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以我国1∶50000和1∶250000比例尺DEM为参考数据,以具有多种不同地貌类型的陕西省为实验样区,分析了SRTM DEM与1∶50000 DEM和1∶250000 DEM可视域分析的差异性,并且探讨了SRTM DEM用于提取可视域的适用性。实验结果表明,SRTM DEM的可视域分析精度高于1∶250000 DEM。在平原地区SRTM DEM可视域分析的精度较好,而在山区精度较差。 相似文献
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《山东农业大学学报(自然科学版)》2017,(1)
地形因子是影响土壤侵蚀的重要因素,包括坡度、坡长等,通常基于DEM来提取,但目前构建的DEM总是局限于反映连续光滑的自然坡面,无法表现出梯田等人工地形的信息。在黄土高原地区,通过多年的治理,修筑了大面积梯田,极大地改变了地表微形态,影响了坡度和坡长,进而影响土壤侵蚀定量分析。以安塞县的梯田为实验对象,采用基于真实田坎的方法,构建嵌入梯田信息的DEM(梯田DEM),并对原始DEM与梯田DEM提取的坡度、坡长等地形因子以及计算得到的坡度坡长因子进行对比分析。结果表明:(1)基于真实田坎方法构建的梯田DEM,能较好地反映田坎位置及形态;(2)与样区原始DEM相比,加入梯田信息后,地形因子的栅格数大幅度增加且基于梯田DEM提取的坡度、坡长、LS因子明显减小,对土壤侵蚀定量分析有一定影响。该研究对地形因子提取和土壤侵蚀评价具有重要意义。 相似文献
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基于DEM的数字地形分析 总被引：29，自引：0，他引：29
该文在对数字高程模型（DEM）数据来源及结构、数字地形分析及其应用、基于DEM的地形分析中的不确定性和误差分析的基础上,以日本东北地区岩手县早池峰山为研究对象,美国MicroImage公司开发的TNTmips地理信息系统为工具,日本国土地理院发行的“数字地图25000”为基础数据,研究基于DEM的数字地形特征提取与分析方法,以及DEM精度对地形特征的影响. 研究结果表明:①以DEM为基础可提取多种地形特征,如坡度、坡向、坡面形态、流域边界、水流路径等,这些特征在地理信息系统的支持下均可用图形和属性数据来表示;②DEM水平精度对基于DEM提取的数字地形特征影响表现为:低精度的DEM将导致研究区平均坡度变小、坡度标准差变大;同时,DEM精度对不同坡度区域表现为不同的影响,其结果按坡度大致可划分为3种不同类型,即0°～10°、10°～35°以及大于35°; DEM精度对坡向的影响除平坡外变化较小,其中平坡面积随DEM精度的降低而增大;低精度的DEM将导致水文地形信息受损,这将严重影响流域水文模型参数的确立及水文过程模拟分析的精度. 相似文献
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基于数字高程模型(DEM)进行沟缘线的自动提取是黄土丘陵沟壑区进行分布式水文计算与土壤侵蚀建模的关键技术.该文以基于栅格数字高程模型进行河网提取与流域划分技术为基础,基于栅格单元间八流向算法构建水流路径,提出一种基于汇流路径坡度变化特征确定沟坡段,进一步形成封闭沟缘线的新方法,并编程实现了该方法.通过对蔡家川流域1∶10 000等高线生成2 m数字高程模型,依据35°作为判断沟坡单元的标准,自动生成沟缘线分布图,并与原始坡度分布图比较,取得满意的结果. 相似文献
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DEM重采样坡度衰减分析 总被引：1，自引：0，他引：1
通过数字高程模型(DEM)重采样发现,随着水平分辨率的降低,地形也随着趋向平缓,坡度信息不断丢失,地面表达能力逐步下降.利用1∶10 000数字地形图生成5m水平分辨率DEM,以此为基准重采样生成10、20、40m水平分辨率的DEM,提取各水平分辨率DEM的坡度.对提取的5m水平分辨率DEM的坡度进行邻域分析,提取10、20、40m水平分辨率DEM的最大坡度,以此求取其与直接由相对应水平分辨率DEM提取的坡度的差值,并对坡度差值进行频率统计分析,同时分析了剖面曲率在重采样过程中的变化.结果表明,随着DEM水平分辨率的降低,坡度平均值不断降低,较小坡度的频率逐渐增大,较大坡度的频率逐渐减小.DEM水平分辨率较高时,坡度差值分布集中于较小坡度差值处,且范围集中;DEM水平分辨率越低,坡度差值分布曲线愈加分散,且集中于较大坡度差值处.DEM水平分辨率越高,剖面曲率曲线分布越广,DEM水平分辨率越低,曲线分布越窄,且变得集中,其中剖面曲率较高部分损失严重. 相似文献
