基本ArcGIS的地形数据提取与分析

基本ArcGIS的地形数据提取与分析
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。

(5)采集独立的高程点,保存到高程点要素类中。

(6)输入等高线、高程点的高程值。

(7)根据矢量图的轮廓创建一个边界面要素类(见图4)。

图4 矢量化成果图

二、生成高程栅格数据

利用ArcToolbox工具箱中的“3D Analyst 工具-栅格插值”下面的“地形转栅格”工具,实现利用高程点、等高线生成高程栅格数据。在“输入要素”中选择等高线、高程点和边界要素。高程字段为存贮高程值的字段“高程值”;类型分别选择“Contour”(高程等值线)、“PointElevation”(高程点)和“Boundary”(边界);在“输出表面栅格”中输入存贮位置和文件名,“输出像元大小”选择合适值,生成高程栅格数据(见图5)。

图5 地形转栅格工具设置和高程栅格数据

三、地形数据分析

根据高程栅格数据可以轻松完成等高线加密、统计高程、坡度

分析、坡向分析、自动区划图斑等工作。

1、等高线加密。利用ArcToolbox工具箱的“Spatial

Analyst工具-表面分析”下的“等值线”工具可以完成等高线加密。本例中原图纸的等高距为10米,将其加密为2.5米的等高距。打开“等值线”工具,在“输入栅格”中选择高程栅格数据文件“高程

栅格”;在“输出折线要素”中输入保存等高线要素的文件位置和

文件名;在等值线间距中输入“2.5”;运行工具生成等高距为2.5

米的等高线图(见图6)

图6 等值线工具设置和等高线图

2、统计高程。利用ArcToolbox工具箱的“Spatial Analyst

工具-区域分析”下的“以表格显示分区统计”可以统计图斑的平均

高程、最小高程、最大高程等。在“输入栅格数据或要素区域数据”中选择需要提取高程值的“区划图斑”面要素类,在“区域字段”

中选择统计单位“XBH”(图斑号);在“输入赋值栅格”中选择高

程栅格数据“高程栅格”;在“输出表”中输入生成的图斑高程登

记表的位置和文件名“海拔提取”;在“统计类型”中选择“ALL”,运行工具,生成图斑的高程MIN(最小),MAX(最大),MEAN(平均)值表(见图7)。

图7 以表格显示分区统计工具设置和高程统计结果

3、坡向、坡度分析。利用ArcToolbox工具箱的“Spatial Analyst工具-表面分析”下的“坡向”和“坡度”工具,可以根据

高程栅格生成坡向、坡度栅格。

(1)生成坡向栅格。启动“坡向”工具后,在“输入栅格”中

选择存贮高程栅格数据文件“高程栅格”;在“输出栅格”中输入

保存位置和文件名,生成坡向栅格(见图8)。

图8 坡向工具设置和坡向栅格

(2)生成坡度栅格。同“生成坡向栅格”方法基本相同,启动“坡度”工具,在“输入栅格”中选择存贮高程栅格数据文件“高

程栅格”;在“输出栅格”中输入保存位置和文件名,“输出测量

单位”选择默认值“DEGREE”(度);“Z因子”选择默认值“1”,生成坡度栅格(见图9)。

图9 坡度工具设置和坡度栅格

(3)统计图斑坡向、坡度。与“统计高程”的方法一样,用“以表格显示分区统计”,在“输入赋值栅格”中分别选择“坡向栅格”和“坡度栅格”;在“输出表”中分别输入“坡向提取”和“坡度提取”,完成图斑的坡向和坡度统计(见图10、图11)。

图10 坡向统计

图11 坡度统计

四、自动区划图斑

坡向、坡度等地形因子是区划图斑的重要依据之一。利用地形分析生成的“坡向栅格”和“坡度栅格”可以实现自动按坡向、坡度因子区划图斑。

1、重分类。根据林业调查的坡向、坡度等级划分标准,对坡向栅格和坡度栅格,利用ArcToolbox工具箱中“3D Analyst 工具-栅格重分类”下的“重分类”工具,按下表1对坡向栅格和坡度栅格执行重分类,分别生成“坡向重分类”和“坡度重分类”栅格数据(见图1

