arcgis之地形5山脊山谷线提取
致可以分为以下五种：
1) 基于图像处理技术的原理；
2) 基于地形表面几何形态分析的原理；
3) 基于地形表面流水物理模拟分析原理；
4) 基于地形表面几何形态分析和流水物理模拟分析相结合的原理；
5) 平面曲率与坡形组合法。
平面曲率与坡形组合法提取的山脊、山谷的宽度可由选取平面曲率的大小来调节，方
法简便，效果好。该方法基本处理过程为：首先利用 DEM数据提取地面的平面曲率及地面的正负地形，取正地形上平面曲率的大值即为山脊，负地形上平面曲率的大值为
山谷。实际应用中，由于平面曲率的提取比较繁琐，而坡向变率（SOA）在一定程度
上可以很好地表征平面曲率。因此，下面的提取过程以 SOA代替平面曲率。
具体提取过程为：
1）激活 DEM 数据，在 Spatial Analysis 下使用surface 菜单下的Derive Aspect 命令，提取 DEM 坡向层面，记为 A；
2）激活 A 层面，在 Spatial Analysis 下使用 surface 菜单下的 Derive Slope 命令，提取A 层面的坡度信息，记为 SOA1；
3）求取原始 DEM 数据层的最大高程值，记为 H；通过 Spatial Analysis 下的栅格计
算器Calculator，公式为（H－DEM），得到与原来地形相反的 DEM 数据层，即反地
形 DEM 数据；
4）基于反地形 DEM 数据求算坡向值；
5）利用 SOA 方法求算反地形的坡向变率，记为 SOA2；
6）在Spatial Analysis 下使用栅格计算器 Calculator，公式为SOA ＝
（（[SOA1]+[SOA2]）-Abs（[SOA1]-[SOA2]））/ 2，即可求出没有误差的 DEM 的坡向变率SOA；
7）激活原始 DEM 数据，在 Spatial Analysis 下使用栅格邻域计算工具 Neighborhood Statistics；设置 Statistic type 为平均值，邻域的类型为矩形（也可以为圆），邻域的大小为 275×275 MAP，则可得到一个邻域为 275×275 MAP的矩形的平均值层面，记为 B；
8）在 Spatial Analysis 下使用栅格计算器 Calculator，公式为 C ＝[DEM]-[B]，即可求出正负地形分布区域，
9）在 Spatial Analysis下使用栅格计算器 Calculator，公式为 D ＝[C] >0 & SOA > 70，即可求出山脊线；
10）同理，在栅格计算器 Calculator 中，修改公式为 D ＝[C] < 0 & SOA > 70，即可
求出山谷线。
利用ArcGIS水文分析工具提取河网水系的方法.docx
利用ArcGIS水文分析工具提取河网水系的方法 DEM包含有多种信息，ArcToolBox提供了利用DEM提取河网的方法，但是操作比较烦琐（帮助可参看Hydrologic analysis sample applications），今天结合我自己的使用将心得写出来与大家分享。提取河网首先要有栅格DEM，可以利用等高线数据转换获得。在此基础上，要经过洼地填平、水流方向计算、水流积聚计算和河网矢量转化这几个大步骤。 1．洼地填平 DEM洼地（水流积聚地）有真是洼地和数据精度不够高所造成的洼地。洼地填平的主要作用是避免DEM的精度不够高所产生的（假的）水流积聚地。洼地填平使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Hydrology -> Fill工具。 2．水流方向计算 水流方向计算就可以使用上一步所生成的DEM为源数据了（如果使用未经洼地填平处理的数据，可能会造成精度下降）。这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Flow Direction 工具。输入的DEM 采用第一步的Fill1_exam1
3．水流积聚计算 这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Flow Accumulation 工具流向。栅格数据就是第二步所获得的数据（FlowDir_fill1）。可以看到，生成的水流积聚栅格已经可以看到所产生的河网了。现在所需要做的就是把这些河网栅格提取出来。可以把产生的河网的支流的象素值作为阀值来提取河网栅格。 4．提取河网栅格 使用spatial analyst中的栅格计算器，将所有大于河网栅格阀值的象素全部提取出来。至于这个阀值是多少因具体情况而定。通常是要大于积聚计算后得到栅格的最低河流象素值。这里采用的是500这个值。最后生成只有0、1值的栅格数据。其中1表示是河网，0是非河网。 5．生成河网矢量 这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Stream to Feature工具.Input Stream raster 为第四步只有0、1值的河网栅格。流向栅格使用第二步所生成的栅格数据。 6．矢量河网处理 由于Stream to Feature工具.将所有栅格象素均转为矢量线段。所以要进行处理，方法是利用属性查询的方法把所有GRID_CODE为1的全部选择出来。
