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基于DEM的重庆市北碚区土地利用格局地形分布特征分析作者：王娜娜唐庆吴强建中来源：《安徽农学通报》2018年第15期摘要：以研究区DEM与2015年土地利用矢量数据为基础数据源，对影响土地利用格局地形分异的坡度、高程因子进行提取与分析。
结果表明：北碚区地形坡度在0～59.4626°范围变化，且土地利用景观面积随坡度的增加呈大体增加趋势；高程变幅为200～1250m，但土地利用景观主要分布在300～500m、500～1000m，地形以山地、丘陵为主。
研究区土地利用景观类型空间分布较为复杂，但应注重适宜坡度和海拔下未利用地的合理开发程度。
通过对北碚区坡度、高程因子下的土地利用格局空间分异特征的分析，为北碚区合理利用土地资源提供科学指导。
关键词：DEM；地形因子；地形分析；土地利用格局中图分类号 F301.2 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2018）15-0076-03地形因子是地形信息的直接表达，对地形因子的定量分析有助于理解复杂的地表过程。
目前，随着GIS空间分析技术的不断发展，利用DEM定量提取各种地形因子成为了获取区域地形信息的关键技术手段。
另外，地形对景观结构和空间格局的分布具有重要影响，不仅为其形成提供基础，地形空间特征也影响着各类景观的演变过程[1]，尤其是在以人类活动占主体的土地利用景观中，地形条件决定了大尺度景观空间分布的格局[2]。
目前，大多数研究仅以单一地形因子对土地利用景观分布特点进行分析[3，4]，而随着研究区以土壤侵蚀为主的土地退化等环境问题日趋严重，针对地形信息定量分析且与土地利用景观格局相结合的研究也亟待深入。
为此，本研究以重庆市北碚区为对象，运用GIS空间分析方法，基于DEM提取坡度、高程基本地形因子，定量分析该区地形信息，并在此基础上研究地形与土地利用景观空间格局分布的特征，以期为区域内水土保持与土地资源的合理利用提供科学指导。
1 研究区概况北碚区地处东经106°18′14″～106°56′53″，北纬29°39′10″～30°3′53″，位于四川盆地以东，隶属重庆市，嘉陵江自西北向东南横穿而过。
基于高分辨率DEM的地形特征提取与分析地形是地球表面的地势形态，通过地形特征提取与分析可以帮助我们更好地理解和研究地球表面的特点和变化。
高分辨率数值地形模型(DEM)是一种用于描述地球表面地形特征的数字地形模型，它通过采集和处理大量的地理数据来构建一个具有高精度的表面地形模型。
地形特征提取主要包括侧向地形特征和垂向地形特征。
侧向地形特征包括地形坡度、曲率、坡向等，这些特征可以用来分析地形的斜率和变化趋势。
垂向地形特征包括海拔高度、地面高度差等，这些特征可以用来分析地形的高度差异和起伏变化。
在高分辨率DEM的基础上，可以使用多种方法来提取和分析地形特征。
一种常用的方法是使用地理信息系统(GIS)软件，通过栅格分析功能来提取和分析地形特征。
地理信息系统软件可以将高分辨率DEM数据转换为栅格数据格式，并利用栅格分析工具来计算地形特征，例如坡度、曲率和坡向等。
另一种方法是使用特定的地形分析软件，例如地形分析软件(Terrain Analysis System, TAS)或地形工具包(Terrain ToolKit, TTK)等。
这些软件具有更强大的地形分析功能，可以进行更复杂的地形特征提取和分析。
地形特征提取与分析可以帮助我们更好地了解地球表面的地形变化和分布规律。
通过分析地形特征，可以发现地球表面的地形类型和形成机制，并为地质研究、土地利用规划、环境保护等提供科学依据。
例如，通过分析地形坡度和高度差等特征，可以划定不同地形类型的边界，并对不同地形类型的自然资源和生态环境进行评估和保护。
此外，通过分析地形特征还可以预测地质灾害的潜在位置，例如山体滑坡、地震断层等，从而为地质灾害风险评估和防灾准备提供参考。
总之，基于高分辨率DEM的地形特征提取与分析是一项重要的地理研究工作。
通过提取和分析地形特征，可以深入了解地球表面的地形变化和分布规律，并为地质研究、土地利用规划、环境保护等提供科学依据。
随着技术的不断发展，高分辨率DEM的应用将进一步推动地形特征提取与分析的发展，为人类认识地球表面提供更丰富的信息和理解。
