DEM提取坡度信息的不确定性
实验五DEM坡面地形因子提取
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提取方法精度研究
DEM提取方法精度研究摘要：DEM分辨率是DEM刻画地形精确程度的一个重要指标，同时也是决定其使用范围的一个主要的影响因素。
DEM的分辨率是指DEM最小的单元格的长度。
因为DEM是离散的数据，所以（X，Y）坐标其实都是一个一个的小方格，每个小方格上标识出其高程。
这个小方格的长度就是DEM的分辨率。
分辨率数值越小，分辨率就越高，刻画的地形程度就越精确，同时数据量也呈几何级数增长。
所以DEM的制作和选取的时候要依据需要，在精确度和数据量之间做出平衡选择。
关键词：DEM；提取方法；精度；实验1、引言我国地域辽阔，地形复杂多样，平原、高原、山地、丘陵、盆地五种地形齐备。
某些地区如高山区、热带雨林、沙漠区，获得高精度的DEM数据较困难。
目前，我国基础地理信息系统数字高程模型数据库有1：1，000，000、1：250，000、1：50，000以及局部l：10，000的DEM数据，而只有比例尺小于1：250，000的数据是公开的，高精度的DEM数据价格昂贵。
2、DEM数据精度研究数字高程模型精度的研究，一直是摄影测量界的重要研究议题。
DEM的误差主要包括两类，一类是DEM的数据误差，主要由采样点误差和内插引起的误差构成;另一类是DEM的描述误差，由地形特征、尺度、DEM结构和采样点分布及密度等方面的误差构成。
因此，DEM精度模型的建立也应从反映这两类误差特征着手。
用以描述DEM及其在数字地形分析中的误差的精度模型，应能够反映出误差大小、误差的空间相关关系以及误差的空间分布状况。
DEM的精度评定有三种方法：理论分析、试验分析和理论与实验相结合的方法。
因此也产生三种类型的DEM精度评定模型：理论模型、经验模型以及理论与经验相结合的模型。
3、DEM提取方法精度研究目前，常用的DEM高程精度评价标准为DEM高程中误差模型，即通过DEM 的高程值和高精度的参考值(如己知的实测高程)之间的统计比较而得到，如美国USGSDEM、我国1：50000、1：250000DEM等均采用这种标准。
DEM的不确定性分析课件
4.2.1 混合插值方法 实验步骤 第1步，给定初数据集；（地形图数字化后的DEM，以此作为真实数据。还要获得数据的大小信息） 第2步，按照一定的方式采集一定量的数据作为实验数据； 第3步，随机或按一定的策略将实验数据划分为建模集和检验集 第4步，对建模集分别用双线性、双三次和混合方法(ρ=0.2)进行插值; 第5步，对检验集分别用三种插值结果计算RMSE，对比分析它们的精度； 第6步，分别取ρ=0,0.05,0.1,…,1，重复第4步和第5步中混合方法的处理，根据RMSE的变化，分析ρ的合理取值
4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.2.1 混合插值方法 精度分析 目的:(1)验证混合方法的有效性 (2)探讨混合参数的选取问题 需要做什么准备： (1)真实的地形数据，作为精度计算的依据 (2)处理步骤和方案
DEM的不确定性分析
4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.1.2基于规则格网的DEM建模 规则格网表达高程数据非常简便，因此应用广泛 比较适合小比例尺地图的应用 位置精度不高 曲面特征粗糙 比较适合自然连续地形 不连续处（山脊，沟壑等），难！ 建筑物，道路，难！
DEM的不确定性分析
4.1 DEM表面建模方法及误差来源
4.1.3基于TIN的DEM建模 TIN(Triangulated Irregular Networks)是建立在不规则随机离散点上的DEM TIN是向量模型， TIN是一种数据结构， 包含拓扑结构 随地形的复杂程度不同， 而具有不同的分辨率
DEM的不确定性分析
4.2 DEM插值方法及其精度分析
4.2.1 混合插值方法 4.2.2 精度分析
DEM的不确定性分析
4.2 DEM插值方法及其精度分析
基于DEM的岸坡稳定性的精度研究
（７一 ｚ ｚ ９＋２ ｚ ｚ）＋ｚ （４一 ６ ｌ—ｚ）（ｇ ３／８ ） （７一 ｚ ＋２ ｚ ｚ ｌ （８一ｚ）＋ ｚ ２ ９一ｚ）（ｇ ３／８ ）
Ｓ ＝ ａｃ ａ ｒ ｔｎ
＝
本文以某段 河岸 为研 究 区域 ， 采用高精 度原始测量数 据分 别建立不 同空间分辨率的 Ｄ Ｍ， Ｅ 并派 生出坡度 图。以岸坡 稳定
位间隔约 ５ｍ， 相邻测线间隔约 １ 。采用 Ａ ｃ Ｉ ０ｍ ｒ Ｓ软件平 台 ， （ 利
生。所以有必要针对崩岸段 的具体情 况 ， 研究 出更合理 的护岸
形式。
用研究 区域 的高程点生成水 平分辨 率分别 为 ５ １、５ ２ 、５ｍ 、０ １、０ ２ 的 Ｄ Ｍ数据 ， Ｅ 采用 ２ ８点法对 生成 的 Ｄ Ｍ精度 进行 评定 ， Ｅ 见表 １从 表 中可 以看出 ， ， 对于 同样 的原 始数据 ，５ｍ分辨率 的 Ｄ Ｍ ２ Ｅ