地形因子计算详解
第七章1、本章主题编号 2、本章内容概述 （1）概述 ●坡面因子的分类及提取方法 ●确定坡面因子提取的算法基础 ●提取坡面因子的常用分析窗口 （2）坡度、坡向 ●坡度的提取 ●坡向的提取
（3）坡形 ●宏观坡形因子 ●地面曲率因子 ●地面变率因子 （4）坡长 （5）坡位 （6）坡面复杂度因子 3、本章内容 3.1 概述 （1）坡面因子的分类及提取方法 ●坡面因子的分类 按照坡面因子所描述的空间区域范围，可以将坡面因子划分为微观坡面因子与宏观坡面因子两种基本类型。常用的微观坡面因子主要有：坡度、坡向、坡长、坡度变率、坡向变率、平面曲率、剖面曲率等。常用的宏观坡面因子主要有：地形粗糙度、地形起伏度、高程变异系数、地表切割深度，以及宏观坡形因子（直线形斜坡、凸形斜坡、凹形斜坡、台阶形斜坡）等。
按照提取坡面因子差分计算的阶数，可以将坡面因子分为一阶坡面因子、二阶坡面因子和高阶坡面因子。一阶坡面地形因子主要有坡度和坡向因子。二阶坡面因子主要有坡度变率、坡向变率、平面曲率、剖面曲率等因子。复合坡面因子有坡长、坡形因子、地形粗糙度、地形起伏度、高程变异系数和地表切割深度等。 按照坡面的形态特征，可将坡面因子进一步划分为：坡面姿态因子，坡形因子，坡位因子，坡长因子以及坡面复杂度因子五大类。 ●提取坡面因子的基本方法 首先将坡面的形态特征或各个坡面因子进行定量化描述，完成求导的数学模型，在此基础上，建立其以DEM为基本信息源进行提取的技术路线，并通过软件实现形成一套易于计算机操作的方法。 （2）确定坡面因子提取的算法基础 ●DEM格网数据的空间矢量表达（如图7.1） 图7.1 DEM格网数据的空间矢量模型
山脊线山谷线提取实验报告
山脊线山谷线提取实验报告 实验内容描述： 山脊线和山谷线构成了地形起伏变化的分界线（骨架线），因此它对于地形地貌研究具有重要意义；另一方面，对于水文物理过程研究而言，由于山脊、山谷分别代表示分水性与汇水性，山脊线和山谷线的提取实质上也是分水线与汇水线的提取。 本次实验通过某区域栅格DEM掌握山脊线和山谷线这两个基本地形特征信息的理论及其基于DEM的提取方法与原理；同时，熟练掌握利用ArcGIS软件对这两个地形特征信息的提取方法。 实验原理： 1.本实验基于规则格网DEM数据使用平面曲率与坡形组合法提取山脊线和山谷线，首先利用DEM数据提取地面的平面曲率及地面的正负地形，取正地形上平面曲率的大值即为山脊，负地形上平面曲率的大值为山谷。实际应用中，由于平面曲率的提取比较繁琐，而坡向变率（SOA）在一定程度上可以很好地表征平面曲率。因此，提取过程中可以SOA代替平面曲率。 2.主要用到以下理论知识： 1）坡向变率：是指在提取坡向基础上，提取坡向的变化率，亦即坡向之坡度（Slope of Aspect，SOA）。它可以很好地反应等高线弯曲程度； 2）反地形DEM数据：求取原始DEM数据层的最大高程值，记为H，通过公式（H-DEM），得到与原来地形相反的DEM数据层，即反地形DEM数据； 3）地面坡向变率SOA：地面坡向变率在所提取的地表坡向矩阵的基础上沿袭坡度的求算原理，提取地表局部微小范围内坡向的最大变化情况。但是SOA在提取过程中在北面坡将会有误差产生，所以要将北坡坡向的坡向变率误差进行纠正，其公式为： SOA=(( [SOA1]+[ SOA2] )-Abs( [SOA1]-[ SOA2] ))/2 其中：SOA1为原始DEM数据层坡向变率，SOA2为反地形DEM数据层坡向变率。 4）焦点统计 5）ArcScan自动矢量化 流程图
七年级地理上册期中测试试卷 山顶鞍部山谷山脊陡崖山谷山脊山顶鞍部陡崖
七年级地理上册期中测试试卷 考试时间：60分钟满分：100分 一.单项选择题(每题2分,共50分) 1.地球的平均半径为（） A、6336千米 B、6357千米 C、6371千米 D、6378千米 2.纬线的特点是（） A、纬线都是半圆 B、纬线指示南北方向 C、所有纬线长度相等 D、赤道是最长的纬线 3.划分东西半球的界线是（） A、任意两条相对的经线所组成的经线圈 B、0°经线和180°经线所组成的经线圈 C、西经20 °和东经160°两条经线所组成的经线圈 D、东经20 °和西经160°两条经线所组成的经线圈 4.在地球仪上，66.5°N纬线被人们称为（） A、北回归线 B、南回归线 C、北极圈 D、南极圈 5.某建筑队要修建一座房屋，房屋的四面窗户都朝北方，你认为房屋应建立在哪个地方（） A、赤道上 B、北极点 C、南极点 D、青藏高原 6.下列四个地点中，符合“东半球、北半球，一年中有两次太阳直射”三个条件的是（） A、170 °E、20 °N B、10 °E、25 °N C、30 °W、20 °S D、10 °W、23 °N 7.地球自转产生的地理现象主要是（） A、地球上昼夜的形成 B、地球上昼夜的更替 C、地球上四季的变化 D、同一地方正午太阳高度随季节变化 8.下列关于地球公转的说法，正确的是（） A、方向是自东向西 B、周期是365天 C、产生了昼夜现象 D、产生了四季变化 9.同学们放寒假的时候，南半球的澳大利亚正处于（） A、春季 B、夏季 C、秋季 D、冬季 10.北京一年中白昼最短、正午太阳高度最低的时间是（） A、夏至 B、冬至 C、春分 D、秋分 11.太阳光在地球表面直射的最南界线是（） A、北回归线 B、赤道 C、南回归线 D、南极圈 12.我国南极考察队从上海（31°N）出发到南极大陆，沿途经过几个温度带（） A、五个 B、四个 C、三个 D、两个 13.在一副1：3000000的地图上，8厘米代表的实际距离是（） A、240千米 B、2400千米 C、24千米 D、1200千米 14.下列对高度的叙述，表示相对高度的是（） A、珠穆朗玛峰高8848米 B、吐鲁番盆地的艾丁湖高-155米 C、珠穆朗玛峰比吐鲁番盆地高8999米 D、青藏高原平均海拔4000米 15. 在分层设色地形图上，蓝色一般表示（） A、山地和丘陵 B、山地和高原 C、平原和盆地 D、湖泊和海洋
