坡向获取方法汇总

DEM坡面地形因子提取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1)提取DEM层的坡向主题，再对此坡向主题提取坡度，得到的主题记为A；2)在【Analysis】菜单下使用【Calculator】命令，公式为[[DEM-H]*（-1）]，提取DEM层的负地形；3)提取负地形的坡向的坡度，记为B；4)在【Analysis】菜单下使用【Calculator】命令，公式为[[[A+B]-[A-B].abs.]/2]，即可求出没有误差的DEM的平面曲率。

arcgis坡向分类ArcGIS坡向分类是一种常用的地形分析方法，它可以帮助我们更好地了解地形特征，为地质勘探、土地利用规划等领域提供重要的参考依据。

本文将从什么是坡向分类、坡向分类的作用、坡向分类的方法等方面进行介绍。

什么是坡向分类？坡向是指地面的倾斜方向，它是地形分析中的一个重要参数。

坡向分类是指将地面按照坡向的不同方向进行分类，以便更好地了解地形特征。

常见的坡向分类方法有8向法、16向法、32向法等。

坡向分类的作用坡向分类可以帮助我们更好地了解地形特征，为地质勘探、土地利用规划等领域提供重要的参考依据。

具体来说，坡向分类可以用于以下方面：1. 地质勘探：坡向分类可以帮助我们更好地了解地质构造，为矿产勘探提供重要的参考依据。

2. 土地利用规划：坡向分类可以帮助我们更好地了解土地利用的适宜性，为土地规划提供重要的参考依据。

3. 水资源管理：坡向分类可以帮助我们更好地了解水资源的分布情况，为水资源管理提供重要的参考依据。

坡向分类的方法常见的坡向分类方法有8向法、16向法、32向法等。

其中，8向法是最简单的一种方法，它将地面分为东、南、西、北、东南、西南、西北、东北8个方向。

16向法将地面分为东、南、西、北、东南、西南、西北、东北、东南偏南、东南偏东、西南偏南、西南偏西、西北偏西、西北偏北、东北偏北、东北偏东16个方向。

32向法将地面分为32个方向，更加精细。

在ArcGIS中，进行坡向分类的方法如下：1. 打开ArcMap软件，导入DEM数据。

2. 在ArcToolbox中选择Spatial Analyst Tools，找到Surface Analysis，选择Slope。

3. 在Slope窗口中，选择Output cell size，确定输出栅格的分辨率。

4. 在Output raster窗口中，选择输出的栅格文件名和路径。

5. 在Classification窗口中，选择坡向分类的方法，如8向法、16向法、32向法等。

arcgis 坡位计算（原创版）目录1.引言：ArcGIS 简介2.坡位计算的概念与意义3.ArcGIS 中坡位计算的方法4.坡位计算的应用案例5.总结正文【引言】ArcGIS 是一款由美国环境系统研究所（Esri）公司开发的地理信息系统（GIS）软件。

它被广泛应用于地理信息数据的采集、管理、分析和可视化等方面，为各类空间数据处理提供了强大的支持。

在 GIS 领域，坡位计算是一个重要的研究内容，对于地形分析、水土保持、城市规划等领域具有重要的实际意义。

【坡位计算的概念与意义】坡位计算，是指在地理信息系统中，根据数字高程模型（DEM）数据计算某个地点相对于周围地点的坡度和位置关系。

它主要包括坡度计算和坡向计算两个方面。

其中，坡度计算是指计算地面在某点处的坡度，通常用度数或百分比表示；坡向计算是指计算地面在某点处的坡向，即地面倾斜的方向，通常用角度表示。

【ArcGIS 中坡位计算的方法】在 ArcGIS 中，可以通过空间分析工具箱中的"Fill"工具或者"Spatial Analyst Tools"工具箱中的"Slope"和"Aspect"工具进行坡位计算。

下面分别介绍这三种方法：1."Fill"工具：Fill 工具可以填充 DEM 数据中的洼地，生成一个新的填充栅格。

通过填充栅格，可以获取每个像元的最大坡度和坡向。

2."Slope"工具：Slope 工具可以计算 DEM 数据中每个像元的坡度，即地面在该点处的倾斜程度。

3."Aspect"工具：Aspect 工具可以计算 DEM 数据中每个像元的坡向，即地面在该点处的倾斜方向。

【坡位计算的应用案例】坡位计算在地理信息系统中有广泛的应用，以下是两个典型的应用案例：1.水土保持：通过坡位计算，可以分析地形的坡度和坡向，从而指导水土保持工程的设计和实施，防止水土流失。

