DEM坡面地形因子提取与分析
一、实验目的
了解基于DEM坡面地形因子提取的原理；掌握坡度、坡向、坡面曲率因子的提取方法及坡度分级图的制作；能够利用坡面地形因子与其它空间分析方法相结合以解决实际应用问题。
二、实验数据
一幅5m分辨率的黄土地貌DEM数据
三、实验步骤
3.1坡度
1、提取坡度
图1、坡度数据
2、3度等间距分级
3、土地利用模式分级
3.2坡向
图4、坡向图
3.3提取地面变率因子
1、坡度变率（SOS）
2、坡向变率（SOA）
3.4提取DEM层的反地形；
图7、DEM反地形提取
3.5DEM的平均曲率
图9、平均曲率计算
图10、平均曲率图与光照晕渲图叠加
四、思考
对于平均地形因子的提取，我认为可以通过邻域分析，计算窗口的最大最小值，求其平
均值，再不断扩大，知道窗口扩大到整个ＤＥＭ。
第七章1、本章主题编号 2、本章内容概述 （1）概述 ●坡面因子的分类及提取方法 ●确定坡面因子提取的算法基础 ●提取坡面因子的常用分析窗口 （2）坡度、坡向 ●坡度的提取 ●坡向的提取
（3）坡形 ●宏观坡形因子 ●地面曲率因子 ●地面变率因子 （4）坡长 （5）坡位 （6）坡面复杂度因子 3、本章内容 3.1 概述 （1）坡面因子的分类及提取方法 ●坡面因子的分类 按照坡面因子所描述的空间区域范围，可以将坡面因子划分为微观坡面因子与宏观坡面因子两种基本类型。常用的微观坡面因子主要有：坡度、坡向、坡长、坡度变率、坡向变率、平面曲率、剖面曲率等。常用的宏观坡面因子主要有：地形粗糙度、地形起伏度、高程变异系数、地表切割深度，以及宏观坡形因子（直线形斜坡、凸形斜坡、凹形斜坡、台阶形斜坡）等。
按照提取坡面因子差分计算的阶数，可以将坡面因子分为一阶坡面因子、二阶坡面因子和高阶坡面因子。一阶坡面地形因子主要有坡度和坡向因子。二阶坡面因子主要有坡度变率、坡向变率、平面曲率、剖面曲率等因子。复合坡面因子有坡长、坡形因子、地形粗糙度、地形起伏度、高程变异系数和地表切割深度等。 按照坡面的形态特征，可将坡面因子进一步划分为：坡面姿态因子，坡形因子，坡位因子，坡长因子以及坡面复杂度因子五大类。 ●提取坡面因子的基本方法 首先将坡面的形态特征或各个坡面因子进行定量化描述，完成求导的数学模型，在此基础上，建立其以DEM为基本信息源进行提取的技术路线，并通过软件实现形成一套易于计算机操作的方法。 （2）确定坡面因子提取的算法基础 ●DEM格网数据的空间矢量表达（如图7.1） 图7.1 DEM格网数据的空间矢量模型
利用ArcGIS水文分析工具提取河网水系的方法 DEM包含有多种信息，ArcToolBox提供了利用DEM提取河网的方法，但是操作比较烦琐（帮助可参看Hydrologic analysis sample applications），今天结合我自己的使用将心得写出来与大家分享。提取河网首先要有栅格DEM，可以利用等高线数据转换获得。在此基础上，要经过洼地填平、水流方向计算、水流积聚计算和河网矢量转化这几个大步骤。 1．洼地填平 DEM洼地（水流积聚地）有真是洼地和数据精度不够高所造成的洼地。洼地填平的主要作用是避免DEM的精度不够高所产生的（假的）水流积聚地。洼地填平使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Hydrology -> Fill工具。 2．水流方向计算 水流方向计算就可以使用上一步所生成的DEM为源数据了（如果使用未经洼地填平处理的数据，可能会造成精度下降）。这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Flow Direction 工具。输入的DEM 采用第一步的Fill1_exam1
3．水流积聚计算 这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Flow Accumulation 工具流向。栅格数据就是第二步所获得的数据（FlowDir_fill1）。可以看到，生成的水流积聚栅格已经可以看到所产生的河网了。现在所需要做的就是把这些河网栅格提取出来。可以把产生的河网的支流的象素值作为阀值来提取河网栅格。 4．提取河网栅格 使用spatial analyst中的栅格计算器，将所有大于河网栅格阀值的象素全部提取出来。至于这个阀值是多少因具体情况而定。通常是要大于积聚计算后得到栅格的最低河流象素值。这里采用的是500这个值。最后生成只有0、1值的栅格数据。其中1表示是河网，0是非河网。 5．生成河网矢量 这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Stream to Feature工具.Input Stream raster 为第四步只有0、1值的河网栅格。流向栅格使用第二步所生成的栅格数据。 6．矢量河网处理 由于Stream to Feature工具.将所有栅格象素均转为矢量线段。所以要进行处理，方法是利用属性查询的方法把所有GRID_CODE为1的全部选择出来。
