实验三 基于GIS的土壤侵蚀因子分析与信息提取
基于GIS技术的土壤侵蚀与保护研究
基于GIS技术的土壤侵蚀与保护研究引言：随着人类的不断发展和进步，土地利用方式的改变已经对自然环境产生了重大的影响。
其中，土壤侵蚀是人类活动最为直接和普遍的影响之一。
为了科学地研究土壤侵蚀的机理以及制定有效的保护措施，GIS技术的应用显得尤为重要。
本文旨在探讨基于GIS技术的土壤侵蚀与保护研究，以期为相关领域的实践和决策提供理论支持。
一、GIS技术在土壤侵蚀研究中的应用1.1 土壤侵蚀原理与机制土壤侵蚀是指外部因素（如水流、风力和人为活动）对土壤造成损失的过程。
GIS技术通过收集、整理和分析大量地理数据，可以更好地理解土壤侵蚀的机理，包括水力侵蚀、风蚀和人类活动引起的侵蚀。
1.2 土壤侵蚀模型的开发与应用GIS技术可以结合土壤属性、地形信息、降雨数据和土地利用状况等多种因素，开发土壤侵蚀模型。
通过这些模型，我们可以精确预测土壤侵蚀的潜在风险，为相应的防治措施提供科学依据。
例如，USLE（通用土壤侵蚀公式）就是一个被广泛应用的土壤侵蚀模型。
二、GIS技术在土壤保护中的应用2.1 基于GIS的适宜土壤保护区划通过GIS技术，可以将地理信息与土壤定量评价相结合，确定适宜的土壤保护区划。
这有助于合理规划土地利用，在保护土壤资源方面发挥积极作用。
2.2 基于GIS的土壤侵蚀风险评估GIS技术可以收集和整理土地利用、地形、降雨等因素，建立土壤侵蚀风险评估模型，用于评估特定区域土壤侵蚀的潜在风险。
根据评估结果，可以制定相应的保护策略，并规划土地利用，以减少侵蚀对土壤资源的破坏。
三、GIS技术在土壤侵蚀与保护研究中的挑战与展望3.1 数据质量与时空尺度GIS技术在土壤侵蚀与保护研究中需要依赖大量的地理数据，包括地形、土地利用、降雨等。
然而，这些数据的质量和时空尺度的不一致性可能对研究结果的准确性造成一定的影响。
今后的研究需要更多关注数据质量和时空尺度的统一，以提高模型预测的准确性。
3.2 生态与经济的平衡土壤保护既需要保护生态环境，又需要满足人类经济发展的需求。
地理信息系统(GIS)在土壤侵蚀研究中的应用
土壤侵蚀 是世 界 上 的主 要 灾害 之 一 ， 也是 全 球 面 临 的
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地 理 信 息 系统 （ Ｓ） 土 壤 侵 蚀 研 究 中 的 应 用 ＧＩ 在
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基于遥感和地理信息系统的土壤侵蚀监测与预警研究
基于遥感和地理信息系统的土壤侵蚀监测与预警研究土壤侵蚀是一种全球性的环境问题，对于农业生产和土地可持续利用具有重要的影响。
为了有效地监测和预警土壤侵蚀，遥感和地理信息系统（GIS）技术被广泛应用于土壤侵蚀研究中。
本文将介绍基于遥感和GIS的土壤侵蚀监测与预警研究，并探讨其在农业管理和环境保护方面的重要性。
首先，遥感技术可以提供大范围、高分辨率的土地覆盖和土壤侵蚀信息。
通过获取来自遥感卫星的多光谱图像，我们可以利用不同波段的信息来提取土地利用类型和植被覆盖等土地覆盖特征。
同时，遥感技术还可以探测土地表面的形态特征，如坡度和坡向，以及土壤侵蚀的迹象，如沟壑和沉积物。
这些遥感数据可以与GIS 技术结合使用，通过空间分析和模型建立来实现土壤侵蚀的监测和评估。
其次，GIS技术可以有效地管理和处理土壤侵蚀相关的空间数据。
利用GIS软件，我们可以将遥感数据、地形数据和土壤侵蚀模型等不同类型的地理数据集成在一起，从而构建土壤侵蚀空间数据库。
通过这个数据库，我们可以实时监测土壤侵蚀的变化趋势，并进行预警分析。
