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实验五DEM坡面地形因子提取实验目的：通过数字高程模型（DEM）数据提取坡度和坡向地形因子，以分析地形特征对水文过程和土地利用分布的影响。
实验步骤：1.数据准备a) 获取高分辨率的地形DEM数据，可以选择使用Lidar数据或者采用其他方式获取DEM数据。
b)进行数据预处理，包拟合DEM数据，去除噪声和突出值等。
2.坡度计算a)在DEM上采样，计算每个像元上的坡度。
b)坡度计算可以通过以下公式进行计算：Slope(i,j) = arctan(sqrt((dz/dx)^2 + (dz/dy)^2))其中，Slope(i,j)代表坡度， dz/dx代表DEM在x方向的梯度，dz/dy代表DEM在y方向的梯度。
3.坡向计算a)在DEM上采样，计算每个像元上的坡向。
b)坡向计算可以通过以下公式进行计算：Aspect(i,j) = arctan(dz/dx / dz/dy)其中，Aspect(i,j)代表坡向， dz/dx代表DEM在x方向的梯度，dz/dy代表DEM在y方向的梯度。
4.地形指数计算a)根据坡度和坡向的计算结果，可以进一步计算其他地形指数，例如地形湿度、地形开阔度等。
b)地形湿度可以通过计算每个像元周围的流通路径长度来估算。
c)地形开阔度可以通过计算每个像元周围的可见面积来估算。
5.结果分析a)可视化坡度和坡向地形因子，以了解地形特征。
b)利用地形指数，可以分析地形特征对水文过程和土地利用分布的影响。
实验结果分析：通过提取DEM的坡度和坡向地形因子，可以分析出地形特征，进而对水文过程和土地利用分布进行预测和分析。
例如，通过分析坡度可以了解一个地区的地势起伏程度，从而对洪水灾害的发生概率进行预测。
通过分析坡向可以了解水流在地表的流向，从而对土壤侵蚀和水资源分布进行预测。
此外，通过计算其他地形指数，还可以分析地形湿度和地形开阔度对生态环境的影响，为环境管理和规划提供数据支持。
总结：本实验通过DEM数据的处理和分析，提取了坡度和坡向地形因子，并通过计算其他地形指数，以分析地形特征对水文过程和土地利用分布的影响。
dem数据提取坡度的步骤提取DEM数据中的坡度是地理信息系统（GIS）分析中常见的操作。
坡度是地表高程的变化率，它对于土地利用规划、资源管理和环境评估等方面具有重要的意义。
下面将介绍提取坡度的步骤，以帮助读者全面了解该过程。
第一步：数据准备要进行坡度提取，首先需要准备DEM数据。
DEM代表数字高程模型，通常以栅格形式表示地表高程数据。
获取DEM数据的渠道有很多，可以使用遥感数据、激光雷达数据或现场测量数据生成DEM。
确保DEM数据的质量和分辨率对于后续坡度分析至关重要。
第二步：数据预处理在进行坡度计算之前，需要进行一些数据预处理的步骤。
首先，检查DEM数据的分辨率，根据需求选择合适的像元大小。
然后，检查DEM数据是否包含异常值或噪声，如果有必要，可以进行数据编辑或滤波处理。
此外，确保DEM数据与所用的地理坐标系统和投影系统一致。
第三步：计算坡度一旦完成数据预处理，就可以开始计算坡度了。
坡度是地表高程变化率的量化表示，通常以百分比或度数的形式呈现。
在许多GIS软件中，都提供了计算坡度的功能，常用的计算方法是基于最小二乘法或其他数学模型。
根据像元之间的高程差异计算一个像元的坡度值，最终形成坡度分布图。
第四步：坡度分类根据具体的应用需求，坡度可以进一步进行分类。
根据国际标准，坡度可以分为平地（0-2%）、缓坡（2-5%）、中坡（5-10%）、陡坡（10-20%）和险坡（>20%）等几个等级。
通过分类，可以更好地识别和分析不同坡度区域的地形特征，为相关决策提供依据。
第五步：坡度应用提取坡度后，可以将其应用于不同的领域。
在土地利用规划中，理解地表的坡度分布有助于确定不同地区的适宜性，指导农作物种植和城市建设。
在资源管理中，坡度可以用来评估土地侵蚀风险和水资源分配。
在环境评估中，坡度可以揭示山区植被分布和生境变化，为生态保护和地质灾害预警提供依据。
总结：提取DEM数据中的坡度是一项重要的地理信息分析任务。
