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。
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。
基于dem的坡度提取原理
基于dem的坡度提取原理基于DEM的坡度提取原理概述：数字高程模型（DEM）是一种用于描述地表地形高程信息的数字化模型。
基于DEM的坡度提取是利用DEM数据计算出地表坡度信息的过程。
坡度是地表高程变化的一种度量，它对地形特征的描述具有重要意义。
本文将介绍基于DEM的坡度提取原理及其应用。
一、DEM数据DEM数据是通过测量或遥感技术获取地表高程信息，并以数字化方式表示的数据。
DEM数据以栅格的形式存储，栅格单元中的数值表示该位置的地表高程。
DEM数据通常包含高程、行列号和地理坐标等信息。
二、坡度的定义坡度是地表高程变化的一种度量，是指地表在水平方向上单位距离上升或下降的高度差。
坡度的计算可以描述地表地形的陡峭程度和变化趋势。
三、坡度计算方法1. 三点法三点法是一种常用的坡度计算方法。
对于DEM数据中的每个栅格单元，以其为中心，选取周围的3×3个栅格单元，计算这9个栅格单元的高程差值，并根据高程差值和栅格单元之间的距离，计算出坡度值。
2. 四邻域法四邻域法是一种简化的坡度计算方法。
对于DEM数据中的每个栅格单元，以其为中心，选取周围的上、下、左、右四个栅格单元，计算这四个栅格单元的高程差值，并根据高程差值和栅格单元之间的距离，计算出坡度值。
3. 八邻域法八邻域法是一种更精确的坡度计算方法。
对于DEM数据中的每个栅格单元，以其为中心，选取周围的上、下、左、右以及四个对角线方向上的八个栅格单元，计算这八个栅格单元的高程差值，并根据高程差值和栅格单元之间的距离，计算出坡度值。
四、坡度的应用坡度是地表地形的重要特征之一，它在多个领域具有广泛的应用价值。
1. 地质研究坡度可以用于地质研究中的地貌分析和地质灾害评估。
通过提取DEM数据中的坡度信息，可以揭示地区的地形特征、地表演化过程以及地质灾害潜在风险等。
2. 水资源管理坡度对水资源管理具有重要意义。
坡度的大小直接影响水流速度和径流量。
通过提取DEM数据中的坡度信息，可以研究流域的水文特征、水资源分布和径流方向，为水资源管理和水文模型建立提供重要依据。
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。
测绘技术中的地形分析与地形参数提取技巧
测绘技术中的地形分析与地形参数提取技巧地形是地球表面的地理现象和地貌特征的总称，对于地貌研究和地理信息系统（GIS）应用而言，地形分析和地形参数提取是非常重要的工作。
地形分析和地形参数提取的目的是通过获取和分析地形数据，揭示地表特征的空间分布和关系，从而为土地利用规划、自然资源管理和工程设计等领域提供支持和决策依据。
本文将介绍几种常用的地形分析和地形参数提取技巧。
一、高程数据处理高程数据是地形分析和地形参数提取的基础，其精度和准确性对分析结果的影响很大。
常见的高程数据包括数字高程模型（DEM）、等高线数据和倾斜摄影。
DEM数据是地表高程信息在数字格式下的表示，可以通过测量、遥感和摄影测量等手段获取。
等高线数据是连接等高线上的等高点，表达地形起伏和坡度的变化。
倾斜摄影是利用航空或航天平台上的倾斜摄影机对地表进行拍摄，通过摄影测量技术得到的倾斜摄影图像。
在高程数据处理中，首先需要进行数据获取和预处理。
对于DEM数据，可以通过空间插值方法对不完整的数据进行填充，例如反距离加权插值法（IDW）和克里金插值法。
然后，对DEM数据进行平滑处理，去除由于设备精度和不规则观察点造成的随机误差。