第七章 1、本章主题编号 2、本章内容概述 （1）概述 ● 坡面因子的分类及提取方法 ● 确定坡面因子提取的算法基础 ● 提取坡面因子的常用分析窗口 （2）坡度、坡向 ● 坡度的提取 ● 坡向的提取 （3）坡形 ● 宏观坡形因子 ● 地面曲率因子 ● 地面变率因子 （4）坡长 （5）坡位 （6）坡面复杂度因子 3、本章内容 3.1 概述 （1）坡面因子的分类及提取方法 ● 坡面因子的分类 按照坡面因子所描述的空间区域范围，可以将坡面因子划分为微观坡面因子与宏观坡面因子两种基本类型。常用的微观坡面因子主要有：坡度、坡向、坡长、坡度变率、坡向变率、平面曲率、剖面曲率等。常用的宏观坡面因子主要有：地形粗糙度、地形起伏度、高程变异系数、地表切割深度，以及宏观坡形因子（直线形斜坡、凸形斜坡、凹形斜坡、台阶形斜坡）等。 按照提取坡面因子差分计算的阶数，可以将坡面因子分为一阶坡面因子、二
阶坡面因子和高阶坡面因子。一阶坡面地形因子主要有坡度和坡向因子。二阶坡面因子主要有坡度变率、坡向变率、平面曲率、剖面曲率等因子。复合坡面因子有坡长、坡形因子、地形粗糙度、地形起伏度、高程变异系数和地表切割深度等。 按照坡面的形态特征，可将坡面因子进一步划分为：坡面姿态因子，坡形因子，坡位因子，坡长因子以及坡面复杂度因子五大类。 ● 提取坡面因子的基本方法 首先将坡面的形态特征或各个坡面因子进行定量化描述，完成求导的数学模型，在此基础上，建立其以DEM为基本信息源进行提取的技术路线，并通过软件实现形成一套易于计算机操作的方法。 （2）确定坡面因子提取的算法基础 ● DEM格网数据的空间矢量表达（如图7.1） 图7.1 DEM格网数据的空间矢量模型 ● 基于空间矢量模型的差分计算 算法主要有数值分析方法、局部曲面拟合算法、空间矢量法、快速傅立叶变换等。其中数值分析方法包含有简单差分算法、二阶差分、三阶差分（带权或不带权）和Frame差分；局部曲面拟合又有线性回归平面、二次曲面和不完全四次曲面（据刘学军，2002）。 （3）提取坡面因子的常用分析窗口 ● 窗口分析（领域分析）的基本原理是：对栅格数据系统中的一个、多个栅格点或全部数据，开辟一个有固定分析半径的分析窗口，并在该窗口内进行诸如极值、均值、标准差等一系列统计计算，或进行差分及与其它层面信息的复合分析等，实现栅格数据有效的水平方向扩展分析。 ● 在坡面信息提取中，按照分析窗口的形状，可以将分析窗口划分为以下几类： 矩形窗口：以目标栅格为中心，分别向周围八个方向扩展一层或多层栅格。 圆形窗口：以目标栅格为中心，向周围作一等距离搜索区，构成一圆形分析窗口。
论文题目ArcGIS环境下基于DEM的水文特征提取研究姓名 所在学院 专业班级 学号109042010006 指导老师 二○一三年一月四日
数字高程模型10GIS姜婷109042010006 ArcGIS环境下基于DEM的水文特征提取研究 ——以闽江流域建溪水系为例 姜婷 （福建师范大学地理科学学院，福建省福州市350108） 摘要：选择闽江流域建溪水系为研究对象,以数字高程模型DEM(Digit Elevation Models)为基础,利用ArcGIS软件的水文分析工具从DEM数据中提取研究区域的流域水文特征的详细过程。主要包括:DEM的生成和预处理、水流方向的确定、水流累积量提取、河网的提取和子流域的划分。结果表明，利用该方法提取的河网与利用手工方法提取的河网基本一致，从而证明该方法具有较高的精度。 关键词：数字高程模型；水文特征；ArcGIS；提取；建溪水系 21世纪以来水资源危机日益突出，水文模型已经成为目前国内外水文学研究的热门课题。随着“3S”技术的发展，为水文科学注入了新的血液。目前水文模拟技术趋向于将水文模型同GIS 与RS集成，以便充分利用GIS在数据管理、空间分析及可视性方面的功能。数字高程模型DEM (Digital ElevationModel)是用一组有序数值阵列形式表示地面点的平面坐标(x,y)和高程z的一种实体地面模型。它包含了大量的地理信息,是构成GIS的基础数据，其用途十分广泛,利用DEM可以提取流域的许多重要水文特征参数，如坡度、坡向、水沙运移方向、汇流网络、流域界线等。目前,利用DEM进行流域分析的工具很多,ArcGIS的水文分析模块(Hydro logymodel)是美国环境系统研究所公司(ESRI)为ArcGIS推出的一个水文分析模块,主要用于地形和河流网系的提取和分析,实现地形模型可视化,其强大的流域特征分析功能可以满足各种流域DEM处理的需要。 1流域概况 建溪是闽江上游三大溪中最大的溪流，是一个树枝状水系。水系源头在武夷山脉和仙霞岭余脉，南平以上流域面积16396平方公里，占闽江流域的27%。河系贯通崇安、建阳、浦城、松溪、政和、建瓯、南平七个县市。河流总长635.6公里，流域内有大小溪流120多条。流域内气候温和湿润，处于高雨区，年平均降雨量1800～2200毫米。建溪的年均流量每秒521立方米，年径流量164亿立方米，约占闽江总流量的1/3。流域内山区海拔差异明显,因而该水系具有河流比降大、源短流急、易发洪水等特点。本文基于该流域的数字高程提取流域水文信息为不同尺度的水文模型提供参数,并可满足各种水文模拟的应用需求。 2基于DEM的流域水文信息提取 流域水文信息是进行水文模拟的必要信息，提取流域信息也是构建现代化水文模型、进行水文模拟以及其他相关研究的前提。作为研究水文模型和水文状态变量空间分布的基础数据,DEM 的一个重要用途就是提取地貌指数。本文采用ArcGIS中的水文分析模块进行流域水文信息的提取。流域水文特征提取的主要过程包括：DEM 的生成和预处理、水流方向的确定、汇流累积量的计算、河网的提取和子流域的划分。 2.1DEM数据的来源和预处理 本文的栅格DEM数据采用国际科学数据服务平台（https://www.doczj.com/doc/2c3853565.html,/index.jsp）提供的SRTM90米空间分辨率基础高程的数据。根据闽江流域建溪水系的经纬度坐标,确定出该数据的列号为60行号为7。 首先利用ArcGIS软件切出建溪流域所在区域的DEM，其中包括崇安、建阳、浦城、松溪、政和、建瓯、南平七个县市，从而生成本实验所需的DEM数据，见图1。
