坡度提取(源自培训材料)
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。
dem数据提取坡度的步骤
dem数据提取坡度的步骤提取DEM数据中的坡度是地理信息系统（GIS）分析中常见的操作。
坡度是地表高程的变化率，它对于土地利用规划、资源管理和环境评估等方面具有重要的意义。
下面将介绍提取坡度的步骤，以帮助读者全面了解该过程。
第一步：数据准备要进行坡度提取，首先需要准备DEM数据。
DEM代表数字高程模型，通常以栅格形式表示地表高程数据。
获取DEM数据的渠道有很多，可以使用遥感数据、激光雷达数据或现场测量数据生成DEM。
确保DEM数据的质量和分辨率对于后续坡度分析至关重要。
第二步：数据预处理在进行坡度计算之前，需要进行一些数据预处理的步骤。
首先，检查DEM数据的分辨率，根据需求选择合适的像元大小。
然后，检查DEM数据是否包含异常值或噪声，如果有必要，可以进行数据编辑或滤波处理。
此外，确保DEM数据与所用的地理坐标系统和投影系统一致。
第三步：计算坡度一旦完成数据预处理，就可以开始计算坡度了。
坡度是地表高程变化率的量化表示，通常以百分比或度数的形式呈现。
在许多GIS软件中，都提供了计算坡度的功能，常用的计算方法是基于最小二乘法或其他数学模型。
根据像元之间的高程差异计算一个像元的坡度值，最终形成坡度分布图。
第四步：坡度分类根据具体的应用需求，坡度可以进一步进行分类。
根据国际标准，坡度可以分为平地（0-2%）、缓坡（2-5%）、中坡（5-10%）、陡坡（10-20%）和险坡（>20%）等几个等级。
通过分类，可以更好地识别和分析不同坡度区域的地形特征，为相关决策提供依据。
第五步：坡度应用提取坡度后，可以将其应用于不同的领域。
在土地利用规划中，理解地表的坡度分布有助于确定不同地区的适宜性，指导农作物种植和城市建设。
在资源管理中，坡度可以用来评估土地侵蚀风险和水资源分配。
在环境评估中，坡度可以揭示山区植被分布和生境变化，为生态保护和地质灾害预警提供依据。
总结：提取DEM数据中的坡度是一项重要的地理信息分析任务。
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。
坡度坡向的提取算法
坡度坡向的提取算法坡度和坡向是地形分析中的重要参数，用于描述地表的陡峭程度和方向。
坡度是指地面上其中一点的高程变化与水平距离之比；坡向是地面其中一点的最大上升率所对应的方向。
坡度和坡向的提取算法可以分为基于DEM（Digital Elevation Model，数字高程模型）和基于地图数据两种方法。
一、基于DEM的坡度和坡向提取算法：1.基于邻域方法的算法：-邻域方法是最简单直观的坡度和坡向提取算法。
它用其中一点周围的高程信息进行计算。
-坡度的计算可以通过求解一阶导数的总体梯度来实现，即将DEM网格转换为连续函数，并计算其梯度。
-坡向的计算可以通过计算DEM网格在横向和纵向方向上的导数，并根据求解出的导数来计算方向。
2.基于三角网格的算法：-三角网格是指将地表划分为许多小三角形，并且每个小三角形的节点均有确定的坐标和高程值。
-这种算法将DEM通过三角剖分得到三角网格，并通过计算每个小三角形的高程差和边长来求解坡度。
-坡向的提取可以通过计算每个小三角形的法向量来实现。
3.基于插值方法的算法：-插值方法是一种基于数据点之间的插值运算来推断未知值的方法。
-坡度和坡向的提取可以通过对DEM高程数据进行插值，并计算插值后数据的导数来实现。
-常用的插值方法包括反距离加权插值和克里金插值等。
二、基于地图数据的坡度和坡向提取算法：1.基于等高线的算法：-等高线是地图上连接同一高程点的线，通过等高线的间距和形状可以判断地形的陡峭程度。
-坡度的提取可以通过计算等高线的间距和高程差来实现。
-坡向的提取可以通过等高线的方向来判断，通常等高线会指向高程减少的方向。
2.基于流向的算法：-水流会沿着最陡峭的方向流动，因此流向可以用于推断坡度和坡向。
-该算法通过计算每个像素点的流向，然后根据流向来推断该点的坡度和坡向。
-常用的流向计算算法包括D8算法和D∞算法等。
以上是坡度和坡向的提取算法的一些简要介绍，实际的算法还需要考虑数据的精度、计算效率等因素，并结合具体应用做一些优化。
坡度坡向的提取算法#精选.