见培训《第二次全国土地调查培训教材》P140页耕地坡度分级是反映耕地地表形态、耕地质量、生产条件、水土流失的重要指标之一。

因此耕地坡度是调查的重要内容。

根据耕地所在地面坡度，耕地分为五个坡度级，即≤2°的为Ⅰ级、2°～6°的为Ⅱ级、6°～15°的为III级、15°～25°的为Ⅳ级、＞25°的为Ⅴ级，坡度级上含下不含，其中Ⅰ级视为平川，除Ⅰ级外，每个坡度级耕地又分为梯田和坡耕地。

土地详查时，确定耕地的不同坡度分级，是将耕地图斑转绘在地形图上或套合地形图，利用坡度尺和耕地图斑内等高线疏密程度，人工逐图斑量算其坡度分级。

随着科学技术的进步，本次调查中，采用1：5万或更大比例尺数字高程模型（DEM），套合土地利用现状图，自动量算的方法确定梯田、坡耕地的耕地坡度分级。

利用DEM量算耕地坡度分级方法和要求详见2.18章。

当同一图斑含有不同的坡度级时，一是以主要（面积＞60％）的坡度级确定该图斑坡度级；二当某一耕地图斑，有两个（或两个以上）主要坡度级面积比例相当，并且之间的界线明显时，可将该耕地图斑划分为两个（或两个以上）不同坡度级的耕地图斑。

但尽可能不要分的过细，使图斑破碎。

2.18利用DEM确定耕地坡度等级2.18.1 耕地坡度量算方法概述耕地坡度调查是农村土地调查的一项重要内容。

坡度是评价耕地质量的主要指标，也是衡量土地利用是否合理的一个关键因子。

准确掌握坡耕地数量、质量及其空间分布，对制订农业发展战略、实施国土资源整治和开发，以及生态环境建设等方面具有重要的意义。

农村土地调查将耕地坡度划分为≤2º、2º-6º、6º-15º、15º-25º、>25º等5个级别，耕地坡度可通过1：1万地形图坡度尺直接从图上量取，也可采用DEM量取。

