基于DEM的地形因子分析与岩性分类

基于DEM的黄土滑坡危险性评价研究一、本文概述黄土滑坡作为一种常见的地质灾害，在我国黄土高原地区尤为突出，其发生和发展往往给人们的生命财产安全带来严重威胁。

因此，对黄土滑坡的危险性进行准确评价，对于预防和减轻滑坡灾害具有重要意义。

本文旨在探讨基于数字高程模型（DEM）的黄土滑坡危险性评价方法，以期为黄土滑坡灾害的预警和防治提供科学依据。

本文将对黄土滑坡的成因、特点及其危害进行简要介绍，以明确研究背景和必要性。

接着，将重点阐述DEM技术在黄土滑坡危险性评价中的应用原理和方法，包括DEM数据的获取与处理、滑坡危险性评价模型的构建以及评价结果的输出与分析等方面。

在此基础上，本文将通过具体案例，展示基于DEM的黄土滑坡危险性评价的实际操作流程和效果评估，以验证该方法的可行性和实用性。

本文将对基于DEM的黄土滑坡危险性评价研究进行总结，分析研究中存在的不足和局限性，并展望未来的研究方向和应用前景。

通过本文的研究，希望能够为黄土滑坡灾害的预防和治理提供有益参考，同时也为其他类似地区的滑坡危险性评价工作提供借鉴和启示。

二、黄土滑坡的形成机制与影响因素黄土滑坡作为一种特殊的滑坡类型，其形成机制与影响因素较为复杂。

黄土作为一种特殊的土体，具有大孔隙、垂直节理发育、抗剪强度低等特点，这些特性使得黄土地区容易发生滑坡灾害。

黄土滑坡的形成机制主要包括水的作用、重力作用和地震作用。

水的作用是最主要的因素之一，包括降雨入渗和地下水活动。

降雨入渗能够增加黄土的含水量，降低其抗剪强度，进而引发滑坡。

地下水活动则可能导致黄土体内部应力场的改变，从而引发滑坡。

重力作用是黄土滑坡发生的内在驱动力，黄土体在重力作用下发生变形和位移。

地震作用则可能通过产生的动应力来触发黄土滑坡。

黄土滑坡的影响因素众多，主要包括地质因素、地貌因素、气象因素和人类活动因素。

地质因素如地层岩性、地质构造、断层等对黄土滑坡的发生具有重要影响。

地貌因素如地形坡度、坡高、坡向等也会影响黄土滑坡的发生。

不同尺度地学数据的岩石岩性识别方法对比岩石岩性识别方法在地学领域中具有重要的意义，它对于矿产资源的勘探与开发、地质灾害防治以及工程建设等方面具有重要的价值。

岩石岩性识别方法主要是利用地球物理数据（如地震数据、重力数据、电磁场数据等）与岩石岩性之间的关系，通过建立数学模型来实现对岩石岩性的识别与解释。

不同尺度的地学数据包括地震数据、地形数据、地化数据等，可以提供不同尺度的信息，因此在岩石岩性识别方法中起到不同的作用。

在不同尺度地学数据的岩石岩性识别方法中，常见的方法包括地震反演法、统计学方法、机器学习方法等。

地震反演法是一种利用地震数据来识别岩石岩性的方法。

地震数据可以提供地下结构的信息，通过分析地震波的传播特征和反射、折射等现象，可以确定地下岩石的岩性。

地震反演法可以分为正问题和逆问题两个部分。

正问题是根据给定的岩石岩性模型，计算地震波的传播情况；逆问题则是根据地震观测数据，反演地下岩石的岩性模型。

地震反演法广泛应用于石油勘探领域，可以通过反演地震数据来确定油气储层的类型和分布情况。

统计学方法是一种基于统计原理和概率模型的岩石岩性识别方法。

统计学方法利用不同尺度的地学数据，通过统计分析和建立概率模型，来确定地下岩石的岩性。

统计学方法可以根据地球物理数据的统计特征，确定其与岩石岩性之间的关系，并通过建立合理的统计模型来实现岩石岩性的识别与解释。

统计学方法可以提供概率分布函数、相关系数、回归方程等统计参数，来评估不同地质参数对岩石岩性的影响程度。

机器学习方法是一种基于数据驱动的岩石岩性识别方法。

机器学习方法通过学习大量的数据样本，并通过模式识别和数据挖掘技术，来建立数据样本与岩石岩性之间的映射关系，从而实现岩石岩性的识别与解释。

机器学习方法可以分为有监督学习和无监督学习两种类型。

有监督学习是指通过已有的标签信息来训练模型，从而实现岩石岩性的分类和识别；无监督学习是指通过挖掘数据的内在结构和规律，来发现未知的岩石岩性类型。

基于DEM的干暖河谷地貌类型划分作者：吴曦罗君郑吉林来源：《绿色科技》2020年第04期摘要：指出了地貌是自然地理环境的最基本要素之一，在地学研究中起着重要作用。

