5 数字地形特征的提取
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。
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。
地形特征点的提取实验报告
地形特征点的提取实验报告地形特征点的提取是一种重要的地理信息处理过程，它可以帮助我们对地形进行定量分析和判断地形类型。
本实验主要探讨了三种常见的地形特征点提取算法，包括高斯滤波算法、Sobel算子算法和Canny算子算法，并通过实验验证了它们的可行性和有效性。
首先，高斯滤波算法是一种常见的平滑滤波算法，可以有效地抑制噪声，同时保留图像的边缘信息。
在地形特征点提取实验中，我们首先对原始地形数据进行高斯滤波处理，使得图像变得平滑。
然后，通过计算图像的梯度，可以得到图像中的边缘信息，边缘处即为地形特征点。
高斯滤波算法主要是通过卷积操作实现，具体的算法流程如下：1. 将地形数据转换为灰度图像。
2. 定义高斯核函数，例如3x3或5x5的高斯核。
3. 将高斯核应用于灰度图像，通过卷积操作实现平滑化。
4. 计算平滑后图像的梯度，得到边缘信息。
5. 使用阈值化方法将边缘信息转化为二值图像，边缘处即为地形特征点。
其次，Sobel算子算法是一种常见的图像边缘检测算法，可以有效提取图像的边缘信息。
在地形特征点提取实验中，我们可以将Sobel算子应用于地形数据，以检测地形的边缘。
该算法的主要流程如下：1. 将地形数据转换为灰度图像。
2. 定义Sobel算子，例如3x3的水平和垂直卷积核。
3. 将Sobel算子应用于灰度图像，分别计算水平和垂直方向上的导数值。
4. 根据导数值的大小确定边缘位置，即特征点所在处。
最后，Canny算子算法是一种常见的图像边缘检测算法，可以实现较高的边缘检测准确性和鲁棒性。
在地形特征点提取实验中，我们可以将Canny算子应用于地形数据，以提取地形的边缘和特征点。
该算法的主要流程如下：1. 将地形数据转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行高斯滤波，以去除噪声。
3. 计算图像的梯度幅值和方向。
4. 应用非极大值抑制，以细化边缘。
5. 使用双阈值算法进行边缘连接，形成闭合的轮廓。
6. 通过筛选边缘像素，得到地形特征点。
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。
地形测绘技术中的地貌特征提取与分析方法
地形测绘技术中的地貌特征提取与分析方法引言地形测绘技术是通过测量和分析地球表面的形状和特征来获取地形信息的一项重要技术。
在地理信息系统、城市规划、环境保护等领域中，地形测绘技术的应用越来越广泛。
地貌特征的提取和分析是地形测绘中的关键步骤，通过这些方法，我们可以对地球表面的地貌特征进行深入研究并获取有价值的信息。
一、数字高程模型数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）是地形测绘中常用的一种数据模型，它以矩阵形式表示地球表面的高程信息。
DEM可以通过多种方式获取，包括航空摄影测量、遥感影像解译、全球定位系统等。
在DEM中，每个格点都包含一个高程数值，通过对这些数据进行分析，可以提取地貌特征。
二、坡度和坡向分析坡度和坡向分析是地貌特征提取的常用方法，通过计算DEM中每个格点的坡度和坡向数值，可以揭示地表的起伏变化。
坡度指的是地面上某一点的斜率大小，通常以百分比或角度表示；坡向指的是地表某一点的指向，一般以方位角表示。
通过坡度和坡向的分析，我们可以获得地球表面的地势特征，比如山脉和河流的走向等。
三、山体阴影分析山体阴影分析是一种基于光照模型的地貌特征提取方法。
通过模拟太阳光照射地球表面，可以生成山体的阴影图像。
在阴影图像中，暗区代表山体的凹陷部分，亮区代表山体的凸起部分。
通过对山体阴影图像的分析，我们可以获得地貌特征中的山谷、山脊等信息。
四、地貌湿度指数地貌湿度指数是一种基于遥感数据的地貌特征提取方法。
通过分析植被覆盖的水汽蒸发和土壤含水量等因素，可以计算出不同地区的地貌湿度指数。
地貌湿度指数可以反映地表的湿润程度，对于研究地表的水域分布、植被类型等有重要意义。
通过地貌湿度指数的分析，可以了解地球表面的水文特征。
五、地貌类型分类地貌类型分类是一种将地球表面的地貌特征划分为不同类别的方法。
通过对DEM数据进行分类和聚类分析，可以将地表划分为山地、平原、台地等不同的地貌类型。
测绘技术中的地形要素提取方法
测绘技术中的地形要素提取方法摘要：地形要素提取是测绘技术中的一个重要领域，它通过分析地形数据，提取出地表上的各种要素信息，为地理信息系统、土地利用规划、环境保护等领域提供了重要的支持。
本文将介绍地形要素提取的基本原理和常用方法，并对其应用进行探讨。
一、地形要素提取的基本原理地形要素提取是通过遥感技术获取地表特征信息，并加以分析和处理，得出地形要素的空间分布和属性特征。
