6+地形分析坡面因子提取
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。
地形因子的提取与三维可视化
实验二地形因子的提取与三维可视化一、实验目的掌握三维分析中的表面分析（地形因子的提取及各种指标的量算）及在ArcScene 中进行数据的三维可视化。
二、实验准备PC、ArcGIS软件三、实验内容1、地形因子的提取：坡度、坡向、坡长、变坡率、地形粗糙度、起伏度、高程变异系数等。
2、表面积体积计算、断面分析、表面阴影显示；3、三维可视化及飞行漫游。
四、实验步骤地形因子的提取1.坡度（坡向）的提取在Spatial Analyst下拉菜单中选择表面分析, 在弹出的下一级菜单中点击坡度（坡向），出现坡度（坡向）对话框，完成坡度提取（坡向）坡度坡向2，计算坡度与坡向变率对坡度和坡向分别再求取坡度坡度变率坡向变率3，平面曲率、剖面曲率的提取平面曲率、剖面曲率的提取过程为：打开ArcGIS的Toolbox，在Spatial Analyst Tools底下选择表面分析,在表面分析的下一级菜单中选择曲率。
打开曲率对话框，完成平面及剖面曲率的提取平面曲率剖面曲率4，提取地形剖面1，在ArcMap中添加数据，然后在3D Analyst工具条上选择该数据。
2，使用线插值工具创建线，以确定剖面线的起终点。
3. 使用创建剖面图工具生成剖面图。
4，在生成的剖面图标题栏上点击右键，选择属性（Properties）项，进行布局调整与编辑。
5，提取表面阴影与DEM叠加显示6，三维阴影显示在ArcScene三维场景中，设置栅格表面自身的高程值为其基准高程后，在属性对话框的渲染选项卡中，选中相对于光照位置显示阴影复选框，使表面具有阴影显示。
同时可以使用光滑阴影工具使阴影表面更光滑7，使用动画旋转激活之后，可以使用场景漫游工具（Navigate）将场景左右拖动之后，即可开始进行旋转，旋转的速度决定于鼠标释放前的速度，在旋转的过程中也可以通过键盘的Page Up键和Page Down键进行调节速度。
点击场景即可停止其转动。
改变其背景色、照明度等属性，再次观察其显示效果。
关于DEM坡面地形因子提取
关于DEM坡面地形因子提取DEM（Digital Elevation Model）是数字高程模型的缩写，是基于地形高程数据构建的地表表达模型。
DEM坡面地形因子提取是指通过DEM数据计算和分析，得到描述坡面地形特征的一系列地形因子的过程。
地形因子是地形特征的定量表示，常用于地貌研究、水文模拟、土壤侵蚀和生态模拟等领域。
DEM坡面地形因子提取的步骤主要包括：数据获取与预处理、坡度和坡向计算、流域累积、地面湿度指数、地形平均高度、流域指数和局部垂直坡度等因子的计算。
首先，进行数据获取与预处理。
DEM数据可以从遥感测量或激光雷达等技术获取，常见的数据格式为GeoTIFF、ASCII等。
预处理包括数据格式转换和去除噪声等操作，以确保数据的质量和准确性。
其次，计算坡度和坡向。
坡度是地表每个点相对于水平面的倾斜度，通常用百分比或度表示。
坡度可通过计算每个像元的高度变化量与空间距离变化量的比值得到。
坡向是地表每个点的水平方向倾斜方向，如北坡、东坡等。
坡向可以通过计算每个像元所在栅格的最大高度变化率来确定。
然后，进行流域累积的计算。
流域累积是指从一个给定点开始，沿着坡面向上游方向流动的水量累积值。
流域累积可以反映流域的导水能力和径流量等属性，是流域水文模拟和水资源评估的重要因子之一接下来，计算地面湿度指数。
地面湿度指数是通过计算每个像元与相邻像元的高度差异，来描述地形的湿度和干湿程度的指标。
地面湿度指数可以反映水分分布的空间差异以及地形对水分运动的影响。
此外，还可以计算地形平均高度、流域指数和局部垂直坡度等因子。
地形平均高度是指在给定区域内的地形高度的平均值，可以用于描述地形的整体特征。
流域指数是通过计算每个像元到流域出口的河流路径长度来描述流域形态的指数，可以反映流域的陡峭程度和水分累积情况。
局部垂直坡度是指每个像元周围邻近像元高度变化的平均值，可以用于描述地形的复杂程度和崎岖度。