目前耕地图斑坡度量算的主要方法有以下几种：（1）外业目测法。

坡面地形因子提取坡面地形因子是指地势起伏、坡度和坡向等地形特征对水文过程和地表径流产生的影响因素。

在地质、水文、环境科学等领域，坡面地形因子的提取对于河流流域水文建模和研究具有重要意义。

本文将详细介绍坡面地形因子提取的方法和应用。

一、坡面地形因子的意义坡面地形因子的提取是对地表形态特征的定量化描述，能够揭示地势起伏、坡度和坡向等地形特征对流域水文过程的影响。

坡面地形因子是进行流域水文模拟、水资源规划和管理的重要输入。

通过提取坡面地形因子，可以为降雨-径流模型提供输入参数，从而实现有效的水资源管理和洪水预测。

二、坡面地形因子的提取方法常见的坡面地形因子提取方法包括数字高程模型（DEM）分析、数学模型和基于遥感技术的方法，下面将详细介绍这些方法。

1.DEM分析数字高程模型是通过大地测量仪、全球导航卫星系统和激光雷达等工具测量得到的地表高程信息的数学模型。

通过DEM数据，可以计算得到坡度、坡向和流量累积等坡面地形因子。

在DEM分析中，常用的方法包括：-三点法和两点法计算坡度和坡向。

-河网提取方法，通过定义一个初始点，通过迭代计算，得到流域的水流路径和流量累积。

- Topaz提取方法，通过定义网格节点权重矩阵，计算得到坡面地形因子。

2.数学模型数学模型是基于地势起伏的数学描述和分析。

常见的数学模型包括：-岭线剖面模型，通过绘制几条平行于倾斜方向的线剖面，计算岭线特征。

- TPI（Topographic Position Index）模型，该模型通过计算每个像元与周围像元的高程差异，得到一个代表地形位置的指数。

-地势曲率模型，通过计算高程数据的梯度，得到地势曲率特征。

3.遥感技术遥感技术是通过对地表反射率、颜色和纹理等信息的获取，对地表特征进行解译和分类。

常见的遥感技术包括：-光谱解译，通过分析不同波段的光谱反射率，对地表特征进行分类。

-红外遥感，通过分析地表红外辐射的特征，对地形特征进行提取。

-激光雷达遥感，通过激光脉冲对地表进行扫描，提取地势起伏、坡度和坡向等地形信息。

SRTM数据在地形坡度与坡向分析中的应用指南地形坡度与坡向是地理科学与土地利用规划中重要的地貌因子。

它们对于水文过程、土壤侵蚀、景观分析等方面具有重要意义。

全球地形高程数据集(SRTM)是利用雷达测高技术获取的全球地形高程数据，具有高分辨率、全球覆盖的特点。

本文旨在探讨SRTM数据在地形坡度与坡向分析中的应用指南。

一、SRTM数据的背景SRTM数据的获取是由NASA与NGA共同合作完成的。

它基于雷达测高原理，该技术通过向地表发射雷达脉冲波并记录其返回时间，以计算出地表与传感器之间的距离。

SRTM数据覆盖了全球大部分地区，包括陆地和海洋，提供了大量的地形高程信息。

二、地形坡度与坡向的概念地形坡度指的是某一地点的高程变化率，通常以百分比或角度表示。

它是指地面相对于水平面的倾斜程度。

地形坡度的分析对于水资源管理、土壤侵蚀研究等具有重要意义。

地形坡向指的是地面的方向，是指尝试从该地点下山时所指示的方向。

坡向的分析对于定位道路、管道以及研究水文流动等至关重要。

三、SRTM数据在地形坡度与坡向分析中的应用1. 数据处理与处理精度使用SRTM数据进行地形坡度与坡向分析需要进行数据处理。

主要包括数据预处理、数据处理和数据后处理等步骤。

在处理过程中，需要注意避免数据中的噪音和毛刺。

SRTM数据的处理精度对于地形分析具有重要影响。

由于数据获取过程中的误差，SRTM数据在一些山区和峡谷地形中可能存在高程偏差。

因此，需要在分析中进行精度检验，并根据具体应用选择精度适宜的数据。

2. 地形坡度的计算在SRTM数据的基础上，可以使用GIS软件进行地形坡度的计算。

根据邻近点的高程数据，可以利用数学方法计算出每个像元的坡度。

地形坡度分析可以帮助我们理解地势变化和水资源分布，并进行土地利用规划等工作。

3. 地形坡向的计算根据SRTM数据中的高程信息，可以通过计算邻近像元的高程差以及位置关系，来计算地形坡向。

坡向分析可以帮助我们了解水文过程和风向分布等信息，对于农业、城市规划、自然灾害预防等方面具有重要意义。

DEM坡面地形因子提取
201一、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加载DEM数据并设置工作空间
1、加载数据
2、设置工作空间
分析：
3.2坡度提取
1、提取坡度
2、坡度3度等间距分级
3、土地利用模式分级
分析：
3.3坡向提取
分析：
3.4提取坡面曲率因子
plan_curv
profile_curv
Curvatu_slop
分别设置三个坡度因子的透明度
plan_curv与dem_hill叠加
profile_curv与dem_hill叠加
Curvatu_slop与dem_hill叠加
分析：
3.5提取坡度变率因子，即提取坡度的坡度
1、提取DEM坡度
2、提取坡度的坡度
3.6提取坡向变率因子，即提取坡向的坡度
1、提取坡向的坡度
2、提取负地形的坡向的坡度，记为B
提取负地形
分析：
四、结论与讨论。

干货分享GIS地形（高程坡度坡向）分析攻略CAD文件—tin文件—dem文件—单因子分析—重分类—叠加分析前期数据准备1.Cad数据转换与导入打开cad文件。

由于导入gis的原始高程数据，一般为等高线或者等高点，所以先检查cad等高线是否具有标高信息（右键—特性）。

案例中，由于等高线具有标高值，所以可以直接导入使用。

而地形图中大部分农田线型不具备标高值，如果只用等高线，分析范围内将确实大量数据。

而案例中，除了等高线，cad中仍有等高点高程数据源，所以，可以用湘源的“字转高程”将等高点文字转为多段线（图层孤立—字转高程）。

字转高程后，再对等高线和转换出来的等高点多段线（即DX-离散点图层）进行图层孤立，再拷贝到新的cad上，保存为原始地形数据文件。

（文件名随意，这里用了dx.dwg）。

最后通过导入多段线到gis中。

2.检查并修正高程数据在生成tin文件之前，先检查cad文件高程数据是否有明显错误。

右键选择cad图层，打开属性表。

双击elevation，观察是否存在离谱的数据。

（就像高程为0，或者负值，或者1w这种明显的错误）。

（或者用其他方法检查，或者你生成tin之后发现不对头，再返回来修改）由于案例中等高线存在明显错误，所以要对数据源进行修改。

又由于，gis貌似不能对cad文件直接进行编辑（或者可以，我不会……），所以要先将cad文件在gis里面先转换成shape文件。

再打开editor,选择start edit。

通过属性表里的select by attributes，选出高程属性有问题的多段线，按DEL删除。

将有问题的线都删除完毕后，点选editor里面的save edits，再点选stop editing。

Dem文件的生成数据检查并修正完成后，通过3d analyst，生成tin文件。

Height source里面，选Elevation（或者用其他具有高程数据的字段）。

据说tin文件运行速度较低，一般都要转成raster栅格文件，以提高运行速度（3d analyst—convert—tin toraster）。