
以下是地理学中常用的统计方法及其应用：1. 描述统计：描述统计是对一组数据进行整体描述和总结的方法。
在地理学中，可以用来描述地理现象的分布特征、差异程度等。
例如，可以通过描述统计方法对一段时间内的降雨数据进行统计，得出该地区的平均降雨量、极值降雨事件等信息。
2. 空间统计：空间统计是对地理现象在空间上分布模式进行分析和评估的方法。
例如，地理学家可以使用点格局、聚集度指数等方法对城市中的人口分布和土地利用进行空间统计分析，从而了解城市发展的空间格局和规律。
3. 回归分析：回归分析是通过建立数学模型，研究因果关系和相互影响的方法。
在地理学中，可以使用回归分析方法研究地理现象之间的关系。
例如，可以通过回归分析方法探索气温和高度之间的关系，从而预测不同海拔地区的温度。
4. 空间插值：空间插值是根据已有数据点的值，在空间上插补和推测其他位置的值的方法。
在地理学中，可以通过空间插值方法估计无观测数据的值，从而填补地理数据的空缺。
初中地理地理数据分析
初中地理地理数据分析第一篇范文：初中地理地理数据分析地理数据分析是初中地理教学的重要组成部分，它有助于学生深入理解地理知识，提高地理素养。
本文将从初中地理教学的实际需求出发，探讨地理数据分析的方法和技巧，以期为初中地理教学提供有益的参考。
二、地理数据分析的方法1.地图分析法：地图是地理学的语言，通过地图分析，学生可以直观地了解地理事物的空间分布、联系和规律。
教师应引导学生学会阅读地图，掌握地图的符号、比例尺、坐标系等基本要素，从而提高学生分析地理数据的能力。
2.统计分析法：地理数据往往以统计表格的形式呈现，教师应教授学生运用统计方法对地理数据进行分析和处理，如平均值、标准差、相关系数等，以揭示地理事物的数量特征和规律。
3.空间分析法：空间分析法是指运用计算机技术对地理数据进行处理和分析，如GIS（地理信息系统）等。
教师可以引导学生利用现代信息技术手段，对地理数据进行空间分析，以提高学生地理数据分析的准确性和效率。
4.案例分析法：通过分析典型地理案例，让学生深入了解地理现象的本质和规律。
教师可以挑选一些具有代表性的地理案例，引导学生运用地理数据分析方法进行深入剖析，从而提高学生分析实际问题的能力。
三、地理数据分析的技巧1.确定分析目标：在进行地理数据分析前，首先要明确分析的目标和任务，这有助于有针对性地选择分析方法和手段。
2.数据整理与清洗：地理数据往往存在缺失、重复、错误等问题，教师应教授学生掌握数据整理和清洗的方法，以保证分析结果的准确性。
3.数据分析与解释：在分析地理数据时，要注重发现数据之间的联系和规律，并对分析结果进行合理的解释，以揭示地理事物的本质特征。
4.撰写分析报告：地理数据分析报告是学生分析成果的体现，教师应引导学生掌握报告的撰写方法和格式，如引言、方法、结果、讨论、结论等。
四、地理数据分析的教学策略1.创设情境：教师可以利用现实生活中的地理问题，创设情境，激发学生对地理数据分析的兴趣和好奇心。
第八章 DEM分析
4、DEM应用
1）作为国家地理信息的基础数据； 2）土木工程、景观建筑与矿山工程规划与设计； 3）为军事目的而进行的三维显示； 4）景观设计与城市规划； 5）流水线分析、可视性分析； 6）交通路线的规划与大坝选址； 7）不同地表的统计分析与比较； 8）生成坡度图、坡向图、剖面图、辅助地貌分析、估计侵蚀和径流等； 9）作为背景叠加各种专题信息如土壤、土地利用及植被覆盖数据等，以 进行显示与分析； 10）与GIS联合进行空间分析； 11）虚拟现实(Virtual Reality)；
在计算出各地表单元的坡度后，可对不同的坡度设定不同的灰度 级，可得到坡度图。
2、坡向
坡向是地表单元的法向量在水平面上的投影与X轴之间的夹角，
在计算出每个地表单元的坡向后，可制作坡向图，通常把坡向分为东、 南、西、北、东北、西北、东南、西南8类，再加上平地，共9类，用 不同的色彩显示，即可得到坡向图。
2）三角网法
对有限个离散点，每三个邻近点 联结成三角形，每个三角形代表一个 局部平面，再根据每个平面方程，可 计算各格网点高程，生成DEM。
2、DEM 生成 3）曲面拟合法
根据有限个离散点的高程，采用多项式或样条函数求 得拟合公式，再逐个计算各点的高程，得到拟合的DEM。 可反映总的地势，但局部误差较大。
（三）基于DEM的可视化分析
1、剖面分析
1）意义：
常常可以以线代面，研究区域的地貌形态、轮廓形状、 地势变化、地质构造、斜坡特征、地表切割强度等。
如果在地形剖面上叠加其它地理变量，例如坡度、土 壤、植被、土地利用现状等，可以提供土地利用规划、工 程选线和选址等的决策依据。
地理学科中的地理统计和数据分析
地理学科中的地理统计和数据分析地理学科作为一门研究地球表面特征、地形地貌、自然资源和人类活动等方面的学科，离不开对地理数据的统计和分析。
地理统计和数据分析是地理学科研究中的重要工具和方法，它们可以帮助地理学家对地理现象进行客观分析、有效解读，并为决策制定提供科学依据。
一、地理统计的意义和应用地理统计是指采用统计学原理和方法对地理现象进行测量、统计和分析的过程。
