实验01 熟悉ArcGIS中DEM数字地形分析工具

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利用ArcGis生成DEM并制作坡度图的方法

作者：刘欣 刘梦 段婷婷

来源：《中国科技博览》2015年第03期

[摘 要]介绍了如何利用ArcGis建立数字高程模型的作业过程，探讨了坡度分级图的意义及制作坡度分级图的制作流程。

[关键词]ArcGis；DEM；坡度分级图

中图分类号：E994 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）03-0042-01

坡度作为重要的地形定量指标，是土地利用分析的主要技术指标，更是实施耕地保护、退耕还林的重要依据。在以往的工作中，采用人工量取的方式逐个图斑获取坡度信息，再对坡度、坡向进行统计和分析。采用这种方法获取坡度数据耗时长、工作量大、精度低，数据的准确性也得不到保证；用人工计算的方法对坡度、坡向进行统计和分析精度低、效率低。因此，地图的数字化产品和建立DEM数字高程模型进行坡度、坡向分析方法逐步得到开发应用。

DEM（DigitalElevationModel），即数字高程模型，是地形表面形态属性信息的数字表达，是带有空间位置特征和高程属性特征的数字描述。DEM的制作是通过对等高线或相似立体模型进行数据采集（包括采样和量测），然后进行数据内插而形成的。在地理信息系统中，地形要素可以由DEM直接或间接导出，如坡度、坡向等等，因此，DEM是一种重要的数据组织形式。

目前，国内外最常用的DEM制作方法有：①由全野外测量数据构建。这种方法虽然精度非常高，但耗时长，成本很高，更新困难，应用范围也比较小；②将现有地形图数字化，生成数字格网模型。这种方法成本低、耗时短、更新周期短，应用范围广，但精度较低；③摄影测量和遥感的方法。即利用两相邻像对，在全自动摄影测量系统的支持下，通过输入地面控制点、相对定向和绝对定向以及影像自动相关匹配，生成DEM数据。本文讨论的是第二种方法。虽然精度不如另外两种方法，但在有数据支持的情况下，综合考虑成本、周期，在实际工作中是最常用的一种方法。

arcgis地形位指数的计算步骤

一、数据准备

需要准备高程数据，可以是数字高程模型（Digital Elevation

Model，简称DEM）或高程点数据。在ArcGIS中，常用的DEM格式有Grid、TIN和ASCII。如果使用高程点数据，则需要将其转换为DEM格式。

二、创建TPI表面

1. 打开ArcGIS软件，新建一个地理处理工具箱。

2. 在工具箱中，选择“Spatial Analyst Tools”-“Surface”-“Topographic Position Index”。

3. 在弹出的对话框中，选择输入DEM数据，并设置输出路径和文件名。

4. 点击“运行”按钮，开始创建TPI表面。

三、计算TPI值

1. 在ArcGIS软件中，打开刚刚创建的TPI表面。

2. 在“空间分析”菜单中，选择“提取值”-“提取多点值”。

3. 在弹出的对话框中，选择要提取TPI值的点数据，设置输出路径和文件名。

4. 点击“运行”按钮，开始计算TPI值。

四、可视化TPI结果 1. 在ArcGIS软件中，打开刚刚计算得到的TPI值数据。

2. 在“图层”菜单中，选择“新建图层”。

3. 在弹出的对话框中，选择TPI值字段作为符号化属性，设置符号化方法和颜色渐变方案。

4. 点击“确定”按钮，生成TPI结果的可视化图层。

五、分析TPI结果

1. 在ArcGIS软件中，打开TPI结果的可视化图层。

2. 在“工具”菜单中，选择“统计”-“汇总统计”。

3. 在弹出的对话框中，选择TPI值字段作为统计字段，设置统计方法和输出路径。

4. 点击“确定”按钮，生成TPI结果的统计数据。

六、解读TPI结果

1. 根据TPI结果的可视化图层，可以直观地观察到地形的高低和坡度变化情况。

2. 根据TPI结果的统计数据，可以计算出地形的平均高度、最大高度、最小高度等指标。

3. 根据TPI结果的统计数据，可以绘制频率分布直方图，进一步分析地形的特征。

ArcGIS中DEM数据颜色对比度

1. 简介

DEM（Digital Elevation Model，数字高程模型）是描述地表高度信息的一种数字模型。在ArcGIS中，我们可以使用DEM数据来进行地形分析、三维可视化等操作。而DEM数据的颜色对比度可以帮助我们更好地理解和解读地形特征。

