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1.
地形起伏度最佳分析区域预测模型 总被引：3，自引：0，他引：3
地形起伏度指分析区域内最高点和最低点之差,反映宏观区域内地形的起伏特征,是描述地貌形态的定量指标。确定最佳分析区域是地形起伏度提取算法的核心步骤,以及决定地形起伏度提取结果有效性的关键。本文以全国范围内随机选取的78个实验区域、三种不同尺度的DEM数据作为实验对象,分别进行系列分析区域尺度的地形起伏度计算,建立了基于微观地形特征因子的地形起伏度最佳分析区域预测模型。实验表明：相同区域、不同尺度的DEM数据提取的地形起伏度存在差异,DEM尺度相差较小时,地形起伏度的差异也较小;地形起伏度和实验区域的最大高程、区域高差、平均坡度和平均坡度变率等地形特征因子存在强相关关系;当置信水平为0.05时,预测模型拟合参数的准确率达到95%以上,证明预测模型可以有效地确定最佳分析区域的取值范围。 相似文献
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自1:10000比例尺DEM提取地形起伏度--以陕北黄土高原的实验为例 总被引：10，自引：2，他引：8
地形的起伏是反映地形起伏的宏观地形因子,是比较适合区域水土流失评价的地形指标,在区域性研究中,利用DEM数据提取地形起伏度能够快速、直观的反映地形的起伏特征。1∶10000比例尺DEM具有越来越广泛、重要的应用,系统探讨基于其提取地形起伏度的方法具有重要的理论和实践意义。本研究以陕北黄土高原不同地貌区的DEM数据为实验数据,依据地貌发育的基本理论,GIS的窗口递增分析方法结合自然地理单元———小流域划分方法,通过对比分析,确定不同地貌区的地形起伏度。通过对实验结果的对比分析证明,该方法是一种比较通用、有效的方法。 相似文献
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应用累积和分析算法的地形起伏度最佳统计单元确定 总被引：3，自引：0，他引：3
地形起伏度是开展区域滑坡敏感性和危险性评价的基础数据,其提取精度直接影响区域滑坡危险性评价和风险评估的正确性。本文以四川省低山丘陵区为研究区,基于邻域统计分析算法提取不同窗口半径下的平均地形起伏度,表明平均地形起伏度与分析窗口尺度存在显著的对数变化关系;根据地貌发育理论,应用累积和分析算法(CUSUM)对"平均地形起伏度-分析窗口半径"曲线的突变情况进行分析,通过精度检验,确定该区域地形起伏度提取的最佳统计窗口半径为1.1km。研究结果对于提高相似区域的滑坡灾害危险性评价和风险评估的精度有参考价值。 相似文献
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基于SRTMDEM与变点分析法的云南省富宁县地貌形态研究 总被引：1，自引：0，他引：1
丁贤法 《测绘与空间地理信息》2014,(11)
以位于云贵高原至广西丘陵倾斜面上的云南省富宁县为研究区,提出了适合研究区地形特点的地貌形态分类指标体系;基于 SRTM DEM 90 m 分辨率的地形数据,用均值变点分析法,确定8像元×8像元（0．5184 km2）的格网为该县地形起伏度的最佳统计单元,据此提取了该县地形起伏度（0～707 m）;最后,叠加分析了该县绝对海拔和地形起伏度数据,得到12种基本地貌形态,并得出结论：小起伏较低山、小起伏中山是该县最主要的地貌形态。 相似文献
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地形起伏度也称为地势起伏度,是区域地貌分析研究和地貌类型划分的重要参考指标。本文利用广东省第一次全国地理国情普查生产的DEM数据成果,以乐昌市为例,对广东省区域地貌形态进行研究分析。通过动态调整圆形分析模板窗口,利用高差显著性变化分析方法,求得乐昌市地形起伏度的最佳统计单元,统计单元面积为0.75km~2。在综合考虑乐昌市的最大地形起伏的情况下,采用统一的地貌分类标准将乐昌市的地形起伏度划分为5级,在此基础上,制作生成了乐昌市的地形起伏度分级图,并对乐昌市的地貌形态进行了简单划分。论文采用了大比例尺数字高程模型,对区域地貌形态的划分也更为细致,将为地形起伏度在地理国情普查统计分析中的应用提供参考。 相似文献
6.