此外，GIS技术还可以生成土壤侵蚀风险图和侵蚀程度图，为农业管理和土地规划提供决策支持。
基于遥感和GIS的土壤侵蚀监测与预警研究在农业管理中具有重要的作用。
首先，它可以帮助农民和农业管理部门了解土壤侵蚀的具体情况，及时采取相应的措施进行治理。
例如，根据土壤侵蚀风险图，可以划定易损耗土地的保护区，并建立相应的土地利用政策来减轻土壤侵蚀的影响。
其次，基于遥感和GIS的土壤侵蚀监测与预警研究可以帮助优化农田布局，提高土地利用效率。
通过分析不同地区的土壤侵蚀情况，可以合理规划农田的种植结构和耕作方式，减少土壤侵蚀的程度，提高农作物产量。
此外，在环境保护方面，基于遥感和GIS的土壤侵蚀监测与预警研究也发挥着重要的作用。
土壤侵蚀不仅会导致土地资源的流失，还会造成水土流失和水质污染。
通过及时监测和预警土壤侵蚀，可以避免环境灾害的发生，保护生态环境的稳定。
基于GIS技术的农业土壤污染分析方法研究
基于GIS技术的农业土壤污染分析方法研究一、绪论随着人口的不断增加和工业化进程的加速推进，我国农业土壤污染已成为一个严重的环境问题。
农业生产中，长期使用化肥、农药、畜禽粪便等，会导致土壤中残留有害物质的增多，从而引起农产品质量和安全问题，给人们的生产生活带来严重威胁。
因此，如何利用现代科技手段进行土壤污染监测与管理已成为各界关注的热点问题之一。
地理信息系统（Geographic Information System, GIS）是一种高度集成的多学科交叉技术，涵盖地理、地质、城市规划、环境保护等众多方面。
利用GIS技术，可以进行多元大数据的空间分析和决策支持，为土壤污染监测、土地利用规划、农业推广等提供强有力的支持。
本文将介绍基于GIS技术的农业土壤污染分析方法，包括数据采集和处理、空间分析和决策支持等方面的研究进展。
二、数据采集和处理农业土壤污染的监测与评价需要大量的数据支撑。
传统的数据采集和处理方法主要是通过实地调查和化验分析获得，但这种方法费时费力，且受监测点数量和位置的限制，导致数据参考性较差。
而利用GIS技术，可以实现大规模数据获取和处理，并将不同来源的数据进行融合和分析，提高数据的可靠性和参考性。
常见的几种数据采集和处理方法如下。
（一）遥感数据采集和处理遥感技术是指通过航空或卫星等无人机平台获取地球表面的各类信息，并将其转换成数字形式进行数据处理和分析的技术。
遥感技术可以获取大范围、高分辨率的地表信息，包括土地利用类型、植被覆盖度、地形高程等特征。
其中，植被指数（Vegetation Index, VI）被广泛用于反演土壤有机质、矿质元素和重金属等指标。
通过利用GIS软件对遥感数据进行处理和分析，可以实现土壤污染的快速评价和精准定位。
（二）地球化学数据采集和处理地球化学数据是指通过化学分析手段获得的土壤中元素和离子浓度数据。
这类数据有别于遥感数据，更能够反映土壤中有害元素和化学物质的含量和分布情况。
浅析应用GIS进行土壤侵蚀评价研究
２ 地理信息系统与土壤侵蚀
２ ． １ 地理信息系统 的特点
气候、 土壤、 地质、 地貌 、 植被和土地利用状况六大因子影响
了土壤侵蚀 的发生 ， 根据作 用显著情 况得出 ， 土壤侵蚀的发生 主
要受植被覆盖度 、 坡度和土地利用状况这 ３个因子的影响 『 ４ ］ 。因