最后，可以进行DEM数据的分类和分层处理，将地形元素划分为平原、山地、丘陵和河流等不同类型。
二、地形分析方法地形分析是指通过对高程数据的处理和分析，揭示地表特征的空间分布和关系。
常见的地形分析方法包括地形曲率分析、坡度分析、流域分析和坡面因子分析。
1.地形曲率分析是通过计算DEM数据的曲率，揭示地形的陡峭程度和起伏特征。
地形曲率分析可以分为主曲率分析和高斯曲率分析。
主曲率分析可以计算出DEM数据在任意点的最大曲率和最小曲率，从而判断地形的凸凹形状；高斯曲率分析可以计算出DEM数据的平均曲率，用于描述地表的平坦度和光滑度。
2.坡度分析是通过计算DEM数据的坡度，揭示地形的陡缓变化。
坡度分析可以帮助确定地形的坡度分布，评估地表的侵蚀状况和水文特性。
坡面地形因子提取
坡面地形因子提取坡面地形因子是指地势起伏、坡度和坡向等地形特征对水文过程和地表径流产生的影响因素。
在地质、水文、环境科学等领域，坡面地形因子的提取对于河流流域水文建模和研究具有重要意义。
本文将详细介绍坡面地形因子提取的方法和应用。
一、坡面地形因子的意义坡面地形因子的提取是对地表形态特征的定量化描述，能够揭示地势起伏、坡度和坡向等地形特征对流域水文过程的影响。
坡面地形因子是进行流域水文模拟、水资源规划和管理的重要输入。
通过提取坡面地形因子，可以为降雨-径流模型提供输入参数，从而实现有效的水资源管理和洪水预测。
二、坡面地形因子的提取方法常见的坡面地形因子提取方法包括数字高程模型（DEM）分析、数学模型和基于遥感技术的方法，下面将详细介绍这些方法。
1.DEM分析数字高程模型是通过大地测量仪、全球导航卫星系统和激光雷达等工具测量得到的地表高程信息的数学模型。
通过DEM数据，可以计算得到坡度、坡向和流量累积等坡面地形因子。
在DEM分析中，常用的方法包括：-三点法和两点法计算坡度和坡向。
-河网提取方法，通过定义一个初始点，通过迭代计算，得到流域的水流路径和流量累积。
- Topaz提取方法，通过定义网格节点权重矩阵，计算得到坡面地形因子。
2.数学模型数学模型是基于地势起伏的数学描述和分析。
常见的数学模型包括：-岭线剖面模型，通过绘制几条平行于倾斜方向的线剖面，计算岭线特征。
- TPI（Topographic Position Index）模型，该模型通过计算每个像元与周围像元的高程差异，得到一个代表地形位置的指数。
-地势曲率模型，通过计算高程数据的梯度，得到地势曲率特征。
3.遥感技术遥感技术是通过对地表反射率、颜色和纹理等信息的获取，对地表特征进行解译和分类。
常见的遥感技术包括：-光谱解译，通过分析不同波段的光谱反射率，对地表特征进行分类。
-红外遥感，通过分析地表红外辐射的特征，对地形特征进行提取。
-激光雷达遥感，通过激光脉冲对地表进行扫描，提取地势起伏、坡度和坡向等地形信息。
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DEM的黄土高原坡长的自动提取和分析的开题报告
基于DEM的黄土高原坡长的自动提取和分析的开题
报告
1.研究背景
黄土高原地区地形起伏较大，土地资源严重破坏。
为了保护黄土高原的
生态环境和土地资源，需要对该地区进行精细化的土地利用规划和管理。
而坡长是评价区域土地利用的重要指标之一，影响着水土流失和生产力
的利用效率。
因此，基于DEM的黄土高原坡长的自动提取和分析成为重要研究领域。
2.研究内容和方法
本文主要研究基于高精度DEM数据的黄土高原坡长自动提取和分析方法。
首先，使用遥感技术获取高精度的DEM数据，并使用数学方法对DEM
数据进行预处理。
然后，采用数学公式计算坡度，将坡度与坡长结合起