(向下为y轴正方向，向右为x轴正方向)三阶反距离平方权差分[dz/dx] = ((c + 2f + i) - (a + 2d + g) / (8 *x_cell_size)[dz/dy] = ((g + 2h + i) - (a + 2b + c)) / (8 *y_cell_size)slope_radians = ATAN ( √ ( [dz/dx]2 + [dz/dy]2 ) )slope_degrees = A TAN ( √ ( [dz/dx]2 + [dz/dy]2 ) ) * 57.29578rise_run = √ ( [dz/dx]2 + [dz/dy]2 ]if aspect < 0cell = 90.0 - aspectelse if aspect > 90.0cell = 360.0 - aspect + 90.0elsecell = 90.0 - aspect1.加载ArcTutor>Spatial文件夹中的elevation；2.利用Spatial Analyst>Surface Analysis>Slope计算elevation数据的坡度，为避免求反正切函数，可选择Percent；3.利用Spatial Analyst>Surface Analysis>Aspect计算elevation数据的坡向；4.利用绘图工具在数据视图中画一包含3*3个像元的窗口，将其高程数据依次输入Excel中；5.按照坡度坡向的求取公式求坡度坡向；6.验证ArcGIS的坡度坡向求取算法。
坡度（Percent）=rise_run*100；aspect = 57.29578 * atan2 (-[dz/dx],[dz/dy])Erdas提取坡度坡向的算法(向上为y轴正方向，向右为x轴正方向)三阶不带权差分坡度的计算slope (in degrees) =坡度百分比所以坡度百分比为1~200。
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。
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GIS的区域坡度坡长因子提取算法
基于GIS的区域坡度坡长因子提取算法一、本文概述随着地理信息系统（GIS）技术的快速发展和广泛应用，其在地形分析、水土保持、洪水模拟等领域中发挥着越来越重要的作用。
其中，坡度坡长因子是这些领域中的关键参数，对于地表水流路径、侵蚀潜力以及洪水流向的模拟具有重要的指导意义。
本文旨在探讨基于GIS的区域坡度坡长因子提取算法，以期提高地形分析的精度和效率。
文章首先将对坡度坡长因子的概念及其在地学分析中的重要性进行简要介绍，为后续算法的研究和应用奠定基础。
随后，文章将详细介绍几种常用的基于GIS的坡度坡长因子提取方法，包括基于数字高程模型（DEM）的坡度坡长计算、流域分析技术等。
通过对这些方法的比较和分析，文章将探讨各自的优缺点以及适用场景。
在此基础上，文章将重点研究一种基于GIS的区域坡度坡长因子提取算法。
该算法将结合地形高程数据、流域划分结果以及空间分析技术，实现自动化、高精度的坡度坡长因子提取。
文章将详细介绍算法的设计思路、实现步骤以及关键技术的处理方法，并通过实验验证算法的有效性和可靠性。
文章将对基于GIS的区域坡度坡长因子提取算法的应用前景进行展望，探讨其在水土保持、洪水模拟、地形分析等领域中的潜在应用价值。
文章还将指出当前研究中存在的问题和不足，为后续研究提供参考和借鉴。
二、理论背景与相关知识地理信息系统（GIS）作为一种强大的空间分析工具，已广泛应用于地表形态分析、流域管理、环境评估等众多领域。
在GIS中，坡度坡长因子提取是评估地形稳定性和水土流失风险的关键步骤。
本部分将介绍与区域坡度坡长因子提取算法相关的理论基础和背景知识，为后续算法设计和实现提供支撑。
坡度坡长因子，通常用于描述地表某点的倾斜程度和地形表面的长度特征，是评估地表形态稳定性的重要指标。