地理信 息系 统 （ Ｇ ｅ ｏ ｇ ｒ ａ ｐ ｈ ｉ ｃ ａ ｌ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ或 Ｇ ｅ ｏ — Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ， 简称 Ｇ Ｉ Ｓ ） ， 又称为“ 资源环境信息系统” 或“ 地 学信息系统” 。 它是一种特定的空间信息系统（ Ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｌ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｍａ ｒ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ） ， 是借助 于计算机 软件 、 硬件 ， 对 整个或部 分地 球表层空 间中的地理数 据进行采集 、 存储 、 管理、 模拟、 分析 、 显示和描述
需的信息。地理信息系统是一个能用于进行有效搜索 、 储存 、 更
新、 处理、 分析和显示所有形式之地理信息的计算机硬件 、 软件 、 地理数据和有关人员 （ 用户） 的有机集合 ［ １ ］ 。由此定义 ， 可知地理
信息系统是一种工具 ， 但不仅 仅是一个 制作 地图 的工具 ， 而是以 数据为依据 ， 用配件和人员有 机结合进行数 据处理 ， 对 其产生结
第１ 期
收稿 日期 ： ２ ０ １ ２ — ０ ７ — ３ １
浅析应用 Ｇ Ｉ Ｓ进行土壤侵蚀评价研究
翟金 慧
（ 山西华晋岩土工程勘察有 限公司 ， 山西太原 ， ０ ３ ０ ０ ２ １ ）
摘பைடு நூலகம்
arcgis土壤侵蚀步骤
arcgis土壤侵蚀步骤ArcGIS是一款功能强大的地理信息系统软件，可以用于各种地理空间数据的处理和分析。
其中，土壤侵蚀分析是ArcGIS的一个重要应用领域。
本文将介绍ArcGIS中进行土壤侵蚀分析的步骤。
第一步：数据准备进行土壤侵蚀分析前，首先需要准备相应的数据。
这些数据包括高程数据、土地利用数据、降雨数据等。
高程数据可以通过遥感影像解译或测量等方式获取，土地利用数据可以由土地利用调查或遥感影像分类得到，降雨数据可以从气象局或其他渠道获取。
将这些数据导入ArcGIS中，并进行必要的预处理，如投影变换、栅格化等。
第二步：建立流域在ArcGIS中，可以使用数字高程模型（DEM）数据来建立流域。
首先，选择合适的DEM数据，并进行预处理。
然后，利用ArcGIS 的流域工具，根据DEM数据提取流域边界，并计算出流域的面积、坡度等参数。
根据需要，可以对流域进行进一步的分割和合并。
第三步：计算土壤侵蚀指数土壤侵蚀指数是评价土壤侵蚀程度的重要指标之一。
在ArcGIS中，可以使用土壤侵蚀方程模型（如USLE模型）来计算土壤侵蚀指数。
首先，根据土地利用数据和降雨数据，计算出USLE模型中的各个参数，如降雨能量指数、土壤流失方程、坡度长度因子等。
然后，利用ArcGIS的栅格计算工具，将这些参数进行叠加、加权，得到土壤侵蚀指数图。
第四步：评估土壤侵蚀风险土壤侵蚀风险评估是土壤侵蚀分析的重要结果之一。
在ArcGIS中，可以使用ArcScene或ArcMap等工具进行土壤侵蚀风险评估。
首先，将土壤侵蚀指数图与其他相关数据（如土壤类型、植被覆盖度等）进行叠加分析，得到土壤侵蚀风险图。
然后，根据土壤侵蚀风险图，划分出不同等级的土壤侵蚀风险区域，并对其进行定量评估和描述。
第五步：制定土壤保护措施根据土壤侵蚀风险评估结果，可以制定相应的土壤保护措施。
在ArcGIS中，可以使用空间分析工具和模型构建工具，对土壤侵蚀风险区域进行进一步的分析和规划。
实验三基于GIS的土壤侵蚀因子分析与信息提取
实验三基于GIS的土壤侵蚀因子分析与信息提取一、实验目的1、要求学生掌握地理信息系统软件（ArcView）的基本原理和操作方法；2、掌握使用该软件进行土壤侵蚀因子的分析和信息提取的方法。
二、实验原理Arc/View的空间分析模块是解决地理空间问题的工具。