最后，可以利用提取的地形因子进行地貌分析、水文模拟和生态模拟等应用。
6 地形分析坡面因子提取
3.2 山脊线、山谷线的提取
求出已提取的概略地形特征线与DEM 格网 线的交点，在该交点附近的一个小区域， 对DEM 数据进行几何分析，即找出该区域 内与概略的地形特征线正交方向地形断面 上高程变化的极值点，该点即为该条地形 特征线的精确位置。
3.2 山脊线、山谷线的提取
平面曲率与坡位组合法 : 利用DEM数据提取地面的平面曲率及地面 的正负地形，取正地形上平面曲率的大值 即为山脊，负地形上平面曲率的大值为山 谷。 提取的山谷和山脊可以通过曲率的值 来进行调节。
1，表示谷点 1，表示脊点 VR i，j 2，表示鞍点 0，表示其他点
(i+1,j-1)
(i+1,j)
(i+1,j+1)
差分算法示意图
山顶点
鞍பைடு நூலகம்点
图例
等高线
山顶点
鞍部
利用ArcView GIS 软件及DEM数据提取的山顶、鞍部
3.2 山脊线、山谷线的提取
山谷线 山脊线与山谷线
2.3 坡面复杂度因子
坡面复杂因子是宏观的地形信息因子，包括地 形起伏度、地形粗糙度、地表切割深度和沟壑 密度等 ；
地形起伏度：是在所指定的分析区域内所有栅 格中最大高程与最小高程的差，
RFi H max H min
.
中国1：100万DEM 提取的中国陆地区域地形起伏度图
2.3 坡面复杂度因子
3.2 山脊线、山谷线的提取
基本思想 首先用较稀的DEM格网 数据用地形流水物理分 析方法提取区域内概略 的地形特征线，然后用 其引导，在其周围邻近 区域对地形进行几何分 析来精确确定区域的地 形特征线。
概略DEM建立 地形流水物理模拟
坡面地形因子提取
坡面地形因子提取坡面地形因子是指地势起伏、坡度和坡向等地形特征对水文过程和地表径流产生的影响因素。
在地质、水文、环境科学等领域，坡面地形因子的提取对于河流流域水文建模和研究具有重要意义。
本文将详细介绍坡面地形因子提取的方法和应用。
一、坡面地形因子的意义坡面地形因子的提取是对地表形态特征的定量化描述，能够揭示地势起伏、坡度和坡向等地形特征对流域水文过程的影响。
坡面地形因子是进行流域水文模拟、水资源规划和管理的重要输入。
通过提取坡面地形因子，可以为降雨-径流模型提供输入参数，从而实现有效的水资源管理和洪水预测。
二、坡面地形因子的提取方法常见的坡面地形因子提取方法包括数字高程模型（DEM）分析、数学模型和基于遥感技术的方法，下面将详细介绍这些方法。
1.DEM分析数字高程模型是通过大地测量仪、全球导航卫星系统和激光雷达等工具测量得到的地表高程信息的数学模型。
通过DEM数据，可以计算得到坡度、坡向和流量累积等坡面地形因子。
在DEM分析中，常用的方法包括：-三点法和两点法计算坡度和坡向。
-河网提取方法，通过定义一个初始点，通过迭代计算，得到流域的水流路径和流量累积。
- Topaz提取方法，通过定义网格节点权重矩阵，计算得到坡面地形因子。
2.数学模型数学模型是基于地势起伏的数学描述和分析。
常见的数学模型包括：-岭线剖面模型，通过绘制几条平行于倾斜方向的线剖面，计算岭线特征。
- TPI（Topographic Position Index）模型，该模型通过计算每个像元与周围像元的高程差异，得到一个代表地形位置的指数。
-地势曲率模型，通过计算高程数据的梯度，得到地势曲率特征。
3.遥感技术遥感技术是通过对地表反射率、颜色和纹理等信息的获取，对地表特征进行解译和分类。
常见的遥感技术包括：-光谱解译，通过分析不同波段的光谱反射率，对地表特征进行分类。
-红外遥感，通过分析地表红外辐射的特征，对地形特征进行提取。
-激光雷达遥感，通过激光脉冲对地表进行扫描，提取地势起伏、坡度和坡向等地形信息。
基于GIS的坡面地形因子提取与分析
基于GIS的坡面地形因子提取与分析作者：王娜娜徐珍陈伟华来源：《安徽农学通报》2017年第12期摘要：该文基于GIS软件和DEM数据，提取并分析一阶、二阶及复合坡面地形因子中的坡度、坡向、剖面曲率、地表粗糙度、高程变异系数5种地形因子。