基于地形地貌因子的贵州省NDVI时空变化分析陈海喜;钟九生;兰安军;刘娇;赵妮平【摘要】研究以2001-2015年贵州省植被NDVI为研究对象,结合地形地貌因子,综合分析地形地貌对植被NDVI空间分布、变化特征的影响,并引入Hurst指数对变化持续性进行了探讨.研究表明:①全省植被NDVI总体一般,多位于0.5 ～0.6之间,整体趋势东南部要高于西北部.②高程、坡度、地貌等对全省植被NDVI影响相对较大,而坡向几乎没有影响,植被ND-VI呈下降趋势的区域主要分布在高程500 ～1500m、坡度较平缓的地方:高程大于2000 m,坡度在陡坡以上的,植被NDVI变化以增加为主,少有减少区域.③全省反持续性比重仍然较大,空间上主要分布在贵阳、遵义等经济发达的区域,表明这些区域植被覆盖在空间上存在一定的退化风险,在往后的开发利用过程中,需重点加大植被保护措施.【期刊名称】《贵州科学》【年(卷),期】2019(037)002【总页数】8页(P36-43)【关键词】植被覆盖;高程;坡度;坡向;地貌【作者】陈海喜;钟九生;兰安军;刘娇;赵妮平【作者单位】贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳550000;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳550000;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳550000;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳550000;贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳550000【正文语种】中文【中图分类】P950 引言植被是连接各个生态系统的“纽带”，对生态系统的稳定起着重要作用，是人类赖以生存的物质基础[1]。
而植被覆盖是植被地表最直接的表征，反映地表植被群落生长态势，是了解区域生态环境中的初级生产力、环境承载力、水土流失强度、石漠化程度等生态环境系统状态与功能的重要基础[2-3]，通常可用估算植被覆盖度的方法来对区域内植被时空动态变化进行研究[4]。
近些年来，随着区域生态环境发生剧烈变化，区域环境问题备受关注[5]，对于各区域植被覆盖的研究成为了热点，很多学者对国内不同植被类型地区、地貌、水系流域和城市植被覆盖度的时空变化特征进行了研究，但研究分析区域植被覆盖度及其年际变化趋势的相对较少[6]，已有的关于多年植被覆盖变化趋势及其影响因素的研究又多集中于气温与降水等方面[7-8]，对地形地貌与植被覆盖变化的研究更少。
DEM摘要本文提出了一种基于DEM 的山脚线提取量化方法，并探究了其应用于地形分析中的意义。
该方法运用了流域分割、地形指数、二值化等处理方式，通过DEM 数据提取出山脚线的位置，并进一步对山脚线的高程变化进行了量化，实现了对整个山地地形的分析。
通过实际案例，本文验证了该方法的可行性和精度，可以为地形分析和自然资源管理提供有益的参考。
关键词：DEM；山脚线；地形分析；自然资源管理引言山地地形作为地理环境的重要组成部分，对于自然资源管理和灾害防治有着重要的作用。
而山脚线作为山地和平原地形的分界线，对山坡地土壤、植被、水文等方面具有很大的影响。
因此，对于山脚线的研究和分析有着重要的现实意义。
山脚线的提取方法一般可以分为基于实地调查和基于数字高程模型( DEM) 的方法两类。
基于实地调查的方法需要大量的人力资源和时间，并且不同的分析师可能会得到不同的结果。
另一方面，基于DEM 的方法可以利用卫星遥感技术和数字化地形分析方法，提高了数据的精度和覆盖面，并且具有较好的可重复性和可靠性。
本文提出了一种基于DEM 的山脚线提取量化方法，并通过实际案例验证了其可行性和精度，为地形分析和自然资源管理提供了可靠的工具和参考。
方法DEM 数据预处理DEM 是数字高程模型的一种，它是根据地面的实际三维坐标建立的一种数字模型，用数字方式描述地形地貌信息。
在本文中，根据实际需要采用了30 米分辨率的DEM 数据进行处理。
首先，需要对DEM 数据进行预处理，预处理过程主要包括以下几个步骤：1. 去除DEM 数据的杂散干扰，如建筑物、道路等。
2. 判定DEM 数据的边界，排除DEM 数据中的边界噪声。
3. 对DEM 数据进行滤波处理，消除DEM 数据中的高频噪声。
流域分割流域分割是影响山脚线提取精度的重要环节之一。
流域分割是指将流域内的地形按照降水深度和地形复杂程度进行划分，将流域分为若干不同的子流域，在这些子流域独立的水文过程中进行研究。
基于均匀度理论的龙池国家森林公园森林景观空间格局研究空间格局研究的是景观各部分结构的构成特征和内部作用关系。
在进行景观管理和规划时,可以借鉴空间格局分析的结果,同时通过这个结果,还可以了解景观的组成部分、生态过程和功能之间的相互关系。
本文运用均匀度理论研究龙池国家森林公园景观斑块空间格局类型。
通过2015年龙池国家森林公园森林资源二类调查数据和有关的森林分布图等资料,构建研究区域内森林景观斑块分类系统,进一步掌握森林景观斑块分类情况并绘制分布示意图；运用景观生态学的研究方法对斑块分级特征、面积大小、形状特点和破碎化指数等进行统计分析；发挥GIS的空间分析功能,利用DEM提取坡向、坡度、海拔等要素；同时运用均匀度理论研究森林景观斑块在整个龙池国家森林公园空间的空间分布格局以及在研究区不同地形要素下格局类型,主要结果如下：(1)根据景观格局的分析数据,龙池国家森林公园景观斑块的斑块数、面积、周长大小不均。