坡度因子反映了地表的倾斜程度，通常用百分比或度数表示；坡长因子则描述了地形表面的长度，对于水流路径、土壤侵蚀等分析具有重要意义。
在GIS中，坡度坡长因子的提取通常基于数字高程模型（DEM）数据。
坡位的提取方法
坡位的提取方法一、引言坡位是地形和地貌的重要特征之一，对于地理环境的分析和研究具有重要意义。
在地形数据处理中，提取坡位是一个常见的任务。
本文将介绍几种常用的坡位提取方法，并对其原理和适用范围进行分析。
二、高程差法高程差法是一种简单直接的坡位提取方法。
它基于地形起伏的高程差，通过计算两点之间的高程差来确定坡位。
具体步骤如下：1. 选择两个相邻点A和B，计算它们之间的高程差，即ΔH = HB - HA。
2. 根据地理坐标系，计算两点之间的水平距离d。
3. 计算坡度tanα = ΔH / d。
4. 根据坡度划分坡位等级。
高程差法的优点是简单易行，适用于小范围地形的坡位提取。
然而，它忽略了地形曲率和地形变化的复杂性，对于大范围地形的坡位提取效果较差。
三、倾斜度法倾斜度法是一种基于地形曲率的坡位提取方法。
它通过计算地形的倾斜度来确定坡位。
具体步骤如下：1. 在地形数据上选择一个点P，计算该点的倾斜度。
2. 倾斜度的计算可以使用数值方法或近似计算方法。
数值方法通过计算地形数据的导数来确定倾斜度，而近似计算方法则通过邻域点的高程差来估计倾斜度。
3. 根据倾斜度划分坡位等级。
倾斜度法考虑了地形曲率的影响，适用于复杂地形的坡位提取。
然而，倾斜度法对地形数据的分辨率和精度要求较高，且计算复杂度较大。
四、流向法流向法是一种基于水流流向的坡位提取方法。
它通过模拟水流的流向来确定坡位。
具体步骤如下：1. 在地形数据上选择一个点P，确定该点的流向。
2. 流向的确定可以使用流向算法，如D8算法或D∞算法。
这些算法基于地形数据的梯度和方向来模拟水流的流向。
3. 根据流向划分坡位等级。
流向法考虑了地形的水文特征，适用于水文模拟和水资源管理。
然而，流向法对地形数据的精度要求较高，且对水流的分布和路径有一定的假设。
五、斜度阈值法斜度阈值法是一种基于斜度阈值的坡位提取方法。
它通过设定斜度阈值来确定坡位。
具体步骤如下：1. 在地形数据上选择一个点P，计算该点的斜度。
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。
实验6 基于DEM坡面复杂度因子的提取
实验五基于DEM坡面复杂度因子的提取
一、实验目的
了解基于DEM坡面复杂度提取的原理；掌握坡度、粗糙度、起伏度、曲率因子的提取方法；能够利用坡面复杂度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
1、数据加载
2、背景图生成
效果图：
加载掩膜：
效果图：
3、坡度提取
效果图：
4、粗糙度提取4.1 计算粗糙度
效果图：
4.2等高线提取
效果图：
5、起伏度提取5.1 5*5邻域分析
效果图：
5.2 21*21邻域分析
效果图：
5.3 55*55邻域分析
效果图：
对比1（5*5邻域分析结果图与21*21邻域分析结果对比）：
结果图：
对比二（5*5邻域分析结果图与55*55邻域分析结果对比）：
结果图：
对比三（21*21邻域分析结果图与55*55邻域分析结果对比）：
结果图：
结论分析：
(1)通过练习，掌握了坡度、粗糙度、起伏度、曲率因子的提取方法；
(2)在实验过程中还有许多知识点及原理没有掌握，需要加强学习。
一些坡度的资料【范本模板】
一些坡度的资料道路8。
0.3 居住区内道路纵坡规定，应符合下列规定：8.0。
3.1 居住区内道路纵坡控制指标应符合表8.0。
3规定；居住区内道路纵坡控制指标（%）表8.0。
3道路类别最小纵坡最大纵坡多雪严寒地区最大纵坡机动车道≥0。
3 ≤8.0 L≤200m ≤5 L≤600m非机动车道≥0。
3 ≤3。