其基本原理是通过分析地形数据中的高程、坡度、坡向等信息，提取出地表上的山脊、河流、湖泊、道路等地形要素。
二、地形要素提取的常用方法1. 基于高程数据的地形要素提取方法基于高程数据的地形要素提取方法是最常用的方法之一。
通过对高程数据进行滤波、插值和分析处理，可以提取出地表的高程信息。
常用的方法包括数字高程模型（DEM）分析和等高线提取法。
2. 基于影像数据的地形要素提取方法基于影像数据的地形要素提取方法利用遥感影像中的颜色、纹理、形状等特征来提取地表要素信息。
常用的方法包括对象提取法、纹理分析法和形状识别法。
其中，对象提取法是应用最广泛的方法之一，它通过定义特征和阈值，将影像中的地物目标提取出来。
3. 基于点云数据的地形要素提取方法点云数据是一种三维点阵数据，可以直接反映地物表面的形态和位置信息。
基于点云数据的地形要素提取方法是近年来发展起来的新技术。
它通过对点云数据进行过滤、分类和分析处理，可以提取出地表上的各种地形要素。
常用的方法包括基于特征的点云分类法和基于拟合的点云分割法。
四、地形要素提取的应用地形要素提取在地理信息系统、土地利用规划、环境保护等领域有广泛的应用价值。
如在地理信息系统中，地形要素提取可以帮助建立精确的地理基础数据库，为地理空间分析提供数据支持。
在土地利用规划中，地形要素提取可以辅助规划人员快速了解土地利用现状，评估土地利用潜力。
在环境保护中，地形要素提取可以帮助监测地表的水资源、土壤质量和植被覆盖等，提供科学依据。
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]。
地形特征点的提取实验报告
地形特征点的提取实验报告1. 研究背景地形特征点的提取是地理信息领域的重要研究方向之一。
地形特征点是指地表上具有明显特征的点，如山脊、山谷、河流等。
提取地形特征点可以帮助我们了解地貌构造、地质特征以及进行地形分析和地貌模拟等工作。
2. 实验目的本实验旨在探索地形特征点的提取方法，通过实验验证不同算法对地形特征点的有效性和精度，并比较它们的优缺点。
3. 实验材料与方法3.1 数据集本实验使用了某山区的数字高程模型（DEM）数据作为实验材料。
该DEM数据以栅格形式存储，每个栅格代表一单位面积内的高程值。
3.2 实验流程1.数据预处理：对DEM数据进行滤波、降噪等处理，以减少噪声对特征点提取的影响。
2.特征点提取方法比较：2.1 方法A：利用梯度变化法提取特征点，即通过计算DEM数据在各方向上的梯度变化来找到高度变化明显的地方。
2.2 方法B：利用曲率法提取特征点，即通过计算DEM数据的曲率来找到高度变化明显的地方。
2.3 方法C：利用局部最大值法提取特征点，即通过寻找DEM数据中局部最高点来找到地形上的山峰等特征点。
3.实验评估：对比不同方法提取的特征点，分析其准确性、覆盖范围和处理效率等指标。
4. 实验结果与分析4.1 方法A的结果与分析使用梯度变化法提取特征点后，我们得到了一系列特征点的坐标，其中包括山脊、山谷等地形特征。
经与地图对比，发现大部分特征点的位置与真实地形基本吻合，但也存在一些误差，这可能是由于数据噪声和算法的不足导致的。
4.2 方法B的结果与分析使用曲率法提取特征点后，我们得到了另一组特征点的坐标，并将其与方法A提取的特征点进行对比。
发现曲率法能够更好地捕捉到地形的细节特征，尤其是一些地貌变化相对缓和的地方。
然而，与方法A相比，曲率法提取的特征点数量较少，覆盖范围较窄。
4.3 方法C的结果与分析使用局部最大值法提取特征点后，我们得到了一些山峰等特征点的坐标，与方法A和方法B提取的特征点进行了对比。
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4
宏观坡形
定义：指局部地表坡面的曲折状态。有直线形斜坡、 凸形斜坡、凹形斜坡和台阶形斜坡。
Hi, j 表示中心格网高程；
P Hi, j H k n
k 1 n
H
k 1
n
k
表示窗口高程值之和；
n 表示窗口内格网个数；
P>0 凸形坡 斜坡底部的坡度随坡长的 增长而增大
P=0 直形坡 斜坡底部的坡度基本不变
地形的差异：阴阳坡差异造成温度差异（太阳辐射）、降水差异（气流的路径）等
2
坡向(Aspect)
意义：决定地表局部地面接受阳光和重新分配能量（日照时 数和太阳辐射强度）的重要地形因子，直接造成局部地区气 候特征的差异，同时影响诸如水分、地面无霜期以及作物生 长适宜性程度等。 应用： 提取所有朝南的坡面——为房地产建设选址提供最佳位置。 对山地生态影响，喜阳植物与喜阴植物； 对水分的影响。
提高栅格DEM的分辨率的方式之一
单纯通过对原始DEM 进行更小格网尺度的插 值操作无法提高DEM的 分辨率和准确度。 需要添加新采样点重新 编辑高程数据。
DEM不同形式的转换方式
等高线 Contour Extract by attribute TIN
Raster to tin
Create tin
二
坡面因子提取
1. 2. 3. 4. 5.
