ArcGIS实验_Ex12_地形指标提取

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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。

测绘技术中的地形分析与地形参数提取技巧

测绘技术中的地形分析与地形参数提取技巧

测绘技术中的地形分析与地形参数提取技巧地形是地球表面的地理现象和地貌特征的总称,对于地貌研究和地理信息系统(GIS)应用而言,地形分析和地形参数提取是非常重要的工作。

地形分析和地形参数提取的目的是通过获取和分析地形数据,揭示地表特征的空间分布和关系,从而为土地利用规划、自然资源管理和工程设计等领域提供支持和决策依据。

本文将介绍几种常用的地形分析和地形参数提取技巧。

一、高程数据处理高程数据是地形分析和地形参数提取的基础,其精度和准确性对分析结果的影响很大。

常见的高程数据包括数字高程模型(DEM)、等高线数据和倾斜摄影。

DEM数据是地表高程信息在数字格式下的表示,可以通过测量、遥感和摄影测量等手段获取。

等高线数据是连接等高线上的等高点,表达地形起伏和坡度的变化。

倾斜摄影是利用航空或航天平台上的倾斜摄影机对地表进行拍摄,通过摄影测量技术得到的倾斜摄影图像。

在高程数据处理中,首先需要进行数据获取和预处理。

对于DEM数据,可以通过空间插值方法对不完整的数据进行填充,例如反距离加权插值法(IDW)和克里金插值法。

然后,对DEM数据进行平滑处理,去除由于设备精度和不规则观察点造成的随机误差。

最后,可以进行DEM数据的分类和分层处理,将地形元素划分为平原、山地、丘陵和河流等不同类型。

二、地形分析方法地形分析是指通过对高程数据的处理和分析,揭示地表特征的空间分布和关系。

常见的地形分析方法包括地形曲率分析、坡度分析、流域分析和坡面因子分析。

1.地形曲率分析是通过计算DEM数据的曲率,揭示地形的陡峭程度和起伏特征。

地形曲率分析可以分为主曲率分析和高斯曲率分析。

主曲率分析可以计算出DEM数据在任意点的最大曲率和最小曲率,从而判断地形的凸凹形状;高斯曲率分析可以计算出DEM数据的平均曲率,用于描述地表的平坦度和光滑度。

2.坡度分析是通过计算DEM数据的坡度,揭示地形的陡缓变化。

坡度分析可以帮助确定地形的坡度分布,评估地表的侵蚀状况和水文特性。

arcgis提取点的坐标

arcgis提取点的坐标

arcgis提取点的坐标1. 引言ArcGIS是一款常用的地理信息系统软件,提供了丰富的功能和工具,可以对地理数据进行处理、分析和可视化。

在地理信息系统中,点是最基本的地理要素之一。

提取点的坐标是地理数据处理的常见需求之一。

本文将介绍如何使用ArcGIS来提取点的坐标。

2. ArcGIS概述ArcGIS是由Esri开发的一套集成化的地理信息系统软件,包括ArcGIS Desktop、ArcGIS Server、ArcGIS Online等多个组件。

其中,ArcGIS Desktop是最常用的组件,提供了丰富的工具和功能,包括数据编辑、地图制作、空间分析等。

3. 提取点的坐标步骤在ArcGIS中,提取点的坐标可以通过以下步骤实现:3.1 导入点数据首先,需要将包含点数据的文件导入到ArcGIS中。

常见的点数据格式包括Shapefile、CSV、Excel等。

可以使用ArcCatalog或ArcMap中的“添加数据”功能来导入点数据。

3.2 创建点要素图层在导入点数据后,需要将其转换为点要素图层。

可以使用ArcToolbox中的“转换工具”来实现。

选择“要素转换”工具,将导入的点数据转换为点要素图层。

3.3 提取点的坐标在创建点要素图层后,可以使用ArcMap中的“属性表”来查看点的属性信息。

在属性表中,可以找到点的坐标信息。

选择需要提取坐标的点,在属性表中查找对应的字段,即可获取点的坐标。

3.4 导出点的坐标最后,可以将提取的点坐标导出为文件或保存到数据库中。

可以使用ArcToolbox 中的“数据管理工具”来实现。

选择“导出数据”工具,将提取的点坐标导出为所需的格式。

4. 示例演示为了更好地理解提取点的坐标的过程,下面将通过一个示例来演示具体的步骤。

4.1 示例数据假设我们有一个包含了多个城市的点数据集,其中每个点包含城市的名称、经度和纬度信息。

4.2 导入点数据首先,我们需要将包含城市点数据的文件导入到ArcGIS中。

毕业论文:基于ArcGIS的地形指数提取方法研究

毕业论文:基于ArcGIS的地形指数提取方法研究

本科生毕业论文(设计)题目:基于ArcGIS的地形指数提取方法研究专业代码:070703作者姓名:解鹏学号:2007201978单位:环境与规划学院聊城大学本科毕业论文(设计)指导教师:肖燕2011年5月31日原创性声明本人郑重声明:所提交的学位论文是本人在导师指导下,独立进行研究取得的成果。