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该文基于GIS软件和DEM数据,提取并分析一阶、二阶及复合坡面地形因子中的坡度、坡向、剖面曲率、地表粗糙度、高程变异系数5种地形因子。结果表明:榆中县坡度变幅为0°~70.7213°;坡向分析中阳坡占总面积的45.04%,阴坡占53.87%;剖面曲率在0~4.90379范围内变化;地表粗糙度的变幅为1~4.39377;地形高程变异系数在0~0.0912272范围内变化。通过对该区域坡面地形因子的提取,分析在这些地形因子的作用下该区域水土流失与土壤侵蚀的趋势,为榆中县进行水土保持定量研究提供科学依据。 相似文献
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采用来自于中国科学院科学数据库提供的SRTM数据和美国陆地卫星7号(即Landsat-7)遥感数据,结合直接估算和间接估算的优点,以30 m的栅格为地面单元,模拟和表达地面立地条件和森林分布的连续变化,实现土壤碳库的精细化估测。利用SPSS对导出的数据进行处理,分析地表土壤有机碳含量与年均温、年平均降水量、NDVI、坡度、坡向、坡位及DEM数字高程之间的统计关系,拟合出土壤有机碳的估算模型,并以此来进行思茅松土壤有机碳储量的统计计算。 相似文献
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【目的】SRTM DEM是可免费访问公开可用的数字高程模型,但是当前SRTM DEM的垂直精度不能满足精细农业对地形数据的需求,提高其垂直精度,为精准农业等领域提供数据基础。【方法】以黑龙江省海伦东兴农机合作社为研究区,采集实际地面高程数据,获取SPOT-6、Sentinel-2A遥感影像和SRTM DEM。提取归一化湿度指数（NDMI）、归一化植被指数（NDVI）、土壤亮度（TCB）、潜在太阳辐射（PSR）等变量分析地形对其影响关系。利用极限学习机（ELM）和反向传播神经网络（BPNN）提高SRTM DEM水平空间分辨率和垂直精度。使用实际地面高程点进行精度验证,与基于无人机和光学立体像对（ZY-3）生成的DEM进行对比。【结果】SRTM、NDVI、NDMI、TCB与改进后高程的灰色关联度在90%以上,是改进SRTM DEM的重要辅助信息。在整个研究区,BPNN方法的RMSEP为0.98,R2P为0.98,ELM的RMSEP为1.00,R2P为0.90。在平坦区,BPNN方法的RMSEP为0.84,ELM的RMSEP为1.00;在起伏区,BPNN方法的RMSEP为0.99,ELM的RMSEP为0.94。该方法获得的DEM的垂直精度高于ZY-3光学立体像对生成的 DEM的垂直精度,为提高SRTM的水平空间分辨率和垂直精度提供了新思路。【结论】引入SRTM、NDVI、NDMI、TCB辅助信息有利于提高SRTM DEM的空间分辨率和垂直精度,获得高精度的DEM。BPNN方法获得的数字高程模型的精度整体上高于ELM方法, BPNN方法更加适用于平坦区高精度DEM的获取,ELM方法更加适用于起伏区。 相似文献
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数字高程模型是地理信息系统进行地形分析的基础数据,利用DEM可以提取地形因子,如坡度、坡向、高程信息、体积、水系、河网密度等.地形起伏度、地表切割深度、地表粗糙度等是反映地表起伏变化和侵蚀程度的指标.本文以浙江省低丘红壤区域为研究对象,在ArcGIS的支持下,利用1:10 000地形图的矢量化等高线对研究区域内DEM的生成进行了探索,实现了研究区域内的地形三维模拟;提取了坡度、坡向、坡长等地形特征因子,利用ArcGIS表面分析模块,结合通用水土流失方程,就地形变化对土壤侵蚀的影响进行了分析,为红壤地区水土流失的综合治理提供支持. 相似文献
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数字高程模型DEM在各行业和领域已经得到了广泛的应用。本文构建了区域DEM,并借助ArcGIS软件对其进行了坡面姿态地形分析,通过坡度和坡向提取与分析,得到了区域的坡度组成和平均坡度,并实现了区域坡面姿态的制图应用。 相似文献
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基于SRTM DEM数据,以河棚河流域为例,利用Arc GIS 10.0中的水文分析模块进行水系的提取试验,分析不同的汇流累积阈值对河网密度、流域面积、河网分级等流域特征参数的影响。结果表明,随着汇流累积阈值的增大,河网密度以及河网总长度都在逐渐减小,并且汇流累积阈值与河网密度之间存在显著的幂函数关系。最后,利用1∶250 000水系图进行对比发现,当汇流累积阈值为200时,利用SRTM DEM提取的河网与实际水系吻合较好。 相似文献