它的意义在于帮助我们了解地理现象的数量分布、变化规律和相互关系，为地理学研究提供可靠的数据支撑。
地理统计可以应用于环境监测、资源调查、城市规划、灾害评估等领域，帮助我们对自然和人文环境进行科学评估和管理。
在环境监测方面，地理统计可用于对水质、空气质量、土壤污染等环境指标的监测和评价。
通过采集大量的监测数据并进行统计分析，我们可以了解环境状况的整体分布、季节变化等特征，为环境保护和治理提供科学依据。
在资源调查方面，地理统计可以帮助我们对自然资源进行评估和利用规划。
比如，通过对森林面积、植被状况、土地利用等指标的统计分析，可以确定森林资源的质量和分布情况，为合理利用和保护森林资源提供依据。
在城市规划方面，地理统计可以用于对城市土地利用、人口分布、交通状况等进行分析和预测。
基于地理统计分析得到的结果，可以为城市规划者提供科学的依据和参考，帮助他们制定出更加科学、合理的城市规划方案。
二、地理数据分析的方法和技术地理数据分析是指对采集到的地理数据进行处理、统计和分析的过程。
地理数据分析涉及到大量的数据处理和计算，需要借助一系列的方法和技术来完成。
1. 空间插值分析：空间插值分析是指通过已知数据点，推测出未知点的属性值的过程。
常用的空间插值方法包括反距离权重插值法、克里金插值法和三角网格插值法等。
这些方法可以用于填充缺失数据、生成等值线图等。
2. 空间聚类分析：空间聚类分析是指将空间上相邻或相似的对象聚集到一起的过程。
常用的空间聚类方法包括基于密度的聚类方法和基于网格的聚类方法。
第九章 DEM的地形统计分析
数字地面模型
第九章DEM的地形统计分析
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主要内容
一．概述 二．基本统计量 三．分级统计分析 四．相关分析 五．回归分析 六．趋势面分析 七．系统聚类分析
果频率最低点与峰值构成一个近似正态分布曲线，可以把任
意两个正态分布曲线交点作为分级界线。 自然裂点法基本上是基于让各级别中的变异总和达到最 小的原则来选择分级断点的。
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9.3 分级统计分析
讨地形演化及其空间变异规律。
3
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9.1概述
地形统计分析分类 从地形分析的内容和使用的统计方法：
原始DEM数据及派生地形因子基本统计特征的分析
地形因子的最大值、最小值、极差、中值、总和、平均值、离差、 方差、标准差、频数等基本统计量
分级统计的方法
分级方法的类型
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9.3 分级统计分析
分级统计的方法—自定义分级
自定义分级即对一个数据集，根据自己的应用目的的
设定各个级别的数值范围来实现分级的方法。适用于
对该数据集比较了解，能够找到合适的分级临界点。
数字地面模型复习重点
数字高程模型一、DEM概念从狭义角度定义：DEM是区域地表面海拔高程的数字化表达。
这种定义将描述的范畴集中限制在“地表”、“海拔高程”及“数字化表达”内，意义较为明确，也是人们一般理解与接受的DEM概念。
但是，随着DEM的应用向海底、地下岩层及某些不可见地理对象（如等气压面）的延伸，有必要提出更为广义的定义。
从广义角度定义：DEM是地理空间中地理对象表面海拔高度的数字化表达。
该定义中描述对象不再局限于“地表面”，因而具有更大的包容性，如有海底DEM、下伏岩层DEM、大气等压面DEM等。
应用：（1）作为国家地理信息的基础数据：DTM是国家空间数据基础设施（NSDI）的框架数据；（2）土木工程、景观建筑与矿山工程的规划与设计；（3）为军事目的（军事模拟等）而进行的地表三维显示以及景观设计与城市规划；（4）流水线分析、可视性分析；（5）交通路线的规划与大坝的选址；（6）不同地表的统计分析与比较；（7）生成坡度图、坡向图、剖面图，辅助地貌分析，估计侵蚀和径流等；（8）作为背景叠加各种专题信息（如土壤、土地利用及植被等）进行显示与分析；（9）为遥感及环境规划中的处理提供数据；（10）辅助影像解译、遥感图像分类；（11）将DEM概念扩充到表示与地表相关的各种属性如人口、交通、旅行时间等；（12）与GIS联合进行空间分析；（13）虚拟地理环境。
DEM 有许多用途，例如：在民用和军用的工程项目(如道路设计)中计算挖填土石方量；为武器精确制导进行地形匹配；为军事目的显示地形景观；进行越野通视情况分析；道路设计的路线选择、地址选择；不同地形的比较和统计分析；计算坡度和坡向，绘制坡度图、晕渲图等；用于地貌分析，计算浸蚀和径流等；与专题数据，如土壤等，进行组合分析；当用其它特征(如气温等)代替高程后，还可进行人口、地下水位等的分析。
二、DEM数据组织与管理1、Grid：规则网格，通常是正方形，也可以是矩形、三角形等规则网格。
南京师范大学地理信息系统考研基础理论题汇总