结果表明：榆中县坡度变幅为0°～70.7213°；坡向分析中阳坡占总面积的45.04%，阴坡占53.87%；剖面曲率在0～4.90379范围内变化；地表粗糙度的变幅为1～4.39377；地形高程变异系数在0～0.0912272范围内变化。
通过对该区域坡面地形因子的提取，分析在这些地形因子的作用下该区域水土流失与土壤侵蚀的趋势，为榆中县进行水土保持定量研究提供科学依据。
关键词：地形因子；GIS；坡面；DEM中图分类号 S157 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2017）12-0165-03Absrtact：Based on the GIS and DEM data，five terrain factors，including slope，the slope direction，section curvature，surface roughness and coefficient of variation，are extracted and analyzed for the first order，two order and composite slope terrain factors. The results showed that the gradient of Yuzhong County was 0°～70.7213°，the sunny slope was 45.04% of the total area，the shade slope was 53.87%，the section curvature changed in 0～4.90379，the variation of surface roughness was 1～4.39377，the coefficient of variation varied within 0～0.0912272. Through the extraction of topographic factors in the area，the trend of water loss and soil erosion under the action of these terrain factors is analyzed，which provided scientific basis for the quantitative study of Yuzhong County soil and water conservation.Key words：Terrain factors；GIS；Slope；DEM地形分析是认知地形环境的重要方式，地形因子的提取对水土流失、土地利用及生态评价研究具有重要作用，不同研究尺度下研究的地形因子不一。
ArcGIS 第7章 坡面地形因子提取
区域水土流失地形因子定量指标的制定
本章结束！
• L指坡长，m指地表面沿流向的水流长度， • θ指水流地区的地面坡度值。
5. 坡 位
• ������ 坡位是指坡面所处的地貌部位。 • ������ 正地形、负地形 • ������ 沟间地(沟壑区<25⁰，塬墚区<15⁰) • 沟谷地 • 沟坡地
6. 坡面复杂度因子
地表粗糙度
• ������ R = S曲面/ S水平 R = 1/cos(S)
坡面因子分类体系
DEM误差分类体系
坡面因子分类体系
提取坡面因子的基本方法
• • • • ������ ������ ������ ������ 明确各个坡面因子的数字特征 建立解译模型 研究基于DEM的提取方法 软件实现
坡面因子提取的算法基础
• ������ DEM格网数据的空间矢量表达
坡面因子提取的算法基础
地面曲率因子
• 地面曲率是对地形表面一点扭曲变化程度的定量化度量因 子，地面曲率在垂直和水平两个方向上的分量分别称为 • 平面曲率和剖面曲率
地面变率因子
• ������ • ������ 坡度变率（SOS） 坡向变率（SOA）
4. 坡 长
• 坡长通常是指在地面上一点沿水流方向到其流向 起点间的最大地面距离在水平面上的投影长度。
