DEM坡面地形因子提取技术文档
遥感技术专题DEM提取
本帖最后由dsbin于2011-6-19 14:35编辑
DEM除了包括地面高程信息外，还可以派生地貌特性，包括坡度、坡向等，还可以计算地形特征参数，包括山峰、山脊、平原、位面、河道和沟谷等。在测绘中用于制作正射影像图以及地图的修测。在遥感应用中可作为分类的辅助数据。它还是地理信息系统的基础数据，作为三维GIS的基础地形数据。在军事上可用于导航及导弹制导、作战电子沙盘等。
TIN的数据存储方式比格网DEM复杂，常见的有ArcGIS中TIN数据模型。
这三种表达模型中，使用最多也最简单的就是栅格图像（格网）。等高线模型往往在地形图或者线画图中表现。TIN由于数据存储较复杂，用的较少。值的注意的是，这三种模型很容易互相转换。
DEM获取途径
建立DEM的方法有多种，从数据源及采集方式主要有：根据航空或航天影像，通过摄影测量途径获；野外测量或者从现有地形图上采集高程点或者等高线，后通过内插生成DEM等方法。如下表所示：
规则格网模型
规则网格，通常是正方形，也可以是矩形、三角形等规则网格。规则网格将区域空间切分为规则的格网单元，每个格网单元对应一个数值，这个数值就是高程。数学上可以表示为一个矩阵，在计算机实现中则是一个二维数组。
规则格网的高程矩阵，可以很容易地用计算机进行处理，特别是栅格数据结构的地理信息系统。它还可以很容易地计算等高线、坡度坡向、山坡阴影和自动提取流域地形，使得它成为DEM最广泛使用的格式，目前许多国家提供的DEM数据都是以规则格网的数据矩阵形式提供的。
不规则三角网（Triangulated Irregular Network, TIN）是另外一种表示数字高程模型的方法[Peuker等，1978]，它既减少规则格网方法带来的数据冗余，同时在计算（如坡度）效率方面又优于纯粹基于等高线的方法。
DEM专题
水流方向确定
提取洼地
计算洼地深度
将此洼地深度图与相 应的地形图（其他地 形资料）进行比较， 确定哪些是真实地表 形态哪些是由误差造 成的洼地。
洼地填充
洼地填充是无洼地DEM生成的最后一个步骤。 洼地填充是无洼地DEM生成的最后一个步骤。
流水累积量
32 16 8 64 x 4 128 1 2
河网的生成
栅格河网矢量化
北京市大流域划分
流域划分成果对比
与北京市水务局的北 京山区小流划分界线对比
本次基于DEM的流域划分，并 本次基于DEM的流域划分，并 没有考虑行政界线的因素，而 是完全采用水文分析模型得到 的。从流域划分的角度来说， 我们得到的流域数据更接近自 然流域的真实情况。 然流域的真实情况。同时对平 原区也进行了详细的划分。
DEM是比较光滑的地形表面模型。一般生 DEM是比较光滑的地形表面模型。一般生 成DEM都是通过插值得来的，由于插值过 DEM都是通过插值得来的，由于插值过 程中，由于采集的原始数据的密度、分布、 精度以及插值方法的影响，会对DEM产生 精度以及插值方法的影响，会对DEM产生 一定的误差，很可能造成DEM表面存在一 一定的误差，很可能造成DEM表面存在一 些凹陷的区域。在进行水流方向计算时由 于这些区域的存在往往得到不合理的甚至 错误的水流方向。因此，要对这些洼地进 行填充
山顶点
山顶点指那些在特 定领域范围内，该 点都比周围点高的 点。山顶点是地形 的重要特征点，它 的分布和密度反映 了地貌的发育特征 同时也制约地貌发 育。
山脊线、山谷线 山脊线、
山脊线和山谷线构成了地形起伏变化的分 界线。因此，它对于地形地貌研究具有重 要的意义。 对于水文物理过程研究而言，由于山脊、 山谷分别表示分水性与汇水性，所以山脊 线与山谷线的提取实质上也是分水线和汇 水线的提取。
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。