专业课复习资料（最新版）封面地理信息系统基础理论题第1章概论1、你是如何理解地理信息系统的概念的？2、地理信息系统的基本功能与应用功能的区别和联系是什么?3、现代信息技术的出现给测绘技术与地理分析技术带来哪些主要的变化？4、工具型GIS与应用型GIS的区别与联系是什么？5、试将GIS的输入设备按照不同的分类方法进行分类，并说明其特点。
6、现代空间定位技术有哪些主要方法？对GIS技术的发展产生什么影响？7、网络技术的出现与发展对GIS技术产生哪些主要的变化8、说明GIS在几个不同发展阶段的标志性技术是什么，它们的出现如何促进GIS的发展？第2章地理空间数学基础1、地球表面、大地水准面及地球椭球体面之间的关系是什么？2、地理空间数据的描述有哪些坐标系？相互的关系是什么？3、采用大地坐标与地心坐标表述地面上一点的位置各有什么优缺点？4、高斯投影的变形特征是什么？为什么常常被用作大比例尺普通地图的地图投影？5、UTM与兰伯特投影的主要特点与适用性是什么？6、在数字地图中，地图比例尺在含义与表现形式上有哪些变化？7、如何进行不同基准下的高程的转换？8、除地形分幅外，谈谈还有何种地理空间框架？他们如何进行编码？9、GPS数据如何与地图数字化数据进行集成？10、选择投影需要考虑哪些因素？如果要制作1：10万的土地利用图，该选何种类型的地图投影？第3章空间数据模型空间实体一般具有哪些主要的特征？1、何为空间关系？空间关系在描述空间实体特征中的意义何在？2、空间数据的概念模型有哪些组成部分？试分析他们之间的关系？3、试分析GIS的几种主要的数据模型各自的优缺点。
4、空间数据类型有哪些？简述其特征。
第4章空间数据结构1、总结矢量数据和栅格数据在结构表达方面的特色。
2、简述栅格数据压缩编码的几种方式和各自优缺点。
3、简述矢量数据编码的几种方式和各自优缺点。
4、栅格与矢量数据结构相比较各有什么特征？5、矢量和栅格数据的结构都有通用标准吗？请说明。
地形分析报告
地形分析报告1. 简介地形分析是一种通过对地理地形数据进行处理和分析来揭示地表特征和地貌演化过程的方法。
地形分析可以帮助我们理解地球表面的形状、高程和地貌变化，并提供重要的地理信息用于地质、环境和城市规划等领域。
2. 数据收集在进行地形分析之前，我们需要收集地理地形数据。
常见的数据来源包括卫星遥感数据、激光雷达数据和地形测量数据等。
这些数据可以提供地表高程、坡度、坡向、流域等信息，为地形分析提供基础数据。
3. 数据处理在收集到地理地形数据后，我们需要对数据进行处理，以便进行地形分析。
数据处理包括数据清洗、数据插值和数据融合等步骤。
3.1 数据清洗数据清洗是指对收集到的原始数据进行去除异常点、填补缺失值等操作，以确保数据的准确性和完整性。
数据清洗可以通过统计分析和空间插值等方法进行。
3.2 数据插值数据插值是指通过已有的离散地形数据，推导出连续的地形表面。
常用的插值方法包括反距离加权插值法、克里金插值法等。
插值后的数据可以提供连续的地表高程信息。
3.3 数据融合数据融合是将来自不同数据源的地理地形数据进行整合，以提高数据的准确性和可靠性。
数据融合可以通过多模型融合、权重融合等方法进行。
4. 地形分析方法在完成数据处理后，我们可以利用地理地形数据进行各种地形分析。
下面介绍两种常用的地形分析方法。
4.1 地形剖面分析地形剖面分析是通过在地图上选择一条剖面线，绘制剖面图来分析地形起伏和高程变化。
地形剖面图可以直观地显示地表的高程变化，帮助我们了解地形特征和地貌演化过程。
4.2 坡度分析坡度分析是通过计算地表每个点的坡度值，来研究地表的陡缓程度和地形起伏。
坡度分析可以帮助我们评估地表的稳定性，对土地利用规划和土地资源管理提供重要的参考。
5. 地形分析应用地形分析在许多领域都有着广泛的应用。
以下是几个常见的应用示例：5.1 地质研究地形分析可以帮助地质学家研究地球表面的构造和演化过程。
通过分析地表的形状、高程和地貌变化，可以揭示地球的地质历史和构造特征。
地形要素分析课件
广泛应用于地理信息系统 、城市设计、景观规划等 领域。
全面性强，能够综合考虑 地形要素的多方面特征。
需要综合运用多种分析方 法和技术，对数据用
土地利用规划
土地利用规划是地形要素分析的重要应用之一。通过对地形 地貌、水文地质等自然条件的分析，可以合理规划土地利用 ，实现土地资源的可持续利用。
直观性强，能够揭示地形 要素的视觉效果和美学价 值。
主观性强，容易受到个人 经验和文化背景的影响。
综合分析方法
01 总结词
02 详细描述
03 应用领域
04 优点
05 缺点
结合定量和定性分析方法 ，全面考虑地形要素的综 合特征。
通过综合运用数学模型、 物理模型和感知评价等方 法，对地形要素进行多维 度、多层次的分析，以揭 示地形要素的数量关系、 空间分布特征和美学价值 等方面的综合特征。
详细描述
在进行地形要素测量时，需要根据测量任务和地形条件选择合适的测量仪器，如水准仪 、经纬仪、全站仪等。同时，还需要了解仪器的使用方法和注意事项，以确保测量数据
的准确性和可靠性。
CHAPTER 03
地形要素的分析方法
定量分析方法
总结词
详细描述
应用领域
优点
缺点
通过数学模型和量化指 标对地形要素进行精确 分析的方法。
CHAPTER 02