坡度 坡向 山影 宏观坡形 微观坡形
1984年中国农业区划委员会颁发《土地利用现状调查技术规程》 对耕地坡度分为五级，地面坡度的不同级别，对耕地利用的影 响不同。 ≤2°一般无水土流失现象；
2°～6°可发生轻度土壤侵蚀，需注意水土保持；
6°～15°可发生中度水土流失，应采取修筑梯田、等高种植等 措施，加强水土保持； 15°～25°水土流失严重，必须采取工程、生物等综合措施防治 水土流失；
Z
C
n
B
O
X(N) n’
A
Y(E)
表示方法： 坡度：与水平面的夹角[0° ～ 90 °] 坡度百分比：坡高(高程增量)除以坡面的水平增量，再乘以100
二者的转化？
Note： 在软件中一般以”弧度”为单位； 百分制的坡度向度坡度的转化，57.296*arctan（slope/100），其中 57.296=360/2pai
太阳方位角(Azimuth)：
太阳所在的方位，指太阳光线在地平面上的投影与当地子午线的 夹角，可近似地看作是竖立在地面上的直线在阳光下的阴影与正 南方的夹角。太阳方向相对于目标点的角度，从正北方向开始按 照顺时针方向0—360度变化，90度的方位角在正东方向；
太阳高度角(Altitude):
太阳光线与地平面所构成的夹角，单位为度，变化范围从0度(在水 平线上)到90度(头顶上)
软件中坡度和坡向算法——曲面拟合法
一般采用二次曲面，即3*3窗口
e5
e2
e6
e1
e8eຫໍສະໝຸດ e4e3e72 2 Slope t an Slope Slope we sn
Aspect Slope sn Slope we
e5
e2
e6
e1
e8
e
e4
e3
e7
计算坡度和坡向
的3*3窗口
e1 e3 Slope 算法1 精度最高， we 2 cellsize 计算效率也最高 e4 e2 Slope sn 2 cellsize (e8 2e1 e5 ) (e7 2e3 e6 ) Slopewe 8 cellsize (e 2e4 e8 ) (e6 2e2 e5 ) Slopesn 7 8 cellsize
形是沉积物堆积的有利条件，也是冲刷微弱的场所。煤、石油、铝
土、铁、泥炭、盐类和锰结核等沉积矿床多形成在盆地、凹地、平 原和洋盆等负地形中。
正地形与负地形的提取
建立比较的基准，通常表示为一定邻域内的高程均值； 通过原始栅格DEM与高程均值对比，高于均值的判断为 正地形，反之定义为负地形。
3 反地形
3
山影(Hillshade) ——日照强度分析
3
山影(Hillshade) ——日照强度分析
山影可测定研究区域中给定位置的太阳光强度和光照时间； 对实际地面进行逼真的立体显示，增强地面的起伏感。 山影的应用： 对地形起伏进行生动的表示，从而显示不同土地利用类型在 地形上的分布情况。 研究阳光的照射位置与公路上发生的车祸事件发生率之间的 相关性。 分析农作物与太阳光照的关系
(e8 2e1 e5 ) (e7 2e3 e6 ) 算法2 精度仅次于算法1 Slopewe 8 cellsize ARC/INFO和ArcView中采用 (e7 2e4 e8 ) (e6 2e2 e5 ) Slopesn 8 cellsize (e8 e1 e5 ) (e7 e3 e6 ) 算法3 Slopewe 算法4 8 cellsize (e7 e4 e8 ) (e6 e2 e5 ) ERDAS Imagine Slopesn 中采用 8 cellsize
以某一水平面为基准，完全翻转原始DEM所构成的 地形。
为了避免出现负值，通常水平面值选择大于等于DEM的最大值。
？？想具体知道各种林地的实际面积？ 某个区域有修建一个平台，需要取土量多少？
4 曲面面积和曲面体积
指考虑到表面高程的变化情况，沿地表计算出的面积，（通常 大于其二维的底面积）以及地表所包含的体积大小。
定义：坡面的朝向，经常用来决定坡面所能接收到的阳光。 坡面法线在水平面上的投影与正北方向的夹角。以度为单位, 按顺时针方向来度量。