简化的差分公式
• fx是X方向高程变化率，fy是Y方向高程变化率
坡 向
坡向的计算
3. 坡 形
指局部地表坡面的曲折程度，宏观上讲，可分为 直线形斜坡、凸形斜坡、凹形斜坡和台阶形斜坡。 从微观角度上看， 一般可采用地面曲 率因子和地面变率 因子度量地面一点 的弯曲变化程度。
• 宏观坡形因子
DEM坡面地形因子提取技术文档
DEM坡面地形因子提取技术文档一、引言坡面地形因子（Terrain Factors）是描述地形地貌特征的一种指数，它在地质、地形、水文及环境科学研究中扮演着重要的角色。
地形因子通常由数字高程模型（DEM）数据中提取而得，其中包括坡度、坡向、高程等。
在本文中，我们将介绍一种提取DEM坡面地形因子的技术。
二、技术原理1.DEM数据预处理首先，需要对DEM数据进行预处理。
预处理包括裁剪、填充、平滑等操作，以去除无效数据和噪声干扰。
这样可以得到一份清洁、准确的DEM数据供后续分析使用。
2.坡度计算坡度是地形表面在一个给定点处的曲率。
坡度可以通过计算DEM中两个相邻像元之间的高度差来获得。
大致可以使用以下公式计算坡度：坡度= arctan(√(（∂z/∂x）^2 + (∂z/∂y)^2))其中，z是DEM中其中一像元的高程，x和y是该像元与其相邻像元的水平位置。
通过计算所有像元的坡度，即可获得整个地形表面的坡度分布。
3.坡向计算坡向是地表倾斜的指向，即地面水流流向的方向。
坡向可以通过计算DEM中每个像元的局部水平面斜率及其方向来获得。
常用的计算方法有以下两种：-最大坡向：将DEM视为一个等高线，计算累积坡度最大的方向作为坡向。
-朗巴特坡向：根据DEM的高程变化来计算坡向。
该方法利用光学效应的原理，将DEM分成若干小块，分别计算每个块中的坡向，再通过插值方法将坡向合并为整体。
4.高程计算高程是地表在垂直方向上的绝对高度。
在DEM数据中，高程信息已经包含在每个像元的值中。
因此，只需简单地读取DEM数据中的高程值即可获得地形表面的高程分布。
三、技术流程1.获得并预处理DEM数据，去除无效数据和噪声干扰。
2.计算坡度：计算DEM中每个像元的坡度值。
3.计算坡向：根据所选择的坡向计算方法，计算DEM中每个像元的坡向值。
4.计算高程：读取DEM数据中每个像元的高程值。
四、技术应用坡面地形因子对地质、地形、水文及环境科学研究具有广泛的应用。
坡位的提取方法
坡位的提取方法一、引言坡位是地形和地貌的重要特征之一，对于地理环境的分析和研究具有重要意义。
在地形数据处理中，提取坡位是一个常见的任务。
本文将介绍几种常用的坡位提取方法，并对其原理和适用范围进行分析。
二、高程差法高程差法是一种简单直接的坡位提取方法。
它基于地形起伏的高程差，通过计算两点之间的高程差来确定坡位。
具体步骤如下：1. 选择两个相邻点A和B，计算它们之间的高程差，即ΔH = HB - HA。
2. 根据地理坐标系，计算两点之间的水平距离d。
3. 计算坡度tanα = ΔH / d。
4. 根据坡度划分坡位等级。
高程差法的优点是简单易行，适用于小范围地形的坡位提取。
然而，它忽略了地形曲率和地形变化的复杂性，对于大范围地形的坡位提取效果较差。
三、倾斜度法倾斜度法是一种基于地形曲率的坡位提取方法。
它通过计算地形的倾斜度来确定坡位。
具体步骤如下：1. 在地形数据上选择一个点P，计算该点的倾斜度。
2. 倾斜度的计算可以使用数值方法或近似计算方法。
数值方法通过计算地形数据的导数来确定倾斜度，而近似计算方法则通过邻域点的高程差来估计倾斜度。
3. 根据倾斜度划分坡位等级。
倾斜度法考虑了地形曲率的影响，适用于复杂地形的坡位提取。
然而，倾斜度法对地形数据的分辨率和精度要求较高，且计算复杂度较大。
四、流向法流向法是一种基于水流流向的坡位提取方法。
它通过模拟水流的流向来确定坡位。
具体步骤如下：1. 在地形数据上选择一个点P，确定该点的流向。
2. 流向的确定可以使用流向算法，如D8算法或D∞算法。
这些算法基于地形数据的梯度和方向来模拟水流的流向。
3. 根据流向划分坡位等级。