ArcGIS环境下基于DEM的水文特征提取研究
论文题目ArcGIS环境下基于DEM的水文特征提取研究姓名 所在学院 专业班级 学号109042010006 指导老师 二○一三年一月四日
数字高程模型10GIS姜婷109042010006 ArcGIS环境下基于DEM的水文特征提取研究 ——以闽江流域建溪水系为例 姜婷 （福建师范大学地理科学学院，福建省福州市350108） 摘要：选择闽江流域建溪水系为研究对象,以数字高程模型DEM(Digit Elevation Models)为基础,利用ArcGIS软件的水文分析工具从DEM数据中提取研究区域的流域水文特征的详细过程。主要包括:DEM的生成和预处理、水流方向的确定、水流累积量提取、河网的提取和子流域的划分。结果表明，利用该方法提取的河网与利用手工方法提取的河网基本一致，从而证明该方法具有较高的精度。 关键词：数字高程模型；水文特征；ArcGIS；提取；建溪水系 21世纪以来水资源危机日益突出，水文模型已经成为目前国内外水文学研究的热门课题。随着“3S”技术的发展，为水文科学注入了新的血液。目前水文模拟技术趋向于将水文模型同GIS 与RS集成，以便充分利用GIS在数据管理、空间分析及可视性方面的功能。数字高程模型DEM (Digital ElevationModel)是用一组有序数值阵列形式表示地面点的平面坐标(x,y)和高程z的一种实体地面模型。它包含了大量的地理信息,是构成GIS的基础数据，其用途十分广泛,利用DEM可以提取流域的许多重要水文特征参数，如坡度、坡向、水沙运移方向、汇流网络、流域界线等。目前,利用DEM进行流域分析的工具很多,ArcGIS的水文分析模块(Hydro logymodel)是美国环境系统研究所公司(ESRI)为ArcGIS推出的一个水文分析模块,主要用于地形和河流网系的提取和分析,实现地形模型可视化,其强大的流域特征分析功能可以满足各种流域DEM处理的需要。 1流域概况 建溪是闽江上游三大溪中最大的溪流，是一个树枝状水系。水系源头在武夷山脉和仙霞岭余脉，南平以上流域面积16396平方公里，占闽江流域的27%。河系贯通崇安、建阳、浦城、松溪、政和、建瓯、南平七个县市。河流总长635.6公里，流域内有大小溪流120多条。流域内气候温和湿润，处于高雨区，年平均降雨量1800～2200毫米。建溪的年均流量每秒521立方米，年径流量164亿立方米，约占闽江总流量的1/3。流域内山区海拔差异明显,因而该水系具有河流比降大、源短流急、易发洪水等特点。本文基于该流域的数字高程提取流域水文信息为不同尺度的水文模型提供参数,并可满足各种水文模拟的应用需求。 2基于DEM的流域水文信息提取 流域水文信息是进行水文模拟的必要信息，提取流域信息也是构建现代化水文模型、进行水文模拟以及其他相关研究的前提。作为研究水文模型和水文状态变量空间分布的基础数据,DEM 的一个重要用途就是提取地貌指数。本文采用ArcGIS中的水文分析模块进行流域水文信息的提取。流域水文特征提取的主要过程包括：DEM 的生成和预处理、水流方向的确定、汇流累积量的计算、河网的提取和子流域的划分。 2.1DEM数据的来源和预处理 本文的栅格DEM数据采用国际科学数据服务平台（https://www.360docs.net/doc/4410866218.html,/index.jsp）提供的SRTM90米空间分辨率基础高程的数据。根据闽江流域建溪水系的经纬度坐标,确定出该数据的列号为60行号为7。 首先利用ArcGIS软件切出建溪流域所在区域的DEM，其中包括崇安、建阳、浦城、松溪、政和、建瓯、南平七个县市，从而生成本实验所需的DEM数据，见图1。
地形因子
第七章 1、本章主题编号 2、本章内容概述 （1）概述 ● 坡面因子的分类及提取方法 ● 确定坡面因子提取的算法基础 ● 提取坡面因子的常用分析窗口 （2）坡度、坡向 ● 坡度的提取 ● 坡向的提取 （3）坡形 ● 宏观坡形因子 ● 地面曲率因子 ● 地面变率因子 （4）坡长 （5）坡位 （6）坡面复杂度因子 3、本章内容 3.1 概述 （1）坡面因子的分类及提取方法 ● 坡面因子的分类 按照坡面因子所描述的空间区域范围，可以将坡面因子划分为微观坡面因子与宏观坡面因子两种基本类型。常用的微观坡面因子主要有：坡度、坡向、坡长、坡度变率、坡向变率、平面曲率、剖面曲率等。常用的宏观坡面因子主要有：地形粗糙度、地形起伏度、高程变异系数、地表切割深度，以及宏观坡形因子（直线形斜坡、凸形斜坡、凹形斜坡、台阶形斜坡）等。 按照提取坡面因子差分计算的阶数，可以将坡面因子分为一阶坡面因子、二