ArcGIS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。 坡向值规定：正北方向为0度，正东方向为90度，以次类推，水平的坡 面没有方向，赋值为-1。
7. 地表切割深度
8. 高程变异系数
5 地形起伏度 指在所指定的分析区域内栅格中最大高程与最小高程 的差。描述一个区域地形特征的一个宏观性的指标。
RFi Hmax Hmin
意义：可以直观地反映地形起伏特征，常常用于地貌划分、水 土流失评价、道路规划等
6 地表切割深度 指地面某点的邻域范围的平均高程与该邻域范围内的 最小高程的差值。
>25°为《水土保持法》规定的开荒限制坡度，即不准开荒种植
农作物，已经开垦为耕地的，要逐步退耕还林还草。
纵向坡度有超过20‰的铁路路段，如宝成线、京原 线，但必须减少列车总重和多机车牵引才能运行。 坡度是高度与水平距离之比。铁路用千分之几(‰)表 示,公路用百分之几(％)表示。
1 坡度(Slope)
曲面面积与体积的计算
问题？
在研究水库、湖泊的年际变化时，需要确定当时的 库容量，如何获得？
关键点： 反地形的构建；
填挖方计算；
一、总体描述因子
1. 不同形式DEM的转换（等高线、TIN及lattice数据的提取） 2. 正地形与负地形
3. 反地形
4. 填挖方计算
5. 地形的起伏度
6. 地表的粗糙度
数字地形分析？
通过海拔高度引起的地形差异，可以导致在相应地 理空间中发生的物质（水分、空气湿度、大气压及 大气含量等）、能量（太阳辐射、温度等）的差异。 到底它们的变化规律怎样？可以从决定因子地形场 视角入手！
栅格叠置分析案例：数字地形分析
1 数字地形分析概念
2 数字地形分析
数字地形分析
一．总体描述因子 二．坡面因子提取 三．特征地形要素提取
在ArcView和ArcGIS中通常将坡向综合为9种坡向: 平缓坡为－1 北坡（0～22.5，337.5～360） 东北坡（22.5～67.5） 西北坡（292.5～337.5） 东坡（67.5～112.5） 西坡（247.5～292.5） 南坡（157.5～202.5） 西南坡（202.5～247.5） 东南坡（112.5～157.5）
1
数字地形分析
一．总体描述因子
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 不同形式DEM的转换 正地形与负地形 反地形 填挖方计算 地形的起伏度 地表的粗糙度 地表切割深度 高程变异系数
二. 坡面因子提取 三. 特征地形要素提取
二
坡面因子提取
1. 2. 3. 4. 5.
坡度 坡向 山影 宏观坡形 微观坡形
太阳方位角(Azimuth)：太阳方向相对于目标点的角度，从 正北方向开始按照顺时针方向0—360度变化，90度的方位角 在正东方向；
太阳高度角(Altitude):太阳光线与水平面所构成的夹角， 单位为度，变化范围从0度(在水平线上)到90度(头顶上)
太阳方位角(Azimuth)
太阳高度角(Altitude)
P<0 凹形坡 斜坡底部的坡度随坡长的 增长而减小
5
微观坡形
指地面表面一点的弯曲变化程度。 度量指标：地面曲率因子和地面变率因子
对地形表面一点 扭曲变化程度的 定量化度量因子
微观坡形
地表局部范围内 坡度、坡向两个 基本的地形指标 的变化情况
R S曲面 S水平
意义：是衡量地表侵蚀程度的重要量化指标，在水土保持和环境 监测中具有重要意义 当分析窗口是3*3窗口时，近似公式为：
R 1 cos(S )
8 高程变异系数
指格网单元点的标准差与平均高程的比值，反映了分析区 域内地表单元格网各顶点高程变化的指标。
s V z
1 n 2 2 式中：s [ ( z z ) ] ，n表示单元格网顶点数目。 k n 1 k 1
Di H H min
Di 表示地面每一点的地表切割深度；
H
表示在固定分析窗口内的平均高程；
H min 表示在固定分析窗口内的最低高程