它主要包括距离制图、计算密度、统计分析、邻域分析、数据的重分类、表面生成、等高线生成、坡度提取、坡向提取、光照模型的生成、流域的划分等功能。
利用Arc/View的空间分析模块解决空间问题，首先要把问题空间化、模型化，然后利用Arc/View 提供的各种功能的组合来完成。
Arc/View的空间分析模块主要是基于栅格数据模型的。
Arc/View的空间分析模块不仅支持矢量数据模型，还支持栅格数据模型。
矢量数据是用点、线、面来描述地理特征及其变化的，它主要用于精确地描述地理特征，在Arc/View中，点、线、面数据分别是存放于不同的主题中来管理的。
栅格数据是通过将地表分隔成不同的单元来表示地理特征及其变化的，对栅格数据的存储只是通过存储栅格的原点、栅格单元的尺寸、距离原点的单元数和每个栅格单元的值。
对栅格数据影响最大的是栅格单元的尺寸。
单元尺寸越大，则对地理特征的描述越粗糟，越不精确，但产生的数据量会越小，处理速度会越快。
相反，单元尺寸越小，则描述越精确，但数据量会越大，运算速度越慢。
三、操作步骤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。
地形指标的提取对水土流失、土地利用、土地资源评价等方面的研究起着重要的作用。
1 坡向Aspect坡向定义为坡面法线在水平面上的投影与正北方向的夹角。
在Arcview中Aspect表示每个栅格与它相邻的栅格之间沿坡面向下最陡的方向。
在输出的坡向数据中，坡向值有如下规定：正北方向为0度，正东方向为90度，以次类推。
arcmap土壤侵蚀因子
arcmap土壤侵蚀因子ArcMap 土壤侵蚀因子土壤侵蚀是指由于自然因素和人类活动的影响，导致土壤的流失和破坏，进而对农田、森林和水资源等造成严重的影响。
为了有效地管理和监测土壤侵蚀现象，科学家和研究人员使用各种技术和工具来确定土壤侵蚀因子。
ArcMap 是一种广泛使用的地理信息系统软件，能够提供精确的空间分析和土壤侵蚀建模。
本文将介绍如何使用ArcMap 来分析和模拟土壤侵蚀因子，帮助农民和环保专家更好地管理土壤侵蚀问题。
第一步：收集和准备数据首先，我们需要收集相关的数据，以便进行土壤侵蚀分析。
这些数据包括数字高程模型(DEM)、土壤类型、坡度和降雨等数据。
这些数据可以从地理信息系统数据库、政府机构和研究机构获取。
一旦我们获得了这些数据，我们需要对其进行预处理，以确保其适合进行土壤侵蚀因子分析。
例如，我们可以使用ArcMap 中的地形分析工具来提取坡度数据，并使用统计工具对土壤类型进行分类。
我们还可以使用ArcMap 的插值工具来生成高质量的DEM数据。
第二步：计算土壤侵蚀因子一旦我们准备好了数据，我们就可以开始计算土壤侵蚀因子了。
在ArcMap 中，我们可以使用所谓的环境影响评估(EIA)工具箱来执行此任务。
EIA工具箱包含了许多有用的工具和模型，用于评估土壤侵蚀风险。
首先，我们可以使用“洪水模型器”工具来模拟降雨事件对土壤侵蚀的影响。
我们可以将实际降雨数据输入模型，并利用ArcMap中的降雨径流模型计算出径流量和降雨侵蚀指数。
其次，我们可以使用“土壤流失模型”工具来计算土壤侵蚀量。
该工具基于沙粒质量传输量的到达时间和距离。
我们可以使用DEM 数据来计算局部的坡度指数，并将其作为土壤流失模型的输入。
第三步：分析和显示结果完成土壤侵蚀因子计算后，我们可以使用ArcMap来分析和显示结果。
我们可以使用ArcMap中的栅格统计工具来计算不同区域的土壤侵蚀风险，并使用矢量化工具将结果转换为矢量数据。
arcgis土壤侵蚀步骤
arcgis土壤侵蚀步骤ArcGIS是一款功能强大的地理信息系统软件，可以用于分析土壤侵蚀。