基于dem的坡度提取原理基于DEM的坡度提取原理概述：数字高程模型（DEM）是一种用于描述地表地形高程信息的数字化模型。
基于DEM的坡度提取是利用DEM数据计算出地表坡度信息的过程。
坡度是地表高程变化的一种度量，它对地形特征的描述具有重要意义。
本文将介绍基于DEM的坡度提取原理及其应用。
一、DEM数据DEM数据是通过测量或遥感技术获取地表高程信息，并以数字化方式表示的数据。
DEM数据以栅格的形式存储，栅格单元中的数值表示该位置的地表高程。
DEM数据通常包含高程、行列号和地理坐标等信息。
二、坡度的定义坡度是地表高程变化的一种度量，是指地表在水平方向上单位距离上升或下降的高度差。
坡度的计算可以描述地表地形的陡峭程度和变化趋势。
三、坡度计算方法1. 三点法三点法是一种常用的坡度计算方法。
对于DEM数据中的每个栅格单元，以其为中心，选取周围的3×3个栅格单元，计算这9个栅格单元的高程差值，并根据高程差值和栅格单元之间的距离，计算出坡度值。
2. 四邻域法四邻域法是一种简化的坡度计算方法。
对于DEM数据中的每个栅格单元，以其为中心，选取周围的上、下、左、右四个栅格单元，计算这四个栅格单元的高程差值，并根据高程差值和栅格单元之间的距离，计算出坡度值。
3. 八邻域法八邻域法是一种更精确的坡度计算方法。
对于DEM数据中的每个栅格单元，以其为中心，选取周围的上、下、左、右以及四个对角线方向上的八个栅格单元，计算这八个栅格单元的高程差值，并根据高程差值和栅格单元之间的距离，计算出坡度值。
四、坡度的应用坡度是地表地形的重要特征之一，它在多个领域具有广泛的应用价值。
1. 地质研究坡度可以用于地质研究中的地貌分析和地质灾害评估。
通过提取DEM数据中的坡度信息，可以揭示地区的地形特征、地表演化过程以及地质灾害潜在风险等。
2. 水资源管理坡度对水资源管理具有重要意义。
坡度的大小直接影响水流速度和径流量。
通过提取DEM数据中的坡度信息，可以研究流域的水文特征、水资源分布和径流方向，为水资源管理和水文模型建立提供重要依据。
坡度坡向的提取算法坡度和坡向是地形分析中的重要参数，用于描述地表的陡峭程度和方向。
坡度是指地面上其中一点的高程变化与水平距离之比；坡向是地面其中一点的最大上升率所对应的方向。
坡度和坡向的提取算法可以分为基于DEM（Digital Elevation Model，数字高程模型）和基于地图数据两种方法。
一、基于DEM的坡度和坡向提取算法：1.基于邻域方法的算法：-邻域方法是最简单直观的坡度和坡向提取算法。
它用其中一点周围的高程信息进行计算。
-坡度的计算可以通过求解一阶导数的总体梯度来实现，即将DEM网格转换为连续函数，并计算其梯度。
-坡向的计算可以通过计算DEM网格在横向和纵向方向上的导数，并根据求解出的导数来计算方向。
2.基于三角网格的算法：-三角网格是指将地表划分为许多小三角形，并且每个小三角形的节点均有确定的坐标和高程值。
-这种算法将DEM通过三角剖分得到三角网格，并通过计算每个小三角形的高程差和边长来求解坡度。
-坡向的提取可以通过计算每个小三角形的法向量来实现。
3.基于插值方法的算法：-插值方法是一种基于数据点之间的插值运算来推断未知值的方法。
-坡度和坡向的提取可以通过对DEM高程数据进行插值，并计算插值后数据的导数来实现。
-常用的插值方法包括反距离加权插值和克里金插值等。
二、基于地图数据的坡度和坡向提取算法：1.基于等高线的算法：-等高线是地图上连接同一高程点的线，通过等高线的间距和形状可以判断地形的陡峭程度。
-坡度的提取可以通过计算等高线的间距和高程差来实现。
-坡向的提取可以通过等高线的方向来判断，通常等高线会指向高程减少的方向。
2.基于流向的算法：-水流会沿着最陡峭的方向流动，因此流向可以用于推断坡度和坡向。
-该算法通过计算每个像素点的流向，然后根据流向来推断该点的坡度和坡向。
-常用的流向计算算法包括D8算法和D∞算法等。
以上是坡度和坡向的提取算法的一些简要介绍，实际的算法还需要考虑数据的精度、计算效率等因素，并结合具体应用做一些优化。