地形要素的识别与测量
地形图的识别
总结词
地形图是地形要素的载体，其识别是进行地形要素分析的基础。
详细描述
地形图是一种地图，它以等高线、地貌、水系等符号表示地形要素。在识别地形 图时，需要了解等高线、地貌、水系等符号的含义，以及它们在地形图上的表示 方法。
地形要素的测量方法
第九章工程地质勘察报告书和图件
1、绪言：主要是说明勘察工作的任务、采用的方 、绪言：主要是说明勘察工作的任务、采用的方 法及取得成果。勘察任务应以上级机关或设计、 施工单位提交的任务书为依据。在绪论中应先说 明建筑的类型、拟定规模及其重要性、勘察阶段， 需要解决问题等。 2、一般部分的任务：是阐述勘察场地的工程地质 一般部分的任务： 条件。对影响工程项目地质条件的因素，如地势、 水文等也应作一般介绍。表明建筑地区工程项目 地质条件的特征及一般规律，又结合工程要求择 其有关者述之。如区域地质、地形地貌、地层岩 性、水文地质等。
二、工程地质图和其他附件
1、勘察点平面布置图 地形图 在地形图除标明各勘察点和平面位置、各现场 原位测试点的平面位置和勘探剖面线和位置外，还 应绘出工程建筑物的轮廓位置。 2、工程地质剖面图 反映地质构造、岩性、分层、地下水埋藏条件、 各分层岩土的物理力学性质指标等。 地质剖面的布置是与主要地貌单元的走向垂直、 或与主要地质构造轴线垂直、或建筑主要轴线相一 致，能最有效地提示场地工程项目地质条件。
（二）综合工程地质图的分区 （三）工程地质图的编制方法 基本图件 1）第四纪地质图或地质图 2）地貌及物理地质现象图 3）水文地质图 4）各种剖面图、钻孔柱状图及各种原位 测试与室内试验成果图。
编制图件 1.图名 1.图名 表明图幅所在地区和类型。一般采用图内主要市镇、 表明图幅所在地区和类型。一般采用图内主要市镇、 居民点及主要山岭、河流等命名。 居民点及主要山岭、河流等命名。 2. 比例尺 有数字比例尺和线条比例尺。 有数字比例尺和线条比例尺。1/5000 和 1/10000 3.图例 3.图例 是地质图上用各种规定的符号标记和色调来表明地 层、岩体的时代和性质。 岩体的时代和性质。 图例要按一定顺序排列:地层图例在前， 图例要按一定顺序排列:地层图例在前，次为代号 图例，构造图例一般排在最后。 图例，构造图例一般排在最后。 地层图例:竖排---从上到下由新到老；横排-----从上到下由新到老 地层图例:竖排---从上到下由新到老；横排--一般由左向右从新到老。 一般由左向右从新到老。
如何进行地形曲率与坡度分析的方法与步骤
如何进行地形曲率与坡度分析的方法与步骤地形曲率与坡度分析是地理信息系统（GIS）中的一项重要任务，它可以帮助我们了解地形的特征和变化趋势，对于土地利用规划、自然资源管理以及环境保护等方面具有重要意义。
本文将介绍地形曲率与坡度分析的方法与步骤。
一、地形曲率分析的方法与步骤地形曲率是指地表在某一点处的曲率特征，它可以分为纵向曲率和横向曲率两种类型。
地形曲率分析的方法与步骤如下：1. 数据准备：首先，需要获取高程数据，可以通过测量、遥感数据或数字高程模型（DEM）等方式获取。
高程数据应具有一定的空间分辨率和精度，以保证分析结果的可靠性。
2. 数据预处理：在进行地形曲率分析之前，需要对高程数据进行预处理。
常见的预处理方法包括去除数据异常值、填充数据空洞、平滑数据等操作，以减少噪声影响和提高数据质量。
3. 曲率计算：曲率计算是地形曲率分析的核心步骤。
曲率可以通过计算地表高程在水平方向和垂直方向上的变化率来得到。
常用的曲率计算方法包括三点法、五点法和九点法等，根据具体情况选择合适的计算方法。
4. 曲率分类：曲率计算之后，可以将曲率值进行分类，以便更好地表示地形特征。
常用的曲率分类方法包括等级划分、分位数划分和统计学方法等，可以根据需求选择适合的分类方法。
5. 曲率分析：曲率分析是对曲率结果进行综合分析和解释的过程。
可以通过可视化方法，如在GIS软件中进行等值线或3D表面绘制，来直观地展示曲率分布特征。
同时，还可以通过统计分析、空间分析等方法，探索曲率与其他地理要素的关系，进一步了解地形特征。
二、坡度分析的方法与步骤坡度是地表在某一点处的倾斜程度，它可以用来表示地形的陡峭程度和水文特征。
坡度分析的方法与步骤如下：1. 数据准备：同样需要获取高程数据，并确保数据的空间分辨率和精度满足要求。
2. 数据预处理：同地形曲率分析一样，需要对高程数据进行预处理，以提高数据质量。
3. 坡度计算：坡度计算是坡度分析的核心步骤。
测绘技术中的地形测量方法与数据分析
测绘技术中的地形测量方法与数据分析地形测量是测绘技术中的重要分支，它涉及到研究和测量地球表面的各种形状和特征，如山脉、河流、湖泊等。
地形测量的方法和数据分析对于地质勘探、土地规划、城市建设以及环境保护等方面都具有重要的应用价值。
本文将重点介绍地形测量的方法和相关数据分析。
地形测量的方法可以分为直接和间接两种。
直接方法主要利用测量仪器和工具进行地形测量，如全站仪、测距仪、水准仪等。
这些仪器通过测量地球表面上的点的坐标、高程等信息，可以绘制出真实的地形图。