下面将介绍使用ArcGIS进行土壤侵蚀分析的步骤。
一、数据准备在进行土壤侵蚀分析之前，需要准备相关的数据。
这些数据包括：数字高程模型（DEM）、土壤类型数据、降雨数据、坡度数据等。
这些数据可以从不同的来源获取，如卫星遥感数据、测绘数据等。
二、DEM数据处理将准备好的DEM数据导入ArcGIS中，可以使用ArcGIS提供的工具对DEM数据进行处理。
首先，可以使用坡度工具计算坡度信息。
坡度是土壤侵蚀的重要指标之一。
其次，可以使用流向工具计算流向信息。
流向是指水流流动的方向，也是判断土壤侵蚀的重要参数。
三、土壤类型数据处理将准备好的土壤类型数据导入ArcGIS中，可以使用ArcGIS提供的工具对土壤类型数据进行处理。
首先，可以将土壤类型数据与DEM 数据进行叠加分析，得到每个像元的土壤类型信息。
其次，可以根据土壤类型信息，计算不同土壤类型的侵蚀敏感性指数。
四、降雨数据处理将准备好的降雨数据导入ArcGIS中，可以使用ArcGIS提供的工具对降雨数据进行处理。
首先，可以根据降雨数据计算出不同时间段的降雨强度。
其次，可以根据降雨强度和流向信息，计算出流量指数。
流量指数是衡量土壤侵蚀产生的重要参数。
五、土壤侵蚀模型建立将处理好的DEM数据、土壤类型数据、降雨数据等导入ArcGIS中，可以使用ArcGIS提供的工具建立土壤侵蚀模型。
常用的土壤侵蚀模型有USLE（Universal Soil Loss Equation）和RUSLE （Revised Universal Soil Loss Equation）。
这些模型可以根据不同的参数和数据，估计土壤侵蚀的程度和速率。
六、土壤侵蚀分析通过建立土壤侵蚀模型，可以进行土壤侵蚀分析。
可以使用ArcGIS 提供的工具，对土壤侵蚀进行空间分布和趋势分析。
可以绘制土壤侵蚀等级分布图、土壤侵蚀速率分布图等，帮助人们了解土壤侵蚀的情况和趋势。
arcgis土壤侵蚀步骤
arcgis土壤侵蚀步骤1. 简介土壤侵蚀是指地表水和风对土壤表层的冲刷和剥蚀作用，是一种严重破坏土地资源的自然现象。
为了有效管理和保护土地资源，使用ArcGIS进行土壤侵蚀分析可以帮助我们了解土壤侵蚀的程度、定位潜在问题区域以及制定相应的保护措施。
本文将详细介绍ArcGIS中进行土壤侵蚀分析的步骤，并提供相关操作指南。
2. 数据准备在进行土壤侵蚀分析之前，首先需要准备相关数据。
以下是常用的数据类型：•DEM（数字高程模型）：用于获取地形信息。
•土壤类型数据：描述不同区域的土壤类型。
•降雨数据：描述不同时间段内的降雨情况。
确保这些数据都已经准备好并导入到ArcGIS中。
3. DEM预处理DEM数据是进行土壤侵蚀分析的基础，因此在开始分析之前需要对DEM进行预处理。
以下是一些常见的预处理步骤：3.1 DEM裁剪根据研究区域的范围，使用ArcGIS中的裁剪工具对DEM进行裁剪。
裁剪后的DEM将只包含我们感兴趣的区域，以便更好地进行分析。
3.2 DEM填洼填洼是指在DEM中修复由于数据采集或处理过程中产生的洼地（高程值较低）。
在ArcGIS中，可以使用“Fill”工具对DEM进行填洼操作。
填洼后的DEM将更准确地反映地形。
3.3 DEM平滑为了减少噪声和不规则性，可以对DEM进行平滑操作。
在ArcGIS中，可以使用“Smooth”工具对DEM进行平滑处理。
平滑后的DEM将更加连续和一致。
4. 土壤侵蚀模型选择根据研究需求和数据可用性，选择适当的土壤侵蚀模型是非常重要的。
以下是一些常见的土壤侵蚀模型：•USLE（通用土壤流失方程）：用于估计水力侵蚀。
•RUSLE（改进通用土壤流失方程）：基于USLE，考虑了降雨强度和径流量等因素。