本文将介绍如何在ArcGIS中调整DEM数据的颜色对比度，以及如何根据实际需求进行优化和定制。

2. DEM数据的颜色对比度

DEM数据通常以灰度图的形式显示，其中不同灰度值表示不同的高程。通过调整DEM数据的颜色对比度，我们可以更清晰地辨别地形特征，提高数据可视化效果。

在ArcGIS中，可以使用渲染工具来调整DEM数据的颜色对比度。常用的渲染方法包括拉伸（Stretch）、分类（Classify）和渐变（Gradient）等。

2.1 拉伸渲染

拉伸渲染是最常用的DEM数据渲染方法之一。它通过将DEM数据的灰度值进行线性拉伸，将最小灰度值映射为最小颜色值，将最大灰度值映射为最大颜色值，中间的灰度值按比例映射为相应的颜色值。

在ArcGIS中，可以通过以下步骤进行拉伸渲染：

1. 打开ArcMap软件，加载DEM数据。

2. 右键点击DEM数据图层，选择“属性”。

3. 在“属性”窗口中，选择“渲染”选项卡。

4. 在“渲染”选项卡中，选择“拉伸”作为渲染方法。

5. 设置拉伸的最小值和最大值，以及颜色的起始和结束值。

6. 点击“应用”按钮，预览效果。

7. 调整参数，直到满意为止。

2.2 分类渲染

分类渲染是将DEM数据按照一定的区间范围进行分类，然后为每个分类设置对应的颜色值。这种渲染方法可以更好地突出DEM数据中的不同特征，例如山脉、河流等。

在ArcGIS中，可以通过以下步骤进行分类渲染：

1. 打开ArcMap软件，加载DEM数据。

2. 右键点击DEM数据图层，选择“属性”。 3. 在“属性”窗口中，选择“渲染”选项卡。

ArcGIS教程之DEM应用——水文分析

DEM（数字高程模型）是一种地理信息系统（GIS）中常用的数据模型，它表示了地表的高程信息。DEM数据可应用于水文分析中，用于了解地形变化，确定流域边界，计算高程梯度和流量以及生成洪水模型等。

首先，使用DEM数据可以帮助我们了解地形变化。通过DEM数据，可以直观地显示出地表高程的变化情况，包括山脉、河谷和平原等。通过分析DEM数据，可以揭示出地表的坡度、高程和凹凸等特征，从而帮助我们理解地势状况，为水文分析提供基础。

其次，DEM数据还可以用于确定流域边界。流域是指一个水系集合区域，包括了这个区域内所有的河流和支流。通过DEM数据，我们可以提取出流域的边界，确定流域的大小和范围。这对于水文分析非常重要，因为流域的大小和范围会直接影响水文过程和水资源管理。

此外，DEM数据还可以用于计算高程梯度和流量。高程梯度指的是地表高程变化的速率，通过计算DEM数据中相邻单元格之间的高程差，可以得到各个区域的高程梯度。高程梯度的大小可以用来评估地表坡度的陡峻程度，对于水文分析中的洪水预测和土壤侵蚀等有重要作用。而流量是指单位时间内流过其中一点的水的体积，通过计算DEM数据中各个单元格的高程和相邻单元格之间的高程差，可以估算出流量的大小，有助于相关水文过程的分析和模拟。

最后，DEM数据还可以用于生成洪水模型。洪水模型是一种基于地理信息的模拟模型，通过模拟区域内降雨过程、地表径流和河流洪水来预测洪水的发生和扩展情况。DEM数据是洪水模型中必不可少的输入数据，通过DEM数据可以确定地势状况、流域范围和河道网络等信息，从而建立准确的洪水模型，并进行相关的洪水分析和预测。