阶坡面因子和高阶坡面因子。一阶坡面地形因子主要有坡度和坡向因子。二阶坡面因子主要有坡度变率、坡向变率、平面曲率、剖面曲率等因子。复合坡面因子有坡长、坡形因子、地形粗糙度、地形起伏度、高程变异系数和地表切割深度等。 按照坡面的形态特征，可将坡面因子进一步划分为：坡面姿态因子，坡形因子，坡位因子，坡长因子以及坡面复杂度因子五大类。 ● 提取坡面因子的基本方法 首先将坡面的形态特征或各个坡面因子进行定量化描述，完成求导的数学模型，在此基础上，建立其以DEM为基本信息源进行提取的技术路线，并通过软件实现形成一套易于计算机操作的方法。 （2）确定坡面因子提取的算法基础 ● DEM格网数据的空间矢量表达（如图7.1） 图7.1 DEM格网数据的空间矢量模型 ● 基于空间矢量模型的差分计算 算法主要有数值分析方法、局部曲面拟合算法、空间矢量法、快速傅立叶变换等。其中数值分析方法包含有简单差分算法、二阶差分、三阶差分（带权或不带权）和Frame差分；局部曲面拟合又有线性回归平面、二次曲面和不完全四次曲面（据刘学军，2002）。 （3）提取坡面因子的常用分析窗口 ● 窗口分析（领域分析）的基本原理是：对栅格数据系统中的一个、多个栅格点或全部数据，开辟一个有固定分析半径的分析窗口，并在该窗口内进行诸如极值、均值、标准差等一系列统计计算，或进行差分及与其它层面信息的复合分析等，实现栅格数据有效的水平方向扩展分析。 ● 在坡面信息提取中，按照分析窗口的形状，可以将分析窗口划分为以下几类： 矩形窗口：以目标栅格为中心，分别向周围八个方向扩展一层或多层栅格。 圆形窗口：以目标栅格为中心，向周围作一等距离搜索区，构成一圆形分析窗口。
山脊线、山谷线和鞍部点的提取知识讲解
山脊线、山谷线和鞍部点的提取
山脊线、山谷线和鞍部点的提取 一．实习背景 山脊线、山谷线是地形特征线，它们对地形、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。因此在数字地形分析中，山脊线和山谷线以及地形特征点等的提取和分析是很有必要的。 相邻两山头之间呈马鞍形的低凹部分称为鞍部，鞍部是两个山脊和两个山谷会合的地方。鞍部点是重要的地形控制点，它和山顶点、山谷点以及山脊线、山谷线等构成的地形特征点线，具有对地形具有很强的控制作用。因此，对这些地形特征点、线的分析研究在数字地形分析中具有很重要的意义。同时，由于鞍部点的特殊地貌形态，使得鞍部点的提取方法较山顶点和山谷的提取更难，目前没有什么有效的方法来提取鞍部点，利用水文分析的方法可以来提取一些鞍部点，但是它还是具有一定局限性。 二．实习目的 （1）熟练掌握基于DEM利用ArcGIS进行提取相关地形特征的方法与原理； （2）深入认识山脊线、山谷线和鞍部点3个基本地形特征；三．实习内容 １.提取ｄｅｍ数据的ＳＯＡ ２基于地形表面的几何形态分析方法提取山脊线山谷线 3.基于DEM水文分析方法提取山脊线山谷线
4.鞍部点的提取 四．实习数据 DEM 五．实习工具 Surface Analyst，model工具 六．实习步骤 1.提取DEM的SOA数据 A．求取原始DEM数据层的最大高程值，记为H；通过Spatial Analysis 下的栅格计算器 Calculator，公式为（H－DEM），得到与原来地形相反的 DEM数据层，即反地形DEM数据； B．基于反地形 DEM数据求算坡向值； C．利用 SOA 方法求算反地形的坡向变率，记为 SOA2，由原始DEM数据求算出的坡向变率值为 SOA1； D.在 Spatial Analysis下使用栅格计算器 Calculator，公式为 SOA ＝（（[SOA1]+[SOA2]）-Abs（[SOA1]-[SOA2]））/ 2，即可求出没有误差的 DEM 的坡向变率， 2.利用基于地形表面的几何形态分析方法提取山脊线山谷线 （1）山脊线的提取
山谷线、山脊线提取
自动提取山脊线和山谷线 arcmap 自动提取山脊线和山谷线的方法1 平面曲率与坡形组合法 基于规则格网DEM是最主要的自动提取山脊线和山谷线的方法，从算法设计原理上来分，大致可以分为以下五种： 1) 基于图像处理技术的原理； 2) 基于地形表面几何形态分析的原理； 3) 基于地形表面流水物理模拟分析原理； 4) 基于地形表面几何形态分析和流水物理模拟分析相结合的原理； 5) 平面曲率与坡形组合法。 平面曲率与坡形组合法提取的山脊、山谷的宽度可由选取平面曲率的大小来调节，方法简便，效果好。该方法基本处理过程为：首先利用DEM数据提取地面的平面曲率及地面的正负地形，取正地形上平面曲率的大值即为山脊，负地形上平面曲率的大值为山谷。实际应用中，由于平面曲率的提取比较繁琐，而坡向变率（SOA）在一定程度上可以很好地表征平面曲率。因此，下面的提取过程以SOA代替平面曲率。 