•WEPP（水土保持评价程序）：综合考虑了水力侵蚀和风力侵蚀。
根据实际情况选择最适合的土壤侵蚀模型，并在ArcGIS中加载相应的工具。
5. 土壤侵蚀参数设置在进行土壤侵蚀分析之前，需要设置一些参数以确保分析的准确性。
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实验三基于GIS的土壤侵蚀因子分析与信息提取一、实验目的1、要求学生掌握地理信息系统软件（ArcView）的基本原理和操作方法；2、掌握使用该软件进行土壤侵蚀因子的分析和信息提取的方法。
二、实验原理Arc/View的空间分析模块是解决地理空间问题的工具。
它主要包括距离制图、计算密度、统计分析、邻域分析、数据的重分类、表面生成、等高线生成、坡度提取、坡向提取、光照模型的生成、流域的划分等功能。
利用Arc/View的空间分析模块解决空间问题，首先要把问题空间化、模型化，然后利用Arc/View 提供的各种功能的组合来完成。
Arc/View的空间分析模块主要是基于栅格数据模型的。
Arc/View的空间分析模块不仅支持矢量数据模型，还支持栅格数据模型。
矢量数据是用点、线、面来描述地理特征及其变化的，它主要用于精确地描述地理特征，在Arc/View中，点、线、面数据分别是存放于不同的主题中来管理的。
栅格数据是通过将地表分隔成不同的单元来表示地理特征及其变化的，对栅格数据的存储只是通过存储栅格的原点、栅格单元的尺寸、距离原点的单元数和每个栅格单元的值。
对栅格数据影响最大的是栅格单元的尺寸。
单元尺寸越大，则对地理特征的描述越粗糟，越不精确，但产生的数据量会越小，处理速度会越快。
相反，单元尺寸越小，则描述越精确，但数据量会越大，运算速度越慢。
三、操作步骤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。
地形指标的提取对水土流失、土地利用、土地资源评价等方面的研究起着重要的作用。
1 坡向Aspect坡向定义为坡面法线在水平面上的投影与正北方向的夹角。
在Arcview中Aspect表示每个栅格与它相邻的栅格之间沿坡面向下最陡的方向。
在输出的坡向数据中，坡向值有如下规定：正北方向为0度，正东方向为90度，以次类推。
坡向可在数字高程模型Dem或TIN数据的基础上提取。
在Dem基础上提取坡向的步骤如下：在视图目录表中添加dem并激活它。
从【Surface】菜单中选择【Derive Aspect】命令。
显示并激活生成的坡向主题Aspect of Dem（如图3-1）。
在Dem或TIN的面主题中坡度为0°（平地）的栅格在输出的坡向主题中被赋值为-1，如果围绕中心栅格的任何相邻栅格是No Data数据，它们将被赋予中心栅格的值，然后计算坡向。
在坡向主题的图例中表示了八种主要方向，例如：东[67.5 - 112.5°], 东南[112.5 -图3-1 提取坡向157.5]。
2 坡度Slope地面上某点的坡度表示了地表面在该点的倾斜程度，坡度定义为水平面与地形面之间夹角的正切值。
在Arcview中Slope确定了中心栅格与四周相邻栅格高程值的最大变化率。
在输出的坡度数据中，坡度有两种计算方式。
●坡度(degree of slope)：既水平面与地形面之间夹角的正切值。
● 坡度百分比（percent slope ）：既高程增量（rise ）与水平增量（run ）之比的百分数（如图3-2）。
坡度的应用非常广泛，例如：● 根据坡度起伏变化，确定崩塌、泥石流区域或严重的土壤侵蚀区，作为灾害防治与 水土保持工作的基础。
● 提取平坦区域，为大型商业中心或房屋建筑选址。