地形因子计算详解
第七章1、本章主题编号2、本章内容概述（1）概述●坡面因子的分类及提取方法●确定坡面因子提取的算法基础●提取坡面因子的常用分析窗口（2）坡度、坡向●坡度的提取●坡向的提取（3）坡形●宏观坡形因子●地面曲率因子●地面变率因子（4）坡长（5）坡位（6）坡面复杂度因子3、本章内容3.1概述（1）坡面因子的分类及提取方法●坡面因子的分类按照坡面因子所描述的空间区域范围，可以将坡面因子划分为微观坡面因子与宏观坡面因子两种基本类型。
常用的微观坡面因子主要有：坡度、坡向、坡长、坡度变率、坡向变率、平面曲率、剖面曲率等。
常用的宏观坡面因子主要有：地形粗糙度、地形起伏度、高程变异系数、地表切割深度，以及宏观坡形因子（直线形斜坡、凸形斜坡、凹形斜坡、台阶形斜坡）等。
按照提取坡面因子差分计算的阶数，可以将坡面因子分为一阶坡面因子、二阶坡面因子和高阶坡面因子。
一阶坡面地形因子主要有坡度和坡向因子。
二阶坡面因子主要有坡度变率、坡向变率、平面曲率、剖面曲率等因子。
复合坡面因子有坡长、坡形因子、地形粗糙度、地形起伏度、高程变异系数和地表切割深度等。
按照坡面的形态特征，可将坡面因子进一步划分为：坡面姿态因子，坡形因子，坡位因子，坡长因子以及坡面复杂度因子五大类。
●提取坡面因子的基本方法首先将坡面的形态特征或各个坡面因子进行定量化描述，完成求导的数学模型，在此基础上，建立其以DEM为基本信息源进行提取的技术路线，并通过软件实现形成一套易于计算机操作的方法。
（2）确定坡面因子提取的算法基础● DEM格网数据的空间矢量表达（如图7.1）图7.1 DEM格网数据的空间矢量模型●基于空间矢量模型的差分计算算法主要有数值分析方法、局部曲面拟合算法、空间矢量法、快速傅立叶变换等。
其中数值分析方法包含有简单差分算法、二阶差分、三阶差分（带权或不带权）和Frame差分；局部曲面拟合又有线性回归平面、二次曲面和不完全四次曲面（据刘学军，2002）。
DEM数据获取方法
基于高程(gāochéng)信息的不规则分 布数据粗差探测方法
共六十一页
第五节
DEM数据共享和利用(lìyòng)
各个国家、地区(dìqū)和组织纷纷制定了相关领域的数据共享
原则和数据交换标准，我国也适时颁布了我国DEM数据
交换格式标准
共六十一页
我国DEM数据交换格式(gé 标准 shi)
共六十一页
地形 的复杂程度 (dìxíng)
采样点多少要求 地形比较破碎，沟壑交错，这时宜多布 设一些采样点，以便能正确反映地形细 部变化特征 地形变化比较均匀平坦，则可在满足密 度要求的条件下，可适当(shìdàng)减少采样 点
共六十一页
共六十一页
地形(dìxíng)复杂度表达方法
常用(chánɡ yònɡ)的判别方法： 光谱频率法、分数维、地形曲率、相似 性、坡度 （李志林 ）
共六十一页
数据 精度 (shùjù)
采样数据精度与数据源、数据的采集(cǎijí) 方法和数据采集(cǎijí)的仪器密切相关的
数据源： 野外(yěwài)测量>影像>地形图扫描
影像:摄影测量 >GPS
地形图无论是手扶跟踪数字化
还是地形图扫描的精度都是比较低的。
共六十一页
采样的布点(bù 遵循的原则 diǎn)
特征线：山脊线、山谷线、各种断裂线 （陡坎、海岸线、水涯线等）
共六十一页
（实线为山脊线，虚线为山谷线，三角形表示山顶(shān dǐnɡ)，小园
为鞍部，正方形为方向变化点和坡度变化点）
共六十一页
非特征要素是分布在各个地形单元(dānyuán) 上的点和线，是为满足采样点密度要求 而加测的点，这些点线主要是用来辅助 地形重建（地形测图中的辅助等高线勾 绘等）
基于DEM的土壤侵蚀坡长因子值提取方法研究