具体提取过程为： 1）激活DEM 数据，在Spatial Analysis 下使用surface 菜单下的Derive Aspect 命令，提取DEM 坡向层面，记为A； 2）激活A 层面，在Spatial Analysis 下使用surface 菜单下的Derive Slope 命令，提取A 层面的坡度信息，记为SOA1； 3）求取原始DEM 数据层的最大高程值，记为H；通过Spatial Analysis 下的栅格计算器Calculator，公式为（H－DEM），得到与原来地形相反的DEM 数据层，即反地形DEM 数据； 4）基于反地形DEM 数据求算坡向值； 5）利用SOA 方法求算反地形的坡向变率，记为SOA2； 6）在Spatial Analysis 下使用栅格计算器Calculator，公式为SOA ＝（（[SOA1]+[SOA2]）-Abs （[SOA1]-[SOA2]））/ 2，即可求出没有误差的DEM 的坡向变率SOA； 7）激活原始DEM 数据，在Spatial Analysis 下使用栅格邻域计算工具Neighborhood Statistics；设置Statistic type 为平均值，邻域的类型为矩形（也可以为圆），邻域的大小为275×275 MAP，则可得到一个邻域为275×275 MAP的矩形的平均值层面，记为B； 8）在Spatial Analysis 下使用栅格计算器Calculator，公式为C ＝[DEM]-[B]，即可求出正负地形分布区域， 9）在Spatial Analysis下使用栅格计算器Calculator，公式为D ＝[C] >0 & SOA > 70，即可求出山脊线； 10）同理，在栅格计算器Calculator 中，修改公式为D ＝[C] < 0 & SOA > 70，即可求出山谷线
ArcGIS Hydrology水文分析-基本原理
ArcGIS Hydrology水文分析功能介绍(1)-基本原理 1.基本原理 DEM是数字高程模型的英文简称(Digital Elevation Mode)，是流域地形、地物识别的重要原始资料。自20世纪60年代以来,在利用数字高程模型DEM提取流域水文特征,模拟地表水文过程方面,国内外都开展了大量的研究。 1.1基于DEM进行流域分析的原理 从DEM提取流域特征，一个良好的流域结构模式是确定算法的前提和关键。1967年ShreveL¨描述的流域结构模式一直被后来的水文学者所引用．并设计了一些成熟的算法。 Shreve使用一个具有一个根的树状图来描述流域结构(如图 1 流域结构模式图所示)。在这个结构中，主要包括两个部分，一部分是结点集，一部分是界线集。沟谷结合点和沟谷源点共同组成一个沟谷结点集。所有的沟谷段组成沟谷段集，形成一个沟谷网络；所有的分水线段组成分水线段集，形成一个分水线网络；沟谷段集和分水线段集共同组成界线集。 沟谷网络中的每一段沟谷都有一个汇流区域，这些区域由流域分水线集来控制。外部沟谷段有一个外部汇流区．而内部沟谷段有两个内部汇水区，分布在内部沟谷段的两侧。整个流域被分割成一个个子流域．每个子流域好象是树状图上的一片“叶子”。 Shreve的树状图流域结构模型是简单明确的．虽然沟谷网络的结点模型和线模型与在栅格DEM中用于表示沟谷结点和沟谷线的栅格点和栅格链之间存在着拓扑不一致性。但它给出了沟谷网络、分水线网络和子汇流区的定义，明确表达了它们之间的相关关系，成为设计流域特征提取技术的基础。
1.2 常用算法 流向判定建立在3×3 的DEM 栅格网的基础上，其方法有单流向法和多流向法之分，但单流向法因其确定简单、应用方便而应用广泛。 1.2.1 单流向法 单流向法假定一个栅格中的水流只从一个方向流出栅格，然后根据栅格高程判断水流方向。目前应用的单流向法是D8法。此外，还有Rho8 方法、DEMON 法、Lea 法和D∞ 法等。最常用的是D8 法：假设单个栅格中的水流只能流入与之相邻的8 个栅格中。它用最陡坡度法来确定水流的方向，即在3×3 的DEM 栅格上，计算中心栅格与各相邻栅格间的距离权落差（即栅格中心点落差除以栅格中心点之间的距离），取距离权落差最大的栅格为中心栅格的流出栅格。 所谓最陡坡度法的原理是假设地表不透水，降雨均匀．那么流域单元上的水流总是流向最低的地方“窗口滑动指以计算单元为中心，组合其相邻的若干个单元形成一个窗口”，以“窗口”为计算基本元素，推及整个DEM，求取最终结果。目前应用最广泛的是基于流向分析和汇流分析的流域特征提取技术。Jenson and Domingue (1988)设计了应用该技术的典型算法，该算法包括3个过程：流向分析，汇流分析和流域特征提取。 1) 流向分析：以数值表示每个单元的流向。数字变化范围是1～255。其中1：东；2：东南；4南；8：西南；16：西；32：西北；64：北；128：东北。除上述数值之外的其它值代表流向不确定，这是由DEM中洼地”和“平地”现象所造成的。所谓“洼地”即某个单元的高程值小于任何其所有相邻单元的高程。这种现象是由于当河谷的宽度小于单元的宽度时，由于单元的高程值是其所覆盖地区的平均高程，较低的河谷高度拉低了该单元的高程。这种现象往往出现在流域的上游。“平地指相邻的8个单元具有相同的高程，与测量精度、DEM单元尺寸或该地区地形有关。这两种现象在DEM 中相当普遍，Jenson and Domingue 在流向分析之前，将DEM进行填充；将“洼地”变成“平地”，再通过一套复杂的迭代算法确定“平地”流向。流向分析过程如图所示。 2) 汇流分析：汇流分析的主要目的是确定流路。在流向栅格图的基础上生成汇流栅格图．汇流栅格上每个单元的值代表上游汇流区内流入该单元的栅格点的总数，既汇入该单元的流入路径数(NIP)，NIP较大者，可视为河谷，NlP等于0，则是较高的地方，可能为流域的分水岭。
山脊线山谷线提取实验报告