第21卷第1期2001年2月水土保持通报Bulletin of Soil and Wat er Co nservationV ol.21N o.1F eb.,2001应用技术不同比例尺DEM提取地面坡度的精度研究——以在黄土丘陵沟壑区的试验为例汤国安1,2,杨勤科1,张勇2,刘咏梅2,刘新华1(1.中国科学院水利部水土保持研究所,陕西杨凌712100; 2.西北大学城市与资源学系,陕西西安710069)摘 要:以陕北绥德县韭园沟流域为试验样区,采用高精度1∶1万DEM所提取的坡度为准值,应用多层面复合分析和比较分析的方法,研究该地区1∶5万DEM提取地面坡度的误差特征与纠正方法。
试验结果显示,所获得的不同空间尺度下D EM所提取坡度值的转换图谱,可对1∶5万DEM计算的地面坡度统计值进行有效修正。
该成果对于DEM数据在水土保持领域若干应用标准的制定,提供了重要的理论依据与技术路线。
关键词:D EM;坡度;精度;误差文献标识码:A 文章编号:1000—288X(2001)01—0053—04 中图分类号:P283.7Research on Accuracy of Slope Derived From DEMs of Different Map ScalesTANG Guo-an1,2,YANG Qin-ke2,ZHANG Yong2,LIU Yong-mei2,LIU Xin-hua1(1.I nstitute of Soil and W ater Conserv ation,Chinese A cademy of Sciences and M inistr y of W ater R esour ces,Y ang ling D istrict712100,Shaanx i Pr ov ince,P RC; 2.D ep ar tment of U rban and R esour ce Sciences,N or thw est University,X i an710069,Shaanx i P rovince,PRC)Abstract:Taking Jiuyuan w atershed in Suide county of northern Shaanx i prov ince as a test area,applying overlay and comparativ e law s as a basic research methodology and1∶10000DEM as a criterion,a research on the errors sim ulation and the rectify m ethod in deriving slope gradient from1∶50000scale DEM s was made.A g radient correction down-scaling m odel obtained can effectively rectify the slope statistical values in the hill and gully area of the loess plateau,w hich is of great significance in enacting related standards in the fields of both soil erosion m oni-toring and soil conservation.Keywords:DEM;slope;accuracy;error1 引 言数字高程模型(Digital Elevation M odel,简称DEM)是地面高程的数字表示,是GIS中赖以进行三维空间数据处理与地形分析的核心数据。
第33卷第5期2008年9月测绘科学Science of Surveying and M app ingVol .33No .5Sep.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 11009223071200810510631 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,水测绘科学 第33卷土流失轻微,灌溉条件较好。