间接方法则是利用遥感技术和数字高程模型等手段，通过对地形特征的影像分析和处理，得到地形测量结果。
在直接地形测量中，全站仪是一种常用的测量仪器。
全站仪可以同时测量方位角、高差和斜距等数据，并通过计算得到地表点的坐标和高程。
通过在地表不同点上进行测量并计算，可以建立起一个具有真实地貌特征的地形模型。
而水准仪则是测量地面高程的专用仪器，通过在不同位置设立水准点，测量各个点的高差，从而得到地表的高程信息。
间接地形测量主要通过遥感技术进行。
遥感技术利用航空或卫星等平台获取地理信息，如地表影像、地形数据等。
其中，遥感影像可以提供地表的真实影像信息，如山脉、河流、湖泊等地形特征。
而数字高程模型则是通过将地表的高程信息转化为数字数据的方式来获取地形信息。
通过对遥感影像进行数字化处理和分析，可以得到地表的高程、坡度、曲率等地形数据。
地形测量数据的分析也是十分重要的。
在测量后得到的数据中，可以提取出各种地貌特征，如山丘、海拔等。
通过对这些地貌特征的分析和研究，可以了解地形的变化和发展规律。
此外，地形测量数据还可以与其他地理信息数据进行集成和分析，如土地利用、气候等数据，从而获取更加全面和准确的地理信息。
地形测量方法和数据分析的应用十分广泛。
在地质勘探中，地形测量可以提供地下资源的分布和赋存情况，如矿产、石油等。
在土地规划和城市建设中，地形测量可以提供地形地貌信息，为规划和建设提供基础数据。
GIS的核心之一：数字地形分析
第9章 DEM 与数字地形分析数字地面模型于1958年提出，特别是基于DEM 的GIS 空间分析方法的出现，使传统的地形分析方法产生了革命性的变化，数字地形分析方法逐步形成和完善。
目前，基于DEM 的数字地形分析已经成为GIS 空间分析中最具特色的部分，在测绘、遥感及资源调查、环境保护、城市规划、灾害防治及地学研究各方面发挥越来越重要的作用。
本章首先介绍了数字高程模型的基本概念和建立步骤，然后从基本坡面因子、特征地形因子、水文因子和可视域等方面简述数字地形分析的主要内容和研究方法。
9.1 基本概念9.1.1数字高程模型数字高程模型（Digital Elevation Model ，简称DEM ）是通过有限的地形高程数据实现对地形曲面的数字化模拟（即地形表面形态的数字化表示），它是对二维地理空间上具有连续变化特征地理现象的模型化表达和过程模拟。
由于高程数据常常采用绝对高程（即从大地水准面起算的高度），DEM 也常常称为DTM （Digital Terrain Model ）。
“Terrain”一词的含义比较广泛，不同专业背景对“Terrain”的理解也不一样，因此DTM 趋向于表达比DEM 更为广泛的内容。
从研究对象与应用范畴角度出发，DEM 可以归纳为狭义和广义两种定义。
从狭义角度定义，DEM 是区域表面海拔高程的数字化表达。
这种定义将描述的范畴集中地限制在“地表”、“海拔高程”及“数字化表达”内，观念较为明确。
从广义角度定义，DEM 是地理空间中地理对象表面海拔高度的数字化表达。
这是随着DEM 的应用不断向海底、地下岩层以及某些不可见的地理现象（如空中的等气压面等）延伸，而提出的更广义的概念。
该定义将描述对象不再限定在“地表面”，因而具有更大的包容性，有海底DEM 、下伏岩层DEM 、大气等压面DEM 等。
数学意义上的数字高程模型是定义在二维空间上的连续函数),(y x f H =。
由于连续函数的无限性，DEM 通常是将有限的采样点用某种规则连接成一系列的曲面或平面片来逼近原始曲面，因此DEM 的数学定义为区域D 的采样点或内插点Pj 按某种规则ζ连接成的面片M 的集合：},,1,,1,),,()({m i n j D H y x P P M DEM j j j j j i ==∈==ζ （9.1）DEM 按照其结构，可分为规则格网DEM 、TIN 、基于点的DEM 和基于等高线的DEM 等。
地形测量数据的整体调查与分析
地形测量数据的整体调查与分析地形是指地球表面上的各种地势形态，包括山地、平原、丘陵、河流和湖泊等。
地形测量是指对地球表面的各种地势形态进行测量和记录的科学研究。
地形测量数据的整体调查与分析对地质、地理、气象等许多领域都具有重要的意义。
本文将探讨地形测量数据的整体调查与分析的相关内容。
地形测量数据的整体调查主要包括地形测量技术和地形测量设备的应用。
地形测量技术主要有激光雷达测量技术、全球导航卫星系统（GNSS）测量技术、电子测距仪测量技术等。
这些测量技术可以精确测量地表的高程、坡度、曲率等参数，为地形测量数据的整体调查提供了可靠的数据来源。
地形测量设备主要包括激光测距仪、全球定位系统接收机、数据记录仪等，这些设备的应用使地形测量的过程更加高效和准确。
地形测量数据的整体调查是基于大量的地形测量数据进行的。
地形测量数据主要包括地形高程数据、地形坡度数据、地形曲率数据等。
地形高程数据是指地表上各点的高程值，可以用来绘制地图、计算地表坡度、构建地貌模型等。
地形坡度数据是指地表上各点的坡度值，可以用来分析地表的陡峭程度、评估地质灾害风险等。
地形曲率数据是指地表上各点的曲率值，可以用来分析地表的曲率特征、预测地表变化趋势等。