除文中已经注明引用的内容外,论文中不含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得聊城大学或其他教育机构的学位证书而使用过的材料。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。

本人承担本声明的相应责任。

学位论文作者签名:日期指导教师签名:日期1前言------------------------------------------------------------- 1 2 理论基础-------------------------------------------------------- 1 2.1单流向算法----------------------------------------------------- 1 2.2ARCGIS建模介绍------------------------------------------------ 22.2.1地理处理--------------------------------------------------- 22.2.2M ODEL B UILDER建模平台 ---------------------------------------- 23 应用案例--------------------------------------------------------4 3.1案例区介绍----------------------------------------------------- 4 3.2数据源介绍----------------------------------------------------- 43.3建模过程------------------------------------------------------- 44 结语 ----------------------------------------------------------- 11参考文献--------------------------------------------------------- 12致谢---------------------------------------------- 13流域地形指数水文模型TOPMODEL已被应用于陆面模式(Land surface Models, LSMs)以改进陆面模式对水文过程的模拟。

ArcGIS实验操作(八)---地形特征提取

ArcGIS实验操作(八)---地形特征提取

ArcGIS实验操作(八)地形特征信息提取数据:在data/Ex8/文件下·dem:分辨率为5米的栅格DEM数据。

·Result文件夹:·shanji:提取的山脊线栅格数据;·shangu:提取的山谷线栅格数据;·hillshade:地形晕渲图。

要求:利用所给区域DEM数据,提取该区域山脊线、山谷线栅格数据层。

操作步骤:1.加载DEM数据,设置默认存储路径,使用空间分析模块下拉箭头中的表面分析工具,选择坡向工具(Aspect),提取DEM的坡向数据层,命名为A。

该DEM的坡向数据如下图所示:提取A的坡度数据层,命名为SOA1。

3.求取原始DEM数据层的最大高程值,记为H:由此可见该最大高程值H为1153.79 使用栅格计算器,公式为(H-DEM),求反地形DEM数据如下:反地形DEM数据层calculation如下(可与原始DEM相比较):4.基于反地形DEM数据求算坡向值反地形DEM数据层calculation的坡向数据如下:5.提取反地形DEM坡向数据的坡度数据,记为SOA2,即利用SOA方法求算反地形的坡向变率。

6.使用空间分析工具集中的栅格计算器,求没有误差的DEM的坡向变率SOA,公式为SOA=(([SOA1]+[SOA2])-Abs([SOA1] -[SOA2]))/2其中,Abs为求算绝对值,可点击右下侧将其查找出来。

没有误差的DEM的坡向变率SOA如下图所示:7.再次点击初始DEM数据,使用空间分析工具集中的栅格邻域计算工具(NerghborhoodStatistics);设置统计类型为平均值(mean)邻域的类型为矩形(也可以为圆),邻域的大小为11×11(这个值也可以根据自己的需要进行改变),则可得到一个邻域为11×11的矩形的平均值数据层,记为B。

8.使用空间分析工具集中的栅格计算器,求算正负地形分布区域,公式为C = [DEM]-[B]。

ARCGIS 10.2实验十二实验报告

ARCGIS 10.2实验十二实验报告

A rcGIS实验十二ArcMap制图-地图版面设计学院:园林与旅游学院专业:旅游管理一、实验目的(1) 掌握ArcMap下各种渲染方式的使用方法,通过渲染方式的应用将地图属性信息以直观的方式表现为专题地图。