来计算坡降，从而确定坡长。
接下来，对提取的坡长进行分析和比较，
构建坡长分布模型，在GIS平台上进行可视化展示。
3.预期结果
通过该研究，能够提高黄土高原地区的土地利用规划和管理水平。
同时，将提取的坡长分布模型应用于土地规划和管理中，可以有效减少土地水
土流失和土地资源浪费，提高土地利用效率。
4.研究意义
本研究对于提高黄土高原地区的土地利用效率，加强区域生态环境保护
具有重要意义；同时，为其他具有相似地形特征的地区提供参考和借鉴。
测绘技术中的地貌地貌特征提取与分析方法
测绘技术中的地貌地貌特征提取与分析方法测绘技术中的地貌特征提取与分析方法地貌是指地球表面上形成的各种地形特征，如山川、湖泊、河流以及与之相对应的地形形态。
对地貌的测绘与分析是地理学和测绘学的重要研究内容之一。
地貌特征的提取与分析是测绘技术中的一个关键问题，对于地质灾难预测、土地规划和环境保护等领域具有重要的意义。
本文将介绍地貌特征提取与分析的一些常用方法。
一、数字高程模型（DEM）的应用数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）是指用一个数学模型来表述地表高程信息的数值化地形模型。
DEM可以通过遥感图像的处理和分析得到。
DEM的生成方法包括插值法、地形图转换法等。
通过DEM，可以获得地形坡度、坡向、高程变化等信息。
利用DEM进行地貌特征提取与分析的方法主要有：高程梯度法、地形指数法、其中一个比较常用的方法是开展地形分类。
地形分类是将地形按照形状、大小等特征进行分类，以便对地貌特征进行提取和分析。
常用的地形分类方法有：节点法、窗口法、四邻域法等。
二、遥感影像的应用遥感影像是通过人造卫星、航空器或无人机等获取地球表面信息的技术。
遥感影像具有全球性、快速更新、数据量大等优势，可以为地貌特征的提取和分析提供重要数据支持。
遥感影像在地貌特征提取与分析中的应用主要有：图像分类、变化检测和纹理分析。
图像分类可以将地面遥感图像中的像素根据对应地物类别进行划分，从而提取出地貌特征。
变化检测可以通过对不同时间的遥感图像进行对比，发现地貌特征的变化情况。
纹理分析可以利用遥感图像中的纹理特征来提取地貌特征，如河流纹理特征、山体纹理特征等。
三、地理信息系统（GIS）的应用地理信息系统（Geographic Information System, GIS）是一种集成了地理数据采集、存储、管理和分析等功能于一体的综合性信息处理系统。
GIS在地貌特征提取与分析中发挥着重要作用。
GIS可以通过地理数据库、空间分析和模型建立等方法来实现对地貌特征的提取与分析。
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基于高分辨率DEM（Digital Elevation Model）的地形特征提取与分析，可以通过DEM数据来了解地形的细节和特征，包括山脉、河流、湖泊、平原等。
以下是一份超过1200字的地形特征提取与分析的文章：地形特征提取与分析是地理学和地貌学等地球科学领域的重要组成部分，它对于理解地球表面的形态和演化过程具有重要意义。
高分辨率的DEM数据提供了获取地形高程和形态信息的有效方式，为地形特征提取与分析提供了有力的工具。
地形特征的提取主要包括山脉、河流、湖泊、平原等地貌单元的识别和区分。
在高分辨率DEM数据中，山脉一般呈现出连续而规则的高程变化，可以通过设置阈值或采用多尺度滤波等方法来进行山脉的识别。
河流在DEM数据中表现为一条低洼的带状区域，可以通过遥感解译或采用一些基于流动方向和累积面积的方法来提取河流网络。
