地貌形态类型的自动分类方法综述

地貌形态分类对于地貌研究、土壤制图、滑坡防治等诸多地学研究及应用领域都有着重要作用。数字地形分析领域的研究者将地貌形态分类知识与地理计算相结合,已开发出许多地貌形态自动分类方法。该文将现有的地貌形态自动分类方法分为3类进行讨论:基于聚类的方法、基于规则知识的自动分类方法和基于典型样点的自动分类方法。基于聚类的方法对地貌形态分类专家知识缺乏考虑,聚类结果常难以明确对应到目标地貌形态类型;基于规则知识的方法常需要显式给出分类规则,应用难度较大,扩展性较差;基于典型样点的方法具有较好发展前景,但还有待改善对隐含专家知识的利用程度。各类方法目前对复合形态类型均难以有效提取。对于可能的方法改进方向,该文从空间结构特征信息、隐性专家分类知识的来源两方面进行了讨论。

基于DEM的湖南省地貌形态特征分类

针对当前地貌分类较少关注微观地貌特征信息的问题,该文依据1∶25万DEM数据开展湖南省地貌形态特征分类的实验研究。首先,确定分类实验的最佳分析窗口为0.28km^2。其次,根据可以反映宏观形态特征的起伏度和切割度指数,可以反映微观形态特征的地形位置指数(TPI),构建了分类指标体系并将湖南省按照地貌形态特征分为12种地貌类型。第三,地貌分形维数值是检验地貌形态特征的重要指标,选用研究区5个小流域并分别计算其分维数值,据此进行分类结果检验。研究结果说明该文的实验方法可以较好地体现微观地貌形态信息。

基于DEM的甘肃省地貌形态特征分类

[目的]分析微观尺度上的地貌分类指标,为甘肃省的水土流失、地质灾害防治以及农业规划决策提供数据支持。[方法]利用甘肃省DEM数据,通过窗口递增分析、均值变点分析、叠加分析、水系盒维数检验等方法,得到甘肃省地貌形态特征分类试验的最佳分析窗口以及甘肃省地貌形态特征分类结果。[结果](1)利用均值变点分析得到甘肃省DEM分类试验的最佳分析窗口为29×29。(2)根据分类指标体系,结合地表起伏度、地表切割度、地形位置指数(TPI)因子将甘肃省地貌形态分为13类。[结论]提取研究区内5个小流域对得到的甘肃省地貌形态特征分类结果进行了检验,分类结果符合实际情况。构建的甘肃省地貌形态特征的分类指标体系实现了甘肃省地貌形态特征分类试验。

基于典型地形指标和地貌实体单元的四川省地貌形态自动分类及分区

如何在保证基本地貌单元完整性的前提下,实现基于DEM的平原、丘陵、山地、高原等多种地貌类型界线的自动、准确划定,一直是我国数字地貌研究的技术难题。四川省是我国地貌类型相对最全及地势最为复杂的省份之一,具有地形高差巨大、河流侵蚀切割强烈、山原丘陵广布等特点,开展四川地貌分类和分区,对自然资源开发利用和自然灾害防治等具有重要意义。通过构建河流相对侵蚀基准面,计算了四川省地形起伏度,提出了基于DEM的完整地貌实体单元的提取方法,采用起伏度、海拔高度和坡度等指标对四川省地貌形态类型进行自动划分和区划。结果表明:全省地形起伏度地域分布差异巨大,总体由西北向东南递减,纬度向的起伏度变化较经度向更为剧烈;全省平均起伏高度为560 m,最大4615 m,起伏高度200~2500 m的区域面积最大,约占全省面积的65%。地貌形态类型可分为13类,以山地为主,面积达33.02万km^(2),占全省的67.93%;高原次之,占12.21%;丘陵占11.44%;平原占6.09%;台地面积最小,仅占2.33%。本文分类方法和结果更符合传统地貌分类体系和原则,工作效率较人工勾绘有所提升,各级地貌区界线的划定更为精确,结果体现了全省地势和各种地貌类型的空间分布格局。研究成果可为自然资源开发利用和自然灾害防治工作提供基础数据。