DEM分辨率对地形因子的影响分析
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。
基于高分辨率DEM的地形特征提取与分析
基于高分辨率DEM的地形特征提取与分析地形是地球表面的地势形态，通过地形特征提取与分析可以帮助我们更好地理解和研究地球表面的特点和变化。
高分辨率数值地形模型(DEM)是一种用于描述地球表面地形特征的数字地形模型，它通过采集和处理大量的地理数据来构建一个具有高精度的表面地形模型。
地形特征提取主要包括侧向地形特征和垂向地形特征。
侧向地形特征包括地形坡度、曲率、坡向等，这些特征可以用来分析地形的斜率和变化趋势。
垂向地形特征包括海拔高度、地面高度差等，这些特征可以用来分析地形的高度差异和起伏变化。
在高分辨率DEM的基础上，可以使用多种方法来提取和分析地形特征。
一种常用的方法是使用地理信息系统(GIS)软件，通过栅格分析功能来提取和分析地形特征。
地理信息系统软件可以将高分辨率DEM数据转换为栅格数据格式，并利用栅格分析工具来计算地形特征，例如坡度、曲率和坡向等。
另一种方法是使用特定的地形分析软件，例如地形分析软件(Terrain Analysis System, TAS)或地形工具包(Terrain ToolKit, TTK)等。
这些软件具有更强大的地形分析功能，可以进行更复杂的地形特征提取和分析。
地形特征提取与分析可以帮助我们更好地了解地球表面的地形变化和分布规律。
通过分析地形特征，可以发现地球表面的地形类型和形成机制，并为地质研究、土地利用规划、环境保护等提供科学依据。
例如，通过分析地形坡度和高度差等特征，可以划定不同地形类型的边界，并对不同地形类型的自然资源和生态环境进行评估和保护。
此外，通过分析地形特征还可以预测地质灾害的潜在位置，例如山体滑坡、地震断层等，从而为地质灾害风险评估和防灾准备提供参考。
总之，基于高分辨率DEM的地形特征提取与分析是一项重要的地理研究工作。
通过提取和分析地形特征，可以深入了解地球表面的地形变化和分布规律，并为地质研究、土地利用规划、环境保护等提供科学依据。
随着技术的不断发展，高分辨率DEM的应用将进一步推动地形特征提取与分析的发展，为人类认识地球表面提供更丰富的信息和理解。
基于DEM的土地利用类型与地形因子关系研究——以重庆市永川朱龙花等6村为例
基于 Ｄ Ｅ Ｍ的土地利用类型与地形因子关系研究
以重 庆 市 永 川 朱龙 花等 ６村 为 例
罗 明 பைடு நூலகம்， 罗 静， 王佑 汉
（ 西 华 师 范 大学 国土 资 源学 院 ， 四川 南 充 ６ ３ ７ ０ ０ ９ ）
摘要 ： 以重 庆市 永 川 区 陈食 街 道 朱 龙 花 等 ６村 为 例 ， 基 于 全 国 二 次 调 查 土 地 利 用 现 状 图 和 数 字 高程 模 型 （ Ｄ Ｅ Ｍ） ， 在Ａ ｒ ｃ Ｇ Ｉ Ｓ ９ ． ３ 平 台支 持 下 ， 进行 了 ３ ０ ｍ ｘ ３ ０ ｍ栅 格 单 元 的土 地 利 用 与 地 形 因子 关 系研 究 ， 探 讨 了 重 庆 市 永 川 土 地 利 用 特 征 。结 果 表 明 ， 海 拔高度 、 坡 度 和 坡 向与 土 地 利 用 类 型 的综 合 分 析 有 助 于 从 定 量 剖 析 土 地 利 用 空 间 分 布 特 征 ； 朱 龙 花 等 ６村 海 拔 、 坡 度 及 坡 向 均 值 分 别 为 ３ ４ ５ ｍ、 １ ７ ． ２ ８ 。 和２ ７ １ ． ２ ５ 。 （ 西坡） ； 采用高程分带 、 坡 度 分 级 及 坡 向分 类 的方 法 能 直 观 展 示 土 地 利 用 格 局 特 征 。耕 地 （ 水 田及 旱 地 ） 主要 分布在低海拔的平原和丘陵上 ， 阳坡面积 大于 阴坡 ， 水 田尤 为 突 出 。 园 地 和林 地 主 要 分 布 在 海 拔 低 于 ４ ０ ０ ｍ的丘 陵上 ， 坡 度 小 于 １ ５ 。 ， 西坡 和 西 北坡 分 布 最 多 ； 草地主要分布在海拔 ２ ０ ０ －５ ０ ０ ｍ的 平 原 和 丘 陵 上 ， 坡度小 于 ２ ５ 。 ， 各 坡 向均 有 少 量 分 布 ； 水域 、 水 利 建 设 用地 、 城镇村及工矿用地分布格局类似 ， 主要分布在 ３ ０ ０ －４ ０ ０ ｍ的丘陵上 ， 坡度小 于 ６ 。 ， 东坡 、 东南坡 分布较 多 ； 其 他 土 地 分 布 在 海 拔低于 ５ ０ ０ ｍ， 坡度小于 ２ ５ 。 ， 西 坡 分 布 较 多 。从 土 地 利用 与 生 态环 境 的协 调 发 展 角 度 看 ， 该 区域 土 地 利 用 空 间 分 布 格 局 基 本 符 合 生 态 环 境 建 设 的要 求 ， 约有 ２ ． ３ ４ ｈ ｍ 的耕地位于坡度大于 ２ ５ 。 的缓 陡 坡 和 陡 坡 上 ， 应 继 续 推行 退 耕 还 林 、 还 草 。研 究 结 果 表 明 ， 地 形 因 子对土地利用的空间格局的影响较大 ； 同 一地 形 因 子不 同级 别 下 的 土地 主导 利 用 方 式 各 异 ， 土 地 利 用类 型 的 优 势 区域 不尽 相 同 。 关键词 ： Ｄ Ｅ Ｍ； 土地利用 ； 地 形 因子 ； 空间分布 ； 朱 龙 花 村
DEM分辨率对计算地形起伏引起的高程异常的影响
ＤＥＭ分辨率对计算地形起伏引起的高程异常的影响作者：杨长根郭江游为来源：《科学之友》2009年第02期摘要：影响GPS高程转换精度主要有两个方面：地形改正的短波段分量和重力场改正的中长波段分量。
文章以四川某山区为例，采用不同分辨率的数字高程模型(DEM)来计算各控制点的高程异常地形改正值，然后利用“移去-恢复”技术来拟合各控制点的高程异常值。
结果表明，对于山区当DEM分辨率在10 m～100 m内取20 m～30 m时，可以显著提高GPS高程转换的精度，从而有利于具有精度高、速度快、布网灵活等诸多优势的GPS高程测量新技术的普及应用。
关键词：GPS高程转换；DEM；高程异常；地形改正中图分类号：P228.4 文献标识码：A文章编号：1000-8136(2009)05-0146-03目前，利用GPS高程测量代替常规的水准测量，是GPS高程转换研究的一个热点。
许多实验研究的例子都表明，在地势起伏较小的平坦区域和作业区域较小的范围内，GPS高程转换的结果可以达到常规水准测量的精度要求。
但是，在地势起伏较大的山区，或者测量作业范围较大的时候，GPS高程转换的精度还不能够满足工程的精度要求，这是导致GPS高程转换不能在山区、丘陵地区大规模使用的原因。
现阶段，为了提高GPS高程的精度，主要有两种途径：一种是通过地球重力场模型改正的方式来提高GPS高程转换的精度，此种方法主要是用来改正高程异常的中长波段部分，故而较适宜于大范围内的高程异常改正；另一种是通过地形改正的方式来提高GPS高程转换的精度，此种方法主要是用来改正高程异常的短波部分，故而较适宜于小范围内的高程异常改正。
在实际的作业过程中，一般是采用上述两种方式相结合的办法，利用“移去-恢复”技术，来更好地拟合似大地水准面，从而改善GPS高程转换的精度。
本文所做的工作是以四川某山区数字高程模型（DEM）作为基础数据做的科学实验计算。
考虑地形起伏影响，通过数字高程模型计算高程异常的短波分量，采用“移去-恢复”技术，可提高GPS高程转换的精度。
浅析DEM分辨率对其实际应用中的影响
浅析DEM分辨率对其实际应用中的影响摘要：数字高程模型DEM是地形地貌数字化的表示方式，不同比例尺与不同栅格空间分辨率DEM在地形信息容量与精度方面无疑存在明显差异，本文探讨了今年来国内学者对DEM 不同分辨率地形信息的差异的研究以及如何在实际应用中选取合适分辨率的DEM。
关键词：DEM；分辨率；信息量数字高程模型DEM( Digital Elevation Model) 是地形地貌数字化的表示方式。
主要的获取方式有三种：野外测量、航空航天遥感影像和现有的地形图数字化。
目前的DEM 主要有三种方式：规则格网结构、不规则三角网和等高线结构。
其中基于规则格网的DEM 由于其结构简单和计算处理方便，适合与GIS 相结合等特点，使其在数字地形模型中占主要的地位。
数字高程模型是遥感与地理信息系统地理数据库中最为重要的空间信息资料，是赖以进行三维空间处理和地形分析的核心数据库[1]。
从中可以派生出各种地形因子，如坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、汇水面积、复合地形指数等，这些地形因子在水文模型建立、土壤侵蚀分析、水土流失监测、地貌形态模拟、生态环境研究等地学分析领域有着广泛的应用。