(2) 使用ArcMap Layout(布局)界面制作专题地图的基本操作。

(3) 了解如何将各种地图元素添加到地图版面中生成美观的地图设计。

二、实验容及步骤渲染图层要素-唯一值符号在ArcMap中新建地图文档,执行命令[自定义]—[扩展模块]—[Spatial Analyst]及[Spatial Analyst工具栏]加载图层:[省会城市、地级市驻地、主要公路、国界线、省级行政区、Hillshade_10k],将地图文档保存到Ex12下,名称为:ChinaMap在[图层列表面板](TOC)中右键点击图层:[省级行政区],执行[属性]命令,在出现的[图层属性]对话框中,点击[符号系统]选项页,如下图所示,渲染参数设置为:[类别—唯一值,字段值设置为:DZM ] 。

点击[添加全部值]按钮,将<所有其它值>前检查框的勾去掉。

点击[符号]列,然后选择[全部符号属性]命令。

在[符号选择器]中,将[轮廓线颜色] 设置为[无颜色] ,点击[显示]选项页,将图层透明度设置为:[50%]:现在图层:省级行政区根据字段[DZM]进行唯一值渲染,且有伪三维效果(关闭[省级行政区]和[Hillshade_10k]之外的其它所有图层)关闭并移除图层:[Hillshade_10k]显示图层:[国界线],在[TOC]中右键点击图层:[国界线],执行[属性]命令,在出现的[图层属性]对话框中将渲染方式设置为[单一符号],点击[符号设置]按置,在[ 符号选择器]对话框中选择一种线状符号,得到实验结果。

显示图层:[地级城市驻地],并参考以上操作及下图所示,设置图层渲染方式::标注图层要素在TOC中,右键点击图层:[省级行政区],执行[属性]命令,在出现的[图层属性]对话框中,点击[标注]选项页,确认标注字段为:[Name],点击[符号]按钮,在[符号选择器]对话框中,将标注字体大小设置为: [12], 点击[编辑符号]按钮,在[编辑器]对话框中, 点击[掩模]选项页, 并将大小设置为: [2];连续三次[确定]后退出以上对话框,返回ArcMap 视图界面。

地形指标的提取

地形指标的提取地形指标是最基本的一些地理自然要素信息,地形指标的提取有利于对水土流失、土地利用、土地资源评价等进行分析。

本篇主要包括坡度变率、坡向变率、地形起伏度、地面粗糙度四个基本地形指标的提取操作介绍。

1.坡度变率:坡度变率是地面坡度的变化率,也就是坡度的坡度(SOS),坡度变率在一定程度上反映了坡面曲率的信息。

提取操作如下:选择【系统工具箱→Spatial Analyst Tools→表面分析→坡度】工具,得到坡度数据层Slope。

选择【系统工具箱→Spatial Analyst Tools→表面分析→坡度】工具,对坡度数据层Slope提取坡度,得到坡度变化率数据层SOS。

2.坡向变率:坡向变率是指在提取坡向数据的基础上提取坡向的变化率,也就是坡向之坡度(SOA),坡向变率可以很好地反映等高线的弯曲程度。

SOA在提取过程中在背面坡将会有误差产生(北面坡坡向值范围是0°90°和270°360°,在正北方向附近如15°~345°两个坡向差值只有30°,而计算结果却是330°),因此需要将北坡向的坡向变率进行误差纠正处理。

选择【系统工具箱→3D Analyst Tools→栅格表面→坡向】工具,提取原始DEM的坡向数据。

选择【系统工具箱→3D Analyst Tools→栅格表面→坡度】工具,提取上一步得到的坡向数据层的坡度数据,得到坡向变率数据层SOA1。

使用原始DEM中的最大值减去原始栅格,得到反地形DEM栅格图像。

然后依次选择【系统工具箱→3D Analyst Tools→栅格表面→坡向】工具和选择【系统工具箱→3D Analyst Tools→栅格表面→坡度】工具,得到坡向变率数据层SOA2。