ArcGIS Hydrology水文分析功能介绍(1)-基本原理 1.基本原理 DEM是数字高程模型的英文简称(Digital Elevation Mode)，是流域地形、地物识别的重要原始资料。自20世纪60年代以来,在利用数字高程模型DEM提取流域水文特征,模拟地表水文过程方面,国内外都开展了大量的研究。 1.1基于DEM进行流域分析的原理 从DEM提取流域特征，一个良好的流域结构模式是确定算法的前提和关键。1967年ShreveL¨描述的流域结构模式一直被后来的水文学者所引用．并设计了一些成熟的算法。 Shreve使用一个具有一个根的树状图来描述流域结构(如图 1 流域结构模式图所示)。在这个结构中，主要包括两个部分，一部分是结点集，一部分是界线集。沟谷结合点和沟谷源点共同组成一个沟谷结点集。所有的沟谷段组成沟谷段集，形成一个沟谷网络；所有的分水线段组成分水线段集，形成一个分水线网络；沟谷段集和分水线段集共同组成界线集。 沟谷网络中的每一段沟谷都有一个汇流区域，这些区域由流域分水线集来控制。外部沟谷段有一个外部汇流区．而内部沟谷段有两个内部汇水区，分布在内部沟谷段的两侧。整个流域被分割成一个个子流域．每个子流域好象是树状图上的一片“叶子”。 Shreve的树状图流域结构模型是简单明确的．虽然沟谷网络的结点模型和线模型与在栅格DEM中用于表示沟谷结点和沟谷线的栅格点和栅格链之间存在着拓扑不一致性。但它给出了沟谷网络、分水线网络和子汇流区的定义，明确表达了它们之间的相关关系，成为设计流域特征提取技术的基础。
1.2 常用算法 流向判定建立在3×3 的DEM 栅格网的基础上，其方法有单流向法和多流向法之分，但单流向法因其确定简单、应用方便而应用广泛。 1.2.1 单流向法 单流向法假定一个栅格中的水流只从一个方向流出栅格，然后根据栅格高程判断水流方向。目前应用的单流向法是D8法。此外，还有Rho8 方法、DEMON 法、Lea 法和D∞ 法等。最常用的是D8 法：假设单个栅格中的水流只能流入与之相邻的8 个栅格中。它用最陡坡度法来确定水流的方向，即在3×3 的DEM 栅格上，计算中心栅格与各相邻栅格间的距离权落差（即栅格中心点落差除以栅格中心点之间的距离），取距离权落差最大的栅格为中心栅格的流出栅格。 所谓最陡坡度法的原理是假设地表不透水，降雨均匀．那么流域单元上的水流总是流向最低的地方“窗口滑动指以计算单元为中心，组合其相邻的若干个单元形成一个窗口”，以“窗口”为计算基本元素，推及整个DEM，求取最终结果。目前应用最广泛的是基于流向分析和汇流分析的流域特征提取技术。Jenson and Domingue (1988)设计了应用该技术的典型算法，该算法包括3个过程：流向分析，汇流分析和流域特征提取。 1) 流向分析：以数值表示每个单元的流向。数字变化范围是1～255。其中1：东；2：东南；4南；8：西南；16：西；32：西北；64：北；128：东北。除上述数值之外的其它值代表流向不确定，这是由DEM中洼地”和“平地”现象所造成的。所谓“洼地”即某个单元的高程值小于任何其所有相邻单元的高程。这种现象是由于当河谷的宽度小于单元的宽度时，由于单元的高程值是其所覆盖地区的平均高程，较低的河谷高度拉低了该单元的高程。这种现象往往出现在流域的上游。“平地指相邻的8个单元具有相同的高程，与测量精度、DEM单元尺寸或该地区地形有关。这两种现象在DEM 中相当普遍，Jenson and Domingue 在流向分析之前，将DEM进行填充；将“洼地”变成“平地”，再通过一套复杂的迭代算法确定“平地”流向。流向分析过程如图所示。 2) 汇流分析：汇流分析的主要目的是确定流路。在流向栅格图的基础上生成汇流栅格图．汇流栅格上每个单元的值代表上游汇流区内流入该单元的栅格点的总数，既汇入该单元的流入路径数(NIP)，NIP较大者，可视为河谷，NlP等于0，则是较高的地方，可能为流域的分水岭。
基于ArcGIS10地形数据提取与分析 舒城县林业局汪自胜 摘要：本文以森林资源调查工作实践为例，详细总结了如何利 用ArcGIS10软件对纸质地形图，通过扫描、矢量化生成高程栅格数据；利用高程栅格数据进行等高线加密、高程统计、坡向和坡度分析；以及利用坡向、坡度等地形因子实现自动区划图斑的方法和过程。 关键词：森林资源调查 ArcGIS 地形分析 地形因子是划分森林资源调查图斑的重要因子，在条件有限的 情况下，我们经常是利用纸质地形图，通过人工判定，来确定工作 图斑的海拔、坡向和坡度。准确度受判定人员的业务水平影响较大。利用ArcGIS10的矢量化工具和地形数据分析工具，可以实现对图斑 地形因子的自动判读，甚至可以自动区划图斑。 一、地形图矢量化 要想利用计算机来进行地形分析，首先应对纸质地形图进行扫 描矢量化，将其转化成计算机可以识别的数据格式(见图1)。 图1 地形图灰度栅格图像 地形图矢量化前，需要将纸质图扫描成灰度栅格图像，并对栅 格图像进行二值化处理。 1、在ArcMap中对栅格图像进行符号化处理。分类方法：手动；类别数：2；调整中断值，直到满意为止，记录下中断值； 2、重分类。利用ArcToolbox工具箱中的“空间分析-重分类” 工具，根据记录的中断值，对图像进行重分类，生成二值图（见图2）。