一、D EM分辨率对地形信息的影响西部大开发中，诸多黄土高原生态环境建设工程项目，特别是水土流失监测与水土保持规划工作等，往往都需要地面坡度图、沟壑分布图等高精度地形数据。
目前，国家测绘部门已经完成了基于1:50000比例尺地形图DEM的建立，并将作为黄土丘陵沟壑区水土流失监测与水土保持规划的重要信息源，1:10000比例尺地形图DEM尚在建设当中。
由于地形图制图综合以及数据内插方法等方面的影响，不同比例尺与不同栅格空间分辨率DEM在地形信息容量与精度方面无疑存在明显差异。
理论上，DEM的分辨率越高，越能真实地反映地形特征，但是DEM的数据量随分辨率的增加而呈几何级数地增加，对于大的区域，往往受到计算机存储容量和数据源的制约，高分辨率的DEM在应用上非常困难，从而一般选择相对较低分辨率的DEM，这样会在一定程度上导致计算的地形参数的改变，从而影响地形信息的正确提取，特别在黄土丘陵沟壑区，地面支离破碎，地形变化异常复杂，1:50000地形图对原始1:10000地形图等高线形态综合取舍程度更大，这些都会在不同程度上影响了地形分析结果的准确性。
ArcView DEM地形分析精度
ArcView DEM地形分析精度能有效地利用DEM数据进行地形定量因子的自动提取，是ArcView GIS软件空间分析模块的重要功能。
数字高程模型（DEM）是地理信息系统地理数据库中最为重要的空间信息资料和赖以进行地形分析的核心数据系统。
目前世界各主要发达国家都纷纷建立了覆盖全国的DEM数据系统，DEM已经在测绘、资源与环境、灾害防治、国防等与地形分析有关的科研及国民经济各领域发挥着越来越巨大的作用。
但是，由于DEM原始信息源精度、DEM空间分辨率、以及研究区地形复杂度的差异，DEM所提取的地形因子的精度存在着相当大的差异。
本章重点介绍DEM 地形分析精度与不确定性方面的部分研究成果。
第一节DEM地形描述误差的量化模拟一、DEM地形描述误差的概念:DEM精度是指所建立的DEM对真实地面描述的准确程度。
DEM误差的大小被普遍视为衡量DEM精确性的标准。
然而，人们在该问题上存在着明显的片面认识。
以往的研究普遍重视在DEM采样点上出现的高程采样误差，而相对忽视由于DEM离散采样所造成的地形描述误差。
无疑，高程采样误差是影响DEM精度的重要因素，但决不是唯一因素。
因为，即使DEM在所有高程采样点上的误差均为零，有限的DEM栅格采样点所构成的高程模型也只能是对实际地面的近似模拟。
我们将这种在假定DEM高程采样误差为零条件下，模拟地面与实际地面之差异，定义为DEM地形描述误差（以后简称Et）。
如图1所示, A、B两点为DEM地面高程采样点，A 、B两点的连线为DEM模拟地面，假定在该两点的高程采样误差为零，则Et C、Et D及Et E分别为在C、D、E三点的地形描述误差。
无疑，DEM栅格分辨率与地形起伏的复杂程度是影响Et大小的两个关键因子，建立该2因子图14-1. Et分布示意图与DEM地形描述误差之间的量化关系，是对误差进行定量模拟的关键。
二．试验样区与原始DEM数据精度在我国选择有代表性的6个不同地面复杂度的地区作为试验样区，试验区面积均为10km×10km，其主要地形因子及原始信息源精度如表1所示。
GIS概论7_DEM与数字地形分析
GIS概论
李伟涛 liweitao_801225@
DEM与数字地形分析
基本概念
数字高程模型、数字地形分析
DEM采集与建立 数字地形分析
基本因子分析、地形特征分析、流域分析、可视性分析
23
DEM空间插值方法—局部分块内插
局部分块内插是将地形区域按一定的方法进行分块，对每 一分块，根据其地形曲面特征单独进行曲面拟合和高程内 插。 分块方法：一般按地形结构线或规则区域分块，分块大小 取决于地形复杂一定宽度的重 叠，或者对内插曲面补充一定的连续性条件。 优点：简化了地形的曲面形态，每一分块可用不同曲面表 达，同时得到光滑连续的空间曲面。不同的分块单元可使 用不同内插函数。 常用内插函数：线性内插、双线性内插、多项式内插、样 条函数、多层曲面叠加法等。
25
DEM与数字地形分析
基本概念
数字高程模型、数字地形分析
DEM采集与建立 数字地形分析