山脊线山谷线提取实验报告 实验容描述： 山脊线和山谷线构成了地形起伏变化的分界线（骨架线），因此它对于地形地貌研究具有重要意义；另一方面，对于水文物理过程研究而言，由于山脊、山谷分别代表示分水性与汇水性，山脊线和山谷线的提取实质上也是分水线与汇水线的提取。 本次实验通过某区域栅格DEM掌握山脊线和山谷线这两个基本地形特征信息的理论及其基于DEM的提取方法与原理；同时，熟练掌握利用ArcGIS软件对这两个地形特征信息的提取方法。 实验原理： 1.本实验基于规则格网DEM数据使用平面曲率与坡形组合法提取山脊线和山谷线，首先利用DEM数据提取地面的平面曲率及地面的正负地形，取正地形上平面曲率的大值即为山脊，负地形上平面曲率的大值为山谷。实际应用中，由于平面曲率的提取比较繁琐，而坡向变率（SOA）在一定程度上可以很好地表征平面曲率。因此，提取过程中可以SOA代替平面曲率。 2.主要用到以下理论知识： 1）坡向变率：是指在提取坡向基础上，提取坡向的变化率，亦即坡向之坡度（Slope of Aspect，SOA）。它可以很好地反应等高线弯曲程度； 2）反地形DEM数据：求取原始DEM数据层的最大高程值，记为H，通过公式（H-DEM），得到与原来地形相反的DEM数据层，即反地形DEM数据； 3）地面坡向变率SOA：地面坡向变率在所提取的地表坡向矩阵的基础上沿袭坡度的求算原理，提取地表局部微小围坡向的最大变化情况。但是SOA在提取过程中在北面坡将会有误差产生，所以要将北坡坡向的坡向变率误差进行纠正，其公式为： SOA=(( [SOA1]+[ SOA2] )-Abs( [SOA1]-[ SOA2] ))/2 其中：SOA1为原始DEM数据层坡向变率，SOA2为反地形DEM数据层坡向变率。 4）焦点统计 5）ArcScan自动矢量化 流程图
基本ArcGIS的地形数据提取与分析
基于ArcGIS10地形数据提取与分析 舒城县林业局汪自胜 摘要：本文以森林资源调查工作实践为例，详细总结了如何利 用ArcGIS10软件对纸质地形图，通过扫描、矢量化生成高程栅格数据；利用高程栅格数据进行等高线加密、高程统计、坡向和坡度分析；以及利用坡向、坡度等地形因子实现自动区划图斑的方法和过程。 关键词：森林资源调查 ArcGIS 地形分析 地形因子是划分森林资源调查图斑的重要因子，在条件有限的 情况下，我们经常是利用纸质地形图，通过人工判定，来确定工作 图斑的海拔、坡向和坡度。准确度受判定人员的业务水平影响较大。利用ArcGIS10的矢量化工具和地形数据分析工具，可以实现对图斑 地形因子的自动判读，甚至可以自动区划图斑。 一、地形图矢量化 要想利用计算机来进行地形分析，首先应对纸质地形图进行扫 描矢量化，将其转化成计算机可以识别的数据格式(见图1)。 图1 地形图灰度栅格图像 地形图矢量化前，需要将纸质图扫描成灰度栅格图像，并对栅 格图像进行二值化处理。 1、在ArcMap中对栅格图像进行符号化处理。分类方法：手动；类别数：2；调整中断值，直到满意为止，记录下中断值； 2、重分类。利用ArcToolbox工具箱中的“空间分析-重分类” 工具，根据记录的中断值，对图像进行重分类，生成二值图（见图2）。
图2 重分类工具设置和二值图 3、矢量化。加载用来保存矢量化成果的点、线要素类文件，在 编辑状态下，运用ArcScan工具开始矢量化。 （1）根据矢量化点、线的栅格宽度，在矢量化设置中设置理想 的最大线宽等参数。可以在完成设置后，运用“显示预览”功能来 查看参数设置是否合理(见图3)。 图3 矢量化设置和效果预览 （2）运用“在区域内部生成要素”工具选择要矢量化的区域， 在弹出的模板对话框中，对点、线要素的模板采用默认设置，完成 自动矢量化。 （3）运用编辑工具清理掉错误短线和噪点，对断开的地方等进 行修补。 （4）将等高线、道路和水系地物进行分层，分别保存到等高线、道路、水系要素类中。
ArcGIS实验-Ex18-利用水文分析方法提取山脊、山谷线
第十一章水文分析 练习1：利用水文分析方法提取山脊、山谷线 一、背景 山脊线、山谷线是地形特征线，它们对地形、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。因此在数字地形分析中，山脊线和山谷线以及地形特征点等的提取和分析是很有必要的。 二、目的 理解基于DEM结合水文分析的方法提取出研究区域的山脊线和山谷线的原理；掌握水流方向、汇流累积量的提取方法以及它们的提取原理；能将水文分析的方法和其它的空间分析方法相结合以解决应用问题。 三、要求 1、利用水文分析思想和工具提取研究区域的山脊线； 2、利用水文分析思想和工具提取研究区域的山谷线。 四、数据 一幅25m分辨率的黄土地貌DEM数据，数据的区域大概有140 km2。数据存于…/ChP11/Ex1中，请将其拷贝到E：/ChP11/Ex1。结果数据保存在…/ChP11/Ex1/Result中。 五、算法思想 对于水文物理过程研究而言，由于山脊、山谷分别表示分水性与汇水性，山脊线和山谷线的提取实质上也是分水线与汇水线的提取。因此，对于山脊线和山谷线就可以利用水文分析的方法进行提取。 基于DEM的这种地形表面流水物理模拟分析的原理是：对于山脊线而言，由于它同时也是分水线，那么对于分水线上的那些栅格，由于分水线的性质是水流的起源点，通过地表径流模拟计算之后这些栅格的水流方向都应该只具有流出方向而不存在流入方向，也就是其栅格的汇流累积量为零。