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1.
刘利峰 《山西水土保持科技》2018,(2)
DEM是进行地形研究的重要基础,其分辨率大小会直接影响坡度、坡向等地形因子的提取结果。以山西省平顺县白马小流域为研究对象,利用1∶10 000地形图和Region Manager,建立了5 m、10 m、15 m、20m、25 m、30 m、35 m、40 m、45 m、50 m等不同分辨率水平的DEM,进行坡度、坡向提取。结果表明:随着DEM分辨率的降低,坡度向低坡度范围集中;坡向受分辨率变化的影响不大。本项研究结果,可为正确应用DEM提供指导。 相似文献
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基于四种分辨率DEM的侵蚀模型地形因子差异分析 总被引：1，自引：0，他引：1
通过提取江西省兴国县潋水河流域10 m、25 m、50 m和100 m四种分辨率数字高程模型(DEM,Digital Elevation Model)的坡度、坡长因子,在GIS数字地形分析和数理分析等方法支持下,研究不同分辨率DEM计算坡度坡长组合因子(LS)的精度差异。结果表明:(1)基于4种分辨率DEM提取的坡度结果存在明显差异,随分辨率的降低,坡度整体变缓,DEM精度越低,对地形的概括作用越大,100 m分辨率DEM平均坡度降为10m分辨率DEM平均坡度的45.04%。(2)流域坡长以0~80 m的短坡为主,随着分辨率的降低,地面坡长明显整体延伸。(3)不同分辨率DEM计算的LS因子平均值变化范围为6.10~7.10,坡度和坡长的组合消弱了单一坡度和坡长的影响,随着地形起伏程度增大,在LS因子计算过程中,坡度的主导作用越来越弱,坡长的主导作用越来越强。 相似文献
3.
基于中低分辨率的DEM提取地形湿度指数,对于区域土壤侵蚀因子和区域土壤侵蚀模型等研究有着重要的意义.但随着DEM分辨率的降低,坡度趋于平缓,单元栅格高程信息的改变也会影响单元汇流面积的计算,基于中低分辨率提取地形湿度指数必须考虑这两方面的影响.以1:5万数字地形图分别构TIN得到分辨率为10,20,40和60 m的DEM,进行频率和累计频率统计,以10 m分辨率DEM为参考对其它分辨率DEM做坡度变换,提出根据高分辨率DEM若干栅格的单元汇流面积的均值作为低分辨率DEM的单元汇流面积,根据这两方面对地形湿度指数进行了改正. 相似文献
4.
DEM水平分辨率对流域特征提取的影响分析 总被引：1，自引：0，他引：1
在基于数字高程模型（DEM）的流域地形分析中,栅格DEM的分辨率对分析结果具有很大的影响。以舒城县内面积为7.9 km2的龙潭小流域作为研究区域,分别对分辨率为5 m×;5 m～50 m×;50 m的10幅DEM数据进行流域特征提取和分析,计算地形指数并分析其分布特征。研究表明:在小流域尺度上,DEM分辨率的变化对流域面积、最长河道长度等参数影响不大,对河道总长度、河网密度及平均坡度等参数有较大影响,对流域特征的提取影响规律为DEM分辨率越低,提取的流域特征越粗糙;且分辨率低于15 m的DEM计算出的地形指数值较为离散、概率分布曲线形状较之5 m分辨率DEM的地形指数概率分布曲线有明显不同,表明分辨率低于15 m的DEM对小流域水文地形信息的反映较差,为小流域尺度水文模型DEM数据适宜分辨率选取提供一定的理论依据。 相似文献
5.
DEM栅格分辨率对多元线性土壤—景观模型及其制图应用的影响 总被引：7，自引：1，他引：6
以亚热带丘陵地区为对象,以该区4 km×3 km的5 m、10 m、15 m、20 m、25 m、30 m数字高程模型(DEM)为基础,建立多元线性土壤景观模型,并应用该模型预测研究区内土壤表层有机质含量分布,进而比较不同分辨率DEM中土壤景观模型及其预测制图的精度。结果表明:在本研究区11 km2范围内,随着DEM栅格分辨率降低,坡度、曲率、比汇水面积(对数)频度均表现出了向其中值区集中的趋势;地形因子的这一变化规律对土壤景观模型的影响较小,例如模型的变量、变量系数及R2在不同分辨率DEM中的差异很小;但地形因子的这一变化规律对模型预测制图的精度具有较大影响,各项指标均说明,模型在10~25 m DEM中的制图精度较高,而在更高分辨率(5 m)或更低分辨率(30 m)DEM中较低。本研究结果对其他亚热带丘陵地区具有一定的指示意义。 相似文献
6.