基本因子分析、地形特征分析、流域分析、可视性分析
26
数字地形分析
一、基本因子分析
1、坡度
2、坡向
3、曲率 4、宏观地形因子
27
数字地形分析
一、基本因子分析
1、坡度
当具体进行坡度提取时，常采用简化的差分公式，完整的数学表示为：
28
数字地形分析
一、基本因子分析
2、坡向
对于地面任何一点来说，坡向表征了该点高程值改变量的最大变化方向。 在输出的坡向数据中，坡向值有如下规定：正北方向为0°，顺时针方向 计算，取值范围为0°～360°。
29
数字地形分析
一、基本因子分析
3、曲率
基于不同分辨率DEM的黄土高原地形起伏度研究
收稿日期：2021-07-13 基金项目：陕西省重点研发计划（2021SF-440）。 作者简介：刘元（1980—），女，本科，工程师，研究方向：土地工程。 通信作者：韩磊（1979—），男，博士，副教授，研究方向：环境遥感和土壤侵蚀。
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地表是人类活动的主要场所［1］，地形作为最基本的 地理要素，对陆地的系统结构、人类生产活动具有重要影 响［2］。地形因子制约着地表的物质与能量在分配，决定 地表的利用与生态环境。地形起伏度是领域内最大高程 与最小高程之差，是描述地貌形态的一个定量化指标，综 合表征区域内海拔高度与地表破碎度［3］。涂汉明通过计 算得出中国地形起伏度最佳统计单元为 21 km2，针对不 同比例尺有 2 km2、10 km2、16 km2、20 km2、22 km2 五种不
Abstract:Based on DEM data with three different resolutions of 12.5 m, 30 m, and 90 m,and taking Yulin City in the Loess Plateau as an example,this paper uses ArcGIS and mean change point method to determine the optimal resolu⁃ tion and optimal analysis window size of relief amplitude analysis, so as to classify the terrain of Yulin city.The re⁃ sults show that the optimal resolution of relief amplitude analysis in Yulin City is 12.5 m,and the optimal analysis win⁃ dow size is 18×18, and the corresponding window area is 5.062 5 km2. The undulating flat area is located in the north⁃ west of Yulin City. The middle part is the platform, which occupies the largest area, about 46.869% of the study area. The south part is a hilly and gully area with large undulations. The research results can provide a scientific reference for soil and water conservation and ecological management in the Loess Plateau. Keywords:relief amplitude; different resolution; mean change point method; the Loess Plateau
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188
持在一定的水平，数据损失率小，因而保留了该地区主要的特征和地形信息。但此时 DEM 对地形的复杂度的描述已经很简化了，所以平均剖面曲率变化缓和。当 R=100m 时，与原始 5m 分辨率 DEM 所提取的平均剖面曲率相比，相差甚大，也说明了大分辨率 DEM 对地形的 概括作用。