2、图13)。

表1 坡向、坡度栅格重分类表

坡向值分类值代表坡向坡度值分类值代表坡度级-1 0 无坡向0-6 1 平坡

0-22.5 1 北6-15 2 缓坡

22.5-67.5 2 东北15-25 3 斜坡

67.5-112.5 3 东

112.5-157.5 4 东南25-35 4 陡坡

157.5-202.5 5 南

202.5-247.5 6 西南35-45 5 急坡

247.5-292.5 7 西

292.5-337.5 8 西北45-90 6 险坡

337.5-360 1 北

图12 坡向重分类

图13 坡度重分类

2、叠加分析。将坡向、坡度栅格利用ArcToolbox工具箱中的“Spatial Analyst工具-地图代数”下的“栅格计算器”,通过栅

格运算,在公式窗口中输入“"坡向重分类"*10+"坡度重分类"”;

在“输出栅格”中输入保存位置和文件名“坡向坡度叠加”,生成

坡向坡度叠加栅格 (见图14)。

图14 栅格计算和坡向坡度叠加栅格

3、自动生成区划图斑要素。根据坡向坡度叠加栅格,利用ArcToolbox工具箱中“转换工具-由栅格转出”下的“栅格转面”

工具,在“输入栅格”中选择“坡向坡度叠加”;在“输出面要素”中输入保存位置和文件名“自动区划图斑”;勾选“简化面”,生

成“自动区划图斑”面要素(见图15)。

图15 栅格转面工具设置和自动区划图斑

4、消除细碎。通过属性表选择“自动区划图斑”面积小于

“667平方米”的细碎图斑,利用ArcToolbox工具箱中“数据管理

-制图综合”下的“消除”工具,消除掉细碎部分(可能需要多次操作),得到根据坡向、坡度自动区划出来的图斑成果图(见图16)。

图16 自动区划图斑成果图

五、结束语

以上只是探讨了利用纸质地形图经过扫描、矢量化、地形分析

完成高程栅格创建,实现等高线加密、统计高程、坡向、坡度、并

利用坡向、坡度自动区划图斑的方法。在森林资源调查实践中,我

们可以在利用卫星遥感影像完成林相图区划的基础上,再通过高程

栅格,细划林相图,将图斑区划得更加科学合理,并对图斑完成地形因子的自动填写。

参考文献:[1]牟乃夏刘文宝王海银戴洪磊《ArcGIS10 地理信息系统教程-从初学到精通》,2012.9

ArcGIS之水文分析

ArcGIS教程之DEM水文分析详细图文教程,本教程和之前的两个教程有关联的,数据上是使用上一个教程的结果,步骤相互联系!最后会提供给大家数据和教程的链接!水文分析需要: 1.理解基于DEM数据进行水文分析的基本原理。 2.利用ArcGIS的提供的水文分析工具进行水文分析的基本方法和步骤。 下面开始教程: 工具/原料 ?软件准备:ArcGIS Desktop 10.0---ArcMap(spatial Analyst模块) ?数据准备:DEM(使用由本人前面的教程【ArcGIS地形分析--TIN及DEM 的生成,TIN的显示】中使用的原始数据。 方法/步骤 1.数据基础:无洼地的DEM 在ArcMap中加载 DEM数据,右击DEM图层,点击缩放至图层,显示全部。 2.在【ArcToolbox】中,(要打开扩展模块)执行命令[SpatialAnalyst工 具]——>[水文分析]——> [填洼],按下图所示指定各参数,其中Z限制——填充阈值,当设置一个值后,在洼地填充过程中,那些洼地深度大于阈值的地方将作为真实地形保留,不予填充;系统默认情况是不设阈值,也就是所有的洼地区域都将被填平。之后点击确定即可。 3.确定后执行结果得到无洼地的DEM数据[Fill_dem1]