图2 重分类工具设置和二值图 3、矢量化。加载用来保存矢量化成果的点、线要素类文件，在 编辑状态下，运用ArcScan工具开始矢量化。 （1）根据矢量化点、线的栅格宽度，在矢量化设置中设置理想 的最大线宽等参数。可以在完成设置后，运用“显示预览”功能来 查看参数设置是否合理(见图3)。 图3 矢量化设置和效果预览 （2）运用“在区域内部生成要素”工具选择要矢量化的区域， 在弹出的模板对话框中，对点、线要素的模板采用默认设置，完成 自动矢量化。 （3）运用编辑工具清理掉错误短线和噪点，对断开的地方等进 行修补。 （4）将等高线、道路和水系地物进行分层，分别保存到等高线、道路、水系要素类中。
第9章 DEM 与数字地形分析 数字地面模型于1958年提出，特别是基于DEM 的GIS 空间分析方法的出现，使传统的地形分析方法产生了革命性的变化，数字地形分析方法逐步形成和完善。目前，基于DEM 的数字地形分析已经成为GIS 空间分析中最具特色的部分，在测绘、遥感及资源调查、环境保护、城市规划、灾害防治及地学研究各方面发挥越来越重要的作用。本章首先介绍了数字高程模型的基本概念和建立步骤，然后从基本坡面因子、特征地形因子、水文因子和可视域等方面简述数字地形分析的主要内容和研究方法。 9.1 基本概念 9.1.1 数字高程模型 数字高程模型（Digital Elevation Model ，简称DEM ）是通过有限的地形高程数据实现对地形曲面的数字化模拟（即地形表面形态的数字化表示），它是对二维地理空间上具有连续变化特征地理现象的模型化表达和过程模拟。由于高程数据常常采用绝对高程（即从大地水准面起算的高度），DEM 也常常称为DTM （Digital Terrain Model ）。“Terrain”一词的含义比较广泛，不同专业背景对“Terrain”的理解也不一样，因此DTM 趋向于表达比DEM 更为广泛的内容。 从研究对象与应用范畴角度出发，DEM 可以归纳为狭义和广义两种定义。从狭义角度定义，DEM 是区域表面海拔高程的数字化表达。这种定义将描述的范畴集中地限制在“地表”、“海拔高程”及“数字化表达”内，观念较为明确。从广义角度定义，DEM 是地理空间中地理对象表面海拔高度的数字化表达。这是随着DEM 的应用不断向海底、地下岩层以及某些不可见的地理现象（如空中的等气压面等）延伸，而提出的更广义的概念。该定义将描述对象不再限定在“地表面”，因而具有更大的包容性，有海底DEM 、下伏岩层DEM 、大气等压面DEM 等。 数学意义上的数字高程模型是定义在二维空间上的连续函数),(y x f H =。由于连续函数的无限性，DEM 通常是将有限的采样点用某种规则连接成一系列的曲面或平面片来逼近原始曲面，因此DEM 的数学定义为区域D 的采样点或内插点Pj 按某种规则ζ连接成的面片M 的集合： } ,,1,,1,),,()({m i n j D H y x P P M DEM j j j j j i ==∈==ζ （9.1） DEM 按照其结构，可分为规则格网DEM 、TIN 、基于点的DEM 和基于等高线的DEM 等。由于规则格网结构简单，算法设计明了，在实际运用中被广泛采用。本书中的DEM 仅指规则格网DEM 。 9.1.2 数字地形分析 数字地形分析（Digital Terrain Analysis, DTA ），是指在数字高程模型上进行地形属性计算和特征提取的数字信息处理技术。DTA 技术是各种与地形因素相关空间模拟技术的基础。 地形属性根据地形要素的关系特征和计算特征，可以归纳为地形曲面参数（parameters ）、地形形态特征（features ）、地形统计特征（statistics ）和复合地形属性（compound attributes ）。
斜坡单元 地质灾害危险性区划中常用的单元类型有网格单元、地域单元、均一条件单元、子流域单元、斜坡单元等。其中: 网格单元形状较规则，便于实现快速剖分，离散后得到的矩阵形式的数据有利于进一步运算，但是不能完全反映地势起伏，与地质环境条件联系不够紧密; 均一条件单元没有考虑不同区域的地质环境条件差异; 子流域单元适用于泥石流灾害危险性区划，对滑坡、崩塌等则不适用。斜坡单元是滑坡、崩塌等地质灾害发育的基本单元，并且在各类控制或影响因素中，河流和沟谷的发育阶段对滑坡、崩塌的形成具有明显的控制作用，因此采用基于幼年期沟谷划分的斜坡单元作为评价单元，可以与地质环境条件紧密联系，综合体现各类控制或影响因素的作用，使评价结果更贴近于实际。因此，在满足DEM 精度要求的前提下，斜坡单元划分较适用于地质灾害危险性区划【1】。 斜坡单元划分原理 斜坡单元划分的实质是基于DEM 的地表水文分析，包括正反地形无洼地DEM 的生成、水流方向的提取、汇流累积量的计算、河网的生成、集水流域的生成等关键步骤，其基本原理是利用正反地形分别提取山谷线和山脊线( 分别对应于汇水线和分水线)，把生成的集水流域与反向集水流域融合，再经后期处理人工修改不合理的单元，最终得到的由汇水线与分水线所组成的区域即为斜坡单元。斜坡单元划分流程见图【1】。