通过对零值的汇流累积值的栅格的提取，就可以得到分水线，也就得到了山脊线；对于山谷线而言，由于其具有汇水的性质，那么对于山谷线的提取，可以利用反地形的特点，即是利用一个较大的数值减去原始的DEM数据，而得到了与原始地形完全相反的地形数据，也就是原始的DEM中的山脊变成负地形的山谷，而原始DEM中的山谷在负地形中就变成了山脊，那么，山谷线的提取就可以在负地形中利用提取山脊线的方法进行提取。 六、操作步骤 1、正负地形的提取 (1) 启动ArcToolbox，展开Analysis Tools工具箱，打开hydrology工具集。在图层管理器中加载研究区域的原始DEM数据。 (2) 加载Spatial Analyst模块，点击Spatial Analyst模块的下拉箭头，点击neighborhood statistics菜单工具，利用邻域分析的方法以11×11的窗口计算平均值，如图1。分析结果命名为meandem，如图2所示。
ArcGIS提取斜坡单元步骤详解要点
斜坡单元 地质灾害危险性区划中常用的单元类型有网格单元、地域单元、均一条件单元、子流域单元、斜坡单元等。其中: 网格单元形状较规则，便于实现快速剖分，离散后得到的矩阵形式的数据有利于进一步运算，但是不能完全反映地势起伏，与地质环境条件联系不够紧密; 均一条件单元没有考虑不同区域的地质环境条件差异; 子流域单元适用于泥石流灾害危险性区划，对滑坡、崩塌等则不适用。斜坡单元是滑坡、崩塌等地质灾害发育的基本单元，并且在各类控制或影响因素中，河流和沟谷的发育阶段对滑坡、崩塌的形成具有明显的控制作用，因此采用基于幼年期沟谷划分的斜坡单元作为评价单元，可以与地质环境条件紧密联系，综合体现各类控制或影响因素的作用，使评价结果更贴近于实际。因此，在满足DEM 精度要求的前提下，斜坡单元划分较适用于地质灾害危险性区划【1】。 斜坡单元划分原理 斜坡单元划分的实质是基于DEM 的地表水文分析，包括正反地形无洼地DEM 的生成、水流方向的提取、汇流累积量的计算、河网的生成、集水流域的生成等关键步骤，其基本原理是利用正反地形分别提取山谷线和山脊线( 分别对应于汇水线和分水线)，把生成的集水流域与反向集水流域融合，再经后期处理人工修改不合理的单元，最终得到的由汇水线与分水线所组成的区域即为斜坡单元。斜坡单元划分流程见图【1】。
ArcGIS划分斜坡单元操作步骤 1、生成无洼地DEM ——原理：DEM 是一种比较光滑的地形表面模型，由于DEM 误差以及一些真实地形的存在，使DEM表面存在一些凹陷的区域，在进行水流方向计算时往往会导致不合理的甚至错误的水流方向，因此计算前应先对原始DEM数据进行洼地填充，得到无洼地的DEM。基本过程是: 首先，利用水流方向数据计算出DEM 数据中的洼地区域和洼地深度;其次，依据洼地深度并参考真实地形，确定填充阈值对洼地进行填充; 再次，一次洼地填充完毕后又会产生新的洼地，因此需要重复上述过程，反复填充【1】。 ——操作：填洼
arcgis之地形5山脊山谷线提取
致可以分为以下五种： 1) 基于图像处理技术的原理； 2) 基于地形表面几何形态分析的原理； 3) 基于地形表面流水物理模拟分析原理； 4) 基于地形表面几何形态分析和流水物理模拟分析相结合的原理； 5) 平面曲率与坡形组合法。 平面曲率与坡形组合法提取的山脊、山谷的宽度可由选取平面曲率的大小来调节，方 法简便，效果好。该方法基本处理过程为：首先利用 DEM数据提取地面的平面曲率及地面的正负地形，取正地形上平面曲率的大值即为山脊，负地形上平面曲率的大值为 山谷。实际应用中，由于平面曲率的提取比较繁琐，而坡向变率（SOA）在一定程度 上可以很好地表征平面曲率。因此，下面的提取过程以 SOA代替平面曲率。 具体提取过程为： 1）激活 DEM 数据，在 Spatial Analysis 下使用surface 菜单下的Derive Aspect 命令，提取 DEM 坡向层面，记为 A； 2）激活 A 层面，在 Spatial Analysis 下使用 surface 菜单下的 Derive Slope 命令，提取A 层面的坡度信息，记为 SOA1； 3）求取原始 DEM 数据层的最大高程值，记为 H；通过 Spatial Analysis 下的栅格计 算器Calculator，公式为（H－DEM），得到与原来地形相反的 DEM 数据层，即反地 形 DEM 数据；
4）基于反地形 DEM 数据求算坡向值； 5）利用 SOA 方法求算反地形的坡向变率，记为 SOA2； 6）在Spatial Analysis 下使用栅格计算器 Calculator，公式为SOA ＝ （（[SOA1]+[SOA2]）-Abs（[SOA1]-[SOA2]））/ 2，即可求出没有误差的 DEM 的坡向变率SOA； 7）激活原始 DEM 数据，在 Spatial Analysis 下使用栅格邻域计算工具 Neighborhood Statistics；设置 Statistic type 为平均值，邻域的类型为矩形（也可以为圆），邻域的大小为 275×275 MAP，则可得到一个邻域为 275×275 MAP的矩形的平均值层面，记为 B； 8）在 Spatial Analysis 下使用栅格计算器 Calculator，公式为 C ＝[DEM]-[B]，即可求出正负地形分布区域， 9）在 Spatial Analysis下使用栅格计算器 Calculator，公式为 D ＝[C] >0 & SOA > 70，即可求出山脊线； 10）同理，在栅格计算器 Calculator 中，修改公式为 D ＝[C] < 0 & SOA > 70，即可 求出山谷线。