流向法考虑了地形的水文特征，适用于水文模拟和水资源管理。
然而，流向法对地形数据的精度要求较高，且对水流的分布和路径有一定的假设。
五、斜度阈值法斜度阈值法是一种基于斜度阈值的坡位提取方法。
它通过设定斜度阈值来确定坡位。
具体步骤如下：1. 在地形数据上选择一个点P，计算该点的斜度。
实验6 基于DEM坡面复杂度因子的提取
实验五基于DEM坡面复杂度因子的提取
一、实验目的
了解基于DEM坡面复杂度提取的原理；掌握坡度、粗糙度、起伏度、曲率因子的提取方法；能够利用坡面复杂度因子与其它空间分析方法相结合以解决实际应用问题。
二、实验数据
一幅5m分辨率的黄土地貌DEM数据
三、实验步骤
1、数据加载
2、背景图生成
效果图：
加载掩膜：
效果图：
3、坡度提取
效果图：
4、粗糙度提取4.1 计算粗糙度
效果图：
4.2等高线提取
效果图：
5、起伏度提取5.1 5*5邻域分析
效果图：
5.2 21*21邻域分析
效果图：
5.3 55*55邻域分析
效果图：
对比1（5*5邻域分析结果图与21*21邻域分析结果对比）：
结果图：
对比二（5*5邻域分析结果图与55*55邻域分析结果对比）：
结果图：
对比三（21*21邻域分析结果图与55*55邻域分析结果对比）：
结果图：
结论分析：
(1)通过练习，掌握了坡度、粗糙度、起伏度、曲率因子的提取方法；
(2)在实验过程中还有许多知识点及原理没有掌握，需要加强学习。
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3.1 地形特征点的提取
利用DEM提取地形特征点 利用DEM提取地形特征点，可通过一个 提取地形特征点， 3×3或更大的栅格窗口，通过中心格网点 或更大的栅格窗口， 个邻域格网点的高程关系来进行判断； 与8个邻域格网点的高程关系来进行判断； 在一个局部区域内， 在一个局部区域内，用x方向和y方向上关 于高程z的二阶导数的正负组合关系来判断
3.2 山脊线、山谷线的提取 山脊线、
山谷线 山脊线与山谷线
山脊线
3.2 山脊线、山谷线的提取 山脊线、
大多数有关地形特征提取的算法是基于规 则格网DEM 则格网DEM 的，算法的原理大致可以归纳 为以下四种： 为以下四种： 基于图像处理的特征提取； (1)基于图像处理的特征提取； (2)基于地形曲面几何分析的原理； 基于地形曲面几何分析的原理； (3)基于地形曲面流水物理模拟分析的原理； 基于地形曲面流水物理模拟分析的原理； (4)基于地形曲面几何分析和流水物理模拟分
q =
∂H ∂y
分别为x 分别为x、y方向高程变化率
对高程值在x 对高程值在x、y方向上的变化率进行 同方向求算变化率
∂y
2
r =
t =
∂
2
H
对高程值在x方向上的变化率进行y 对高程值在x方向上的变化率进行y方向上求 算变化率， 方向高程变化率在y方向的变化率； 算变化率，即x方向高程变化率在y方向的变化率；
坡面复杂因子是宏观的地形信息因子，包括地 坡面复杂因子是宏观的地形信息因子， 形起伏度、地形粗糙度、 形起伏度、地形粗糙度、地表切割深度和沟壑 密度等 ； 地形起伏度： 地形起伏度：是在所指定的分析区域内所有栅 格中最大高程与最小高程的差， 格中最大高程与最小高程的差，
RFi = H max − H min
3.2 山脊线、山谷线的提取 山脊线、
（2）基于地形曲面几何分析的方法（断面极值法） 基于地形曲面几何分析的方法（断面极值法） 算法思想： 算法思想： 该方法的基本思想是地形断面上高程变化的极 大值点是分水点， 大值点是分水点，地形断面上高程变化的极小 值点是合水点。 值点是合水点。该方法首先找出规则格网数字 高程模型上的纵横地形断面上高程变化的极大
− 1，表示谷点 1，表示脊点 VR (i，j ) = 2，表示鞍点 0，表示其他点
(i-1,j)
(i-1,j+1)
(i,j) (i,j+1)
(i+1,j-1)
(i+1,j) 差分算法示意图
(i+1,j+1)
山顶点
鞍部点
图例
等高线
山顶点
鞍部
利用ArcView GIS 软件及DEM数据提取的山顶、鞍部
.
