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区分地理实体最直接有效的方式在于对其界线作出划定。目前,黄土高原地貌类型界线划定多是在分类基础上按照分类界线、自然区划界线来界定。基于不同数据源及其表达方式,本文追踪前人对黄土高原地貌类型界线划定的研究进展,从形态成因的地貌分类、数字地貌分类等分类体系中总结了黄土地貌类型界线的内涵,分析了基于自然语言和数字环境下定量描述的优缺点和存在的问题;并梳理了黄土地貌类型界线的表示方法以及基于数字地形分析技术的地貌类型定量识别及其划分方法;从地貌界线确定与分类体系的关系、地貌界线划定的理论与方法参考、地貌界线划定的尺度效应3个方面对地貌类型界线做出了讨论分析与展望,以期为黄土地貌区划的相关理论研究提供背景基础,为当地实践工作等提供理论依据和支撑。 相似文献
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面向地形特征的DEM与影像纹理差异分析 总被引：1，自引：0，他引：1
纹理分析方法在宏观地形特征分析方面具有较大的优势与潜力,但当前缺少对DEM与影像数据纹理特征差异的系统分析研究.本文采用灰度共生矩阵为纹理量化模型,选取了8个不同地貌单元的样本数据,对DEM和遥感影像2类数据的纹理进行了特征值对比分析,纹理特征稳定性分析,纹理特征组间差异性分析.实验结果表明,在所测试的二阶角矩,对比度,方差,熵4个纹理指标中,DEM和影像的对比度特征值间具有显著的相关性;通过不同地貌样区纹理特征值对比分析发现,DEM数据在地形起伏较大区域纹理特征更为明显,遥感影像数据则受地表覆盖物影响较大;从地形特征的稳定性角度分析,DEM数据在丘陵和山地分析有优势,影像数据则在平原和台地分析表现更好;从地形特征差异性角度分析,DEM数据要优于影像数据.进一步采用光照模拟和坡度数据以增加DEM纹理信息,研究结果表明,DEM派生的2类数据在地形量化差异性方面改进明显,并大大优于影像数据. 相似文献
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基于灰度共生矩阵的DEM地形纹理特征量化研究 总被引：2，自引：0，他引：2
DEM的地形纹理以其表达地形表面的纯粹性与分析数据的可派生性受到越来越多关注。本文选取陕西省10个不同地貌类型区的25m分辨率DEM数据,引入空间灰度共生矩阵(GLCM)对地形表面纹理特征进行定量分析。研究表明,25m分辨率DEM数据的GLCM模型适宜分析间距是大于等于3个栅格大小。各纹理参数中,相关度可用于地形纹理的方向性量化;方差、差的方差、对比度可用于对地形纹理的周期性分析;熵、二阶角矩、逆差矩可用于对地形纹理的复杂性分析。在DEM及其派生数据中,光照模拟数据计算的各纹理参数的平均变异系数最高,表明光照模拟数据最适合于地形纹理特征的量化研究。同时本文提出了一种多参数综合的地形纹理量化方法,通过运用综合周期性和综合复杂性两个指标对不同地形区量化分析,结果表明,这两个指标对不同地形形态响应显著,可用于地形形态分类与识别研究。 相似文献
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黄土沟谷是黄土地貌中最有活力、最具变化、最富特色的对象单元,黄土高原千沟万壑的地貌形态以及触目惊心的侵蚀状态也让区域内沟谷地貌的形成、发育及演化问题成为研究中焦点及前沿性科学问题。近年来,诸多学者采用地学测年法、特征表达法、监测模拟法力图实现对黄土沟谷发育演化进程中“过去-现代-未来”的科学认知。这些研究在相当程度上丰富了黄土沟谷发育过程的认知。本文梳理了黄土高原沟谷地貌演化相关研究的现状,并从黄土高原地貌演化、黄土沟谷发育、基于DEM的沟谷信息提取与表达等研究进行了系统的回顾、梳理与分析。此外,本文提出“黄土沟道剖面群组”概念与方法,试图从新的视角审视黄土沟谷地貌发育演化过程。沟道剖面在黄土沟谷发育演化进程中传递物质能量和累积地形动力,并通过径流节点的串联实现剖面群的连接与组合,形成独特的剖面“群组”模式;该沟道剖面群组是集黄土沟谷地貌特征与过程于一体的综合信息集成体,其三维空间结构是对黄土沟谷地貌发育演化的高度抽象与映射,并可望进一步丰富黄土高原数字地形分析理论与方法体系,为黄土高原黄土地貌成因机理与空间分异格局带来创新的认识。 相似文献