选择【系统工具箱→Spatial Analyst Tools→地图代数→栅格计算器】工具,输入(("SOA_1" + "SOA_2") - Abs("SOA_1" - "SOA_2")) / 2地图代数公式,得到没有误差的DEM的坡向变率SOA。

arcgis地形因子提取步骤

arcgis地形因子提取步骤ArcGIS是一款强大的地理信息系统软件,可以用于处理和分析地形数据。

地形因子是用来描述地形特征的统计指标,例如高程、坡度、坡向、曲率等。

通过提取地形因子,我们能够更好地理解地形的特征和变化规律。

下面是使用ArcGIS提取地形因子的一般步骤。

步骤一:数据准备首先,需要准备相应的地形数据。

可以使用DEM(数字高程模型)数据作为输入数据。

DEM数据可以从公共地理数据库、地理信息系统软件或其他地形数据源获取。

步骤二:新建工作空间打开ArcGIS软件,新建一个工作空间,将所有的地形数据放在这个工作空间中,以便于管理和分析。

步骤三:生成坡度和坡向通过DEM数据可以计算得到坡度和坡向的值。

在ArcGIS中,可以使用"Slope"和"Aspect"工具来生成坡度和坡向。

首先,在ArcMap中添加DEM数据,然后选择"Spatial Analyst Tools"菜单下的"Surface Analysis"选项,找到"Slope"和"Aspect"工具。

分别运行这两个工具,可以生成对应的坡度和坡向数据。

步骤四:生成高程变化率高程变化率是描述地形粗糙度的指标,反应了地形的起伏和起伏程度。

在ArcGIS中,可以使用"Curvature"工具来生成高程变化率。

同样,在ArcMap中添加DEM数据,然后选择"Spatial Analyst Tools"菜单下的"Surface Analysis"选项,找到"Curvature"工具。

运行该工具后,可以生成高程变化率的数据。

步骤五:生成局部坡度局部坡度是指地形相对于周围环境或整个地形的局部变化情况,能够反映出局部地形的平滑程度和变化特点。

在ArcGIS中,可以使用"Geostatistical Analyst"工具来生成局部坡度。

ArcGIS实验-Ex12-地形指标提取

第九章三维分析练习1:地形指标提取一、背景地形指标是最基本的自然地理要素,也是对人类的生产和生活影响最大的自然要素。

地形特征制约着地表物质和能量的再分配,影响着土壤与植被的形成和发育过程,影响着土地利用的方式和水土流失的强度,也影响着城市规划中工农业生产布局的各个方面。

地形指标的提取对水土流失、土地利用、土地资源评价、城市规划等方面的研究起着重要的作用。

根据研究区域尺度的不同,地形指标有许多因子。

基于ArcGIS的地形指标的提取,大多均是基于DEM数据完成。

二、目的通过本实验,使读者加深对各基本地形指标的概念及其应用意义的理解。

熟练掌握使用ArcGIS软件提取这些地形指标的方法和步骤。

三、要求利用所提供DEM数据,提取得出该区域坡度变率、坡向变率、地形起伏度、地面粗糙度等四个基本地形指标的栅格图层。

四、数据本实验采用某区域栅格DEM(..\Chp9\Ex1\),是一个区域的分辨率为5米的DEM数据,图例是按照其高程值采用渐变色来显示。

下文中关于地形指标的提取都是以这个数据为基础。

五、操作步骤1、坡度变率地面坡度变率,是地面坡度在微分空间的变化率,是依据坡度的求算原理,在所提取的坡度值的基础上对地面每一点再求算一次坡度。

即坡度之坡度(Slope of Slope, 简称SOS)。

坡度是地面高程的变化率的求解,因此,坡度变率表征了地表面高程相对于水平面变化的二阶导数。

坡度变率在一定程度上可以很好反映剖面曲率信息,其提取方法如下:(1) 激活DEM主题,选择Spatial Analysis -Surface Analysis -Slope命令,提取DEM 主题的坡度,得到主题Slope of DEM(图1),得到结果如图2所示;图1 提取DEM主题的坡度图2 坡度数据(2) 激活主题Slope of DEM,再对其用上述的方法提取坡度,得到DEM主题坡度的坡度,即坡度变率主题(图3)图3 坡度变率2、坡向变率地面坡向变率,是指在地表的坡向提取基础之上,进行对坡向变化率值的二次提取,亦即坡向之坡度(SOA),过程如图4、5、6、7。