3 不同D E M 尺度下地形坡度提取311 数据获取与预处理本次研究所需的基于1∶50000地形图的DE M 数据来源于目前已完成的覆盖全国的DE M 数据库;基于1∶10000地形图的DE M 数据是按照国家标准和操作规范,通过扫描矢量化1∶10000地形图等高线,利用线性内插法建立起来的高精度DE M 。
线性内插法是被广泛使用的一种方法,之所以选择它是因为:①该方法计算公式简单,易于实现;②对于大比例尺的数据进行内插,相比其他方法计算量相对较小;③精度能满足本研究的要求。
这两种DE M 的建立过程中原始地形图图廓点都经过精密的几何坐标纠正,保证了其图廓点的准确套合,并受到大地坐标的控制。
这些处理保证了最后两种DE M 的配准套合。
研究所采用的1∶10000DE M 数据成于1∶10000比例尺地形图,数据的水平栅格分辨率为5m ×5m,这样的高精度数据能够比较真实的反映不同地貌类型区的地形特征,利于精确提取地形信息和比较区域之间的差异和分布规律。
1∶50000DE M 数据的水平栅格分辨率为25m ×25m 。
两个实验样区的DE M 数据概貌如图1～4所示:312 坡度提取算法研究地面坡度(Sl ope )可以表述为:地面某点的坡度是过该点的切平面与水平地面的夹角,是高度的变化的最大值比率,表示了地表面在该点的倾斜程度。
地面坡度实质是一个微分的概念,地面每一点都有坡度,它是点上的概念,而不是一个面上的概念。
如图5所示(Shary,1991)。
图5 地表单元坡度、坡向示意图目前常用的是二阶差分和三阶反距离平方权差分[5]。
窗口在DE M 数据矩阵中连续移动后完成整个区域的计算工作。
在3×3的DE M 栅格窗口中,如果中心栅格是No Data 数据,则此栅格的坡度值也是No Da 2ta 数据;如果相邻的任何栅格是No Data 数据,它们被赋予中心栅格的值再计算坡度值[6,12]。
313 提取坡度后对坡度图进行分级查询与分析对两个实验样区DE M 坡度提取后的地形统计信息如下:图6 样区图从图6幅图中数据的对比分析可以看出,以不同比例尺的底图为基础所生成的DE M 因制图综合和空间分辨率两种主要因素造成基于1∶50000地形图空间分辨率为25m 的DE M 对地形复杂度和地面坡度的均一化趋势。
871 第5期姜 栋等 DE M地形信息提取对比研究对以上两个样区的坡度图进行以3°分级的查询。
实验首先对1:50000的坡度图进行0°～3°、3°～6°、6°～9°……42°～45°、45°～90°的分级查询。
然后对每一级查询出的信息图与1:50000的坡度图进行套合。
将套合后的图再按0°～3°、3°～6°、6°～9°……42°～45°、45°～90°进行重分级。
百分比统计结果如图表所示:314 结果分析对比实验结果显示,样区一在低坡度分级内坡度查询结果失真较小,随着坡度的增加失真程度也开始增加,但从15°218°分级之后,失真程度又有所降低,从30°233°分级之后主要集中在45°以上的高坡度;样区二分级查询结果较样区一失真程度小,基本上分布在查询坡度内,从30°233°分级之后与样区一一样,都是集中在45°以上的高坡度中。
4 结论与展望在同一地貌类型内,地形起伏的特征表现了相当程度的空间自相关性,这是坡度对比之所以存在的根本原因。
从两个实验样区的坡度转换对比,可以看出不同的地貌类型条件下对应的坡度转换既有共同点,又有不同的特征。
这主要由以下三方面因素所致。
1)建立DE M的地形图底图比例尺不同[7,11]。
图11 分辨率对描述坡度的影响2)DE M空间分辨率不同。
在地貌支离破碎的黄土高原区,DE M对地形描述的精确度受空间分辨率影响很大,如图11就是两种分辨率DE M在生成坡度时的一种情况。
横轴表示DE M空间分辨率,曲线表示实际地形,折线表示5m分辨率对地面坡度的描述,虚线表示25m分辨率对地面坡度的描述。
可以清楚看出25m分辨率DE M显示的平缓地表实际上包括了大量的起伏。
3)地形复杂度。
在一定意义上说,前两个因素对两个样区的作用是相同的,但得到的各个样区的坡度转换对比还是有差异的。