表 3 不同分辨率剖面曲率对比
13.22
6.787
变化幅度 3.325 0.562 10.01
12.518 6.085
4.561
9.608
序表 1
分辨率/m
坡度级别
8
9
10
11
12
13
5m
13.26
7.805
3.35
1.084
0.278
0.08
15m
9.724
6.792 3.532
1.354
0.313
0.049
25m
9.417
4.821 1.674
图 1 是平均坡度值随分辨率变化的散点图，对其进行二次曲线拟和，可以很容易看出， 平均坡度值和分辨率大小之间有很好的正相关性。
分辨率/m 5m 15m 25m 35m 45m 55m 75m
100m
表 2 不同分辨率坡度对比
最小值
最大值
平均值
0
71.81
21.86
0
65.66
20.31
0
58.9
19.34
0
0
0
变化幅度
10.126
6.725 3.185
1.084
0.278
0.08
187
3.1.2 平均坡度分析
如表 2 所示，随分辨率的粗略化，最大坡度值减小，最小坡度值增大，这说明，随分 辨率的粗略化，地形起伏更加概括，坡度较大处必然变为相对较小的坡度。而平均值和标准 方差，也呈逐步下降趋势。这是由于随着栅格的增大，对地形的概括程度也愈大，整体地形 趋于平坦，所以平均坡度也就必然变小。标准方差反映的是数据与均值的离散度，标准方差 越小，数据分布越接近平均值，即随分辨率粗略化，地形是被逐渐简化，整体地势趋于平坦。
本次试验分别对 8 种同分辨率的 DEM 提取坡度。以 0°～3°，3°～5°，5°～10°，
10°～15°，15°～20°，20°～25°，25°～30°，30°～35°，35°～40°，40°～45
°，45°～50°，50°～55°，>55°进行分级，共 13 级（依照水保通用分级标准分级）；
然后统计各级别数量，数据见表 1。表中 1～13 序号对应坡度的 13 个级别分级，数值为在
12.7
45m
8.831 4.081 12.151 16.795 19.103 17.781
11.84
55m
9.205 4.462 12.982
17.78 19.668 16.513 11.096
75m
9.937 5.082
15.66 20.575 19.354 14.731
9.259
100m
10.522 5.699 17.384 22.736 19.273
2.3 试验流程
3 结果分析
3.1 地面坡度分析
3.1.1 坡度分级分析
坡度一般定义为地表水平面和实际地形表面之间的夹角的正切值。坡度是描述地表形态 186
及获取其他地形因子的重要基础数据，坡度的变化会引起一系列的相关变化。因此，研究不 同分辨率 DEM 中地面坡度的变化可以反映 DEM 的可信度[8]
分辨率/m
最小值
最大值
平均值
标准方差
5m
0
80.5
24．29
17．11
15m
0
58.87
19.4
10.36
25m
0
41.32
9.43
5.84
35m
0
29.4
6.68
4.28
45m
0.006
24.42
4.67
3.15
55m
0.004
17.29
3.84
2.51
75m
0.003
12.69
2.72
1.77
100m
从表 3 可以看出，剖面曲率最大值，平均剖面曲率，剖面曲率标准差随分辨率的增大 而逐渐减小。这是因为随着分辨率的粗略化，DEM 对地形复杂程度的描述愈来愈简单，地 形起伏更加概括。从图 2 中，不难看出当分辨率≤25m 时，平均剖面曲率明显下降，地形 信息遗缺严重，数据损失率大；分辨率＞25m 时，平均剖面曲率变化缓和，地形信息遗缺维
189
向的某个矢量在水平面上的投影方向[1]，而 DEM 分辨率的粗率化使得对地形描述简化，但 对坡向影响不大。
分辨率/m 5m 15m 25m 35m 45m 55m 75m
100m
北 13.606 14.403 13.799 14.2 13.95 13.83 14.072 13.86