湖泊则表现为一个封闭的凹地，可通过设置阈值或基于累积流向的方法进行提取。
平原一般为相对平坦的区域，可以通过比较局部高程的变化率来识别。
另外，地形特征分析也是地貌研究的重要内容之一、通过DEM数据可以计算地形的坡度、坡度方向、曲率等参数，这些参数可以揭示地形表面的形态特征以及其演化过程。
地形坡度可以用来判断地区的坡度等级，坡度方向可以揭示地形地貌的趋势性，曲率可以研究地形地貌的凹凸程度。
此外，还可以通过DEM数据进行地形变化的监测和分析，如利用多期DEM数据进行变化检测，以了解山地滑坡、河流侵蚀等自然灾害的发生和演化情况。
地形特征提取与分析在多个领域具有广泛的应用。
在土地利用规划中，可以利用DEM数据来提取城市、农田和森林等地貌类型，为城市规划和土地利用决策提供科学依据。
在水文学研究中，可以通过DEM数据来提取流域的水系网络和湖泊等水体分布，从而分析水文过程和水资源分布。
在地质学和地理学研究中，可以利用DEM数据来分析地形地貌的演化过程，揭示地球表面的动力学机制。
基于高分辨率DEM的地形特征提取与分析
农林种植、城市规划、灾害防治及地学调查等地理空间相关研究的基础。本研究以宁明县为例，利用高精度 DEM
进行数字地形分析，实现了高效快速、客观准确地提取地形特征参数，为后续涉及空间信息的研究奠定了基础。
关键词: DEM; 坡度; 坡向; 坡位; 地貌类型
中图分类号: P208
文献标识码: B
文章编号: 1672 － 5867( 2012) 01 － 0033 － 04
传统的地形特征获取手段耗时费力获取周期长受人为因素影响较大精度较低为解决这些问题本研究拟用高精度的数字高程模型进行数字地形分析以期实现高效快速客观准确地提取地形特征为后续涉及空间信息的研究奠定基础
第 35 卷 第 1 期 2012 年 1 月
测绘与空间地理信息
GEOMATICS ＆ SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY
} fx
=
zi －1，j +1
+ 2zi，j+1
+ z － z i+1，j+1
i －1，j －1
8g
－ 2zi，j－1
－ zi +1，j －1
fy
=
zi +1，j +1
+ 2zi+1，j + zi+1，j－1 － zi－1，j－1 8g
－ 2zi－1，j － zi－1，j+1
( 1)
g 为格网间距。
图 4 TPI 的尺度响应 Fig． 4 Scaling effect of TPI
最后，目标点的坡位类型可由 TPI 指数与坡度共同推
算。最简单的方法就是对 TPI 设定阈值，超过一特定阈值
为山脊，低于另一特定阈值则为山谷，TPI 接近于 0 则为
6地形分析坡面因子提取
6地形分析坡面因子提取地形分析是指对地理空间中的地形特征进行分析和研究的过程。
在地形分析中，坡面因子是一种重要的地形特征，它是指在地表上发生的水文过程中坡面对于径流产生和排泄的影响因素。
坡面因子的提取是地形分析的基础，本文将介绍坡面因子的提取方法及其应用。
坡面因子的提取通常基于数字高程模型（DEM）数据。
DEM是用数字信号来表示地面上的高程信息的数据模型。
通常使用遥感技术或GPS测量来获取DEM数据。
在DEM数据基础上，可以计算出各种与地形相关的指数，从而提取出坡面因子。
常见的坡面因子包括坡度、坡向、流向、流量、坡面长度和面积等。
坡度是指在水平距离上地表高程的变化程度。
坡度的提取可以通过计算DEM中连续三个像元的高程差来实现。
坡向是指地表在水平方向上的倾斜度。
坡向的提取可以使用梯度算法来计算。
流向是指地表水流沿坡面的流动方向。
流量是指单位面积上的流动率，可以通过计算流向和坡度来得到。