4.关键步骤:流向分析 在上一步的基础上进行,在【ArcToolbox】中,执行命令[SpatialAnaly st工具]——>[水文分析]——>[流向],按下图所示指定各参数: 5.确定后执行完成后得到流向栅格[Flowdir_fill1],理解代表什么含义! 6.计算流水累积量 在上一步的基础上进行,在【ArcToolbox】中,执行命令[SpatialAnaly st工具]——>[水文分析]——>[流量],按下图所示指定各参数: 1.7 确定后执行完成得到流水累积量栅格[flowacc_flow1] 如图: 7.提取河流网络 首先,提取河流网络栅格。 在上一步的基础上进行,打开【Arctoolbox】,运行工具[Spatial Anal yst 工具]——>[地图代数]——>[栅格计算器],在[地图代数表达式]中输入公式:Con(Flow Accumulation1>800,1),(这里的Flow Accumulat ion1要以上一步得到的文件名为准,注意是Con,不是con,大写第一个字母,不然出错)如图: [输出栅格]指定为:StreamNet保存路径和文件名任意)

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

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/4810968178.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。

ArcGIS地形分析实验内容步骤

实验九地形分析-----TIN及DEM的生成及应用(综合实验) 一、实验目的 DEM是对地形地貌的一种离散的数字表达,是对地面特性进行空间描述的一种数字方法、途径,它的应用可遍及整个地学领域。通过对本次实习的学习,我们应: a)加深对TIN建立过程的原理、方法的认识; b)熟练掌握ArcGIS中建立DEM、TIN的技术方法。 c)掌握根据DEM或TIN 计算坡度、坡向的方法。 d)结合实际,掌握应用DEM解决地学空间分析问题的能力。 二、实验准备 软件准备:ArcGIS Desktop -----ArcMap(3D分析模块---3D Analyst) 实验数据:矢量图层:高程点Elevpt_Clip.shp,等高线Elev_Clip.shp,边界Boundary.shp,洱海Erhai.shp,移动基站.shp 三、实验内容及步骤 1. TIN 及DEM 生成 1.1由高程点、等高线矢量数据生成TIN转为DEM 在ArcMap中新建一个地图文档(Insert---Data Frame) (1)添加矢量数据:Elevpt_Clip、Elev_Clip、Boundary、Erhai(同时选中:在点击的同时按 住Shift) (2)激活“3D Analyst”扩展模块(执行菜单命令[Tools]>>[Extensions扩展],在出现的对 话框中选中3D分析模块---3D Analyst),在工具栏空白区域点右键打开[3D Analyst] 工具栏 (3)执行工具栏[3D Analyst]中的菜单命令[3D Analyst]>>[Create/Modify TIN创建/修改 TIN]>>[Create TIN From Features从要素生成TIN]; (4)在对话框[Create TIN From Features]中定义每个图层的数据使用方式; 在[Create TIN From Features]对话框中,在需要参与构造TIN的图层名称前的检查框上打上勾,指定每个图层中的一个字段作为高度源(Height Source),设定三角网特征输入(Input as)方式。可以选定某一个值的字段作为属性信息(可以为None)。即勾选elevpt Clip:高度源(height resource):ELEV;三角网作为(triangulate as):mass points;标识之字段(tag value field):none。勾选elev Clip,高度源(height resource):ELEV;三角网作为(triangulate as):mass points;勾选Boundary,三角网作为(triangulate as):soft clip,其余不变,勾选ErHai,高度源(height resource):ELEV;三角网作为(triangulate as):hard replace;标识之字段(tag value field):none。

ArcGIS地形分析--TIN及DEM的生成,TIN的显示练习数据

DEM的应用包括:坡度:Slope、坡向:Aspect、提取等高线、算地形表面的阴影图、可视性分析、地形剖面、水文分析等,其中涉及的知识点有: a)对TIN建立过程的原理、方法的认识; b)掌握ArcGIS中建立DEM、TIN的技术方法。 (对于这两步的教程本人之前有做过,下面教程不会再重复) c)掌握根据DEM 计算坡度、坡向的方法。 d)理解基于DEM数据进行水文分析的基本原理。 e)利用ArcGIS的提供的水文分析工具进行水文分析的基本方法和步骤。 下面开始教程: 工具/原料 ?软件准备:ArcGIS Desktop 10.0---ArcMap(3D Analyst模块和spatial analyst模块) ?数据:DEM和TIN(使用由本人前面的教程【ArcGIS地形分析--TIN及DEM的生成,TIN的显示】得到的结果数据。 ?原始数据下载:https://www.360docs.net/doc/4810968178.html,/s/1GGzT2 方法/步骤 1. 1