较之传统的地貌学分类，基于DEM数据划分地貌类型的方法更全面、准确。

以30m×30m的GDEMDEM数据为基础，以高程和地形起伏度为指标对该地区地貌形态进行了划分，结果显示：地形起伏度最佳统计分析窗口面积为0.15km2，汉源地区的整體地貌特点为：东、西两面山地环绕，逐渐向中部倾抖。

该地区地貌类型多样，共划分出9种地貌形态。

以该区进行地貌类型划分的尝试，具有典型代表性，为基于DEM的地貌类型的快速定量系统划分提供了经验与方法，分类结果与实际地貌类型相符，对该地区水土流失的治理与研究具有参考价值。

关键词：地貌分类;数字高程模型;地形起伏度;均值变点法中图分类号：S157 文献标识码：A 文章编号：1674-9944（2020）04-0154-041 引言地貌作为地球表层系统中最基本的组成要素之一，直接影响着其他自然要素，并在一定范围内影响着自然环境的分异[1]，它是地理学研究的核心和基础[2]。

营力过程的复杂多样致使地貌被塑造成不同类型，而地貌类型及其区域差异是研究自然环境空间变化和揭示地貌形成内在机理的重要内容[3]，全面和科学地进行地貌类型划分很有必要。

地貌分类体系是反映地貌信息的科学基础，目前地貌分类大都采用多指标组合的方式，如地貌形态（地形起伏度、坡度、海拔等地形因子）、营力成因（外营力或内营力）、物质分异和历史演化过程等方面[2]。

传统地貌分类与制图主要采用地形图判读、野外考察等方法，不仅工作量大，而且效率较低[4]。

随着地理信息技术的发展，以数字高程模型（digital elevation model，DEM）为数据源的数字地形信息处理已成为定量开展地貌分类研究的热点[5]。

同时，“3S”技术的应用也为地貌分类研究引入了新的技术手段，可结合DEM与遥感分类进行地貌类型自动划分[3，6]。

基于遥感图像地形结构-岩性组分分解的岩类多重分形特征研究基于遥感图像地形结构-岩性组分分解的岩类多重分形特征研究根据光学成像原理和地形结构的分形特征,提出了遥感图像的地形结构-岩性组分模型和分离算法,并用于ETM图像分解和岩类α-f(α)多重分形特征研究.通过对不同地区二长花岗岩体和沉积变质岩ETM原图像、地形结构子图像和岩性组分子图像的多重分形谱对比分析,发现原始ETM图像的多重分形谱与岩石类型和地形没有明显的对应关系.图像分解后,不同地区的二长花岗岩具有十分相似的岩性组分多重分形谱和不同的地形结构多重分形谱;相反,同一地区的不同类型岩石具有相似的地形结构多重分形谱和不同的岩性组分多重分形谱.因此,利用地形结构-岩性组分分类算法,并结合α-f(α)多重分形谱分形,可以有效地区分岩石类型.作者：潘蔚倪国强李瀚波 Pan Wei Ni Guoqiang Li Hanbo 作者单位：潘蔚,Pan Wei(北京理工大学,光电学院,北京,100081;核工业北京地质研究院,遥感信息与图像分析技术国家重点实验室,北京,100029)倪国强,Ni Guoqiang(北京理工大学,光电学院,北京,100081)李瀚波,Li Hanbo(核工业北京地质研究院,遥感信息与图像分析技术国家重点实验室,北京,100029)刊名：地学前缘ISTIC PKU英文刊名：EARTH SCIENCE FRONTIERS 年，卷(期)：2009 16(6) 分类号：P407.8 关键词：遥感图像地形结构-岩性组分模型分解算法岩石类型α-f(α)谱 remote sensing (RS) image landform frame-lithologic component model decomposing algorithm rock types α-f(α) multifractal spectra。

不同DEM分辨率下影响三台县水土流失的地形因子分析作者：羊秀娟黎武杨晓来源：《安徽农学通报》2017年第12期摘要：地形因子是认识地形地貌特征的重要的参数。

该文以三台县为例，基于不同分辨率下的DEM数据，提取坡度、坡向、曲率、地表粗糙度，对结果进行统计分析。

分析结果不仅可以认识三台县的地形地貌特征，还可以为区域水土保持工作提供一定的依据。

关键词：三台县；DEM；分辨率；地形因子；水土流失中图分类号 S157 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2017）12-0091-03Abstract：Terrain factor is an important parameter to understand the features of topography and geomorphology.Taking Santai County as an example，the spatial resolution，based on the DEM data of different resolutions，extracted the slope，aspect，curvature and surface roughness，and analyzed the statistical results.The analysis results can not only recognize the features of topography and geomorphology in Santai County，but also provide a basis for regional water and soil conservation work.Key words：Santai County；DEM；Resolution；Topographic factors；Soil erosion数字高程模型（DEM）通过离散高程点对连续变化的地表高程进行定量表达，是最为重要的空间信息类型之一[1]。