坡面长度和面积是指坡面上沿坡度和坡向方向的长度和面积。
这些坡面因子对地形分析和水文模型的构建都具有重要的意义。
坡面因子的提取可以利用GIS软件来实现。
GIS软件提供了丰富的地形分析工具，包括坡度计算、坡向计算、流向计算等。
通过将DEM数据导入GIS软件中，可以对DEM进行预处理，提取出各种坡面因子。
同时，GIS软件还提供了可视化分析功能，可以将坡面因子的分布情况以图像的形式呈现出来，进一步分析坡面因子的空间分布特征。
坡面因子的提取在水文学、土地利用规划、土地评价等领域具有重要的应用价值。
在水文学中，坡面因子被广泛应用于水资源评估和土壤侵蚀研究等方面。
在土地利用规划中，坡面因子可以帮助评估土地的适宜程度，指导农田的合理布局。
在土地评价中，坡面因子可以用于评估土地的开发潜力，指导土地资源的合理利用。
总结起来，坡面因子的提取是地形分析的重要环节，通过计算DEM数据中的坡度、坡向、流向、流量、坡面长度和面积等指标，可以提取出坡面因子。
DEM地形因子提取
DEM地形因子提取DEM（Digital Elevation Model）是指数字高程模型，通过将地表高程数据进行数字化处理，构建出来的地形数据模型。
DEM地形因子的提取是对DEM数据进行分析和处理，从中提取出一系列反映地形特征的参数或指标，用于地貌研究、水文模拟、地质勘探等领域。
1.高程因子：高程是指地表其中一点与一个确定的基准面的垂直距离。
高程因子主要是用来表示地形的海拔高度，通常以米为单位。
高程可以通过全球定位系统（GPS）或激光雷达等遥感技术获取，也可以通过实地测量获得。
2.坡度因子：坡度是指地表上两点之间的垂直距离和水平距离之比。
坡度因子可以用来衡量地表的陡峭程度，是地形分析和水文模拟中常用的指标。
坡度的计算方法有很多种，最简单的方法是使用两点之间的高差和水平距离进行计算。
3.坡向因子：坡向是指地表上其中一点相对于水平面的方向。
坡向因子可以表达地表的朝向特征，具有重要的地貌学意义。
坡向的计算方法有很多种，常用的方法是使用坡度和坡向角度进行计算。
4.流域面积因子：流域面积是指其中一点上游汇入该点的所有河流流域面积之和。
流域面积因子主要是用来描述河流的排水系统，是水文模拟和洪水预测中常用的指标。
流域面积可以通过DEM数据进行计算，常用的方法是根据流域边界进行面积统计。
5.曲率因子：曲率是指地表在其中一点的曲率半径。
曲率因子主要是用来描述地表的起伏变化，对地形研究和土地利用规划有很大的意义。
曲率的计算方法有很多种，最常用的方法是使用高程数据进行计算。
6.等高线密度因子：等高线密度是指在一定范围内等高线的数量和长度。
等高线密度因子可以用来反映地形的起伏程度和地貌类型。
等高线密度的计算方法是将DEM数据转换为等高线数据，然后统计等高线的数量和长度。
除了以上提到的几个常见的DEM地形因子，还有很多其他的因子可以从DEM数据中提取出来，如凸性、凹性、坡谷密度、地形湿度等。
这些地形因子的提取方法都有一定的理论基础和计算流程，需要根据具体应用进行选择和计算。
坡面地形因子提取
坡面地形因子提取数据准备：“规则格网DEM、散点DEM、TIN、等高线”文件夹中的“dem-grid”数据。
一、坡度√操作按P32中的“1.坡度”进行。
二、坡向√操作按P34中的“2.坡向”进行。
三、变率（坡度变率、坡向变率）操作按P35中的“1.变率”进行。
三、四、曲率（综合曲率、平面曲率、剖面曲率）√操作按P38中的“2.曲率”进行。
四、坡形√1、打开arctoolbox，spatial analyst工具—邻域分析—焦点统计，弹出如下窗口：单击确定，得到邻域均值计算结果图。
