基于DEM的地形因子分析与岩性分类
基于DEM的合川区地形因子分析
高程。分析结果表明：合川区沟壑密度为 0.28km/km2，沟壑密度较小，但汇流累积量大；境内坡度以 2°～15°为
主，主要分布在中部和西部的丘陵盆地区，＞15°的地区主要为川东平行岭谷区；区内主要为丘陵盆地（200～
500m），＞500m 的范围主要在川东平行岭谷区，呈东北西南走向。对合川区地形的研究为水土流失的分析、
DEM 是当今地理学、地貌学界，特别是地理信息科学 研究的热点问题［4］。本文基于 DEM 数字高程模型对合川 区进行地形分析。通过 ArcGIS 软件对合川区的 DEM 数 据进行水文提取，计算沟壑密度、坡度、高程，以期对该区 的速发展中，但水土流失阻碍了其经济发展，破坏 了生态环境。本研究通过对合川区的地形的分析，以为 合川区的水土保持工作提供可靠的理论依据，具有重要 的现实意义，并且为其他区域的地形因子分析、水土保持 等提供经验。
4 结果与分析
4.1 沟壑密度分析 沟壑密度也叫沟道密度或沟谷密 度，指单位面积内沟壑的总长度，单位为 km/km2。沟壑密 度是评价地表侵蚀影响、水土流失情况、进行地貌类型分 析等的重要指标［7］。本文根据合川区 30 米分辨率 DEM 进行河网提取，得出当阈值为 8000 时，沟壑密度相对稳 定，为 0.28km/km2，区内河流总长约为 606.28km（表 1）。沟 壑密度愈大，表明地面被切割得愈破碎，侵蚀愈强烈［8］。合 川区的沟壑较小，但境内河流处于幼年时期，以侵蚀作用 为主，且汇流累积量大，存在明显的水蚀作用。
162
安徽农学通报，Anhui Agri.Sci.Bull.2017，23（12）
基于 DEM 的合川区地形因子分析
唐 庆 贺春明 陈伟华 王娜娜
（西华师范大学国土资源学院，四川南充 637009）
基于DEM的黄土滑坡危险性评价研究
基于DEM的黄土滑坡危险性评价研究一、本文概述黄土滑坡作为一种常见的地质灾害，在我国黄土高原地区尤为突出，其发生和发展往往给人们的生命财产安全带来严重威胁。
因此，对黄土滑坡的危险性进行准确评价，对于预防和减轻滑坡灾害具有重要意义。
本文旨在探讨基于数字高程模型（DEM）的黄土滑坡危险性评价方法，以期为黄土滑坡灾害的预警和防治提供科学依据。
本文将对黄土滑坡的成因、特点及其危害进行简要介绍，以明确研究背景和必要性。
接着，将重点阐述DEM技术在黄土滑坡危险性评价中的应用原理和方法，包括DEM数据的获取与处理、滑坡危险性评价模型的构建以及评价结果的输出与分析等方面。
在此基础上，本文将通过具体案例，展示基于DEM的黄土滑坡危险性评价的实际操作流程和效果评估，以验证该方法的可行性和实用性。
本文将对基于DEM的黄土滑坡危险性评价研究进行总结，分析研究中存在的不足和局限性，并展望未来的研究方向和应用前景。
通过本文的研究，希望能够为黄土滑坡灾害的预防和治理提供有益参考，同时也为其他类似地区的滑坡危险性评价工作提供借鉴和启示。
二、黄土滑坡的形成机制与影响因素黄土滑坡作为一种特殊的滑坡类型，其形成机制与影响因素较为复杂。
黄土作为一种特殊的土体，具有大孔隙、垂直节理发育、抗剪强度低等特点，这些特性使得黄土地区容易发生滑坡灾害。
黄土滑坡的形成机制主要包括水的作用、重力作用和地震作用。
水的作用是最主要的因素之一，包括降雨入渗和地下水活动。
降雨入渗能够增加黄土的含水量，降低其抗剪强度，进而引发滑坡。
地下水活动则可能导致黄土体内部应力场的改变，从而引发滑坡。
重力作用是黄土滑坡发生的内在驱动力，黄土体在重力作用下发生变形和位移。
地震作用则可能通过产生的动应力来触发黄土滑坡。
黄土滑坡的影响因素众多，主要包括地质因素、地貌因素、气象因素和人类活动因素。
地质因素如地层岩性、地质构造、断层等对黄土滑坡的发生具有重要影响。
地貌因素如地形坡度、坡高、坡向等也会影响黄土滑坡的发生。
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
不同尺度地学数据的岩石岩性识别方法对比
不同尺度地学数据的岩石岩性识别方法对比岩石岩性识别方法在地学领域中具有重要的意义，它对于矿产资源的勘探与开发、地质灾害防治以及工程建设等方面具有重要的价值。
岩石岩性识别方法主要是利用地球物理数据（如地震数据、重力数据、电磁场数据等）与岩石岩性之间的关系，通过建立数学模型来实现对岩石岩性的识别与解释。
不同尺度的地学数据包括地震数据、地形数据、地化数据等，可以提供不同尺度的信息，因此在岩石岩性识别方法中起到不同的作用。
在不同尺度地学数据的岩石岩性识别方法中，常见的方法包括地震反演法、统计学方法、机器学习方法等。