不同尺度地学数据的岩石岩性识别方法对比岩石岩性识别是地质学中的重要研究领域，可以帮助地质学家了解地下岩石构造和地质历史，为资源勘探和工程建设提供基础数据。

不同尺度地学数据的岩石岩性识别方法有多种，下面将对常见的几种方法进行对比。

1. 目视识别法目视识别法是最简单直观的岩石岩性识别方法，根据裸露在地表的岩石外貌特征，如颜色、纹理、结构等来判断岩石类型。

这种方法适用于地质考察和测量工作中，但对于深部地质研究和资源勘探等需要更精细划分岩性的工作就显得有限了。

2. 遥感技术遥感技术利用卫星或航空平台搭载的遥感设备获取地表和地下岩石的图像数据，通过对图像进行处理和分析来进行岩石岩性识别。

常用的遥感数据包括多光谱图像、高光谱图像和雷达图像等。

这些数据可以提供大面积和全方位的信息，可以较为准确地判断不同岩石的反照率、光谱特征和纹理特征等。

3. 地球物理方法地球物理方法是通过测量地球物理场参数，如重力场、磁场、电阻率等来推断岩石的性质和构造。

重力和磁法主要用于识别岩石的密度和磁性特征，电法则可以反映岩石的导电性特征。

这些方法适用于区域性的岩石类型划分和构造分析，但对于单个岩体的识别和描述则较为困难。

4. 钻探取样钻探取样是最直接获取地下岩石样品进行室内分析的方法，包括岩芯取样和野外取样。

这种方法可以提供最准确的岩石岩性信息，如岩石的矿物组成、岩性特征和物理力学性质等。

但钻探取样需要大量的人力、物力和经济支持，并且对于较深的地下岩石无法获取样品，因此在实际应用中有一定的局限性。

不同尺度地学数据的岩石岩性识别方法各有优劣。

目视识别法操作简单直观，但对于深部岩石识别有限；遥感技术提供大面积的岩石信息，但对于岩石细节的识别有一定局限；地球物理方法适用于区域性的岩石类型划分，但对于单个岩体的识别和描述较困难；钻探取样是最准确的方法，但有一定的限制。

综合运用多种方法并将其结果进行交叉验证，可以提高岩石岩性识别的准确性和可靠性。

基于DEM的湖南崀山丹霞地貌地形因子分析作者：肖清华张慧峰晏涵来源：《价值工程》2017年第29期摘要：崀山丹霞地貌区，位于湖南新宁县县城之南，是中国丹霞地貌成员之一。

通过构建崀山地区的数字高程模型（DEM），对比可见，TIN模型比GRD模型拥有更好的拓扑结构，能更好的显示山脉的细节。

数据显示，崀山地区300-400m高程区间占30.70%，在研究区有绝对优势。

选择两个微观地形因子进行数据提取，制作坡度图和坡向图，分别统计了研究区的优势坡度区间与优势坡向区间。

关键词：DEM；Nd4；地形因子；丹霞地貌0引言地貌学是研究地表形态特征及其成因、演化、内部结构和分布规律的科学。

20世纪50年代以来，国外地貌学的发展与数学、力学、物理学和化学等结合愈来愈多，并逐步向定量和预测方向发展。

近年来，地理信息系统、遥感技术等新方法、新技术的应用，大大提高了地貌学的研究精度和质量，而数字高程模型（Digital Elevation Model），简称DEM，就是其中的一个亮点。

数字高程模型是对地球表面地形地貌的数字表达、模拟，它以数字的形式按一定的结构组织在一起，提供了一套地表三维坐标数据，用数字函数式表达为：Z=f（x，y），x、y为地面点坐标，z为与之相对应的高程。

可以看出，这套数据，实际上是用来表述地表特征的离散点。

这样一来，地貌特征定量化研究就有了原始的数据源。

以此为基础，首先，DEM可以生成逼真的三维地貌，给人一种直观的感受，能较真实的把握地貌整体形态；其次，精确的高程数据为基本地貌类型分类提供了直接的信息，诸如划分平原、丘陵、山地等，张永民等就进行了区域基本地貌形态类型计算机自动分类方法的尝试：最后，利用原始的高程数据，通过一定的算法变换可以延伸出其它的数据信息。

在地貌学中，地形因子就属于高程信息的一种衍生数据。

地形因子从不同侧面反映地貌特征，呈现出更丰富的地貌信息，大大增强了DEM在地貌学中的应用。