异。
ｎ １ 中误差
２８ ．２
中误差
０． ０ ４ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
０． ４ ５
分辨率
ｌ ５
２ ０
中误差
Ｏ． ２ ６
０． ９ ７
分辨率
２ ５
对于 Ｄ Ｍ提取坡度 的精度和适用性的研究 ， Ｅ 国内外均有很
多。Ｈ ｔ ｉ ｏ （９６ 提 出基于坡 度 中误 差的 Ｄ Ｍ分辨 率确定 ｕｃ ｎ ｎ １９ ） ｈｓ Ｅ 方法 ，ｏｄｈ ｄ １９ ） 出通过 Ｄ Ｍ 中误 差 、 Ｅ ＪＧ ｏｃｉ （９ １ 提 ｌ Ｅ Ｄ Ｍ分辨 率 和 Ｄ Ｍ误差相关系数计算坡度 中误差 的公式 ， Ｅ 刘学军 曾推 出坡 度中误差与 Ｄ Ｍ中误差 、 Ｅ Ｅ Ｄ Ｍ分辨率 与坡度之 间的关系 （ 不考 虑 Ｄ Ｍ计算坡度 的模 型误差 ） 』汤 国安等通 过对黄 土丘 陵沟 Ｅ ，
面向林业小班的坡度、坡向及坡位提取算法研究
面向林业小班的坡度、坡向及坡位提取算法研究在林业管理中，对坡度、坡向及坡位的准确提取对于评估森林资源、规划林业活动以及研究地形对林木生长的影响具有重要意义。
本文将探讨面向林业小班的坡度、坡向及坡位提取算法的研究。
一、引言随着地理信息系统（GIS）技术的不断发展，地形分析在林业管理中的应用越来越广泛。
坡度、坡向及坡位作为重要的地形因子，对于林业资源的合理利用和科学管理具有指导意义。
为此，研究高效的提取算法对于提高林业地形分析的精度和效率至关重要。
二、坡度提取算法1.数字高程模型（DEM）是进行坡度提取的基础数据，常用的坡度提取算法有以下几种：（1）最陡下降法：计算每个栅格单元的最陡下降方向，进而得到坡度。
（2）二阶导数法：通过对DEM进行二阶导数运算，得到坡度。
（3）三阶不带权最小二乘法：对DEM进行三阶不带权最小二乘法运算，获取坡度。
2.针对林业小班的特点，可选用适合的坡度提取算法，如三阶不带权最小二乘法，以提高提取精度。
三、坡向提取算法1.常用的坡向提取算法有：（1）梯度方向法：通过计算DEM的梯度方向，得到坡向。
（2）最大坡降法：寻找每个栅格单元的最大坡降方向，作为坡向。
（3）加权坡向法：考虑相邻栅格的坡向信息，对当前栅格的坡向进行加权计算。
2.针对林业小班的实际需求，可以选用梯度方向法或加权坡向法进行坡向提取。
四、坡位提取算法1.坡位提取主要依据地形位置指数（TPI），计算方法如下：TPI = (DEM - 平均高程) / 标准差2.基于TPI，可以将地形分为以下几类：（1）山顶：TPI > 0 且为局部最大值。
（2）山脊：TPI > 0 且在山顶两侧。
（3）山谷：TPI < 0 且为局部最小值。
（4）山脚：TPI < 0 且在山谷两侧。
3.针对林业小班的特点，可以结合TPI和地形类别进行坡位提取。
五、结论本文针对林业小班的坡度、坡向及坡位提取算法进行了研究，探讨了不同算法的适用性。
测绘技术中的地形信息提取方法与技巧
测绘技术中的地形信息提取方法与技巧引言：测绘技术在地理信息系统（GIS）中起到了至关重要的作用。
其中，地形信息的提取是测绘技术的核心部分。
本文将探讨测绘技术中的地形信息提取方法与技巧。
一、数字高程模型（DEM）的应用数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）是地形信息提取的重要工具之一。
它可以将地理表达转化为数学模型，具有较高的精度和实用性。
1. DEM数据的采集采集DEM数据的方法主要包括激光雷达测量、航空摄影测量和卫星测绘等。
激光雷达测量是一种常用的高精度DEM采集方法，通过反射激光束的时间和强度来测量地物的高程信息。
航空摄影测量和卫星测绘则是利用航空器和卫星进行拍摄和采集地形信息。
2. DEM数据的处理与分析采集到的DEM数据需要进行处理和分析，以获取更加精确的地形信息。
常用的方法包括数据滤波、高程插值和领域分析等。
滤波是一种用于去除DEM数据中的噪声的方法，通过对数据进行平滑处理，使其更符合实际地形。
高程插值则是根据已知的地形点，通过数学方法估算未知位置的地形高程。
领域分析则是利用邻近点的高程信息，对目标点进行估算和插值。
二、遥感技术在地形信息提取中的应用遥感技术是测绘领域非常重要的工具之一，可以通过对卫星或航空器获取的图像进行分析，提取地形信息。
1. 遥感影像的获取与处理遥感影像的获取主要通过航空器或卫星进行拍摄，然后进行图像处理。
图像处理涉及到影像校正、辐射校正以及影像增强等技术，以获得更加准确和清晰的遥感影像。
2. 地形信息提取的方法利用遥感影像进行地形信息提取有许多方法。
常见的方法包括影像分类、目标识别和土地利用覆盖分析等。
影像分类是通过对遥感影像中的地物进行分类和识别，从而获取地形信息。
目标识别是利用遥感影像中的特征，对不同的地物进行识别和分析。