表 4 不同分辨率不同坡向占总面积比例表% 东北 东 东南 南 西南 西 11.82 10.709 9.231 10.813 13.433 15.326 11.2 11.177 8.632 11.341 12.784 16.32 11.69 10.644 8.969 10.682 13.417 15.847 11.337 10.83 8.528 10.74 13.205 16.382 11.69 10.363 8.463 10.463 13.56 15.92 11.81 10.281 8.48 10.32 13.643 15.83 11.691 10.438 7.797 10.183 13.599 16.18 11.562 10.185 7.21 10.556 13.739 16.122
1 引言
数字高程模型是地理信息系统地理数据库中最为重要的空间信息资料和赖以进行地形 分析的核心数据系统。随着 GIS 技术的成熟与广泛应用，利用数字高程模型（DEM）作为 基本信息源进行地形要素的自动提取与分析已逐步成为主流分析方法。但 DEM 的精度和由 其派生的地形因子的准确度受原始高程数据、生成 DEM 的方法、数字高程模型的结构、分 辨率、地形因子的计算方法等诸多影响[5]。自 20 世纪 80 年代以来，对 DEM 精度的研究已 经取得了一些重要成果。Elassal and Caruso (1983)、Felicísimo, (1994), Theobald, (1989)、Fisher (1990)、Veregin H. (1997)及 Lay J.G. (1993)，朱鸿清（1995）等从不同侧面进行了数字高程 模型高程采样误差的成因分析；Brabb(1987)、Bolstad and Stower(1994)、Florinsky(1998)、 李国忠、汤国安（1997）等在探讨 DEM 误差对应用的影响时探讨过 DEM 误差对坡度的影 响。本文以福建漳州为例，以 1：1 万 DEM 中的数据为真实值，在众多地形因子内选取地 面坡度、剖面曲率、坡向、平面曲率 4 个因子作为研究对象，分析不同分辨率对地形因子的 影响。
7.374 10.218 13.583 15.857 16.395
Байду номын сангаас
15m
7.964 3.817
9.509 13.027 16.106
15.49 12.323
25m
8.088 3.796
9.369 13.318 16.852 17.675
14.51
35m
8.696 4.174 11.604
16.22 17.543 15.838
0.414
0.054
0.012
35m
8.163
3.627 1.189
0.216
0.027
0.003
45m
5.814
2.576
0.8
0.206
0.015
0.007
55m
5.812
1.88
0.544
0.055
0.003
0
75m
3.931
1.281 0.181
0.009
0
0
100m
3.134
1.08
0.165
185
2.2 试验基础
本次试验主要采用 ESRI 公司开发的地信息系统软件 ARCGIS9.2,是 ESRI 最新推出的普 及性 GIS 软件。本次试验主要应用 ARC/INFO 的空间分析（spatial analysis）模块，数据管 理（Data Management）模块，地表分析（Surface Modeling）模块，数据格式转换(Conversion） 模块,Python 脚本进行分析,以及 MATLAB 数学软件和 Excel 软件。
25°，当 R=25m,45m,55m 时，面积比例比 R=5m 大，这可能是因为随分辨率的粗略化，地形
局部特征会随分辨率的不同使结果存在差异。表 1 中变化幅度为同一坡度级别最大面积比例
与最小面积比例的差值。
表 1 不同分辨率不同坡度占总面积比例表%
分辨率/m
坡度级别
1
2
3
4
5
6
7
5m
7.197 3.519
0
58.09
17.91
0
57.82
17.17
0 0.005
53.47 46.04
16.54 15.13
0.033
44.21
14.2
标准方差 11.48 11.64 10.51 10.19 9.59 9.33 8.084 8.47
坡度平均值(°)
25
20
15
y = 0.0006x2 - 0.1461x + 22.476