0 L≤50m ≤2 L≤100m步行道≥0.5 ≤8。
0 ≤4注：L为坡长（m）。
8.0.3.2机动车与非机动车混行的道路，其纵坡宜按非机动车道要求，或分段按非机动车道要求控制。
8。
0.4 山区和丘陵地区的道路系统规划设计，应遵循下列原则:8。
0。
4.1 车行与人行宜分开设置自成系统；8。
0.4.2 路网格式应因地制宜；8。
0。
4。
3 主要道路宜平缓；8。
0。
4。
4路面可酌情缩窄,但应安排必要的排水边沟和会车位，并应符合当地城市规划管理部门的有关规定.8。
0.5居住区内道路设置，应符合下列规定：8。
0。
5。
1小区内主要道路至少应有两个出入口；居住区内主要道路至少应有两个方向与外围道路相连；机动车道对外出入口数应控制，其出入口间距不应小于150m.沿街建筑物长度超过160m时，应设不小于4m×4m消防车通道。
人行出口间距不宜超过80m，当建筑物长度超过80m时，应在底层加设人行通道；8。
0。
5。
2居住区内道路与城市道路相接时,其交角不宜小于75；当居住区内道路坡度较大时,应设缓冲段与城市道路相接；8。
0.5。
3进入组团的道路,既应方便居民出行和利于消防车、救护车的通行，又应维护院落的完整性和利于治安保卫;8.0.5.4在居住区内公共活动中心,应设置为残疾人通行的无障碍通道。
通行轮椅车的坡道宽度不应小于2。
5m，纵坡不应大于2。
5%；8。
0.5。
5居住区内尽端式道路的长度不宜大于120m,并应设不小于12m×12m的回车场地;8.0.5.6当居住区内用地坡度大于8％时，应辅以梯步解决竖向交通，并宜在梯步旁附设推行自行车的坡道；8。
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。
坡度提取(源自培训材料)
见培训《第二次全国土地调查培训教材》P140页耕地坡度分级是反映耕地地表形态、耕地质量、生产条件、水土流失的重要指标之一。
因此耕地坡度是调查的重要内容。
根据耕地所在地面坡度，耕地分为五个坡度级，即≤2°的为Ⅰ级、2°～6°的为Ⅱ级、6°～15°的为III级、15°～25°的为Ⅳ级、＞25°的为Ⅴ级，坡度级上含下不含，其中Ⅰ级视为平川，除Ⅰ级外，每个坡度级耕地又分为梯田和坡耕地。
土地详查时，确定耕地的不同坡度分级，是将耕地图斑转绘在地形图上或套合地形图，利用坡度尺和耕地图斑内等高线疏密程度，人工逐图斑量算其坡度分级。
随着科学技术的进步，本次调查中，采用1：5万或更大比例尺数字高程模型（DEM），套合土地利用现状图，自动量算的方法确定梯田、坡耕地的耕地坡度分级。
利用DEM量算耕地坡度分级方法和要求详见2.18章。
当同一图斑含有不同的坡度级时，一是以主要（面积＞60％）的坡度级确定该图斑坡度级；二当某一耕地图斑，有两个（或两个以上）主要坡度级面积比例相当，并且之间的界线明显时，可将该耕地图斑划分为两个（或两个以上）不同坡度级的耕地图斑。
但尽可能不要分的过细，使图斑破碎。
2.18利用DEM确定耕地坡度等级2.18.1 耕地坡度量算方法概述耕地坡度调查是农村土地调查的一项重要内容。
坡度是评价耕地质量的主要指标，也是衡量土地利用是否合理的一个关键因子。
准确掌握坡耕地数量、质量及其空间分布，对制订农业发展战略、实施国土资源整治和开发，以及生态环境建设等方面具有重要的意义。
农村土地调查将耕地坡度划分为≤2º、2º-6º、6º-15º、15º-25º、>25º等5个级别，耕地坡度可通过1：1万地形图坡度尺直接从图上量取，也可采用DEM量取。
目前耕地图斑坡度量算的主要方法有以下几种：（1）外业目测法。
高程提取坡度
高程提取坡度1. 介绍高程提取坡度是地理信息系统（GIS）中的一个重要任务。
它通过分析数字高程模型（DEM）或其他高程数据，计算地表的坡度信息。
坡度是指地表在水平方向上的倾斜程度，是地形地貌特征的重要描述指标之一。
坡度信息在地质、土地利用规划、生态学和水资源管理等领域具有广泛的应用。