2、spatial analyst工具—地图代数—栅格计算器，弹出如下窗口：输入公式"dem-grid" - "mean"，点确定，得到下图。
3、对该图进行分类，双击得到的坡向图打开其属性对话框，符号系统—已分类—分类，将其分为两类，＞0和＜0，＞0的是凸形坡，＜0的是凹形坡。
五、坡长由于坡长是指在地面上沿水流方向逆流而上，到其水流起点间的最大地面距离在水平面上的投影长度。
所以对于坡长提取的操作将放于水文分析的章节中进行。
六、坡位A\沟间地1、对坡度进行重分类。
坡度大于25°的标记为0，小于25°的标记为1. Spatial Analyst 工具—重分类—重分类，弹出窗口，设置可参考下图：单击确定，得到坡度重分类计算结果图。
2、进行邻域分析，分割正负地形。
spatial analyst工具—邻域分析—焦点统计，弹出窗口，设置参考下图：点击确定，得到邻域平均值计算结果图，如下：3、栅格计算正负地形，原始DEM减去求平均值后的DEM。
spatial analyst工具—地图代数—栅格计算器，弹出窗口，设置可参考下图：点击确定，得到正负地形结果图，如下：1、对正负地形进行重分类，大于0的为1，小于0 的为0。
spatial analyst工具—重分类——重分类，设置参考下图：点击确定，得到地形重分类结果图，如下：5、进行栅格计算，判定候选沟间地。
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DEM（数字高程模型）是用来表示地表高程信息的一种数值模型，可以通过遥感数据、雷达数据、激光测量数据等不同技术手段获取。
DEM数据中包含了大量的地形信息，可以用来进行地形分析和地形因子提取。
坡面地形因子是指地形和地貌特征对土地利用和土地覆盖的影响因素，常用的地形因子包括坡度、坡向、曲率等，并且这些地形因子对于土壤侵蚀、河流系统和水资源管理等都具有重要的意义。
因此，DEM坡面地形因子的提取是地表环境研究的重要一环。
1.数据准备：首先需要准备DEM数据，在遥感平台或GIS软件中导入DEM数据，确保数据的正确性和完整性。
2.预处理：对DEM数据进行预处理，包括数据的滤波、修正和插值等。
这一步骤主要是为了消除DEM数据中的噪音和不规则值，以得到更加准确和平滑的数据。
3.地形因子计算：根据DEM数据计算坡度、坡向和曲率等地形因子。
其中，坡度是指地表高程变化的速率，可以通过计算DEM数据在水平和垂直方向上的梯度来得到。
坡向是指地表的朝向，可以通过计算DEM数据的方向角来得到。
曲率是指地表高程的变化强度和变化方向，可以通过计算DEM数据的二次导数来得到。
这些地形因子的计算可以通过不同的数学公式和算法实现。
4.数据导出：将计算得到的地形因子数据导出到文件或数据库中，以便后续的分析和应用。
DEM坡面地形因子的提取涉及到许多数学和地理信息学的知识和技术，不同的方法和算法会对结果产生不同的影响。
因此，在进行DEM坡面地形因子提取时，需要根据具体需求和研究目标选择合适的方法和算法，并进行验证和比较，以确保提取结果的准确性和可靠性。
在实际应用中，DEM坡面地形因子的提取可以应用于土地资源管理、环境保护、水资源管理、城市规划等方面。
通过分析和研究地形因子的空间分布和变化规律，可以帮助我们更好地理解地表环境的特征和演化过程，为土地利用和资源管理提供科学依据。
总之，DEM坡面地形因子的提取是地表环境研究中的重要内容之一，通过利用DEM数据计算坡度、坡向和曲率等地形因子，可以帮助我们更好地理解地表环境特征和演化过程，并为相关的土地利用和资源管理提供科学依据。
实验七 基于DEM坡面复杂度因子提取
实验七基于DEM坡面复杂度因子提取
——一、实验目的