研究区周长和面积占优势的斑块类型是阔叶林景观斑块和杉林景观斑块,其面积相加之和占总面积的70%左右,周长之和占研究区各类型斑块周长之和的60%左右。
各类型景观斑块的面积、周长数值差异大。
研究区小斑块占全部斑块总数的97.44%,说明龙池国家森林公园景观斑块的粒级结构细密。
(2)从景观斑块的形状特点得知阔叶林景观斑块的形状较其它类型的景观斑块更复杂、斑块彼此之间有良好的连通,破碎化程度和斑块分离度水平都不高。
与此不同是人工林的竹林景观斑块、柏林景观斑块和疏林地景观斑块,它们的破碎化较为严重,与人为因素影响景观破碎化程度的理论基本切合。
灌木林地景观类型斑块形状较为复杂,这跟国家落实退耕还林政策、造林计划的实施以及充分利用地形特点有关。
无立木林地景观斑块因多与其他景观斑块相连,其形状也较不规则。
(3)随海拔变化,龙池国家森林公园的景观斑块类型都是单峰型分布。
大部分景观斑块分布在海拔900～1200m区间。
DEM数据处理与分析DEM (Digital Elevation Model) 是一种数字高程模型，用于表示地表的高程信息。
它是地理信息系统 (GIS) 中常用的数据类型之一，可以用于地形分析、洪水模拟、地形辐射分析、可视化等应用。
DEM 数据处理与分析是将 DEM 数据进行处理和分析，以获取相关地表特征和信息的过程。
DEM数据处理主要包括数据获取、数据预处理和数据生成三个步骤。
数据获取是指从不同数据源获取DEM数据，包括航空摄影、卫星遥感、激光雷达等。
数据预处理是指对获取的DEM数据进行去噪、插值、平滑等操作，以提高数据质量和准确性。
数据生成是指通过处理和处理生成新的DEM数据，如基于已有DEM数据生成洪水淹没模型、地形辐射分析模型等。
在DEM数据处理过程中，一项关键的技术是数据配准，即将不同数据源获取的DEM数据进行空间对齐，以确保数据的一致性。
配准可以通过基于地理坐标系的转换或通过特征匹配等方法完成。
另外，在进行DEM数据处理时，还需要进行数据清洗和去噪操作，以消除毛刺、噪声等干扰因素。
常用的数据清洗和去噪方法包括低通滤波、中值滤波、小波去噪等。
DEM数据分析是基于处理后的DEM数据进行特定分析和应用。
常用的DEM数据分析包括地形参数提取、洪水模拟、地形辐射分析等。
地形参数提取可以获取地形的最高点、最低点、平均高程、坡度、坡向等信息，用于地貌研究、地理分区等应用。
洪水模拟则使用DEM数据进行洪水的水流模拟和淹没模拟，常用于洪水风险评估和防洪规划。
地形辐射分析可以模拟地形在不同时间和季节的太阳辐射状况，用于农业生产、生态环境评估等领域。
除了上述应用，DEM数据还可以与其他GIS数据进行集成和分析，以获取更全面的地理信息。
例如，将DEM数据与土地利用数据集成，可以分析不同地形下的土地利用格局和生态功能。
将DEM数据与气象数据集成，可以模拟地表温度、太阳辐射和风场的空间分布。
这些集成分析可以为城市规划、生态保护等提供决策支持。
DEM的生成及其林业应用李海峰【摘要】使用ARCGIS软件对五莲县地形等高线数据进行处理,以生成全县DEM,对DEM进行分析,得出全县地形坡度及坡向分布及面积数据,为林业生产及规划提供依据,同时展示了GIS技术作为一项具有强大生命力的高新技术在解决林业相关问题中的便利与快捷.【期刊名称】《山东林业科技》【年(卷),期】2018(048)004【总页数】3页(P87-89)【关键词】地理信息系统;DEM;坡度坡向分析【作者】李海峰【作者单位】五莲县林业局,山东五莲262300【正文语种】中文【中图分类】P315.691 引言数字高程模型 (Digital Elevation Model)，简称DEM，是通过地形高程数据对地面地形生成的数字化模拟，DEM数据渲染成图能直观的表现地形情况。
地理信息系统（Geographic Information System简称GIS）是20世纪60年代发展起来的一门新兴学科，1963年R.F.Tom Linson首先提出了GIS的概念，1971年加拿大土地管理局开发出第一个商业化软件Arc/Info[1]，目前GIS技术已被广泛应用于环境、资源、考古、水利、农业、急救、道路、林业和旅游等领域的规划和管理上。
2 DEM的生成本文使用ArcGIS对五莲县等高线数据进行处理，生成全县DEM数据，运用ArcGIS的分析功能对DEM数据进行分析，得出了全县坡度坡向图及面积数据，为全县25°以上坡退耕还林提供依据，同时坡向分析对造林树种选择提供参考。
3 在林业上的应用首先我们获取了五莲县等高线、县界、水系数据，以此数据为基础用ArcGIS软件进行处理分析。
3.1 使用ArcGIS的创建TIN命令将等高线数据转换为TIN数据，转换前后对比如下图2。
3.2 使用TIN转格栅命令将TIN文件转换为格栅图像。
像素大小设为10m，TIN转换格栅参数设置如图3，转换后的格栅数据如图4。