中国1：100万DEM 提取的中国陆地区域地形起伏度图
2.3 坡面复杂度因子
地表粗糙度是反映地表的起伏变化和侵蚀 程度的宏观指标， 程度的宏观指标，一般定义为地表单元的 曲面面积S 曲面面积S曲面与其在水平面上的投影面积 S水平之比。用数学公式表达为： 水平之比。用数学公式表达为： R = S曲面 / S水平 按照3 窗口提取时，可以近似表示为： 按照3×3窗口提取时，可以近似表示为： R = 1/cos(S) ，S表示坡度因子； 表示坡度因子；
∂2H s = ∂x∂y
2.2 坡形因子
2.2 坡长计算
坡长：指在地面上一点沿水流方向到其流 坡长： 向起点间的最大地面距离在水平面上的投 影长度。 影长度。 坡长的数学表达为： 坡长的数学表达为： L = m × cosθ 实际计算时， 实际计算时，通常采用模拟自然水流的路 径算法
2.3 坡面复杂度因子
或 ，
3.1 地形特征点的提取
在一个3 的栅格窗口中， 在一个3×3的栅格窗口中，也可以直接 利用中心格网点与8 利用中心格网点与8个邻域格网点的高 (i-1,j-1) 程关系来进行判断地形特征点： 程关系来进行判断地形特征点：
（Zi，j-1 - Zi，j）（Zi，j+1 - Zi，j）>0 （1）当Zi，j+1> Zi，j 则VR（i，j）= -1 （2）当Zi，j+1< Zi，j 则VR（i，j）= 1 (i,j-1) （Zi-1，j - Zi，j）（Zi+1，j - Zi，j）>0 +1， （3）当Zi+1> Zi，j 则VR（i，j）= -1 （4）当Zi+1< Zi，j 则VR（i，j）= 1 公式（ ），（4）；（2）（3 同时成立， 公式（1），（4）；（2）（3）同时成立， 2，以上条件都不成立， 则VR（i，j）= 2，以上条件都不成立，则 VR（i，j）= 0； 0；
值点和极小值点作为区域地形特征线上点的备 选点，然后再根据一定的条件来判定这些所得 选点，
到的地形特征线上点各自所属的地形特征线； 到的地形特征线上点各自所属的地形特征线；
3.2 山脊线、山谷线的提取 山脊线、
3.2 山脊线、山谷线的提取 山脊线、
该方法的缺点及本质问题： 该方法的缺点及本质问题： 该方法在提取地形特征线时将地形特征线上的点的 判定和其所属的地形特征线的判定分开考虑。 判定和其所属的地形特征线的判定分开考虑。 在确定地形特征线上的点时， 在确定地形特征线上的点时，全区域采用一个相同 的曲率阈值作为判定地形特征线上点的条件， 的曲率阈值作为判定地形特征线上点的条件，因此 它忽略了每条地形特征线自身的变化规律。 它忽略了每条地形特征线自身的变化规律。 当阈值选择较大时，会丢失许多地形特征线上的点， 当阈值选择较大时，会丢失许多地形特征线上的点， 使得后续所跟踪的地形特征线较短且存在间断。 使得后续所跟踪的地形特征线较短且存在间断。当 阈值选择过小时， 阈值选择过小时，会将许多本来不是地形特征线上 的点误认为是地形特征线上的点， 的点误认为是地形特征线上的点，也将给后续地形 特征线的跟踪带来麻烦。 特征线的跟踪带来麻烦。 另外， 另外，该方法仅选取纵横两个断面来确定其高程变 化的极值点， 化的极值点，因此所确定的地形特征线有一定的近 似性，有些时候会遗漏某些地形特征线。 似性，有些时候会遗漏某些地形特征线。
2.1 坡度和坡向