基于DEM的土壤侵蚀坡长因子值提取方法研究摘要：目前在修正通用土壤流失方程式（RUSLE）的应用研究方面，坡长的获取始终未能解决。
本文以黄土高原柳沟小流域和吴旗县小流域为例，借助GIS 和VB，对基于DEM的坡长提取方法进行研究。
首先，求得适合进行坡长计算的分辨率临界值；然后选用10m*10m的分辨率对平均坡长进行验证；最后应用该方法提取柳沟流域和吴旗县小流域的坡长分布图并分别对坡长分布规律进行了比较分析。
研究结果表明该方法能够比较精确地利用DEM提取坡长，为RUSLE的应用提供获取坡长的方法。
关键词：坡长；DEM；修正通用土壤流失方程式；流向1、前言通用土壤流失方程（USLE）是美国自20世纪50年代起在多年实验研究的基础上建立的，主要用于预报降雨侵蚀力作用下农耕坡地的年土壤流失量。
期间于70年代和90年代进行了两次修改，因为它摆脱了早期模型中所有的地区及气候的限制，并且随着资料的积累，参数被不断修正，应用的范围更大，包括了其他国家的一些地区。
通用土壤流失方程表达式：A=RKLSCP，其中R是降雨侵蚀力因子；K是土壤可蚀性因子；L是坡长因子；S坡度因子；C是作物经营管理因子；P土壤侵蚀控制措施因子[1]。
随着地理信息系统的发展，地理信息系统被越来越多地与通用土壤流失方程相结合。
目前，GIS被广泛应用于通用土壤流失方程中各个因子值的计算。
如降雨侵蚀力因子、坡度因子，植被覆盖因子等，但坡长因子L的计算始终未能在GIS下得到很好的解决，原因在于还没有适当的方法根据DEM对坡长进行提取。
坡长因子L是指其他条件相同的情况下，任意坡长的单位面积土壤流失量与标准小区单位面积土壤流失量之比值。
方程式为：L=（λ/22.13）m。
其中λ为任意坡长距离，22.13为标准小区坡长，m为坡长指数。
关于任意坡长λ，ULSE中把他定义为从地表径流的起点到坡度降低到足以发生沉淀的位置或径流进入一个规定渠道的入口处的距离[2]。
DEM地形可视化 技术文档
DEM地形可视化
1.背景
DEM虽然实现了地形的数字化表达，但信息隐含，地形可读性差，需要借助一定的技术手段以重现地形信息，这种技术就是DEM地形可视化技术。
2.目的
通过制作普通等高线图、普通等高线可视化增强图、明暗等高线图等，理解DEM地形可视化的基本概念及地学意义，掌握ArcGIS中DEM地形可视化的基本方法及地形可视化增强技术。
3.数据：
1:10000 DEM。
4.要求
(1)技术流程正确，可视化准确、直观、形象；
(2)画出实现的技术流程图，对构建关键技术点的目的和意义给出简要说明。
5.实验内容
(1)实现下图所示的等高线图制作
a) 普通等高线图，等高距为15m b)等高线与分层设色图叠加
c) 等高线与光照晕渲图叠加d)等高线与分层设色图、光照晕渲图的叠加
(2)明暗等高线图制作
●制作流程
①提取等高线，并转为栅格等高线，属性值赋值为1；
②提取坡向数据，并按照阴坡、阳坡进行二值化重分类，阴坡赋值为0、阳坡赋
值为1；
③提取阴坡区域的栅格等高线，设置为白色等高线；
④提取阳坡区域的栅格等高线，设置为黑色等高线；
⑤地图的底色饰为浅灰色。
●实现效果。
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基于高分辨率DEM（Digital Elevation Model）的地形特征提取与分析，可以通过DEM数据来了解地形的细节和特征，包括山脉、河流、湖泊、平原等。
以下是一份超过1200字的地形特征提取与分析的文章：地形特征提取与分析是地理学和地貌学等地球科学领域的重要组成部分，它对于理解地球表面的形态和演化过程具有重要意义。
高分辨率的DEM数据提供了获取地形高程和形态信息的有效方式，为地形特征提取与分析提供了有力的工具。
地形特征的提取主要包括山脉、河流、湖泊、平原等地貌单元的识别和区分。