采用Dem 数据提取坡度的步骤如下：1．添加Dem 数据并激活它。
2．从【Surface 】菜单中选择【Derive Slope 】命令。
3． 生成新的坡度主题slope of Dem 。
4． 双击左边的图例，在弹出的Legend Editor 对话框中可重新调整坡度分级（如图3-3）。
图3-2 坡度的两种计算方法图3-3 提取坡度3 等值线Contours在Arcview中Contours功能生成一个新的线主题，每条线表示了具有相同高度、数量或者浓度的连续的位置的集合。
生成的等值线经过平滑处理，真实地再现了表面等值线。
采用Contours可以提取等高线、等温线、等降水量线等等，最常用的是在Dem或TIN 数据的基础上生成等高线。
等高线是地面上高程相同的各点连成的闭合曲线。
根据等高线图形，可以判读地貌形态特征，量算各点的高程、坡向和坡度。
生成等高线的步骤如下：1．在视图目录表中添加dem并激活它。
2．从【Surface】菜单中选择【Create Contours】命令。
3．在出现的Contours Parameters对话框（如图3-4）中输入等高距Contour interval和基础等高线的值Base Contours。
4．生成等高线主题Contours of Dem（如图3-5）。
图3-4 提取等高线图3-5 提取单根等高线4 水文分析Fill sinks的操作步骤如下：1．激活视图目录表中的Dem。
2．从【Hydro】菜单中选择【Fill sinks】命令。
3．在视图目录表中显示生成的Filled Dem，既为填充过洼地的Dem数据（如图3-6）。
在Arcview 中提取水流方向的步骤如下：图3-6 填充洼地后的Dem 数据2．从【Hydro】菜单中选择【Flow Direction】命令。
3．显示新生成的水流流向数据Flow Direction（见图3-7）。
在Arcview 中，计算流水累积量的步骤如下：1． 从视图目录表中激活Flow Direction 。
2． 从【Hydro 】菜单中选择【Flow Accumulation 】命令。
3． 显示新生成的流水累积量数据主题Flow Accumulation 。
双击此主题的图例，在出现的Legend Editor 对话框（见图3-8）中，单击Classify 按钮，在出现的Classification对话框中选择标准偏差Standard Deviation 为分类类型，单击OK 。
提取的Flow Accumulation 主题（见图3-9）显示了地面水系的分布状况。
提取水网密度的步骤如下：1． 从视图目录表中激活Flow Direction 。
2． 从【Hydro 】菜单中选择【Stream Network as Line Shape 】命令。
图3-8 Legend Editor 对话框图3-9 提取水流累积量3． 在出现的Stream Network 对话框（见图3-10）中输入计算水网密度的最小河流长度，其单位为栅格数。
4．在Hydro.StreamNetwork 对话框（见图3-11）中选择水流方向Flow Direction 主题，单击OK 。
5．生成新的主题Stream Network Shape 即为水网密度分布图。
不同的河流最短长度值所计算的水网密度如下图（见图3-12、图3-13）所示：5、地形起伏度地形起伏度是指在一个特定的区域内，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。