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以黑龙江省佳木斯市桦南县孟家岗林场为研究对象,利用2017年的机载激光雷达(ALS)数据构建冠层高度模型(CHM),探索坡度对单木参数估测的影响。研究区域内坡度分为4级,Ⅰ级为平坡:坡度<5°;Ⅱ级为缓坡:坡度5°~14°;Ⅲ级为斜坡:坡度15°~24°;IV为陡-急-险坡:坡度≥25°。每一级选取8块高郁闭度的人工针叶林样地(50 m×50 m),应用基于区域的分层横截面分析法(RHCSA)进行单木树冠提取,估测单木位置、树高和冠幅信息,利用目视解译的单木树顶和树冠作为参考数据进行精度检验(包括单木树冠提取精度和单木参数估测精度检验)。结果表明:不同坡度下单木树冠提取和单木定位估测均有显著差异(p<0.05)。其中,平坡上的单木树冠提取总体精度最高(均值为84.61%),陡-急-险坡上的总体精度最低(均值为41.31%);缓坡上的单木定位精度最高,平均的均方根误差为1.16 m,陡-急-险坡上单木定位精度最低,平均均方根误差为1.58 m。但是,不同坡度下单木树高和冠幅的估测结果差异并不显著(p>0.05)。因此,应用CHM进行单木参数估测时,虽然进行了地形标准化,但还是需要考虑坡度对单木树冠提取和单木定位的影响,而其对树高和冠幅的影响不大。 相似文献
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为研究林业应用中小区域范围内数字高程模型（DEM）的高程精度,以地势起伏明显的玲珑山及其周边地区为试验区,利用中误差、等高线套合积差2种定量指标评价方法和DEM回放等高线目视检验主观评价方法对SRTM3和ASTER GDEM 2种免费数字高程模型进行高程精度分析。结果表明：森林覆盖对DEM的精度存在一定的影响,试验区内SRTM3的中误差和等高线套合积差为11.534 m和0.177,ASTER GDEM的中误差和等高线套合积差为10.459 m和0.166,均达到官方公布的精度,且ASTER GDEM精度略高于SRTM3;从DEM回放等高线目视检验来看,2种数据提取的等高线对试验区山地描述比较符合实际情况,但对试验区河谷平原处地形描述较差,其中S RTM3提取的等高线偏移较大。综合考虑,玲珑山及其周边地区优先推荐使用ASTER GDEM数据。 相似文献
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《四川农业大学学报》2013,(4):456-460
【目的】在对SRTM DEM数据的处理过程中,不同的地貌类型,适用的坡度算法是不一样的。本文拟根据不同的地貌类型采用不同的计算法,通过比较分析,筛选出适合于研究区的坡度计算模型。【方法】对于丘陵、山地、高山等地貌类型,一般采用三阶反距离平方权差分算法精度最高,而对于平原、台地等地貌类型,则采用三阶不带权差分算法精度最高。本文采用太原市的SRTM DEM影像,采用3种算法计算其坡度并进行精度对比。【结果】通过判断3种坡度栅格模型的坡度起伏度值是否在阈值范围内,按照精度评判标准进行评价,表明通过混合算法坡度精度最高,三阶不带权算法精度次之,三阶反距离平方权算法精度最低。【结论】根据区域不同的地貌类型,选择不同的坡度计算方法,再将计算所得的各类型坡度栅格图进行镶嵌处理,才能做出最精确的坡度栅格图。本文根据研究区地形地貌特点,所筛选的混合算法是最适合于研究区地貌类型的计算方法。 相似文献
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地形地物被高度综合化,只存在超大尺度或大尺度的特征地物,可供选择GCP(地面控制点)的明显地物非常有限,这是中低分辨率遥感图像进行几何精校正面临的最大难题。本文提出了基于SRTM3数据构建与遥感图像几何特征尺度一致的地理参照,对MODIS图像进行几何精校正的方法。首先,利用90 m分辨率的SRTM3进行地形综合,生成250 m像元尺度的DEM并提取地性线,并将其与1∶25万的大型湖泊、大江大河矢量图合并;使用地形光照立体渲染模型 (Hillshade)制作250 m的负立体可视化彩色地形地貌图;集成由3种地理信息要素构成的地理参照数据集。之后,分别选取250和500 m分辨率的MODIS数据,利用亚像元分解与增强技术制作125 m分辨率的假彩色影像。最后,叠加显示地理参照数据集和假彩色卫星图像,目视比对采集控制点,利用自适应三角网控制校正模型对多波段数据进行校正处理,其GCP点集的均方误差达到了431 m。结果表明:250 m分辨率的DEM地性线与MODIS亚像元图像表达的特征地物的几何尺度一致,MODIS图像中能识别的特征地物在SRTM3地性线与大型水系中均能找到,地性线所表达的特征地物点的数量多于遥感图像。与传统的基于基础地理底图选择控制点的方法相比,本文提出的方法更有利于同名地物点的判读和选取,并且操作处理简单,选取的GCP点的坐标精度较高,纠正处理工作效率高。 相似文献