本文将详细探讨高程提取坡度的原理和方法。
2. 高程数据获取要进行高程提取坡度的分析，首先需要获取高程数据。
高程数据可以通过多种方式获取，例如航空遥感、卫星遥感、测绘测量等。
其中，数字高程模型（DEM）是最为常用的高程数据形式。
DEM是用栅格矩阵的形式描述地表高程的数据集，每个栅格单元包含一个高程数值。
可以通过DEM来计算地表的坡度。
3. 高程坡度计算方法计算地表的坡度可以使用多种方法，下面介绍两种常用的方法。
3.1 三角法三角法是一种简单且常用的高程坡度计算方法。
它基于三角形的性质来计算坡度，即通过比较相邻栅格单元的高程值来判断坡度。
具体步骤如下： 1. 选择一个栅格单元，计算其相邻栅格单元的高程差值。
2. 使用三角函数计算出相邻栅格单元之间的坡度。
3. 重复以上步骤，直到计算完所有栅格单元的坡度。
三角法的计算比较简单，但它假设地表的变化足够平缓，可能忽略了地形中的复杂变化。
对于较复杂的地形，可以使用更精确的方法来计算坡度。
3.2 斜度算法斜度算法是一种更精确的高程坡度计算方法。
它基于地表曲面的切线来计算坡度。
具体步骤如下： 1. 对DEM进行滤波平滑处理，以去除一些噪声。
2. 计算DEM的梯度或倾斜度，即计算每个栅格单元的高程变化率。
3. 使用梯度或倾斜度来计算坡度。
斜度算法考虑到了地形的复杂变化，因此在计算坡度时更加准确。
但斜度算法计算量较大，需要注意计算效率。
4. 坡度数据的应用获取坡度数据后，可以应用于多个领域。
4.1 地质研究地质研究中，坡度是一个重要的地貌指标。
通过分析坡度数据，可以揭示地质构造、地貌演化和地质风险等信息。
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见培训《第二次全国土地调查培训教材》P140页耕地坡度分级是反映耕地地表形态、耕地质量、生产条件、水土流失的重要指标之一。
因此耕地坡度是调查的重要内容。
根据耕地所在地面坡度，耕地分为五个坡度级，即≤2°的为Ⅰ级、2°～6°的为Ⅱ级、6°～15°的为III级、15°～25°的为Ⅳ级、＞25°的为Ⅴ级，坡度级上含下不含，其中Ⅰ级视为平川，除Ⅰ级外，每个坡度级耕地又分为梯田和坡耕地。
土地详查时，确定耕地的不同坡度分级，是将耕地图斑转绘在地形图上或套合地形图，利用坡度尺和耕地图斑内等高线疏密程度，人工逐图斑量算其坡度分级。
随着科学技术的进步，本次调查中，采用1：5万或更大比例尺数字高程模型（DEM），套合土地利用现状图，自动量算的方法确定梯田、坡耕地的耕地坡度分级。
利用DEM量算耕地坡度分级方法和要求详见2.18章。
当同一图斑含有不同的坡度级时，一是以主要（面积＞60％）的坡度级确定该图斑坡度级；二当某一耕地图斑，有两个（或两个以上）主要坡度级面积比例相当，并且之间的界线明显时，可将该耕地图斑划分为两个（或两个以上）不同坡度级的耕地图斑。
但尽可能不要分的过细，使图斑破碎。
2.18利用DEM确定耕地坡度等级2.18.1 耕地坡度量算方法概述耕地坡度调查是农村土地调查的一项重要内容。
坡度是评价耕地质量的主要指标，也是衡量土地利用是否合理的一个关键因子。
准确掌握坡耕地数量、质量及其空间分布，对制订农业发展战略、实施国土资源整治和开发，以及生态环境建设等方面具有重要的意义。
农村土地调查将耕地坡度划分为≤2º、2º-6º、6º-15º、15º-25º、>25º等5个级别，耕地坡度可通过1：1万地形图坡度尺直接从图上量取，也可采用DEM量取。
目前耕地图斑坡度量算的主要方法有以下几种：（1）外业目测法。
由调查员目测实地坡面或所携地形图上与耕地图斑对应的部位，估计并记录耕地图斑的平均坡度或坡度级。
（2）坡度图法。
室内从地形图勾绘坡度图，将其与土地利用图迭合，测算各耕地图斑的坡度或坡度级。
（3）DEM生成法。
从DEM生成坡度图，将坡度图与数据库叠加，计算耕地图斑的概率坡度、平均坡度、最大坡度、最小坡度或优势坡度。