土地利用覆盖分析则是通过遥感影像来研究地表的土地利用情况，并提取地形信息。
三、地形信息提取中的精度控制与误差分析在进行地形信息提取时，精度控制和误差分析是非常重要的环节。
模糊聚类的DEM确定耕地坡度方法
地面坡度是决定地表物质与能量再分配的关键地 形因子，在国民经济与科学研究中具有重要意义。在 进行第二次土地调查时，要求利用 DEM 生成坡度图， 根据不同坡度分级测算的田坎系数扣除耕地中的田坎 面积，计算不同坡度的耕地面积 [1]，并制定了具体的 利用 DEM 确定耕地坡度分级技术规定。由于同一图斑 内不同格网点计算出来的坡度并不完全一致，如何确 定耕地图斑的坡度级就有了不同的处理方法，如采用 面积比例最大的坡度等级 [2]、采用平均坡度的坡度级 、 [3] 最大 （小） 值 坡 度、概率坡度、中值坡度、中心点坡 度 [4] 等，这些方法简单易行，很方便实际应用，但是 有一个不足之处就是没有考虑到 DEM 格网点高程误差 对坡度计算的影响，文献 [6] 分析了 DEM 误差与计算 模型对坡度计算的影响。顾及 DEM 误差进行耕地图斑 坡度的计算，作者综合利用模糊聚类法确定耕地坡度， 以便合理地确定耕地的坡度级。
Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ ５１０５００，Ｃｈｉｎａ）
Abstract：For the mostly using of calculating slops, the DEM elevation accuracy doesn't be taken into account. Fuzzy statistical method and its precision evaluation are been used in the article for farmland parcel's average slope calculation the effect of DEM elevation accuracy. Then some town farmland parcel data is been used to test the method and comparing with the usual direct calculating result. The result shows that the result of the two methods is in substance consistent and the fuzzy statistical method is little better than the direct method. Key words：fuzzy statistical；Digital Elevation Model elevation accuracy；farmland parcel's average slope
高程提取坡度
高程提取坡度高程提取高程提取是数字地形分析中的一个重要步骤，它是指从数字高程模型（DEM）中提取出地面的高程信息。
在GIS分析中，高程数据是非常重要的，可以用于制作地形图、计算坡度、计算坡向等。
1. DEM简介DEM是数字地形模型的缩写，它是用于描述地表特征和地形变化的一种数字模型。
DEM通常由一系列等间隔的栅格单元组成，每个单元代表一个特定位置上的高度值。
DEM可以通过激光雷达、测量仪器或卫星遥感等方式获取。
2. 高程提取方法（1）等值线法等值线法是最常见的高程提取方法之一。
该方法将DEM转换为等值线图，并从中读取每个等值线上点的高度信息。
这种方法可用于生成具有相同海拔高度的连续曲面，并且可以计算出任意点处的海拔高度。
（2）插值法插值法是另一种常见的高程提取方法。
它通过对DEM数据进行插值来估算缺失数据点处的数值。
插值法通常使用多项式或径向基函数来估算缺失数据点处的数值。
（3）区域生长法区域生长法是一种基于像素的高程提取方法。
该方法将DEM划分为若干个像素，然后通过比较相邻像素之间的高度差异来确定地面高度。
这种方法适用于具有明显地形特征的地区。
（4）倾斜度法倾斜度法是一种利用坡度和坡向信息进行高程提取的方法。
该方法通过计算每个像素的坡度和坡向信息来确定地面高度。
3. 坡度计算坡度是指地面在某一方向上的倾斜程度，通常以百分比或角度表示。
在GIS分析中，坡度是一个非常重要的参数，可以用于评估土地可持续性、预测洪水风险等。
计算坡度需要使用DEM数据和数学公式。
通常情况下，可以使用以下公式来计算某一点处的坡度：Slope = Tan^-1 ( √ ((dz/dx)^2 + (dz/dy)^2) )其中，dz/dx和dz/dy分别表示DEM数据在x轴和y轴方向上的梯度值。
4. 坡向计算坡向是指地面在某一方向上朝向的方位角，通常以360°表示。
在GIS分析中，坡向也是一个非常重要的参数，可以用于评估土地可持续性、预测洪水风险等。