ARCGIS基本地形因子的提取


测绘121 吴旭祥
ArcGIS生成分层设色效果图
右键点击添加进 ArcGlobe高程源的 DEM文件,再点击属 性。 在符号系统选项卡中 选择“已分类”,类 别五到六个为佳 可以在右侧的“分类 ”中进行详细设置。 最后效果如图。 同样可叠加等高线等 要素。如图。
—School Of Civil Engineering—
基本地形因子的提取
—School Of Civil Engineering—
测绘121 吴旭祥
前述
地形因子是为定量表达地貌形态特征面设定的 具有一定意义的数学参数或指标。各种地貌,都是 由坡面组成的。 本次演示主要是提取坡向、坡度、未改正的坡 度变率、未改正的坡向变率以及山脊线和山谷线。
—School Of Civil Engineering—
—School Of Civil Engineering—
测绘121 吴旭祥
演示结束
—School Of Civil Enginee21 吴旭祥
坡向的提取
首先,打开ArcMap ,并载入DEM。
依次点ArcToolBox下 的Spatial Analyst工具 —表面分析—坡向。 在窗口中输入DEM, 设置输出目录及名称 ,点击确定。 如图。
—School Of Civil Engineering—
测绘121 吴旭祥
坡度的提取
图二:在第 一次基础上 再次求坡度
—School Of Civil Engineering—
测绘121 吴旭祥
坡向变率的提取
坡向变率,是指在地表的坡向提取基础之上,进行对坡向变 化率值的二次提取(Slope of Aspect, SOA)。
值得注意的是: SOA在提取过程中在不同的坡 面上将会有误差的产生。 即在坡面的南北两侧,北面坡由于在坡向算法将会有误 差产生。 所以要对北坡的SOA结果进行纠正 由于时间关系,本此演示暂不做纠正操作。 以上图片都是未经校正的影像。
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第九章三维分析
练习1:地形指标提取
一、背景
地形指标是最基本的自然地理要素,也是对人类的生产和生活影响最大的自然要素。

地形特征制约着地表物质和能量的再分配,影响着土壤与植被的形成和发育过程,影响着土地利用的方式和水土流失的强度,也影响着城市规划中工农业生产布局的各个方面。

地形指标的提取对水土流失、土地利用、土地资源评价、城市规划等方面的研究起着重要的作用。

根据研究区域尺度的不同,地形指标有许多因子。

基于ArcGIS的地形指标的提取,大多均是基于DEM数据完成。

二、目的
通过本实验,使读者加深对各基本地形指标的概念及其应用意义的理解。

熟练掌握使用ArcGIS软件提取这些地形指标的方法和步骤。

三、要求
利用所提供DEM数据,提取得出该区域坡度变率、坡向变率、地形起伏度、地面粗糙度等四个基本地形指标的栅格图层。

四、数据
本实验采用某区域栅格DEM(..\Chp9\Ex1\),是一个区域的分辨率为5米的DEM数据,图例是按照其高程值采用渐变色来显示。

下文中关于地形指标的提取都是以这个数据为基础。

五、操作步骤
1、坡度变率
地面坡度变率,是地面坡度在微分空间的变化率,是依据坡度的求算原理,在所提取的坡度值的基础上对地面每一点再求算一次坡度。

即坡度之坡度(Slope of Slope, 简称SOS)。

坡度是地面高程的变化率的求解,因此,坡度变率表征了地表面高程相对于水平面变化的二阶导数。

坡度变率在一定程度上可以很好反映剖面曲率信息,其提取方法如下:
(1) 激活DEM主题,选择Spatial Analysis - Surface Analysis - Slope命令,提取DEM主题的坡度,得到主题Slope of DEM(图1),得到结果如图2所示;
图1 提取DEM主题的坡度
图2 坡度数据
(2) 激活主题Slope of DEM,再对其用上述的方法提取坡度,得到DEM主题坡度的坡度,即坡度变率主题(图3)
图3 坡度变率
2、坡向变率
地面坡向变率,是指在地表的坡向提取基础之上,进行对坡向变化率值的二次提取,亦即坡向之坡度(SOA),过程如图4、5、6、7。

它可以很好的反映等高线弯曲程度。

图4 求DEM数据的坡向
图5 坡向数据
图6 生成坡向的坡度
图7 坡向的坡度数据
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。

