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京津冀地区地貌类型复杂,全局单值最佳分析窗口在该地区地形起伏度提取中具有局限性。采集了区内不同地貌、地貌组合样本,采用均值变点法分别提取了各样本地形起伏度的最佳分析窗口,分析了地形地貌对最佳分析窗口的影响,在此基础上提取了京津冀地区的地形起伏度。结果表明:京津冀地区地形起伏度随分析窗口面积的增大而增大,对两者对应关系的拟合效果幂函数优于对数函数;区内因地形地貌差异存在4.64和5.35 km2两个最佳分析窗口,前者可以表达400 m以内的高差,后者更适合于表达400 m以上的高差;利用4.64和5.35 km2双窗口方案提取的地形起伏度优于单窗口方案,前者改善了后者对平坦地区起伏度的夸大;京津冀地区的地形起伏度在0~1 145 m之间,以平坦、中起伏和小起伏为主。 相似文献
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以重庆市巫山县农村居民点为研究对象,基于分布指数和信息熵,探讨了不同高程、坡度、坡向、地形起伏度、坡度变率和高程变异系数6个地形因子各地形位梯度上农村居民点的分布特征;利用变维分形理论方法定量研究了地形因子对农村居民点分布及其发展的影响。结果表明:各地形条件上研究区农村居民点分布占主导地位的地形位分别为高程250~1 000m,坡度0°~25°,东南、南、西南和西北坡向,地形起伏度0~30m,坡度变率0°~9°,高程变异系数0~0.02;农村居民点的有序度与分布格局体现出高度关联性,在优势地形位上有序度较高;农村居民点与高程、地形起伏度、坡度变率和地形高程变异系数均呈现二阶累积和变维分形分布特征,与坡度、坡向分别呈一阶和三阶累积和分形分布。不同地形因子对研究区农村居民点的影响程度从大到小依次为坡度高程坡度变率地形起伏度高程变异系数坡向。 相似文献
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地形起伏度能够反映特定区域的地势起伏特征，采用均值变点法可以有效确定地形起伏度的最佳分析窗口。利用措勤县ASTER GDEM 30 m分辨率高程数据，在GIS平台支持下，通过Python编程，采用邻域分析法在不同窗口大小下提取地形起伏度，运用均值变点法确定措勤县最佳分析窗口。研究表明：(1)措勤县最佳分析窗口为27×27的矩形单元，分析窗口面积为0.656 1 km2。(2)措勤县地形起伏度范围为0～688 m,将其分为5类，起伏度值为70～200 m的丘陵地形和200～500 m的小起伏山地地形为措勤县主要地形，占比分别为37.62%和33.24%;起伏度值为30～70 m的台地地形和0～30 m的小起伏平地地形，占比分别为16.22%和12.57%;地形起伏度值为500 m以上的中起伏山地地形面积最小，占比为0.35%。 相似文献
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区域土壤侵蚀过程的地形因子效应 总被引：1，自引：0，他引：1
大尺度、宏观的区域土壤侵蚀研究对于地区性的土壤侵蚀现状评价及土壤侵蚀趋势分析有重要意义。本研究以乌江流域为对象,分析了区域土壤侵蚀过程中地形因子的作用,对地形因子进行了筛选。结果表明,平均坡度、大于15°的面积百分比、大于25°的面积百分比,平均起伏度、起伏度100m以上的面积百分比、起伏度200m以上的面积百分比等地形参数对区域土壤侵蚀影响明显且规律性强,可作为区域土壤侵蚀过程模拟、评价以及水土保持规划的主要地形参数。 相似文献