建议先看【ArcGIS地形分析--TIN及DEM的生成,TIN的显示】经验教程,因为本经验教程的数据使用的是此经验的最后结果数据! (数据会提高下载,另外本人使用的版本是10.1英文版,不过教程步骤为中文的,本人翻译过来,方便大家!有些地方和9.3差别很大,和10.0差别不大) END DEM应用之坡度:Slope 1. 1 首先,(1) 新建地图文档,加载【ArcGIS地形分析--TIN及DEM的生成,TIN的显示】经验教程中得到的DEM数据:TINGrid (2) 在【ArcToolbox】中,执行命令[3D Analyst工具]——[栅格表面]——[坡度],参照下图所示,指定各参数:

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。

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地形分析

实验三、地形分析-----TIN及DEM的生成及应用一、实验目的 DEM是对地形地貌的一种离散的数字表达,是对地面特性进行空间描述的一种数字方法、途径,它的应用可遍及整个地学领域。通过对本次实习的学习,我们应: a)加深对TIN建立过程的原理、方法的认识; b)熟练掌握ArcGIS中建立DEM、TIN的技术方法。 c)掌握根据DEM或TIN 计算坡度、坡向的方法。 d)结合实际,掌握应用DEM解决地学空间分析问题的能力。 二、实验准备 软件准备:ArcGIS Desktop 9.x ---ArcMap(3D分析模块) 实验数据:矢量图层:高程点Elevpt_Clip.shp,高程Elev_Clip.shp,边界Boundary.shp,洱海Erhai.shp 三、实验内容及步骤 1. TIN 及DEM 生成 1.1由高程点、等高线矢量数据生成TIN转为DEM 在ArcMap中新建一个地图文档 (1)添加矢量数据:Elevpt_Clip、Elev_Clip、Boundary、Erhai(同时选中:在点击的同时按 住Shift) (2)激活“3D Analyst”扩展模块(执行菜单命令[工具]>>[扩展],在出现的对话框中选中 3D分析模块),在工具栏空白区域点右键打开[3D分析] 工具栏 (3)执行工具栏[3D分析]中的菜单命令[3D分析]>>[创建/修改TIN]>>[从要素生成TIN]; (4)在对话框[从要素生成TIN中]中定义每个图层的数据使用方式; 在[从要素生成TIN中]对话框中,在需要参与构造TIN的图层名称前的检查框上打上勾,指定每个图层中的一个字段作为高度源(Height Source),设定三角网特征输入(Input as)方式。可以选定某一个值的字段作为属性信息(可以为None)。在这里指定图层[Erhai] 的参数:[三角网作为:]指定为[硬替换] ,其它图层参数使用默认值即可。即勾选elevpt Clip:高度源(height resource):ELEV;三角网作为(triangulate as):mass point;标识之字段(tag value field):none。勾选elev Clip,高度源(height resource):ELEV;三角网作为(triangulate as):mass point;勾选Boundary,三角网作为(triangulate as):soft clip,其余不变,勾选ErHai,高度源(height resource):ELEV;三角网作为(triangulate as):hard replace;标识之字段(tag value field):none。

ArcGIS软件中 基于文本数据的地形分析

实验五基于文本数据的地形分析 一、实验背景 克里金插值法,又称空间自协方差最佳插值法,它是以南非矿业工程师D.G.Krige的名字命名的一种最优内插法。克里金法广泛地应用于地下水模拟、土壤制图等领域,是一种很有用的地质统计格网化方法。它首先考虑的是空间属性在空间位置上的变异分布.确定对一个待插点值有影响的距离范围,然后用此范围内的采样点来估计待插点的属性值。根据样品空间位置不同、样品间相关程度的不同,对每个样品品位赋予不同的权,进行滑动加权平均,以估计中心块段平均品位。克里金方法是基于这样的一个假设,即被插值的某要素(例如地形要素),可以被当做是一个区域化的变量来看待,所谓区域化的变量就是介于完全随机的变量和完全确定的变量之间的一种变量,它随所在区域位置的改变而连续地变化,因此,彼此离得近的点之间有某种程度上的空间相关性,而相隔比较远的点之间在统计上看是相互独立无关的。克里金方法就是建立在一个预知定义的协方差模型的基础上通过线性回归方法把估计值的方差最小化的一种差值方法。克里金方法具体分成许多种,主要有:普通克里金、简单克里金和通用克里金等等。 二、实验目的 1.熟练掌握克里金差值法,掌握利用高程点要素生成等值线的方法,点的内插是GIS数据处理常用的方法之一,广泛应用于生成等值线。点的内插是用于建立具有连续变化特征现象(例如地面高程、地形、气温)的数值方法。 2 按照点数据samp_pt.txt(坐标和高程数据单位均为m),画出以5m为等高距的等高线,并求在bound图层边界范围内坡度>=25的区域面积。学会ArcToolBox中的栅格计算器、裁剪、坡度以及克里金法。 三、实验数据