（2）坡向：地表面上一点的切平面的法线 坡向： 矢量在水平面的投影与过该点的正北方向 的夹角。 的夹角。 对于地面任意一点，坡向表征了该点高程 对于地面任意一点， 值改变量的最大变化方向。 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 数据中，坡向值有如下规定：正北方向为0 按顺时针方向计算，取值范围为0 度，按顺时针方向计算，取值范围为0°～ 360° 360°
数字地形分析
1 引言
地形分析是DEM数据应用的一种具体表现， 地形分析是DEM数据应用的一种具体表现， DEM数据应用的一种具体表现 DEM中提取 产生多种地形特征的过程， 中提取、 从DEM中提取、产生多种地形特征的过程， 称为数字地形分析； 称为数字地形分析； 地形分析技术的发展： 地形分析技术的发展： 传统地形分析 数字地形分析 类： 地形分析 基本地形因子计算 粗 坡 坡 糙 。 度 向 度 。 计 计 计 。 算 算 算 复杂地形分析 可 视 性 分 析
地 形 特 征 提 取
水 文 分 析
。 。 。
2 坡面因子提取
数字地形分析 ：
微观坡面因子 坡面因子
宏观坡面因子
坡 度 向
坡 度 变 率
.
中国1：100万DEM 提取的中国陆地区域地表粗糙度图
2.3 坡面复杂度因子
地表切割深度是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 可用以下公式表示： 值。可用以下公式表示：
Di = H mean − H min
地表切割深度直观的反映了地表被侵蚀切 割的量化
2.3 坡面复杂度因子
析相结合的原理； 析相结合的原理；
3.2 山脊线、山谷线的提取 山脊线、
（1）基于图像处理方法 基本思想： 规则格网DEM 规则格网DEM 是栅格数据，栅格总可以 用图像处理方式进行特征提取；图像处 理的特征提取方法大都是采用各种滤波 算子进行边缘提取
3.2 山脊线、山谷线的提取 山脊线、
具体算法例举： 具体算法例举： Peucker 和Douglas 于1997 年提出了一种简 单的移动窗口的算法，使用一个2*2 单的移动窗口的算法，使用一个2*2 窗口对 DEM 格网阵列进行扫描，将窗口中具有最低 格网阵列进行扫描， 高程值的点作为标志， 高程值的点作为标志，而剩余的未做标志的点 将表示山脊线上的点。 将表示山脊线上的点。同样对窗口中的具有最 高高程值的点做标志， 高高程值的点做标志，而剩余的未做标志的点 将表示山谷上的点。从而提取出特征点。 将表示山谷上的点。从而提取出特征点。 显然这种方法只将DEM 显然这种方法只将DEM 中可能的特征点提取 出来，但并没有将它们连接为特征线。 出来，但并没有将它们连接为特征线。
高程变异是反映分析区域内地表单元格网 各顶点高程变化的指标， 各顶点高程变化的指标，它以格网单元顶 点的高程标准差与平均高程的比值来表示； 点的高程标准差与平均高程的比值来表示；
s V = z
1 n s =[ ( zk − z ) 2 ] 2 ∑ n − 1 k =1
1
.
1：100万DEM 提取的地表高程变异系数图
3.2 山脊线、山谷线的提取 山脊线、
该方法的本质问题： 该方法的本质问题： 基于图像处理的格网DEM 基于图像处理的格网DEM 特征提取的主要 内容有两个：一是将特征点提取出来， 内容有两个：一是将特征点提取出来，二 是将这些特征点连接成线。 是将这些特征点连接成线。提取特征点并 非特别困难，但必须排除DEM 非特别困难，但必须排除DEM 中噪声的影 将特征点连成线可能是个难点， 响。将特征点连成线可能是个难点，目前 并不能得到彻底解决。 并不能得到彻底解决。