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51.
DEM地形描述误差空间结构分析 总被引:6,自引:0,他引:6
数字高程模型(DEM)是地理信息系统的核心数据之一。然而,DEM误差的存在程度不同地影响地理信息系统空间分析的精度。本文首先说明DEM地形描述误差的提取方法,通过误差地图以及量化研究方法,揭示DEM误差的空间分布规律。试验结构显示误差地图是实现DEM误差可视化的有效方法;DEM地形描述误差具有很强的空间自相关性。自相关值随地形复杂度与DEM分辨率的改变而有规律地变化。该结果为DEM误差的估算与模拟 相似文献
52.
利用DEM分析方法为起伏地形下太阳辐射模拟提供了条件。然而DEM的尺度效应对太阳辐射模拟产生很大的影响。本文以黄土丘陵和秦岭高山为实验样区,以一系列不同分辨率的DEM,模拟日、月及年总天文辐射,比较其误差大小及地形分析的差异。实验结果显示,随着DEM栅格分辨率的降低,天文辐射逐渐增大;当栅格分辨率大于地面相对高差时,模拟的天文辐射基本稳定,坡向、坡度等地形因子对辐射的再分配作用已不显著。黄土丘陵区,当DEM分辨率接近1000m时,天文辐射年总量的相对误差为22%,超过该区域一个冬季的天文辐射量。秦岭山区地表起伏大,误差较黄土丘陵地区小,最大相对误差为17.8%。总之,地表起伏越小,DEM栅格分辨率对太阳辐射模拟的影响越大。 相似文献
53.
人工作用下流域地形景观系统研究是流域地貌水文研究的重要内容。该文采用复杂网络理论研究黄土高原丘陵沟壑区小流域系统,借助数字地形分析方法从DEM数据中提取网络要素,建立流域地形景观复杂网络模型;选取度、平均路径长度、集聚系数等指标,分析得到网络具有小世界特征,网络中度-度关联性呈现负相关性,负地形中沟谷网络呈现无标度特征;地理尺度对流域地形景观网络拓扑结构影响不大,在人工作用下的地形景观网络呈现平均度减小、集聚系数增大;网络中关键节点的变化影响着网络拓扑结构,改变了小流域系统的地貌水文特征。复杂网络理论为研究流域地形景观系统演化提供了一种新方法。 相似文献
54.
借鉴误差椭圆和ε误差带建模思想,提出了DEM地形描述误差(简称为Et)的中误差场和极值场(统称为Et场)模型,研究建立了Et场的构建方法,并以平原河网、黄土丘陵、秦岭山地等为例,采用比较分析方法研究了Et场的基本特征。 相似文献
55.
56.
土地利用现状数据缩编的质量评价方法 总被引:2,自引:0,他引:2
土地利用现状数据缩编是为了满足土地管理工作中不同级别的行政区需求对不同尺度的土地利用数据进行的简化、分类、归纳、符号化等工作,缩编应能使不同尺度的数据表达的土地利用信息保持最大程度的一致,缩编的质量直接影响缩编结果可用性.本文提出了缩编结构相似度指数、缩编布局相似度指数、缩编罔斑适宜度指数辅助传统的相关性统计指标,用来... 相似文献
57.
小波派生多尺度DEM的精度分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用陕北5 m分辨率DEM数据为基本数据,对Haar小波派生出一系列更低分辨率DEM进行复合精度分析。通过等高线套合、数据中误差以及表面重合指数等方法,分析其高程采样误差与空间分布;通过分析对比其在所提取的地面坡度、沟谷网络等地形因子上的差异,分析其地形描述误差。研究结果显示:小波派生多尺度DEM在精度的颓减上呈现指数形的变异规律,当达到三级重构DEM(40 m分辨率)时,其精度仍优于1:5万(25 m分辨率)DEM。该结果对于实现地形的有效简化与掌握多尺度DEM不确定性规律具有一定的意义。 相似文献
58.
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
59.
60.
数字地形分析的理论、方法与应用 总被引:17,自引:2,他引:15
数字高程模型自20世纪50年代首次被提出以来,就以其简洁的数据组织方式、对地形的直观表达、简单高效的地形因子解译方法而显示了其在地学领域应用的巨大潜力。本文在全面检索和分析前人相关研究成果的基础上,首先将数字地形分析 (Digital Terrain Analysis,简称DTA) 的各种分析方法总结为四类,即坡面地形因子分析、特征地形要素分析、地形统计分析以及基于DEM的地学模型分析,并简要总结了每种分析方法的主要内容;其次,探讨了数字地形分析的精度及尺度问题,指出尺度效应、最适宜尺度选择以及尺度转换是DEM地形分析中的基本尺度问题;然后,论文介绍了DTA在地貌、水文、土壤、地质灾害、农业等领域的应用现状;最后,提出了数字地形分析发展方向,指出数字地形分析的概念框架亟待完善、模型构建精度有待提高、地形分析方法需要扩展,尤其是实现DEM模型嵌入的一体化分析方法,以求得到与现实世界地理环境更为接近的模拟。 相似文献