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地形纹理是区分不同地貌形态的重要依据,DEM是地形纹理分析的重要数据。然而,DEM分辨率使地形纹理特征提取存在着不确定性问题。本文以具有显著地貌多样性与差异性的陕西省为例,选择6个不同地貌类型区为研究区,以25 m分辨率DEM数据作为信息源,构建了多尺度的地面坡度、光照模拟和粗糙度数据序列。在此基础上,引入空间灰度共生矩阵（GLCM）对地形表面纹理特征进行量化分析,以揭示数据分辨率对地形纹理特征提取的影响。研究表明：对于单一样区,在DEM及其3个派生数据中,原始高程数据和粗糙度数据的纹理参数特征值,对分辨率的变化较为敏感。对于不同的地貌类型区,二阶角矩和对比度这2个纹理参数具有最大的变异系数,表明它们对于区分不同地貌类型的能力最强;二阶角矩具有较大的尺度依赖性,随着分辨率的降低,其区分能力急剧降低,而对比度对于地貌的区分能力,则随着分辨率的降低而增强,并保持在一个较大的范围内。DEM数据的对比度对于不同地貌的区分能力,在所选4个参数中最为稳定,而粗糙度数据的二阶角矩区分不同地貌的能力,随着数据分辨率的变化而最不稳定。以上结果对于根据不同的研究对象选择适宜的DEM分辨率及地形纹理参数具有一定的指导意义。 相似文献
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黄土地貌形态特征、发育机理及演化过程等一直是地学研究的热点和前沿。选取黄土高原洛河流域作为研究对象,从坡面尺度、流域尺度、区域尺度分类选取14项地貌因子,较为全面地构建了流域地貌发育形态定量参数体系;提取646个小流域为分析单元,利用主成分分析法,获得了描述流域黄土地貌形态特征的4个主因子;这4个主因子分别反映了4种地貌形态空间格局,即南北渐变型、单中心扩散型、东西过渡型、多中心扩散型。结合流域地貌类型和地貌发育程度特征,认为黄土地貌地形起伏和垂直侵蚀特征反映了研究区的总体地貌空间格局,洛河流域黄土地貌主要是在多种因素影响下,随着水系由下游向上游不断地溯源侵蚀、下切扩展,最终形成了现今形态空间分异格局。 相似文献
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地形是在内外营力的共同作用之下综合形成的,不同类型的地形具有不同的起伏形态特征,从全局或宏观的观测视角,可以视觉感知到这种地形起伏及其特征规律。纹理是众多物体表面呈现的有规律的线条组合,DEM作为地形的数据表达,不同地形类型区域的起伏形态具有纹理的显著表征。目前,对于DEM纹理研究主要是从DEM影像认知的角度出发,利用图像纹理的计算方法进行地形纹理对象描述和指标的提取,并基于获取的纹理对象进行区域地形特征分析和地貌类型的分类,在视觉上的反映存在不足。DEM起伏纹理作为一种基于某种观测视角和尺度的地形要素组合对象,首先需要对其进行系统的视觉认知,明确基于视觉认知的DEM起伏纹理构成要素和不同视觉变量控制的纹理要素组合结构,通过实现DEM起伏纹理的多维可视化建模,达到DEM数字地形建模的抽象与简化。基于此,本文以DEM地形起伏纹理为研究对象,对DEM起伏纹理进行视觉认知,明确DEM起伏纹理的涵义并建立提取方法,使用建立的方法实现了DEM起伏纹理的提取,取得了较好的提取效果。从视觉感知的机制出发,确定了决定视觉感知结果的视觉变量组合。确定了包含景深、长度和邻域等用于视觉综合的参数,设计建立了多变量的DEM起伏纹理消隐方法。最后设置视觉变量并使用该方法实现了DEM起伏纹理的消隐,消隐后DEM起伏纹理的数量分别降低了45.2%和53.2%,视觉上也取得了较理想的结果,具有一定的应用价值。 相似文献
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中国地貌基本形态DEM的自动划分研究 总被引：6，自引：1，他引：5
我国1∶100万的数字高程模型,是在1∶5万及1∶10万基本地形图上,高精度采集方里网交点高程所构建的1km分辨率地面高程数字矩阵。本文利用该DEM数据及其所派生的多种地貌信息进行地貌形态类型自动划分的技术方法。实验提取地形起伏度、地表切割度、地表粗糙度、高程变异系数、平均坡度、平均高程6个地形因子,并将各因子置于不同的信息层面中,通过主成分分析,ISODATA非监督分类法与Bayesian最大似然监督分类法相结合,对中国地貌的基本形态进行了多维信息综合分类。研究结果表明:①我国1∶100万比例尺DEM在宏观地貌分类方面具有重要的价值和应用潜力;②所提取的地形因子能宏观地反映我国地形的起伏特征,为地貌形态分类提供重要的依据;③采用ISODATA非监督分类法与Bayesian最大似然监督分类法,能有效地实现我国地貌基本形态类型的定量化、自动化划分;④依据数据的统计特征进行分类,较合理地解决了类型模糊的形态实体的归类问题。实验结果不仅揭示了此项技术在地貌形态分类中的巨大潜力,同时对于完善DEM数字地形分析的理论与方法也具有重要的意义。 相似文献
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黄土高原地貌形态图谱三维符号指标体系与应用 总被引：2，自引：1，他引：1