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为探究太行山深山区农村居民点的地形分异特征,以河北省阜平县为例,选取了高程、坡度、坡向、地形起伏度、平面变率、剖面变率6个地形因子,通过区位熵指数反映农村居民点空间分布的优势地形位,运用洛伦兹曲线和基尼系数反映各地形因素不同分级梯度上居民点空间分布的集中程度,采用信息熵进一步分析农村居民点在各地形因素上的有序程度。结果表明:海拔高度在100～300 m以及300～500 m,坡度为0°~2°、2°~6°和6°~15°,坡向在平面、东北、东、东南和南向,地形起伏度在0～30 m,平面变率在20°以上,剖面变率在0°~5°内的区域为农村居民点在各地形因子上的优势地形位;平面变率各分级梯度上农村居民点的空间布局属于绝对均匀型,坡向、地形起伏度和剖面变率属于比较均匀型,而在坡度和高程上则属于分布悬殊型;农村居民点在地形起伏度、高程和坡度上的分布较为有序;优劣势地形位越明显的地形因素上,农村居民点的空间分布越集中,有序度也越高。从区位特征及内在结构进行定性和定量分析,可为山区农村居民点的布局优化提供科学决策。 相似文献
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太原市城区植被覆盖变化地形分异效应 总被引：3，自引：2，他引：1
[目的] 分析山西省太原市城区植被覆盖变化在高程、坡向、坡度、坡度变率、地形位和地形起伏度上的分异效应,为该市生态环境保护提供基础信息。[方法] 基于2004年8月、2007年8月、2011年8月、2014年9月、2016年9月的Landsat系列影像和ASTER GDEM数据,采用像元二分模型法估算太原市城区5个时期的植被覆盖度,对其时空动态变化特征进行分析,并结合地形面积差异修正系数分析植被覆盖变化在不同地形因子上的分异性及变化趋势。[结果] ①2004—2016年植被覆盖度以中高度覆盖度和高度覆盖度为主,二者占总面积的65%以上,总体呈显著上升趋势,植被覆盖度显著下降区主要分布在小店区和尖草坪区,而中东部和西部植被覆盖度上升较快;2007—2011年植被覆盖度减少面积为852.70 km2,增加面积为601.62 km2,总体呈退化趋势,而2004—2007,2011—2014,2014—2016年植被覆盖度增加面积超过研究区面积的1/2,植被恢复效果较好;②不同坡向上,在平地区域不同植被覆盖变化类型的分布差异较显著,其余坡向上的差异不明显;不同植被覆盖变化类型在不同高程、坡度、坡度变率、地形位和地形起伏度上的空间分布差异明显。[结论] 坡向对植被生长变化的影响不明显,而高程、坡度、坡度变率、地形位和地形起伏度对植被覆盖变化的地形效应较明显。 相似文献
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基于3S技术的地形起伏度与区域土壤侵蚀的相关性研究 总被引：3，自引：1，他引：2
地形起伏度直接影响着地面的径流变化,是导致土壤侵蚀的主要根源之一。分析两者相关性的前提是准确提取地形起伏度,而确定研究数据尺度下地形起伏度的最佳分析窗口是得出可靠结果的保障。在3S技术的支持下,运用均值变点法分析罗甸县基于DEM（空间分辨率为30 m×30 m）的最佳分析窗口,并依据2007年修正的土壤侵蚀分类分级标准估算研究区各样本单元的土壤侵蚀量,对两者进行相关性分析。结果表明:罗甸县在该尺度数据源下的最佳分析窗口为32×32,最佳统计面积为0.921 6 km2,实证了均值变点分析方法提取地形最佳分析窗口的可行性;地形起伏度与区域土壤侵蚀模数的相关系数为0.519 1,充分说明了作为宏观地形因子之一的地形起伏度是区域土壤侵蚀的主导因素之一。 相似文献
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地形起伏度是废弃采石场水土保持治理和生态重建的重要地形指标之一。以0.5m,0.7m,1m,1.5m等12种不同水平分辨率DEM为数据源,采用GIS的窗口递增分析法和均值变点分析法对12种不同分辨率DEM的地形起伏度的最佳分析窗口进行了分析。结果表明:12种不同分辨率的最佳分析窗口都是为9×9网格,相应地提取地形起伏度的最佳统计面积与其相应的水平分辨率关系比较密切,呈幂函数的关系。以0.5m水平分辨率的DEM数据提取地形起伏度的最佳分析窗口面积为20.25m~2,并计算出大于5m地形起伏度的区域占总面积的13.12%。均值变点分析法确定地形起伏度也同样适用于废弃采石场的地形分析。 相似文献