值得注意的是:SOA在提取过程中在不同的坡面上将会有误差的产生,即在坡面的南北两侧,北面坡由于坡向算法将会有误差产生,所以要对北坡的SOA结果进行纠正,因为从理论上讲SOA在地表北坡上将产生误差,北坡上坡向值围为0-90°和270°-360°,在正北方向附近,15°和345°之间坡向差值只是30°,而在计算中却是差了330°,所以要将北坡地区的坡向变率误差进行纠正,具体的操作方法为:
(1) 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),如图8,得到与原来地形相反的DEM数据层,即反地形DEM数据;
图8 计算反地形DEM数据
图9 反地形DEM数据
(2) 基于反地形DEM数据求算坡向值,如图10;
图10 求反地形DEM数据的坡向值
(3) 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,如图11所示;
图11 求算反地形的坡向变率
(4) 在Spatial Analysis下使用栅格计算器Calculator,公式为SOA=(([SOA1]+[SOA2]) -Abs([SOA1]-[SOA2]))/ 2,如图12,即可求出没有误差的DEM的坡向变率,如图13。

图12 使用栅格计算器
图13 求出没有误差的DEM的坡向变率
(5) 将有误差的DEM坡向变率(图14)与没有误差的坡向变率(图15)对比可见,有误差的图上会存在闭合的环状,而消去误差的图上这些环状也消失了。

图14 存在误差的坡向变率图15 没有误差的坡向变率
3、地形起伏度
地形起伏度是指在一个特定的区域,最高点海拔高度与最低点海拔高度的差值。

它是描述一个区域地形的一个宏观性的指标。

从地形起伏度的定义可以看出,求地形起伏度的值,首先要求出一定围海拔高度的最大值和最小值,然后,对其求差值即可。

求一定围的最大值和最小值,可以通过用Spatial Analysis下使用栅格邻域计算工具Neighborhood Statistics,分别设置Statistic type 为最大值和最小值,邻域的设置可以为圆,也可以为矩形,邻域的大小可根据自己的要求来确定。

地形起伏度的具体提取方法如下:
(1) 激活DEM数据,在Spatial Analysis下使用栅格邻域计算工具Neighborhood Statistics(图16)。

设置Statistic type为最大值,邻域的类型为矩形(也可以为圆),邻域的大小为11×11(这个值也可以根据自己的需要进行改变),则可得到一个邻域为11×11的矩形的最大值层面,记为A;
图16 得到邻域为11×11的矩形的最大值层面
(2) 重复1、2,只是把Statistic type值设置为最小值,即可得到DEM数据的最小值层面,记为B,如图17所示;
图17 得到邻域为11×11的矩形的最小值层面
(3) 在Spatial Analysis下使用栅格计算器Calculator,公式为[A]-[B],即可得到一个新层面,其每个栅格的值是以这个栅格为中心的确定邻域的地形起伏值。

提取的结果如图18。

图18 使用栅格计算器Calculator
图19 地形起伏度
4、地面粗糙度:
地面粗糙度是指在一个特定的区域,地球表面积与其投影面积之比。

它也是反映地表形态的一个宏观指标。

根据地面粗糙度的定义,求每个栅格单元的表面积与其投影面积之比,可以用如下方法来完成。

假如ABC是一个栅格单元的纵剖面,α为此栅格单元的坡度,则AB面的面积为此栅格的表面积,AC面为此栅格的投影面积(也既是此栅格的面积),根据公式:Cosα=AC/AB
则可得出此栅格单元的地面粗糙度M为:
M =“AB面的面积”/“AC栅格单元的面积”=(AC * AB)/(AC * AC)= 1 / Cosα地面粗糙度的提取步骤如下:
(1) 激活DEM主题,选择Spatial Analysis - Surface Analysis - Slope命令,提取DEM主题的坡度,得到主题Slope of DEM;
(2) 激活主题Slope of DEM,在Spatial Analysis下使用栅格计算器Calculator,如图20所示,公式为:
1 / Cos([Slope of DEM]*3.14159/180)
即可得到地面粗糙度的层面,如图21。

图20 使用栅格计算器计算地面粗糙度
图21 表面粗糙度
注:在ArcGIS中,通过提取坡度得到的值是角度,而计算Cos默认的角度值是弧度值,所以在计算时必须把角度转为弧度。

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