ArcGIS划分斜坡单元操作步骤 1、生成无洼地DEM ——原理：DEM 是一种比较光滑的地形表面模型，由于DEM 误差以及一些真实地形的存在，使DEM表面存在一些凹陷的区域，在进行水流方向计算时往往会导致不合理的甚至错误的水流方向，因此计算前应先对原始DEM数据进行洼地填充，得到无洼地的DEM。基本过程是: 首先，利用水流方向数据计算出DEM 数据中的洼地区域和洼地深度;其次，依据洼地深度并参考真实地形，确定填充阈值对洼地进行填充; 再次，一次洼地填充完毕后又会产生新的洼地，因此需要重复上述过程，反复填充【1】。 ——操作：填洼
利用ArcGIS水文分析工具提取河网的操作ArcGIS 水文分析工具提取河网 DEM包含有多种信息，ArcToolBox提供了利用DEM提取河网的方法，但是操作比较烦琐（帮助可参看Hydrologic analysis sample applications），今天结合我自己的使用将心得写出来与大家分享。提取河网首先要有栅格DEM，可以利用等高线数据转换获得。在此基础上，要经过洼地填平、水流方向计算、水流积聚计算和河网矢量转化这几个不步骤。 1．洼地填平 DEM洼地（水流积聚地）有真是洼地和数据精度不够高所造成的洼地。洼地填平的主要作用是避免DEM 的精度不够高所产生的（假的）水流积聚地。洼地填平使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Hydrol ogy->Fill工具。 2．水流方向计算 水流方向计算就可以使用上一步所生成的DEM为源数据了（如果使用未经洼地填平处理的数据，可能会造成精度下降）。这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Flow Direction 工具。输入的DE M采用第一步的Fill1_exam1 3．水流积聚计算 这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Flow Accumulation工具流向。栅格数据就是第二步所获得的数据（FlowDir_fill1）。可以看到，生成的水流积聚栅格已经可以看到所产生的河网了。现在所需要做的就是把这些河网栅格提取出来。可以把产生的河网的支流的象素值作为阀值来提取河网栅格。
4．提取河网栅格 使用spatial analyst中的栅格计算器，将所有大于河网栅格阀值的象素全部提取出来。至于这个阀值是多少因具体情况而定。通常是要大于积聚计算后得到栅格的最低河流象素值。这里采用的是500这个值。最 后生成只有0、1值的栅格数据。其中1表示是河网，0是非河网。 5．生成河网矢量 这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Stream to Feature工具.Input Stream raster 为第 四步只有0、1值的河网栅格。流向栅格使用第二步所生成的栅格数据。
实验九基于DEM坡面坡向提取与分析 1.背景 作为地形特征线的山脊线、山谷线对地形、地貌具有一定的控制作用。它们与山顶点、谷底点以及鞍部点等一起构成了地形及其起伏变化的骨架结构。同时由于山脊线具有分水性，山谷线具有合水性特征使得它们在工程应用方面具有特殊的意义。因此在数字地形分析中，山脊线和山谷线的提取和分析是具有很大应用价值的。 2.目的 了解基于DEM坡面地形因子提取的原理；掌握坡度、坡向、坡面曲率因子的提取方法及坡度分级图的制作；能够利用坡面地形因子与其它空间分析方法相结合以解决实际应用问题。 3.要求 （1）技术流程正确，可视化准确、直观、形象； （2）画出实现的技术流程图，对构建关键技术点的目的和意义给出简要说明。 4.数据 一幅25m分辨率的黄土地貌DEM数据，区域面积大约有140 km2。 5.实验内容 （1）坡度 a.添加Dem数据并激活它，打开spatial analyst工具。 b.从【Surface Analysis】菜单中选择【Slope】命令。 c.生成新的坡度主题slope of dem。 d.双击左边的图例，重新调整坡度分级。 （2）坡向 a.在视图目录表中添加DEM并激活它，打开spatial analyst工具。 b.从【Surface Analysis】菜单中选择【Aspect】命令。 c.显示并激活生成的坡向主题Aspect of dem。 （3）坡面曲率因子 平面曲率： a.激活坡向数据。 b.从【Surface Analysis】菜单中选择【Slope】命令。 c.生成平面曲率层面Slope of Aspect。 剖面曲率： a.激活坡度数据。 b.从【Surface Analysis】菜单中选择【Slope】命令。 c.显示并激活生成的剖面曲率层面Slope of Slope。 6.关键技术：提取平面曲率中消除北坡的误差