地形起伏度的具体提取方法如下：1、激活DEM 数据，在【Analysis 】菜单中使用【Neighborhood statistics 】命令，设置statistic 值为最大值，邻域的类型为矩形（也可以为圆），邻域的大小为100个Map units （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100*100的矩形的最大值层面，记为A ；图3-12 最短河流长度为20提取的水网密度图3-10 StreamNetwork 对话框图3-11 Hydro.StreamNetwork 对话框图3-13 河流最小长度为100米提取的水网密度2、对DEM数据采用同样的方法，只是把statistic值设置为最小值，即可得到DEM 数据的最小值层面，记为B；3、在【Analysis】菜单下使用【Calculator】命令，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。
如果还想知道更大范围或整个区域、整个图幅的地形起伏度，则可通过【Theme 】下的【Edit legend】中的statistics 来查看，其内容包括地形起伏的最大值、最小值、均值等。
提取的结果如图3-14。
图3-14 地形起伏度6、地面粗糙度：地面粗糙度是指在一个特定的区域内，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。
1、提取DEM层的坡度α；2、在【Analysis】菜单下使用【Calculator】命令,公式为:((([Slope]*3.14159/180).cos))Pow(-1))即可得到地面粗糙度的层面。
图3-15 地面粗糙度需要注意的是，在Arcview中，计算cos默认的角度值是弧度值，而通过提取坡度得到的值是角度，所以在计算时必须把角度转为弧度。
7、沟壑密度：沟壑密度是指在一个特定的区域内，地表单位面积内沟壑的总长度。
沟壑密度的提取可通过水文分析方法提取沟壑，然后通过统计查询，查出沟壑的长度，再除以区域面积，则可得到区域的沟壑密度。
其关键是确定沟壑的标准。
具体方法如下：1、激活DEM数据，在【Hydro 】菜单下使用【Fill】命令，对DEM数据中的高程为0的栅格进行填充，得到新的层面，记为A；图3-16 通过水文分析求出的沟壑2、对A层使用【Hydro 】菜单的【Flow direction】命令,提取水流方向；3、对水流方向层再用【Hydro 】菜单的【Flow accumulation】命令，得到水流的累积量层；4、用【Map query】命令，提取出水流累积量大于500（此值需根据研究区域的土壤、植被、地形等特征及研究目的来确定）的值，即可得到提取出的沟壑层；5、通过【Edit legend】编辑沟壑层的图例，通过其中的statistics项，可以查出沟壑层中构成沟壑的栅格单元数，则得出沟壑的长度为“沟壑的栅格单元数*栅格单元的长度”，区域的总面积可通过此统计项中的count数来算出，为“count数*每个栅格单元的面积”，最后，把单位换算成公里，则沟壑密度=沟壑的栅格单元数/（区域总的栅格单元数*栅格单元的长度*0.001）对于如图所示的例子，沟壑的栅格单元数为8959，总的栅格单元数为391140，栅格单元的分辨率为5米，则最后的沟壑密度=8959/（391140*5*0.001）=4.58公里/平方公里。
图11-25 耕地的坡度分级图其次，对耕地的坡度组成进行统计。
例如：计算15—25°的坡耕地在样区中占的比例。
1．从【Analysis】菜单选取【Map query】命令。
2．在Map Query对话框中构建查询表达式（见图11-26），从耕地坡度主题GengDi-Slope 中提取坡度为15—25°的数据。