提出将提取沟谷的过程转化为根据地形因子综合判定地貌类型的思路。以陕西绥德黄土丘陵沟壑区域1∶1万地形图制作的分辨率为5 m的DEM为研究对象,运用BP神经网络分析6种地形因子与沟谷地形的相互关联关系,认为降水累积量是判定沟谷地形的最重要因子。在试验样区建立BP神经网络,利用4种地形因子自动提取沟谷,并在检验样区通过了检验。 相似文献
7.
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
8.
地形是影响土壤侵蚀的重要因子。以修正通用土壤流失方程中的地形因子为研究对象,以黄土高原延河流域县南沟5m分辨率的DEM为数据源,在ArcGIS软件平台下,实现对地形因子LS值的提取。对提取后的LS值和LS值分布进行检验分析,结果表明:以5m分辨率的DEM为数据源,采用适合该地区的修正后的LS值的算法,在ArcGIS支持下,可以获得较准确的LS值。研究结果可以为区域土壤侵蚀的地形因子研究提供数据支持,为更大区域尺度转换提供数据匹配基础,同时,为土壤侵蚀在区域尺度上进行预测评价提供方法引导和技术支持。 相似文献
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为揭示DEM分辨率对地形因子(LS)提取精度的影响,本研究将30 m分辨率DEM数据进行重采样,分别计算30、60、90、120、250、500和1 000m 7个不同分辨率下我国黑土区、黄土区和红壤区的LS因子值,分析3个土壤类型区LS因子随着DEM分辨率变化的特点,并进一步研究LS因子与坡度和坡长的相关性及其空间分布情况.结果表明:黑土区LS因子值最小、黄土区次之,红壤区LS因子值最大;坡度因子比坡长因子对DEM分辨率的变化更为敏感,随着分辨率的降低,L因子值整体变化不大,有轻微先增大后减小趋势,S因子值和LS因子标准差均呈现降低态势;随着DEM分辨率降低,3个土壤类型区的LS因子值均逐渐减小,当分辨率由30 m下降到1 000 m时,LS因子值可降至原来的1/6 ～ 1/3;DEM分辨率为30 m时,LS与坡度的相关系数在0.78～0.86之间(P＜0.05),与坡长的相关系数在0.34 ～0.46之间(P＜0.05),随着DEM分辨率的降低,LS因子与坡长和坡度的相关系数均有明显的降低趋势.在应用土壤流失模型过程中,DEM分辨率对LS因子值的影响不可忽视,研究结果对于大中尺度研究中DEM分辨率选取和参数修正具有一定的参考和借鉴价值. 相似文献
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水文地貌关系正确DEM(hydrologically correct DEMs,Hc-DEM),是指符合水文地貌学基本原理,正确反映水文要素(水流方向、水流路径、水系网络、流域界线等)与地貌特征发生和位置关系的DEM。区域尺度水文和土壤侵蚀等研究中,地形因子参数只能利用DEM来提取,为了准确反映地面形态,有效提取地貌和水文特征因子,建立Hc-DEM是必需的。笔者对Hc-DEM的概念、建立方法进行了讨论和介绍;以黄土高原为例,提出了利用多种比例尺数字地形图和ANUDEM软件建立DEM的关键参数;通过与TIN方法建立的DEM的比较,对所建立的DEM进行了简要评价。研究表明,利用我国已有的数字地形图和ANUDEM软件,可以建立Hc-DEM,为流域水文和区域尺度水土流失定量分析模拟、区域尺度植被适宜性评价等研究提供更加直接的数据支持。 相似文献
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DEM尺度变换中直方图相似度计算与应用 总被引：3，自引：1，他引：2
基于DEM尺度变换生成的不同栅格尺寸DEM分辨率确定的需求,采用直方图相似度计算方法,将不同栅格尺寸DEM同不同比例尺地形图对应分辨率的DEM进行对比,从而确定尺度变换生成DEM的分辨率。采用了4种不同的相似度计算方法,L1距离,L2距离,χ2距离和直方图的交,实验结果表明直方图的相似度计算可以有效地确定相似的DEM数据,从而确定DEM的分辨率。4种计算方法,L1距离比直方图的交有更广的适用范围,比L2距离、χ2距离更加直观。 相似文献
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突变地形特征在DEM上的表达 总被引：1，自引：1，他引：0
黄土高原南部高塬沟壑区的地形,存在比较明显的塬边线和沟缘线等突变地形特征线,而这种地形特征在DEM表面的表达却缺乏必要研究。选长武县为研究区,将1:50 000地形图（等高线、高程点和河流等专题层）及其手工提取的地形特征线（塬边线、沟缘线和坡脚线）数字化;利用多要素构TIN方法和Hutchinson插值方法,分别在有无地形特征线参与的情况下建立10 m分辨率规则格网的DEM;利用地图代数运算和频率统计等方法,比较分析所建DEM表面的高程、坡度和剖面曲率等地形属性特征。结果表明:在ANUDEM插值（Hutchinson算法）情况下,地形特征线的参与,可显著改善DEM对地形特征的表达,既避免了平三角,又兼顾了地形的光滑和连续性特征;而在构TIN建立DEM的情况下则无明显影响。 相似文献