为研究地形起伏度与全球定位系统(GPS)多路径误差的相关性,该文采用邻域统计、均值变点分析、相关性分析等方法,以ArcGIS为平台,基于某校区1m分辨率的数字高程模型(DEM)数据,运用均值变点分析确定最佳分析区域,并提取地形起伏度,再通过SPSS相关分析,获得地形起伏度与多路径误差M_(p1)、M_(p2)的Spearman秩相关系数。结果表明:最佳分析区域为11m×11m,对应的地形起伏度与多路径误差M_(p1)、M_(p2)在P<0.01下显著相关;测站周围5.5m范围内的地形起伏度对多路径误差有直接影响,尤其在地形起伏度大于3 m时,与多路径误差M_(p2)显著相关。 相似文献
7.
地形起伏度因子在宏观尺度生态评估中具有重要作用。均值变点法是确定地形起伏度最佳分析窗口的常用方法,但其影响因素尚缺乏研究。本文以黄河流域(山西段)为例,基于DEM数据和均值变点法提取了研究区地形起伏度,并探讨了分析窗口样本数量、DEM分辨率和地貌类型3种因素的影响。结果表明：(1)分析窗口样本数量对最佳分析窗口取值有明显影响。随着样本数量的增加,变点所在的最佳分析窗口面积也不断增加。(2)DEM分辨率对最佳分析窗口取值有一定影响。分析窗口面积取值范围一致时,基于30 m ASTER GDEM计算得到的最佳分析窗口面积小于基于90 m SRTM DEM的最佳分析窗口面积。(3)地貌类型对最佳分析窗口取值的影响不大。当分析窗口样本数量一致时,不同地貌类型区及整个研究区最佳分析窗口相同或接近。总体而言,分析窗口样本数量是最关键的影响因素。 相似文献
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不同空间尺度DEM地形信息容量综合对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
DEM包含了大量地形信息,是进行地形分析的基本数据。由于DEM数据的多尺度因素,加之地形、地貌特征具有宏观性与区域分异性的特点,不同尺度下的DEM地形信息容量具有较大的差异。本研究选取黄土高原地区的绥德、佳县、富县和宜君县四个实验样区,以Arc view/GIS软件为技术平台,提取了基于DEM数据的地形因子,并运用比较分析与数理统计的方法,对地形因子的提取结果进行了分析,获取了单一值因子的量化表达模型,确定了DEM地形信息容量与分辨率、地域及比例尺之间的量化相关关系,并在此基础上分析了DEM地形信息容量在不同空间尺度上的分异规律。 相似文献
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黄土丘陵沟壑区地形复杂度分析 总被引：2，自引：0，他引：2
针对黄土丘陵沟壑区地形复杂度难以准确量化的问题,该文提出了基于区统计的评价方法,采用地形分析方法提取坡度、地势起伏度、地表切割深度,沟壑密度等地形因子,应用区统计法、变异系数法对研究区地形复杂度进分析评价。结果表明:彭阳县地形复杂度的空间分布特征与坡度、地势起伏度、地表切割深度的变化规律相似,中复杂区域和高复杂区域所占面积较大,且存在明显的分异规律;基于1:50 000数字高程模型数据的地形复杂度提取与分析方法能够快速有效地获取研究区地形地貌信息,为黄土丘陵沟壑区流域治理、土地规划、地形及景观格局的分区和尺度推绎等研究提供依据。 相似文献
10.
以ASTER GDEM为信息源、22个典型小流域为样区,分析黄土高原集水面积阈值与沟谷密度的关系,利用均值变点法确定最佳阈值,探讨了影响阈值的数字高程模型（digital elevation model,DEM）地形因子主成分。结果表明,集水面积阈值由北向南、自东向西逐步增大,宏观上受黄土高原地貌类型制约,地形因子对其的影响成分归纳为坡面、起伏及高程变异因子。坡面因子的最大值与阈值正相关,坡度>粗糙度>地形曲率>平面曲率>剖面曲率。起伏因子的均值与阈值正相关,起伏度>切割深度。高程变异因子与阈值负相关。三者的主成分贡献率依次为58.754%、18.915%、11.388%,权重为0.527、0.229、-0.569。研究表明,坡面特征是影响黄土沟谷发育的重要因子。 相似文献