由于外业目测法和坡度图法工作量大、工作效率低、量取精度取决于作业人员的技术水平，且容易出错，因此，一般采用DEM生成法。
国家测绘局1999年完成了七大江河重点防范区1:1万数字高程模型(DEM)数据库，并于2002建成全国1:5万数字高程模型(DEM)数据库，为应用DEM量算坡度奠定了数据基础。
下面简要介绍利用DEM进行耕地坡度等级量算的具体方法。
2.18.2耕地坡度等级量算工艺流程耕地坡度等级量算工艺流程如图2-37所示：图2-37 耕地坡度等级量算工艺流程图具体技术方法介绍如下：（1）DEM选择DEM比例尺取决于调查区域的地形地貌和土地利用类型特征。
西南喀斯特地区应选用1:1万，5米格网DEM数据。
西北黄土高坡沟壑地区应选用1:1万DEM或1：1万计曲线加特征点法生成DEM，10米格网DEM数据。
其他地区山区应选用1:1万，25米格网DEM数据，丘陵、平原区应选用1：5万，25米格网DEM数据。
下面介绍我国典型区域1：1万农村土地调查适用的DEM比例尺、格网大小。
①华东地区山区应选用不超过25米等高距的1：1万DEM进行耕地坡度量算。
当等高距从10m到45m递增时，≤2°的坡度级面积递减，而>25°的坡度级面积递增，2°～6°、6°～15°和15°～25°的坡度级面积变化有起伏。
随着等高距的增加，等高线对地貌描述的精度逐渐降低，各坡度级面积都有一定变化，其中≤2°和>25°的坡度级面积变化较大。
平原、丘陵区可选用不超过25米等高距的1：5万DEM进行耕地坡度量算。
以1:5万DEM为数据源生成的坡度级与以1:1万DEM为数据源生成的坡度级非常相似。
高山区可用1:1万计曲线内插。
在陡坡等高线密集区，由计曲线内插的首曲线与原首曲线的偏差较小。
缓坡等高线稀疏区，由计曲线内插的首曲线与原首曲线的偏差较大，不宜采用1:1万计曲线内插的首曲线代替1:1万原首曲线。
②东北、华北地区平原地区可选择1：5万的DEM；丘陵和山区须选择1：1万的DEM。
③西北地区山谷沟壑区选用不超过20米等高距的1：1万DEM进行耕地坡度量算。
该地区地形起伏较大，沟梁峁地形特征较明显，由于等高距增加，等高线对地形描述精度逐渐减低，特别是沟—梁—峁之间过渡地形，等高线对其描述随着等高距增加更为模糊。
半平原半丘陵区选用不超过20米等高距的1：1万DEM进行耕地坡度量算。
该地区是平原向丘陵过渡区，平川区地势较为平缓，等高距增加，等高线逐渐稀疏，出现一些错误的>25°坡度面积。
半丘陵半山区选用不超过20米等高距的1：1万DEM进行耕地坡度量算。
等高距增加，等高线对地形描述精度逐渐减低，整幅图的最大高程和落差也随着等高距增加而逐渐降低和减小。
25°坡度面积逐渐递减，2°～6°、6°～15°和15°～25°坡度面积逐渐递增。
缓坡、平川地形1：1万DEM与1：5万DEM坡度分级面积误差较小，可采用1：5万DEM进行耕地坡度等级量算。
主要原因为缓坡、平川地形起伏小，1：1万DEM与1：5万DEM较能准确描述其高程。
陡山坡等高线密集区，1：1万计曲线内插等高线与1：1万等高线比较，误差较小，可采用1：1万计曲线内插等高线代替1：1万等高线。
在山顶、缓坡山脊，1万计曲线内插等高线与1：1万等高线差距较大，采用1：1万计曲线加特征点内插等高线可以一定程度改善山顶区域等高线准确度，主要原因是1：1万计曲线内插等高线难以计算山顶具体位置和最高点，缓坡山脊等高线间距不同，计曲线内插等高线难以准确描述。
平坦地区不宜用1：1万计曲线内插等高线生成1：1万等高线。
该区域由于等高线间距较大，而且间距不等，计曲线间距就更大，1：1万计曲线加特征点内插等高线与1：1万等高线差距仍然较大。
④西南地区应采用1：1万格网距离为5M的DEM进行耕地坡度量算。
采用1：5万DEM数据计算坡度对高山地区的坡度会产生很大的影响，对于小坡度地区不同坡度级别约有40%面积误差。