在高分辨率DEM数据中，山脉一般呈现出连续而规则的高程变化，可以通过设置阈值或采用多尺度滤波等方法来进行山脉的识别。
河流在DEM数据中表现为一条低洼的带状区域，可以通过遥感解译或采用一些基于流动方向和累积面积的方法来提取河流网络。
湖泊则表现为一个封闭的凹地，可通过设置阈值或基于累积流向的方法进行提取。
平原一般为相对平坦的区域，可以通过比较局部高程的变化率来识别。
另外，地形特征分析也是地貌研究的重要内容之一、通过DEM数据可以计算地形的坡度、坡度方向、曲率等参数，这些参数可以揭示地形表面的形态特征以及其演化过程。
地形坡度可以用来判断地区的坡度等级，坡度方向可以揭示地形地貌的趋势性，曲率可以研究地形地貌的凹凸程度。
此外，还可以通过DEM数据进行地形变化的监测和分析，如利用多期DEM数据进行变化检测，以了解山地滑坡、河流侵蚀等自然灾害的发生和演化情况。
地形特征提取与分析在多个领域具有广泛的应用。
在土地利用规划中，可以利用DEM数据来提取城市、农田和森林等地貌类型，为城市规划和土地利用决策提供科学依据。
在水文学研究中，可以通过DEM数据来提取流域的水系网络和湖泊等水体分布，从而分析水文过程和水资源分布。
在地质学和地理学研究中，可以利用DEM数据来分析地形地貌的演化过程，揭示地球表面的动力学机制。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
DEM坡面地形因子提取技术文档
DEM（数字高程模型）是用来表示地表高程信息的一种数值模型，可
以通过遥感数据、雷达数据、激光测量数据等不同技术手段获取。
DEM数
据中包含了大量的地形信息，可以用来进行地形分析和地形因子提取。
坡面地形因子是指地形和地貌特征对土地利用和土地覆盖的影响因素，常用的地形因子包括坡度、坡向、曲率等，并且这些地形因子对于土壤侵蚀、河流系统和水资源管理等都具有重要的意义。
因此，DEM坡面地形因
子的提取是地表环境研究的重要一环。
1.数据准备：首先需要准备DEM数据，在遥感平台或GIS软件中导入DEM数据，确保数据的正确性和完整性。
2.预处理：对DEM数据进行预处理，包括数据的滤波、修正和插值等。
这一步骤主要是为了消除DEM数据中的噪音和不规则值，以得到更加准确
和平滑的数据。
3.地形因子计算：根据DEM数据计算坡度、坡向和曲率等地形因子。
其中，坡度是指地表高程变化的速率，可以通过计算DEM数据在水平和垂
直方向上的梯度来得到。
坡向是指地表的朝向，可以通过计算DEM数据的
方向角来得到。
曲率是指地表高程的变化强度和变化方向，可以通过计算DEM数据的二次导数来得到。
这些地形因子的计算可以通过不同的数学公
式和算法实现。
4.数据导出：将计算得到的地形因子数据导出到文件或数据库中，以
便后续的分析和应用。
DEM坡面地形因子的提取涉及到许多数学和地理信息学的知识和技术，不同的方法和算法会对结果产生不同的影响。
因此，在进行DEM坡面地形
因子提取时，需要根据具体需求和研究目标选择合适的方法和算法，并进
行验证和比较，以确保提取结果的准确性和可靠性。
在实际应用中，DEM坡面地形因子的提取可以应用于土地资源管理、
环境保护、水资源管理、城市规划等方面。
通过分析和研究地形因子的空
间分布和变化规律，可以帮助我们更好地理解地表环境的特征和演化过程，为土地利用和资源管理提供科学依据。
总之，DEM坡面地形因子的提取是地表环境研究中的重要内容之一，
通过利用DEM数据计算坡度、坡向和曲率等地形因子，可以帮助我们更好
地理解地表环境特征和演化过程，并为相关的土地利用和资源管理提供科
学依据。
在进行DEM坡面地形因子提取时，需要注意选择合适的方法和算法，并进行验证和比较，以提高提取结果的准确性和可靠性。