长期以来,地貌学界和制图学界一般是采用文字、地图和图像等方式来描述黄土高原独特的地貌形态,故往往不够形象,缺乏系统性。采用地学信息图谱和三维可视化的方法,对挖掘揭示黄土高原地貌形态特征规律是一个有效的方法。黄土高原地貌形态图谱三维符号的指标体系,是将地貌学家和制图学家对黄土高原正负地貌类型的认知结果经过系统化、标准化和科学化的归纳和提炼,从中提取出的描述黄土高原地貌三维特征的参数集合。既是对黄土高原地貌形态图谱三维立体特征的充分概括,又是三维形式建模表达的参考和依据。根据黄土高原地貌类型的分类和侵蚀特征规律,该体系分为正地貌形态指标体系、负地貌形态指标体系和坡度一侵蚀特征谱系描述指标,采用定性和定量相结合的方法来制定指标体系的具体参数。最后通过实例来验证指标体系在构造三维符号时的应用。细致精确的描述单个地貌类型的三维形态,将有助于对黄土高原地貌特征的认识和研究,为水土保持和生态环境建设提供帮助,同时也为其他地貌类型的信息图谱研究提供借鉴。 相似文献
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地貌分类在指导人类建设活动的规模与布局中有着重要的意义。然而,传统的基于数字高程模型(DEM)的地貌分类方法使用的地形因子和考虑到的地貌特征往往比较单一。本文提出了一种基于流域单元的地貌分类方法,该方法考虑了流域单元的多方面特征,包括基本地形因子统计量、地形特征点线统计量、小流域特征和纹理特征。本研究首先基于DEM进行水文分析将研究区域划分成不同的小流域。然后利用数字地形分析提取29个不同方面的特征来表征流域的形态,并基于随机森林(RF)算法进行了特征选择和参数标定。RF是一种基于决策树算法的集成分类器,能有效地处理高维数据,分类精度高。最后选择训练集小流域对RF分类器进行训练,使用训练完成的分类器对整个研究区域的地貌进行分类,研究地貌分异的规律。该实验在我国陕北黄土高原典型黄土地貌区域的地貌分类中取得了较好的结果,结果表明不同的地貌之间存在明显的区域界线,特定的地貌类型在空间上表现出明显的聚集性。通过人工判读进行验证的分类精度达到了85%,Kappa系数为0.83。 相似文献
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Extraction and analysis of gully head of Loess Plateau in China based on digital elevation model 总被引：4，自引：1，他引：3
In China′s Loess Plateau area, gully head is the most active zone of a drainage system in gully areas. The differentiation of loess gully head follows geospatial patterns and reflects the process of the loess landform development and evolution of its drainage system to some extent. In this study, the geomorphic meaning, basic characteristics, morphological structure and the basic types of loess gully heads were systematically analysed. Then, the loess gully head′s conceptual model was established, and an extraction method based on Digital Elevation Model(DEM) for loess gully head features and elements was proposed. Through analysing the achieved statistics of loess gully head features, loess gully heads have apparently similar and different characteristics depending on the different loess landforms where they are found. The loess head characteristics reflect their growth period and evolution tendency to a certain degree, and they indirectly represent evolutionary mechanisms. In addition, the loess gully developmental stages and the evolutionary processes can be deduced by using loess gully head characteristics. This study is of great significance for development and improvement of the theoretical system for describing loess gully landforms. 相似文献