这些地形测量数据为地貌研究、气象预测、城市规划等提供了重要的参考依据。
地形测量数据的整体调查需要对不同地区的地形特征进行分析和比较。
不同地区的地形特征可能受到地质构造、气候条件等多种因素的影响。
通过对地形测量数据的整体调查，可以发现地区之间的地形差异和地形规律。
例如，在山地地区，地形高程数据可能呈现出较大的变化范围，地形坡度数据可能呈现出较大的陡峭程度，而在平原地区，地形高程数据可能呈现出较小的变化范围，地形坡度数据可能呈现出较小的陡峭程度。
这些地形特征的研究对地理学、地质学等学科的发展具有重要的意义。
地形测量数据的整体调查还可以用于地质灾害风险评估和环境保护等方面的研究。
地质灾害是指由于地质因素引起的对人类生活、财产和环境造成的损害。
出版社版 第9章 DEM的地形统计分析
复相关
一个因子的变化往往受多种要素的综合作用和影响，而 单相关或偏相关分析的方法都不能反映各要素的综合影响， 所以就必须用复相关的分析法来解释几个因子与某一个因子 之间的复相关程度。复相关程度用复相关系数来度量，复相 关系数介于0~1之间，复相关系数越接近于1，则表明要素 之间的相关程度越密切。复相关系数必大于或至少等于单相 关系数的绝对值。复相关系数的显著性检验，一般采用F检 验法。
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5. 回归分析
回归分析是利用回归方程来确定一个因变量和一 个或多个自变量的关系，可用于预测和估算。
根据所引入的自变量的来源不同
直接将DEM数据的位置信息和高程作为自变量进行回 归分析； 将基于DEM所提取的地形因子作为自变量进行回归分 析； 用基于DEM提取的地形因子结合其他地学特征、社会 或经济因素作为自变量进行回归分析。
自变量地形因子的选择 回归方程的检验
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6. 趋势面分析
在基于DEM的地形分析中，常常需要对离散的空 间数据进行空间的趋势分析,从而确定空间数据的 分布规律及其发展趋向。对空间离散数据的规律 性分布的解求，常常使用趋势面分析的方法。
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7. 系统聚类分析
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直接利用DEM数据的回归
直接利用DEM的数据进行回归分析包括利用 DEM的位置信息和DEM的高程信息作为自变量 来建立回归方程，或者仅利用高程信息作为自变 量来建立回归方程。
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地形因子参与的回归
将基于DEM所提取的地形因子作为自变量来进行 回归分析，研究并确定地形因子与研究问题之间 的回归方程，从而得到所研究的对象随地形变化 而表现的规律。
第9章 地形统计分析
(a) 图8.58 重新分类操作
(b)
重新分类的操作过程
(6)返回[重分类]对话框，新旧值对照表相应改变，这种分 类往往完成栅格从数量特征到类别、级别特征的转换； (7)在重分类新旧值对照表中可以更改值改[新值]的值，或 者点击[加载]按钮导入已有的重映射表； (8)如果需要保存当前重映射表，单击[保存]按钮； (9)在[输出栅格]中设置输出结果指定目录及名称； (10) 单击[确定]按钮，完成操作。
9.3 分类区统计
以一个数据集的分类区为基础，对另一个数据集 进行数值统计分析，包括计算数值取值范围、最 大值、最小值、标准差等等。一个分类区就是在 栅格数居中拥有相同值的所有栅格单元，而不考 虑他们是否邻近。分类区统计是在每一个分类区 的基础上运行操作，所以输出结果时同一分类区 被赋予相同的单一输出值。 ArcGIS中的分类区统计提供了10种统计方法。 分别如下：
像元统计的操作过程
1)在ArcToolBox中单击[Spatial Analyst]|[局部分析]|[像元统计 数据]，打开像元统计对话框(图9.2)；
图9.2
2)在[输入栅格数据或常量值]列表框中选择一个图层，或者 单击浏览按钮从磁盘中选择要使用的栅格数据；
3)在[输出栅格]中为输出结果 指定目录及文件名； 4)在[叠加统计]中选择统计类型； 5)单击[确定]按钮，完成操作。
分类区统计 图8.53为分类区统计示意图。利用分类区 统计能够根据一个分区栅格数据计算分区 范围内所包含的另一个栅格数据的统计信 息。例如，想了解不同土地利用方式下的 坡度信息，可以某一地区坡度数据为分类 区数据集 (图8.54)，进行分类区统计。
图9.6为分类区统计示意图。利用分类区统计能够根据 一个分区栅格数据计算分区范围内所包含的另一个栅 格数据的统计信息。例如，想了解不同土地利用方式 下的坡度信息，可以某一地区坡度数据为分类区数据 集 (图9.7)，进行分类区统计。
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9.4.1 新值替代