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分辨率是栅格DEM的基本参数之一,其大小直接影响到DEM的数据质量和地形分析的精度。采用多大的分辨率是建立和应用DEM时需解决的基本问题。利用全数字航空摄影测量方法,获取了位于陕北丘陵沟壑区的实验样区的高精度地形特征点、线数据,在此基础上,生成了9种不同数据密度的点数据集。然后利用ANUDEM和TIN方法,建立具有不同格网尺寸的2种DEM数据系列,并提取坡度均方差,平均坡度和高程中误差。根据坡度均方差、平均坡度和高程中误差随格网尺寸变化的规律,确定了建立DEM时合适的分辨率大小。研究结果表明,在利用全数字摄影测量方法建立1:10000比例尺的DEM时,应采用的分辨率约为2.5m。 相似文献
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DEM栅格分辨率对丘陵山地区定量土壤-景观模型的影响 总被引：2，自引：2，他引：0
基于数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）的定量土壤-景观模型的精度依赖于DEM栅格分辨率,而DEM栅格分辨率如何影响土壤-景观模型及其预测精度目前研究较少。以西南丘陵山地区一典型汇水盆地为研究对象,以该区2.5、5、10、20和30 m DEM为基础,利用逐步线性回归方法建立起研究区不同分辨率下的定量土壤-景观模型,并应用这些模型预测研究区内土壤表层碱解氮含量的空间分布,进而比较DEM不同分辨率下土壤-景观模型及其预测精度。结果表明,随着DEM栅格分辨率的降低,比汇水面积、地形湿度指数的均值逐渐增加;平均坡度逐渐降低;曲率变化的范围逐渐减小。地形指数的这一变化规律对土壤-景观模型及其预测结果产生显著影响,模型的校正决定系数、平均绝对误差和均方根误差都以5 m栅格分辨率为转折点,分辨率低于5 m,模型的校正决定系数显著减小,平均绝对误差和均方根误差显著增加。 相似文献
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结合统计和数字地形数据的可视化方法预测土壤深度 总被引：2，自引：0，他引：2
F. M. ZIADAT 《土壤圈》2010,20(3):361-367
Information about the spatial distribution of soil attributes is indispensable for many land resource management applications; however, the ability of soil maps to supply such information for modern modeling tools is questionable. The objectives of this study were to investigate the possibility of predicting soil depth using some terrain attributes derived from digital elevation models (DEMs) with geographic information systems (GIS) and to suggest an approach to predict other soil attributes. Soil depth was determined at 652 field observations over the Al-Muwaqqar Watershed (70 km2) in Jordan. Terrain attributes derived from 30-m resolution DEMs were utilized to predict soil depth. The results indicated that the use of multiple linear regression models within small watershed subdivisions enabled the prediction of soil depth with a difference of 50 cm for 77% of the field observations. The spatial distribution of the predicted soil depth was visually coincided and had good correlations with the spatial distribution of the classes amalgamating three terrain attributes, slope steepness, slope shape, and compound topographic index. These suggested that the modeling of soil-landscape relationships within small watershed subdivisions using the three terrain attributes was a promising approach to predict other soil attributes. 相似文献