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基于DEM的黄土地貌逼近度因子构建及特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
沟谷源点作为沟沿线上最为活跃的部位,其分别到上游分水线、下游沟谷线的流线空间比对关系,是表征三线空间结构的重要突破口。它在空间上向流域分水线逼近的程度,是量化黄土流域地貌系统发育程度的重要切入点。为探究黄土地貌区流域沟谷源点向流域分水线逼近的程度,揭示黄土流域地貌发育进程及该进程所表现的主要侵蚀方式,本文从水平和垂直2个维度,构建量化三线空间结构关系的核心因子--逼近度(PI),其中包括水平逼近度(HPI)和垂直逼近度(VPI),基于5 m分辨率数字高程模型,在陕北黄土高原遴选了包含16种地貌类型的42个样区,利用数字地形分析方法,探讨其平均值(MHPI, MVPI)的空间分异规律。另外,选择其中南北序列分别代表黄土塬、残塬、梁状丘陵沟壑和峁状丘陵沟壑区的淳化、宜君、甘泉和绥德4个地区,完备包含一至五级别沟谷的典型流域为重点实验样区,探讨陕北黄土高原流域尺度平均逼近度变异指数(MPIV)序列性特征。实验结果表明:①陕北黄土高原平均逼近度(MPI)存在强烈的空间自相关,MHPI在南北序列上先增大后减小,东西方向上逐渐减小,在黄河沿岸峡谷丘陵区MHPI达到最大;MVPI由西南-东北先减小后增加,由西北-东南逐渐减小,在渭北黄土台塬区达到最小;②在流域尺度上,MPIV值的正负与黄土塬区、丘陵沟壑区敏感相关;③4个重点样区MHPI、MVPI与其它地形因子存在南北序列上的一致性。104个外部汇流区平均水平逼近度与平均坡度相关性较好(P=0.43, a<0.001),平均垂直逼近度与面积高程积分强烈相关(P=0.75, a<0.001)。平均逼近度指标综合考量了黄土高原地区最典型的三条具有结构控制意义特征线的空间关系,对黄土地貌的发育程度有明显的指示性意义。 相似文献
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沟谷侵蚀是塑造黄土地表侵蚀形态的主要动力,沟谷的发育过程深刻地影响着黄土地貌的发育及演化。本文在黄土高原选择6个典型地貌样区,以样区的数字高程模型为基本数据源提取沟谷系统。将沟谷系统中的沟谷节点、沟谷源点和流域出水口点作为网络节点,网络节点之间的空间拓扑关系为边,高程差为权值,构建黄土高原沟谷加权复杂网络模型。对黄土沟谷地貌的节点特征和空间结构进行定量刻画和分析,得到黄土高原不同地貌类型网络特征的空间格局及其变化,并进一步映射地貌的发育过程及演化机理。研究结果表明：① 黄土高原沟谷加权网络的点强度累积概率分布呈指数分布,相关性系数皆达到0.80以上,该网络正处于向无标度网络转化的过渡期;② 样区从南到北,沟谷特征点的点强度值呈现逐渐减小的态势,且点强度的分布具有不对称性,沟谷右侧侵蚀强度较高,点强度分布较多;③ 平均路径长度和网络结构熵值在绥德一带最大,分别为30.94、6.31,并向南北两侧呈减少的趋势,网络密度值的变化与之相反;3个指标分别从网络结构的连通性、稳定性和紧密性反映了不同沟谷地貌类型的侵蚀程度以及地貌系统的演化机理;④ 网络指标与传统地貌指标的相关性系数均超过0.85,其可以科学、准确地表达地貌形态的复杂性及地貌的发育阶段,有望作为沟谷地貌地学特征研究的参数。该方法考虑了沟谷地貌的空间拓扑关系以及系统的整体性,为复杂表面形态的地貌研究提出了一种新的思路和方法。 相似文献
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Terrain texture analysis is an important method of digital terrain analysis in quantitative geomorphological research and in the exploration of the spatial heterogeneity and autocorrelation of terrain features. However, a major issue often neglected in previous studies is the calculation unit of the terrain texture, that is, the stability analysis