事物总是处于不断发展变化中的，地理现 象更是如此。所以，为了反映事物的实时 真实属性，经常需要不断地去用新值代替 旧值。例如，气象信息的实时更新，土地 利用类型的变更等。 新值替换的操作过程为：
1)选择[Spatial Analyst]| [重分类]| [重分类]工具， 打开重分类对话框，如图8.57所示。
(a) 图8.59 空值设置操作
(b)
resample
8.8 栅格计算
栅格计算是数据处理和分析最为常用的方法，也是 建立复杂的应用数学模型的基本模块。ArcGIS提 供了非常友好的图形化栅格计算器。利用栅格计算 器，不仅可以方便地完成基于数学运算符的栅格运 算，以及基于数学函数的栅格运算，它还可以支持 直接调用ArcGIS自带的栅格数据空间分析函数， 并可方便地实现多条语句的同时输入和运行。同时 ，栅格计算器支持地图代数运算，栅格数据集可以 作为算子直接和分析过程
1) 在ArcToolBox中选择 2) [Spatial Analyst]|[邻域分析]|[焦点统计]， 3) 打开邻域统计对话框(图9.5)。 2) 在[输入栅格]中选择要用来进行邻 域分析的图层； 3)在[输出栅格]中设置输出结果指定 目录及名称； 4)在[邻域分析]中选择邻域分析窗口 类型，并输入窗口参数，在[单位]选 项中选择邻域分析窗口的单位，可以 是栅格单元或地图单位； 5)在[统计类型]中选择统计的类型； 6)单击[确定]按钮，完成操作。
像元统计的操作过程
1)在ArcToolBox中单击[Spatial Analyst]|[局部分析]|[像元统计 数据]，打开像元统计对话框(图9.2)；
图9.2
2)在[输入栅格数据或常量值]列表框中选择一个图层，或者 单击浏览按钮从磁盘中选择要使用的栅格数据；
3)在[输出栅格]中为输出结果 指定目录及文件名； 4)在[叠加统计]中选择统计类型； 5)单击[确定]按钮，完成操作。
重新分类的操作过程
(1)选择[Spatial Analyst]|[重分类]| [重分类]，打开重新分类对 话框，如图8.58(a)所示； (2)在[输入栅格]中选择需要重新组合分类的图层； (3)在[重分类字段]中选择重分类所依据的字段。 (4)单击[分类]按钮，打开图8.58(b)； (5)在[分类]选项组[方法]文本框的下拉菜单中选择一种分类方法 ：包括手工分类、相等间距、自定义间隔、分位数、自然间断 点分级法、几何间距、标准差等，设置类别个数，此外，提供 了数据直方图，在右侧的[中断值]列表框中的值可以修改，完成 对旧值的分类，单击[确定]按钮；
邻域统计
邻域统计是在单元对应的邻域范围指定的单元上进 行统计分析，然后将结果值输出到该单元位置。图 9.4为统计最大值的邻域统计示意图，左图为统计数 据，右图为邻域统计结果。
图9.4 统计最大值
邻域统计
利用邻域统计可以获取多种信息，如在调查土地 利用时，邻域统计可以获得邻域范围土地变化和 确定土地利用的稳定性，此外，利用邻域统计的 平均值还可以进行边缘模糊等多种操作。 邻域统计的分析过程如下：
图8.56 土地利用分类区内坡度信息
9.4 重分类
重分类即基于原有数值，对原有数值重新进行分 类整理从而得到一组新值并输出。根据用户不同 的需要，重分类一般包括四种基本分类形式：新 值替代(用一组新值取代原来值)、旧值合并(将原 值重新组合分类)、重新分类(以一种分类体系对原 始值进行分类)，以及空值设置 (把指定值设置空值)。
分类区统计
如果把统计结果以表格形式输出的话，可以在 [区域分析]工具集中，选择[以表格显示分区统计] 工具，统计结束后该表自动加载到AarcMap内容表 中，以按源列出形式显示，右键选择[打开]，可看 到结果如图8.56(a)所示；如果要统计各分区的像元 值占频数分布的表和直方图，则选择[区域直方图] 工具，得到统计结果如图8.56 (b)的直方图。
3)在[区域字段]中选择表示分类区类别的字段；若是 栅格数据则默认为VALUE，即栅格单元值； 4)在[输入赋值栅格]中设置需要统计的栅格数据； 5)在[在计算中忽略NoData]，可选项，标识是否允 许栅格数据中的空值参与运算。选中表明允许包含 空值的单元参与运算； 6)在[输出栅格]中设置输出结果指定目录及名称，生 成一个栅格图层； 7)单击[确定]按钮，完成操作。
图9.1是计算最大值的像元统计示意图。其中的每 一格子代表一个像元，左图为需要统计分析的栅格 数据，右图为统计分析结果。
(a) (b) 图9.1 像元统计示意图
单元统计 求最大值
(a)
(b)
图9.1 像元统计示意图
ArcGIS的像元统计分析功能
像元统计功能常用于同一地区多时相数 据的统计，通过像元统计分析得出所需 数据。例如，同一地区不同年份的人口 分析，同一地区不同年份的土地利用类 型分析等。
2)在[输入栅格]中设置需要变更 值的图层； 3)在[重分类字段]中选择变更所 依据的字段。 4)在[重分类]列表中的[新值]列中 键入新值。可单击[加载]按钮导 入已经制作好的重分类新旧值映 射表，也可以单击[保存]按钮来 保存当前重映射表； 5) 在[输出栅格]中为输出结果指 定目录及名称； 6) 单击[确定]按钮，完成操作。