第33卷第5期 2008年9月 测绘科学 Science of Surveying and M app ing Vol .33No .5 Sep. 作者简介:姜栋(19792),女,山东青岛人,在读硕士,地图制图与地理信息系统专业,研究方向:GI S 与遥感应用。E 2mail:dandili on1017@1631com 收稿日期:2007204228 基金项目:北京市教委科技重点项目(编号:05531830);北京自然科学基金资助项目(基金号:6032003);北京市属市管高等学校人才强教计划资助项目,PHR (I HLB ) D E M 地形信息提取对比研究 ———以坡度为例 姜 栋① ,赵文吉① ,朱红春② ,张有全 ① (①首都师范大学三维信息获取与应用教育部共建实验室,北京 100037;②山东科技大学地科学院,山东青岛 266510) 【摘 要】由于DE M 数据本身多尺度因素,加之地形、地貌特征具有宏观性与区域分异性的特点,直接的信息提 取往往很难达到预期的目的。利用DE M 制作坡度图高效、省力,但其精度有很大的不确定性,同时DE M 制作过程中的误差传播、转移对坡度信息的影响缺少系统的判断依据。选取位于陕北黄土高原上的两个不同地区作为实验样区,在不同DE M 生产的基础上,以高精度的1∶10000DE M 为准值,通过对1∶5万和1∶1万DE M 提取定量地形要素的叠合、比较与统计分析,探讨具有不同地貌类型的区域1∶5万DE M 提取地形信息的精度及其统计意义上的数量百分比关系。【关键词】数字高程模型;坡度;精度【中图分类号】P282 【文献标识码】A 【文章编号】1009-2307(2008)05-0177-03DO I:1013771/j 1issn 1100922307120081051063 1 引言 近年来,DE M 数据生产和分析方法方面取得了巨大进步,但是从不同地形复杂度、不同空间分辨率及不同比例尺的DE M 提取地形信息,特别是地面坡度的精度研究几乎与坡度及DE M 在各领域的广泛应用严重脱节。1∶5万地形图因自身的制图综合和DE M 生产过程中产生的误差,使得基于1∶5万地形图的DE M 对实际地面的描述和模拟产生了极大的误差,利用此DE M 提取的地面坡度势必会使栅格单元内的实际地形复杂度及坡度组成均一化,由此提取的坡度无法真实反映实地地形地貌。研究DE M 提取地面坡度的精度,探求不同空间尺度坡度提取结果的精度对比,并能够得到由低分辨率到高分辨率提取结果的转换关系,实现误差纠正,为广大用户提供基于DE M 提取地面坡度的应用适宜性与结果可信性的基本判别标准、换算标准,十分必要,且相当紧迫。 前人在DE M 的建立、地形信息的提取及地形信息精度方面的研究取得了显著成果。111 地形信息提取及提取精度分析研究方面 一些地形因子可以基于DE M 求取。前人从不同角度进行地形因子方面的研究表明:地形因子的求取可以有多种算法、方法。 坡度和坡向是进行地形特征分析和可视化的基本因子,也是研究集水单元的重要因子。结合其他因子,坡度和坡向可以在各个领域得到广泛应用。Fl orinsky (1998)不仅对坡度、坡向的算法精度作了系统分析,而且进行了平面曲率和剖面曲率方面的分析。提取坡度、坡向的精度依赖于DE M 数据精度、计算方法和DE M 分辨率及地形复杂度。前人研究成果表明:高精度的DE M 能提取精度相对高的坡 度、坡向数据。坡度、坡向数据精度随DE M 分辨率的增大而降低;坡度、坡向与DE M 高程值的标准偏差和平均高程之间呈线性相关。在其他条件相同情况下,坡度的减小在地形复杂地区较单一地形快。汤国安基于不同比例尺的DE M 地形因子精度方面研究表明,1∶50000比例尺DE M 所提取的坡度、地面曲率及沟壑密度均比1∶10000DE M 小,通过对不同比例尺DE M 提取地面坡度精度的研究还建立了 黄土丘陵区1∶50000与1:10000DE M 的坡度转换对比[1,13] 。112 D E M 建立与D E M 精度分析研究方面 DE M 的建立,一般利用同比例尺地形图数字化获取高程与平面数据,然后选择合适的内插方法构建TI N ,再内插 TI N 得到不同栅格分辨率的规则格网DE M [2] 。前人在DE M 建立方面的研究表明:数字化获取的数据与野外实测数据有较大的误差,地形图数字化过程中产生的误差影响DE M 的精度,不同的数据模型、不同的内插算法、不同的空间采样方法及不同的栅格分辨率均对DE M 及其应用精度有不同程度的影响[2]。Suhut (1972)很有深度地揭示了在DE M 建立过程中不同内插技术和数字化过程中可能产生的误差。王光霞等人近来在DE M 精度评估方法的研究与实践方面做出了创新性的成果[3,4]。 2 研究区概况 本次研究在实验样区的选择上,遵循科学性、典型性、数据的可获取性和完整性以及实用性的原则,选取位于陕北的黄土高原上的两个不同区域作为实验样区,它们分别属于典型的黄土丘陵沟壑区和黄土丘陵地形区。 样区一位于陕西省无定河中游左岸,属于典型的黄土丘陵沟壑区代表流域。样区内土壤侵蚀极为剧烈,土地类型复杂,自分水岭至沟底可分为梁峁坡、沟谷坡和沟谷底三部分。梁峁坡坡面较完整,顶部较平坦,坡度多在5°以下,坡长10m 220m;梁峁坡上部,坡度多在20°以下,坡长20m 230m;梁峁坡中下部地形比较复杂,坡度在20°230°之间,坡长15m 220m 。 样区二位于咸阳地区西北角,泾河上游右岸,地形属黄土高原沟壑区,是陕北高原的一部分。样区自然特点是:塬高、沟深、坡陡,水土流失以塬面周边的重力侵蚀为主。按其地形分为:塬面、沟坡、沟谷、河谷(川道)四种类型。其中塬面宽阔平坦,一般在5°以下,是农业生产基地;沟坡多为旧式台田,部分为耕地或牧草地,坡度为10°230°;河谷均呈“V ”字型,坡度为40°270°,陡峭破碎,侵蚀剧烈;河谷分布在泾、黑、南三河沿岸,坡度平缓,水