unit. As the test size increases, the derived terrain textures become increasingly similar so that their differences can be ignored. The test size of terrain texture is defined as the stability analysis unit. This study randomly selected 48 areas within the Loess Plateau in northern Shaanxi in China as the study sites and used the gray level co-occurrence matrix to calculate the terrain texture. The stability analysis unit of the terrain texture was then extracted, and its spatial distribution pattern in the Loess Plateau was studiedusing spatial interpolation method. Four terrain texture metrics, i.e., homogeneity, energy, correlation, and contrast, were extracted on the basis of the stability analysis unit, and the spatial variation patterns of these parameters were studied. Results showed that the spatial distribution pattern and the terrain texture metrics reflected a trend of high–low–high from north to south, which correlated with the spatial distribution of the landforms at the Loess Plateau. In addition, the terrain texture measures was significantly correlated with the terrain factors of gully density and slope, and this relationship showed that terrain texture measures based on the stability analysis unit could reflect the basic characteristics of terrain morphology. The stability analysis unit provided a reasonable analytical scale for terrain texture analysis and could be used as a measure of the regional topography to accurately describe basic terrain characteristics. 相似文献
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黄土侵蚀沟的地形表达是开展黄土沟谷侵蚀研究的基础工作,利用数字高程模型(DEM)定量描述侵蚀沟特征有助于研究侵蚀沟的形态变化和发育过程。基于DEM数据计算多种指标对黄土侵蚀沟特征进行描述是目前侵蚀沟研究中最为常用的方法。但是,受到格网DEM数据结构的限制,其计算结果会存在一定的不确定性。在侵蚀沟地形表达时,对形态特征的表达会受到DEM数据分辨率的影响,进而造成表达结果的不确定性。尤其在黄土高原地区,地形特征更为破碎,地形要素更为复杂,其表达结果受DEM分辨率的影响更为明显。本文以黄土高原典型样区为例,基于点云数据建立不同分辨率的DEM数据集,通过不同地形因子对侵蚀沟特征进行表达,分析DEM分辨率在黄土侵蚀沟形态特征表达时的不确定性。结果显示,分辨率的降低对主沟支沟比和纵比降等侵蚀沟形态特征因子产生了较大影响,且指标与分辨率多呈现线性变化关系。但是,随着侵蚀沟的横向扩张,DEM分辨率对其特征表达的影响逐渐被削弱。此外,在使用固定分析窗口进行侵蚀沟特征计算时,由于分辨率的降低,格网尺寸增大,其实际分析半径随之增大,使得计算范围内地表形态变化增加,导致沟谷切割深度随着分辨率的降低反而增加。同时,侵蚀沟主沟道区域受分辨率影响较小,沟头区域指标与分辨率的关系较弱。 相似文献