利用水文分析方法提取山脊、山谷线 技术文档
利用水文分析方法提取山脊、山谷线 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的水文分析方法提取出山脊线和山谷线的原理；掌握水流方向、汇流累积量的提取原理及方法；能够利用水文分析的方法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）利用水文分析思想和工具提取研究区域的山脊线； （2）利用水文分析思想和工具提取研究区域的山谷线。 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.算法思想 山脊线和山谷线的提取实质上也是分水线与汇水线的提取。因此，可以利用水文分析的方法进行提取。 对于山脊线而言，由于它同时也是分水线，而分水线的性质即为水流的起源点。所以，通过地表径流模拟计算之后，这些栅格的水流方向都应该只具有流出方向而不存在流入方向，也就是其栅格的汇流累积量为零。通过对零值的汇流累积值的栅格的提取，就可以得到分水线，即山脊线；对于山谷线而言，可以利用反地形的特点，即利用一个较大的数值减去原始的DEM数据，得到与原始地形完全相反的地形数据，使得原始的DEM中的山脊变成反地形的山谷，而原始DEM中的山谷在反地形中就变成了山脊，再利用山脊线的提取方法就可以实现山谷线的提取。但是这种方法会出现提取出的山脊和山谷位置有些偏差，可以利用正、负地形来加以纠正。 基于DEM利用水文分析的方法提取山脊线和山谷的技术流程如图1所示。 图1 山脊线和山谷线的提取流程图
利用ArcGIS水文分析工具提取河网的具体操作
利用ArcGIS水文分析工具提取河网的操作ArcGIS 水文分析工具提取河网 DEM包含有多种信息，ArcToolBox提供了利用DEM提取河网的方法，但是操作比较烦琐（帮助可参看Hydrologic analysis sample applications），今天结合我自己的使用将心得写出来与大家分享。提取河网首先要有栅格DEM，可以利用等高线数据转换获得。在此基础上，要经过洼地填平、水流方向计算、水流积聚计算和河网矢量转化这几个不步骤。 1．洼地填平 DEM洼地（水流积聚地）有真是洼地和数据精度不够高所造成的洼地。洼地填平的主要作用是避免DEM 的精度不够高所产生的（假的）水流积聚地。洼地填平使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Hydrol ogy->Fill工具。 2．水流方向计算 水流方向计算就可以使用上一步所生成的DEM为源数据了（如果使用未经洼地填平处理的数据，可能会造成精度下降）。这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Flow Direction 工具。输入的DE M采用第一步的Fill1_exam1 3．水流积聚计算 这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Flow Accumulation工具流向。栅格数据就是第二步所获得的数据（FlowDir_fill1）。可以看到，生成的水流积聚栅格已经可以看到所产生的河网了。现在所需要做的就是把这些河网栅格提取出来。可以把产生的河网的支流的象素值作为阀值来提取河网栅格。
4．提取河网栅格 使用spatial analyst中的栅格计算器，将所有大于河网栅格阀值的象素全部提取出来。至于这个阀值是多少因具体情况而定。通常是要大于积聚计算后得到栅格的最低河流象素值。这里采用的是500这个值。最 后生成只有0、1值的栅格数据。其中1表示是河网，0是非河网。 5．生成河网矢量 这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Stream to Feature工具.Input Stream raster 为第 四步只有0、1值的河网栅格。流向栅格使用第二步所生成的栅格数据。
实验09 基于DEM坡面坡向提取与分析 技术文档
实验九基于DEM坡面坡向提取与分析 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
DEM地形信息提取对比研究_以坡度为例
第33卷第5期 2008年9月 测绘科学 Science of Surveying and M app ing Vol .33No .5 Sep. 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 1100922307120081051063 1 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