在arcgis中中，进行如下操作： 1、创建TIN 打开3d analyst模块，利用creat /modify TIN---creat TIN from features命令（height source 选择高程字段），先将等高线转为TIN； 2、从TIN中创建栅格表面 打开3d analyst模块，利用convert---TIN to raster命令（attribute选择elevation，cell size自定义，若为大比例尺数据可以选择5或10，可以参考相关研究文献），生成栅格表面，即DEM； （备注：矢量化的等高线必须比研究区的范围大些，创建TIN并生成Raster后，再用研究区边界来裁切，这样的DEM数据才能满足精度要求） 3、地形因子分析 打开3d analyst模块，利用surface analysis---slope命令，生成坡度数据； 打开3d analyst模块，利用surface analysis---aspect命令，生成坡向数据； 打spatial analyst模块，利用neighborhood tatistics命令进行邻域分析，先将statistic type设为最大值，输出栅格为A，再将statistic type设为最小值，输出栅格为B，利用raster calculator 生成地形起伏度数据，公式为[A]-[B]； 以上的地形数据，可以根据需要进行reclassfy重分类处理，分类标准参考相关文献，就可以获取所需的地形因子统计数据。 制图时，用view---layout view，添加比例尺、指北针、图例，就可以整饰出图
1、本章主题编号 2、本章内容概述 （1）概述 ● 坡面因子的分类及提取方法 ● 确定坡面因子提取的算法基础 ● 提取坡面因子的常用分析窗口 （2）坡度、坡向 ● 坡度的提取 ● 坡向的提取 （3）坡形 ● 宏观坡形因子 ● 地面曲率因子 ● 地面变率因子 （4）坡长 （5）坡位 （6）坡面复杂度因子 3、本章内容 3.1 概述 （1）坡面因子的分类及提取方法 ● 坡面因子的分类 按照坡面因子所描述的空间区域范围，可以将坡面因子划分为微观坡面因子与宏观坡面因子两种基本类型。常用的微观坡面因子主要有：坡度、坡向、坡长、坡度变率、坡向变率、平面曲率、剖面曲率等。常用的宏观坡面因子主要有：地形粗糙度、地形起伏度、高程变异系数、地表切割深度，以及宏观坡形因子（直线形斜坡、凸形斜坡、凹形斜坡、台阶形斜坡）等。 按照提取坡面因子差分计算的阶数，可以将坡面因子分为一阶坡面因子、二阶坡面因子和高阶坡面因子。一阶坡面地形因子主要有坡度和坡向因子。二阶
坡面因子主要有坡度变率、坡向变率、平面曲率、剖面曲率等因子。复合坡面因子有坡长、坡形因子、地形粗糙度、地形起伏度、高程变异系数和地表切割深度等。 按照坡面的形态特征，可将坡面因子进一步划分为：坡面姿态因子，坡形因子，坡位因子，坡长因子以及坡面复杂度因子五大类。 ● 提取坡面因子的基本方法 首先将坡面的形态特征或各个坡面因子进行定量化描述，完成求导的数学模型，在此基础上，建立其以DEM为基本信息源进行提取的技术路线，并通过软件实现形成一套易于计算机操作的方法。 （2）确定坡面因子提取的算法基础 ● DEM格网数据的空间矢量表达（如图7.1） 图7.1 DEM格网数据的空间矢量模型 ● 基于空间矢量模型的差分计算 算法主要有数值分析方法、局部曲面拟合算法、空间矢量法、快速傅立叶变换等。其中数值分析方法包含有简单差分算法、二阶差分、三阶差分（带权或不带权）和Frame差分；局部曲面拟合又有线性回归平面、二次曲面和不完全四次曲面（据刘学军，2002）。 （3）提取坡面因子的常用分析窗口 ● 窗口分析（领域分析）的基本原理是：对栅格数据系统中的一个、多个栅格点或全部数据，开辟一个有固定分析半径的分析窗口，并在该窗口内进行诸如极值、均值、标准差等一系列统计计算，或进行差分及与其它层面信息的复合分析等，实现栅格数据有效的水平方向扩展分析。 ● 在坡面信息提取中，按照分析窗口的形状，可以将分析窗口划分为以下几类： 矩形窗口：以目标栅格为中心，分别向周围八个方向扩展一层或多层栅格。 圆形窗口：以目标栅格为中心，向周围作一等距离搜索区，构成一圆形分析窗口。
用ArcGis进行地形因子提取和水文分析的方法 (2010-07-24 14:40:16) 转载▼ 分类：ARCGIS 标签： gis 教育 这里介绍的是用dem数据，利用ArcGis进行地形因子提取和水纹分析的方法。首先，地形因子提取：提取等高线：Spatial Analysis → surface analysis → contour（这是ArcGis的Spatial Analysis工具，在做分析之前要将菜单栏中Tool菜单下的extension中的Spatial Analysis选项勾上，否则不能进行空间分析。）提取坡度：Spatial Analysis → surface analysis → slope 重分类：Spatial Analysis → Reclassify 增加山体阴影：spati al analysis → surface analysis → hillshd…… 掩膜：spatial analysis → raster calculator（对话框中输入back = [dem] >= 0）山顶点的提取：这个过程比较复杂，最后我会附上一个地址，那篇文章里有例子以及具体的介绍。三维：三维效果图的建立：3D analysis → create/modify tin/Create Tin from features 提取断面、三维可视化等操作需要一些图例，这个在文章中也有，图很漂亮哦~ 水文分析：这个主要用到ArcToolBox中的工具了。