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

ArcGIS10.2地形分析

基于ArcGIS下的地形分析报告 —以寨场山森林公园的地形为例 1.整理CAD 根据要求,只要对寨场山森林公园整个地形中的红线范围里面的部分进行分析,为了保持红线内的内容清晰、完整,同时节约内存和空间,因此要删除红线外的部分,隐藏或者删除不必要的其他图层。然后把红线删除,并对边缘等高线做细微的调整,使最后出图边缘保持平滑(如图1、图2)。另外要注意的一点是,保证所有等高线都是闭合的,再将调整完后的图复制到新的文件或者写块,这样是防止CAD图导入ArcGIS后出现其他图层的内容。本次分析只需要等高线和高程点所在图层。 图1 CAD原图图2 调整后的CAD图 2.定义坐标系统 打开ArcCatalog10.2—链接到文件—右击命名为dixing01.dwg的文件—属性—编辑—选择地理坐标系—Afraca—北京1954—确定(如图3)。然后新建个人

图3 定义坐标 地理数据库,右击CAD文件—导出—转出至地理数据库,输入要素和选择输出 的地理数据库文件,再保存为mdb文件(如图4)。 图4 保存至地理数据库 3.导入CAD图 打开ArcGIS的ArcMap界面,(本文用的是Arcgis10.2版本),点击菜单 栏“窗口”—“目录”,点击带“加号”的文件夹创建文件夹链接(如图5), 找到CAD所属文件夹,添加刚整理过的名为dixing01.dwg的文件,前提是要把该

图5 文件夹链接 CAD文件存放的文件夹以及文件名要用英文名,不能用汉字。 CAD导入Arcgis以后有annotation、multipatch、point、polygon、polyline 五种要素(如图6),分别右击我们所需要的point点、polyline线文件,右键, 图6 目录 “导出”—“转为shapefile(单个)”,输出为shp格式文件(如图7)。输出位置就是文件保存的地方,输出要素是文件名,字段映射选择“Layer(文本)”,

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

地理学arcgis地形分析#(精选.)

学生实验报告 学院专业年级、班 学号姓名同组者无 课程名称地理信息系统实验题目地形分析成绩 一、实验目的: 掌握在ArcGIS 10.2软件的地形分析功能。 二、实验准备: 学习在ArcGIS 10.2加载栅格数据,设置栅格空间分析属性,以及利用Spatial Analyst Tools工具集下的Surface工具子集或3D Analyst Tools工具集下的Raster Surface提供的功能提取地形因子,包括表面积、体积、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、山体阴影、等高线、填挖类型及范围、可视范围和剖面线。并利用Neighborhood Statistics和栅格计算器分别计算地形起伏度和地表粗糙度。 三、实验内容: 利用提供的DEM数据提取该区域的表面积、体积、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、山体阴影、等高线、曲面面积、地形起伏度、地表粗糙度,并计算观测点的可视范围和道路的剖面线。 四、实验过程及步骤: 1、插入DAM数据:

2、提取DAM数据的表面积和体积: 在ArcToolbox下选择3D Analyst Tools,单机Functional Surface选择Surface V olume。输入dam 栅格数据,指定输出位置,单机确定按钮,得到如下数据: 3、坡度: 在ArcToolbox中选择Spatial Analyst Tools,然后选择Raster Surface下的Slope工具,打开后在输入栏插入DAM数据,指定输出位置,单击确定按钮。 4、坡向: 在ArcToolbox中选择Spatial Analyst Tools然后选择Surface栏下Aspect工具打开坡向添加工具,在输入栏中添加DAM数据,指定存放位置,单击确定按钮。

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