(a) 图8.58 重新分类操作
(b)
重新分类的操作过程
(6)返回[重分类]对话框，新旧值对照表相应改变，这种分 类往往完成栅格从数量特征到类别、级别特征的转换； (7)在重分类新旧值对照表中可以更改值改[新值]的值，或 者点击[加载]按钮导入已有的重映射表； (8)如果需要保存当前重映射表，单击[保存]按钮； (9)在[输出栅格]中设置输出结果指定目录及名称； (10) 单击[确定]按钮，完成操作。
(a)
图8.58 重新分类操作
(b)
8.7.3 空值设置
有时候需要对栅格数据中的某些值设置空 值来控制栅格计算。如在设置分析掩码的 时候，需要将分析区域内不需要参与分析 的数值设置为空值来控制栅格计算。 设置空值的方法如下：
空值设置
(1)选择[Spatial Analyst]|[重分类]| [重分类]，打开重新分 类对话框，如图8.59(a)所示； (2)设置[输入栅格]为slope； (3) 设置[重分类字段]为value； (4)单击[分类]按钮，打开分类对话框，先设置分类[方法]为 “相等间隔”，[类别]为2，然后在右侧的[中断值]列表框 中，点击第一个值，改成30，如图8.59(a)所示，单击[确 定]，返回重分类对话框。 (5)在重分类对话框新旧值对照表中，将旧值改为30- 的行 选中，点击[删除条目]按钮，在最下方勾选[将缺失值更改 为NoData]，设置结果如图 (6)设置[输出栅格]的文件名称。
第9 章 地形统计分析
9.1 像元统计 多层面栅格数据叠合分析时，经常需要以栅格 单元为单位来进行像元统计(CellStastics)分 析。比如，分析一些随时间而变化的现象，诸 如10年来的土地利用变化或者不同年份的温度 波动范围。单元统计输入数据集必须来源于同 一个地理区域，并用相同的坐标系统。
ArcGIS中的分类区统计
1)Minimum：在分类区内出现最小的数值； 2)Maximum：在分类区内出现最大的数值； 3)Range：在分类区内数值的范围； 4)Sum：在分类区内出现数值的和； 5)Mean：在分类区内出现数值的平均数； 6)Standard Deviation：在分类区内出现数值的 标准差； 7)Variety：在分类区内不同数值的个数； 8)Majority：在分类区内出现频率最高的数值； 9)Minority：在分类区内出现频率最低的数值。 10)Median：在分类区内出现数值的中值。
图9.2 像元统计的操作过程
栅格数据
Maximum
9.2 邻域统计 邻域统计是以待计算栅格为中心，向其周 围扩展一定范围，基于这些扩展栅格数据 进行函数运算，从而得到此栅格的值。 ArcGIS提供了以下10种邻域统计方法：
12 67 45 34 56
待计算 78 栅 格
23 90
邻域统计方法
1)Minimum：邻域内出现的最小数值； 2)Maximum：邻域内出现的最大数值； 3)Range：邻域单元值的取值范围； 4)Sum：邻域单元值的总和； 5)Mean；邻域单元值的平均数； 6)Standard Deviation：邻域单元值的标准差； 7)Variety：邻域单元值中不同数值的个数； 8)Majority：邻域单元值中出现频率最高的数值； 9)Minority：邻域单元值中出现频率最低的数值； 10)Median：邻域单元值中的中值。
图8.57新值替代操作
8.7.2重新分类
在栅格数据的使用过程中，经常会因某种需要，要 求数据用新的等级体系分类，或需要将多个栅格数 据用统一的等级体系重新归类。例如，在对洪水灾 害进行预测时，需要综合分析降雨量、地形、土壤 、植被等数据。首先需要每个栅格数据的单元值对 洪灾的影响大小，把它们分为统一的级别数，如统 一分为10级，级别越高其对洪灾的影响度越大。经 过分级处理后，不仅消除了量纲影响，而且使得各 类数据之间具有量值可比性，方便洪灾模拟的定量 分析与计算。
9.3 分类区统计
以一个数据集的分类区为基础，对另一个数据集 进行数值统计分析，包括计算数值取值范围、最 大值、最小值、标准差等等。一个分类区就是在 栅格数居中拥有相同值的所有栅格单元，而不考 虑他们是否邻近。分类区统计是在每一个分类区 的基础上运行操作，所以输出结果时同一分类区 被赋予相同的单一输出值。 ArcGIS中的分类区统计提供了10种统计方法。 分别如下：
邻域统计计算过程中，对于邻域有不同的设置方法， ArcGIS中提供了四种邻域分析窗口，如图9.3所示：
图9.3 邻域分析窗口
邻域分析窗口类型
1)Rectangle(矩形)。需要设置矩形窗口的长和宽，缺省的 邻域大小为3×3单元； 2)Annulus(环形)。需要设置邻域的内半径和外半径；半 径通过和x轴或y轴的垂线的长度来指定。落入环内即内外 半径之间环的数值将参与邻域统计运算，内半径以内的部 分不参与计算； 3)Circle(圆形)。只需要输入圆的半径； 4)Wedge(楔形)。需要输入起始角度，终止角度和半径三 项内容。起始角度和终止角度可以是0~360的整型或浮点 值。角度值从x轴的正方向0度开始，逆时针逐渐增加直至 走过一个满圆又回到0度。