地震反演法是一种利用地震数据来识别岩石岩性的方法。
地震数据可以提供地下结构的信息，通过分析地震波的传播特征和反射、折射等现象，可以确定地下岩石的岩性。
地震反演法可以分为正问题和逆问题两个部分。
正问题是根据给定的岩石岩性模型，计算地震波的传播情况；逆问题则是根据地震观测数据，反演地下岩石的岩性模型。
地震反演法广泛应用于石油勘探领域，可以通过反演地震数据来确定油气储层的类型和分布情况。
统计学方法是一种基于统计原理和概率模型的岩石岩性识别方法。
统计学方法利用不同尺度的地学数据，通过统计分析和建立概率模型，来确定地下岩石的岩性。
统计学方法可以根据地球物理数据的统计特征，确定其与岩石岩性之间的关系，并通过建立合理的统计模型来实现岩石岩性的识别与解释。
统计学方法可以提供概率分布函数、相关系数、回归方程等统计参数，来评估不同地质参数对岩石岩性的影响程度。
机器学习方法是一种基于数据驱动的岩石岩性识别方法。
机器学习方法通过学习大量的数据样本，并通过模式识别和数据挖掘技术，来建立数据样本与岩石岩性之间的映射关系，从而实现岩石岩性的识别与解释。
机器学习方法可以分为有监督学习和无监督学习两种类型。
有监督学习是指通过已有的标签信息来训练模型，从而实现岩石岩性的分类和识别；无监督学习是指通过挖掘数据的内在结构和规律，来发现未知的岩石岩性类型。
基于DEM的干暖河谷地貌类型划分
基于DEM的干暖河谷地貌类型划分作者：吴曦罗君郑吉林来源：《绿色科技》2020年第04期摘要：指出了地貌是自然地理环境的最基本要素之一，在地学研究中起着重要作用。
较之传统的地貌学分类，基于DEM数据划分地貌类型的方法更全面、准确。
以30m×30m的GDEMDEM数据为基础，以高程和地形起伏度为指标对该地区地貌形态进行了划分，结果显示：地形起伏度最佳统计分析窗口面积为0.15km2，汉源地区的整體地貌特点为：东、西两面山地环绕，逐渐向中部倾抖。
该地区地貌类型多样，共划分出9种地貌形态。
以该区进行地貌类型划分的尝试，具有典型代表性，为基于DEM的地貌类型的快速定量系统划分提供了经验与方法，分类结果与实际地貌类型相符，对该地区水土流失的治理与研究具有参考价值。
关键词：地貌分类;数字高程模型;地形起伏度;均值变点法中图分类号：S157 文献标识码：A 文章编号：1674-9944（2020）04-0154-041 引言地貌作为地球表层系统中最基本的组成要素之一，直接影响着其他自然要素，并在一定范围内影响着自然环境的分异[1]，它是地理学研究的核心和基础[2]。
营力过程的复杂多样致使地貌被塑造成不同类型，而地貌类型及其区域差异是研究自然环境空间变化和揭示地貌形成内在机理的重要内容[3]，全面和科学地进行地貌类型划分很有必要。
地貌分类体系是反映地貌信息的科学基础，目前地貌分类大都采用多指标组合的方式，如地貌形态（地形起伏度、坡度、海拔等地形因子）、营力成因（外营力或内营力）、物质分异和历史演化过程等方面[2]。
传统地貌分类与制图主要采用地形图判读、野外考察等方法，不仅工作量大，而且效率较低[4]。
随着地理信息技术的发展，以数字高程模型（digital elevation model，DEM）为数据源的数字地形信息处理已成为定量开展地貌分类研究的热点[5]。
同时，“3S”技术的应用也为地貌分类研究引入了新的技术手段，可结合DEM与遥感分类进行地貌类型自动划分[3，6]。
基于多源多时相遥感数据的岩石影像特征分析及分类
对后续研究的启示与展望
后续研究可以进一步探索遥感数据与其他类型数据的 融合方法，如地理信息系统（GIS）数据、全球定位 系统（GPS）数据等，以提供更全面和准确的地质信 息。
随着人工智能和机器学习技术的不断发展，可以尝试 采用更先进的算法和技术手段来优化岩石影像特征提 取和分类方法，提高自动化和智能化水平。
图像增强
采用直方图均衡化、对比度增强等手段，提高图像的对比度和清晰度，增强地物特征。
图像去噪
运用滤波算法对图像进行平滑处理，去除噪声和干扰，提高图像质量。
图像配准与融合
图像配准
将不同来源、不同时相的遥感影像进行几何校正和配准，确保图像空间位置的一致性。
图像融合
将不同来源、不同分辨率的图像进行融合，得到综合信息丰富的多源遥感影像，提高对地物的识别精 度和分类准确性。
02
岩石影像特征对于地质构造、地层识别、矿产资源分布等研究
的重要性
多源多时相遥感数据对于提高岩石影像特征提取和分析的准确
03
性和可靠性的作用
研究现状与问题
01
国内外遥感技术在岩石影像特 征提取和分析方面的研究现状 及不足之处