（2）质量评价①精度检查平面精度检查：与数字遥感正射影像图或地形图进行叠加，检查数字遥感正射影像图或地形图所示地形地貌特征与DEM高程变化特征是否吻合。
定性判断DEM平面精度。
接边精度检查：接边检查是对相邻两幅DEM重叠区的同名格网点高程进行比较，计算DEM接边精度，接边后，采用目视判读，检查接边处灰度是否连续、是否存在错位的情况。
投影面的检查：检查数据的投影属性，对投影不一致的数据进行投影属性改正，对无投影属性的数据重新赋予投影属性。
②现势性检查与数字遥感正射影像图或现势性的其他地图资料进行叠加，检查影像图或地图资料显示的地形地貌特征与DEM高程变化特征是否吻合。
两者不一致面积比例较大时，DEM现势性较差，不适合坡度等级量算。
③数据完整性检查数据完整性包括要素完整性、覆盖完整性、图幅间完全接边。
具体检查方法为：－将DEM数据进行镶嵌，检查DEM数据是否覆盖完整区域；－检查相邻图幅间是否完全接边。
对于栅格数据，通过检查镶嵌影像是否存在黑边或白边现象，判断图幅间是否完全接边。
－要素完整性检查。
采用地图扫描矢量化法内插的DEM产品，采用矢量回放图与原图叠加或上机将矢量数据与纠正后地图扫描数据叠加显示，检查要素的完整性。
④数据文件检查－检查元数据文件内容是否齐全、正确等。
元数据应包括DEM投影、坐标系、格网大小、54系-80系之间转换的图幅平移量等基础信息。
－检查提供的数据格式是否符合工业标准（主流遥感处理、GIS支持的数据格式）。
（3）DEM数据预处理DEM数据预处理包括坐标转换、中央经线变换、镶嵌和重采样等。
①坐标转换根据DEM头文件提供的坐标平移参数，进行西安80、北京54坐标系之间的转换。
②中央经线变换6度带与3度带之间中央经线转换；涉及跨带区域，将中央经线转换成该工作区域设定的中央经线。
③镶嵌将标准分幅DEM 拼接成覆盖完整行政辖区的镶嵌图。
④重采样重采样大小得考虑最小上图图斑和多数图斑面积。
（4）坡度计算①主要坡度计算模型 坡度计算模型：22)()()(y z x z P tg ∂∂+∂∂=，式中x z ∂∂、y z ∂∂分别表示x ，y 方向的偏导数，P 为坡度。
图2-38图2-38中g 表示格网分辨率。
Zi （i=1，2，…，9）分别表示中心点5 周围格网点的高程。
x z∂∂、y z ∂∂均是对中心点5而言。
坡度的计算一般使用3*3窗口，主要的坡度计算模型见表2.8。
表2.8 坡度计算模型 算法y z ∂∂ x z ∂∂ 二阶差分（z8 - z2)/（2 g ） （z6 - z4）/（2 g ） 三阶不带权差分（Sharpnack 算法）（z7 - z1 + z8 - z2 + z9 - z3）/（6 g ） （z3 - z1 + z6 - z4 + z9 - z7）/（6 g ） 三阶反距离平方权差分(Horn 算法)（z7 - z1 + 2 （z8 - z2） + z9 - z3）/（8 g ） （z3 - z1 + 2（z6 - z4） + z9 - z7）/（8 g ） 三阶反距离权差分（ z7 - z1 + 2（z8 - z2） + z9 - z3）/（（4 + 2√2）g ） (z3 - z1 + 2 (z6 - z4) + z9 - z7)/（（4 + 2√2）g ） Frame 差分（z7 - z1 + z9 - z3）/（4 g ） （z3 - z1 + z9 - z7）/（4 g ） 简单差分 （z5 - z2）/g（z5 - z4）/g ②不同地形地貌坡度计算模型选择西北地区适合的坡度计算模型为三阶不带权差分（Sharpnack 算法）、三阶反距离平方权差分(Horn 算法)。
试验表明该地区采用简单差分算法和三阶反距离权差分计算坡度时，≤2°和>25°坡度面积相对其他算法偏高或偏低；采用Frame 差分、简单差分算法计算坡度时，2°～6°坡度面积较其他算法小；二阶差分、三阶反距离平方权差分、三阶不带权差分算法计算各耕地坡度分级面积比较接近。