利用ArcGIS空间分析工具，学会利用ArcGIS实现对已有dem的复杂地形因子的提取，掌握地形起伏度和地表粗糙度的提取方法和原理。
二、实验数据
dem数据
三、实验步骤
3.1HillShade图
分析：HillShade图为5*5
3.2叠加掩膜
分析：叠加掩膜，使dem>=0 3.3提取坡度
3.4提取等高线
3.5提取粗糙度
分析：定义一个粗糙度，利用栅格计算器输入表达式ccd=1 / Cos([Slope of dem] /180*3.1415926)提取地表的粗糙度。
从图中可以看到沟坡的地表粗糙度比较大原因可能是因为沟坡受地表径流的影响要比较大，地表长期受到侵蚀；同时山谷的粗糙度比山脊的粗糙度要大，山谷容易受到侵蚀形成小径流。
3.6起伏度分析
分析：利用邻域分析工具提取3*3大小的矩形窗口的dem最大和最小统计值；起伏度和粗糙度的趋势大体上一致，粗糙度大的地方起伏度也大，因为易受侵蚀的地方它的地表就比较破碎、粗糙，从而起伏度也就比较大，比如山谷。
分析：利用邻域分析工具提取33*33大小的矩形窗口的dem最大和最小统计值；33*33这幅图出现了比较明显的块状区域，它反映的是等高线比较密集地区的起伏度大，因为等高线越密集，其坡度就比较大从而起伏度也就比较大。
四、结论与讨论。
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。
基于DEM的云南省区域土壤侵蚀坡度坡长因子提取与分析
基于DEM的云南省区域土壤侵蚀坡度坡长因子提取与分析[摘要]土壤侵蚀与地形关系研究由来已久，国内外学者在流域尺度针对土壤侵蚀调查制图的地形因子提取方法也有较多的研究[1]。
本文阐述了在云南省2015年土壤侵蚀调查中，利用全省1:1万或1:5万DEM数据，借助ARCGIS等软件整合生成全省DEM数据，通过北京师范大学研发的“土壤侵蚀模型地形因子计算工具”，提取和分析了全省坡度坡长因子，该套数据为云南省区域范围内的土壤侵蚀影响因素提供一定的基础数据，为区域水土保持措施规划、综合治理提供指导依据。
[关键词] DEM；坡度；坡长1 研究区概况云南位于我国西南边陲，位于东经97°31′39″～106°11′47″、北纬21°08′32″～29°15′08″之间，地质构造复杂，切割剧烈，山高坡陡谷深，坡耕地分布广泛，气候条件变化多样，生态环境敏感脆弱，是全国水土流失最为严重的省份之一。
云南属青藏高原南延部分，地形一般以元江谷地和云岭山脉南段的宽谷为界，分为东西两大地形区。
东部为滇东、滇中高原，称云南高原，系云贵高原的组成部分，平均海拔2000m左右，地形表现为波状起伏和缓的低山和浑圆丘陵，发育着各种类型的岩溶地形。
西部为横断山脉纵谷区，高山深谷相间，相对高差较大，地势险峻；南部海拔一般在1500～2200m；北部在3000～4000m；西南部边境地区地势渐趋和缓，河谷开阔，一般海拔在800～1000m，个别地区下降至500m以下，是全省主要的热带、亚热带地区。
全省整体地势从西北向东南倾斜，海拔相差较大，最高点为滇藏交界的德钦县怒山山脉梅里雪山主峰卡格博峰，海拔6740m；最低点在与越南交界的河口县境内南溪河与元江汇合处，海拔仅76.4m。
最高、最低两地直线距离约900km，高低相差达6000多米[2]。
2 数据来源DEM数据来源于云南省范围内已入库的数字化成果1：1万DEM数据和云南省范围内由国家基础地理信息中心下发的1：5万精细化DEM数据。
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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。