02
多源多时相遥感数据在岩石影 像特征提取和分析中的难点和 挑战
03
现有岩石影像特征提取和分析 方法在精度和可靠性方面的问 题
基于多源多时相 遥感数据的岩石 影像特征分析及 分类汇报人：
日期:
目录
• 引言 • 多源多时相遥感数据预处理 • 岩石影像特征提取与分析 • 基于机器学习的岩石分类模型构建 • 分类结果应用与展示 • 研究结论与贡献
01
引言
研究背景与意义
01
遥感技术在地貌分析、地质调查、矿产资源勘查等领域的应用 价值
基于遥感图像地形结构-岩性组分分解的岩类多重分形特征研究
基于遥感图像地形结构-岩性组分分解的岩类多重分形特征研究基于遥感图像地形结构-岩性组分分解的岩类多重分形特征研究根据光学成像原理和地形结构的分形特征,提出了遥感图像的地形结构-岩性组分模型和分离算法,并用于ETM图像分解和岩类α-f(α)多重分形特征研究.通过对不同地区二长花岗岩体和沉积变质岩ETM原图像、地形结构子图像和岩性组分子图像的多重分形谱对比分析,发现原始ETM图像的多重分形谱与岩石类型和地形没有明显的对应关系.图像分解后,不同地区的二长花岗岩具有十分相似的岩性组分多重分形谱和不同的地形结构多重分形谱;相反,同一地区的不同类型岩石具有相似的地形结构多重分形谱和不同的岩性组分多重分形谱.因此,利用地形结构-岩性组分分类算法,并结合α-f(α)多重分形谱分形,可以有效地区分岩石类型.作者：潘蔚倪国强李瀚波 Pan Wei Ni Guoqiang Li Hanbo 作者单位：潘蔚,Pan Wei(北京理工大学,光电学院,北京,100081;核工业北京地质研究院,遥感信息与图像分析技术国家重点实验室,北京,100029)倪国强,Ni Guoqiang(北京理工大学,光电学院,北京,100081)李瀚波,Li Hanbo(核工业北京地质研究院,遥感信息与图像分析技术国家重点实验室,北京,100029)刊名：地学前缘ISTIC PKU英文刊名：EARTH SCIENCE FRONTIERS 年，卷(期)：2009 16(6) 分类号：P407.8 关键词：遥感图像地形结构-岩性组分模型分解算法岩石类型α-f(α)谱 remote sensing (RS) image landform frame-lithologic component model decomposing algorithm rock types α-f(α) multifractal spectra。
不同DEM分辨率下影响三台县水土流失的地形因子分析
不同DEM分辨率下影响三台县水土流失的地形因子分析作者：羊秀娟黎武杨晓来源：《安徽农学通报》2017年第12期摘要：地形因子是认识地形地貌特征的重要的参数。
该文以三台县为例，基于不同分辨率下的DEM数据，提取坡度、坡向、曲率、地表粗糙度，对结果进行统计分析。
分析结果不仅可以认识三台县的地形地貌特征，还可以为区域水土保持工作提供一定的依据。
关键词：三台县；DEM；分辨率；地形因子；水土流失中图分类号 S157 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2017）12-0091-03Abstract：Terrain factor is an important parameter to understand the features of topography and geomorphology.Taking Santai County as an example，the spatial resolution，based on the DEM data of different resolutions，extracted the slope，aspect，curvature and surface roughness，and analyzed the statistical results.The analysis results can not only recognize the features of topography and geomorphology in Santai County，but also provide a basis for regional water and soil conservation work.Key words：Santai County；DEM；Resolution；Topographic factors；Soil erosion数字高程模型（DEM）通过离散高程点对连续变化的地表高程进行定量表达，是最为重要的空间信息类型之一[1]。