水流方向提取：ArcToolBox → Spatial Analysis Tools → Hydrology → Flow Direction 洼地提取：ArcToolBox → Spatial Analysis Tools → Hydrology → Sink 洼地贡献区域计算：ArcToolBox → Spatial Analysis Tools → Hydrology → Watershed 每个洼地所形成的贡献区域的最低高程：ArcToolBox → Spatial Analysis Tools → Zonal → Zonal Statistics 每个洼地贡献区域出口的最低高程即洼地出水口高程ArcToolBox → Spatial Analysis Tools → Zonal → Zonal Fill 洼地深度：加载Spatial Analyst，Spatial Analyst → Raster Calculator 基于无洼地的水流方向计算ArcToolBox → Spatial Analysis Tools → Hydrology → Fl ow Direction 汇流累积量ArcToolBox → Spatial Analysis Tools → Hydrology → Fill Accumulation 计算水流长度ArcToolBox → Spatial Analysis Tools → Hydrology → Flow Length 还有栅格河网的生成等，上面这些知识针对要实现的功能能够利用到的工具，具体的操作一下子也讲不清，需要自己慢慢琢磨，这里我放篇文章，里面每个步骤都有图例的，只要有一副dem，看着这篇文章就能照着做的，我试过，和教科书一样清楚。无论是想学ArcGis还是要写相关论文都可以参考。仅在这里把我认为的好资源分享给大家。网址在这里： https://www.doczj.com/doc/2c3853565.html,/p-61957587.html 首先把cad的图层转换成shp文件，生成DEM必须要用内插法，arcgis里面的空间代做地形分析，可以导入等高线，生成dem，然后做高程分析代做地形 追问 第一步如何转换的，能具体说说吗
实现平台：ArcGIS 9.3和Fragstats3.3，实验源数据为ASCII数据：srtm3和水流方向数据FlowDir，在ArcMap中将ASCII数据转换为栅格数据，保存为DEM 和FlowDir： 1.基本地形参数 坡度Sl ope 实现流程： 1)在Arc Map 中加载DEM数据； 2)以DEM为输入数据，打开【Arc Tool Box】→【Spatial Analyst Tools】→ 【Surface】→【Slope】工具，在窗口中设置相应的输出路径，并将输出 单位为Degree，其它为默认值，得到Slope图层。 坡向Aspect 实现流程： 1)在Arc Map 中加载DEM数据； 2)以DEM为输入数据，打开【Arc Tool Box】→【Spatial Analyst Tools】 →【Surface】→【Aspect】工具，设置相应的输出路径，得到Aspect 图层。 坡度变率SOS 1)在ArcMap中,加载已经生成的Slope数据； 2)以Slope为输入数据，打开【Arc Tool Box】→【Spatial Analyst Tools】 →【Surface】→【Slope】工具，在窗口中设置相应的输出路径，并将 输出单位为Degree，其它为默认值，得到SOS图层。 坡向变率SOA（纠正结果） 1）在ArcGIS中加载Aspect数据； 2）以Aspect作为输入数据，执行【ArcToolBox】→【Spatial Analyst Tools】→【Surface】→【Slope】，得到SOA；
曲率Curvature 全曲率Curvature All 平面曲率Plan Curvature 平面曲率Plan Curvature 实现流程： 1）在ArcGIS中加载测试数据DEM； 2）以DEM作为输入数据，打开【Arc Tool Box】→【Spatial Analyst Tools】→【Surface】→【Curvature】； 3）在曲率对话框中设置相应的曲率、剖面曲率和平面曲率的输出路径及名称，其余为默认值。 坡长Sl opeLength 上游坡长UpstreamSlopeLength 实现流程： 1)在Arc Map 中加载FlowDir数据； 2)以执行FlowDir作为输入数据，执行【Arc Tool Box】→【Spatial Analyst Tools】→【Hydrology】→【Flow Length】； 3)对话框Direction of Measurement选项选择Upstream 来求上游波长， 设置相应的输出路径，保存为Upstr_Len。 下游坡长DownstreamSlopeLength 实现流程： 1)在Arc Map 中加载FlowDir数据； 2)以执行FlowDir作为输入数据，执行【Arc Tool Box】→【Spatial Analyst Tools】→【Hydrology】→【Flow Length】； 3)对话框Direction of Measurement选项选择Downstream 来求下游坡 长，设置相应的输出路径。