1、明暗等高线制作
首先，将明暗等高线的提取分为两部分提取。一部分为等高线的提取，一部分为明暗显示，即提取坡度与坡向显示。
等高线的提取使用contour工具，dem50作为输入栅格，命名为Contourdem，contour interval设置为50，即等高线之间的间隔，base contour设置为1155，即dem数据中高程的最小值。
然后对坡向进行提取，使用aspect工具，将dem50作为输入栅格，输出命名为aspectdem，对提取出的坡向进行重分类，重分类有好几种工具，这里使用reclassify工具，将坡向aspectdem作为输入数据，reclass field为value, 对其break values重新设置，由于光源位置定位于地面西北方向时，则坡向为0度到45度，225度到360度时为受光面，坡向为45度到225度时地表面为背光面，所以重分类设置如下图：
重分类之后的图层是栅格图层，需要将其转化为矢量图层，使用raster to Polygon.
将生成的等高线与背光面与受光面的坡向共同显示在图层中，需要使用identity工具，保持默认选项即可。
点击运行model，将生成的结果加载到图层中，并不能显示出最后的效果，需要在图层的属性中进行二值化，将重新分类中的受光部分的等高线印为白色，背光部分的等高线为黑色，并且需要在view菜单下选择data prosperities，修改frame下的background，选择Grey 40%。
现在生成的结果即是最后的明暗等高线图。
2、坡向变率（SOA）：
提取坡向变率（SOA）大致是分两步完成的。第一步，求解出正地形与反地形，然后利用公式((SOA1+ SOA2) -(SOA1-SOA2).abs)/2分别对正、反地形的SOA 进行纠正所得的最后结果就是正确的SOA。
求解反地形前面已经学习过了，使用minus工具，对原始栅格DEM与高程的均值对比，高于均值的判断为正地形，反之定义为负地形。
然后对原始的dem（正地形）与minus_dem（反地形）分别进行aspect操作求取坡向，对生成的坡向求取坡度，分别得到正地形、反地形的坡向变率SOA1、SOA2。
对生成的坡向变率进行纠正，使用plus与minus工具对SOA1与SOA2求和、差，对差的结果取绝对值（使用abs工具）,然后使用和减去差的绝对值，对生成的结果除以2（使用divide工具）即可得到纠正之后的SOA。
3、山脊线与山谷线提取（地形角度）
从地形角度来讲，山脊线与山谷线的提取可以分为三步，第一步为SOA的提取，即是上一个model所呈现的内容，在这里可以直接将上一个保存好的model 拖过来使用，求取dem的坡向变率SOA，对其进行重分类（reclassify工具），将大于70的SOA分离出来。
然后需要对dem进行一个focal操作，设置邻域大小为11*11，邻域形状为矩形，求取平均值mean，生成一个平均值层面B。
第三步就是使用公式C=[DEM]-[B]求出正负地形的分布区域，使用minus工具，用dem栅格数据减去平均值层面B，对其进行重分类（reclassify工具），分别分出[C]>0和[C]<0的部分。
利用公式D ＝[C] >0 & SOA > 70,即可求出山脊线，即利用boolean and 工具求[C] >0与SOA > 70公共的部分即是山脊线，山谷线与此类同，利用公式
D ＝[C] < 0 SOA > 70,即可求出山谷线，即利用boolean and工具求[C] <0与SOA > 70公共的部分即是山谷线
2、坡向变率（SOA）：
3、山脊线与山谷线提取（地形角度）
注：蓝色为山谷线，红色为山脊线
在通过地形的角度提取山脊线与山谷线的时候，刚开始我是用test工具进行重分类的，但是分类结果显示是山脊线与山谷线同时显示存在的，如下图所示：