地形起伏度最佳统计单元算法的比较研究

基于90m分辨率SRTM DEM数据,利用邻域分析法在不同大小窗口下(2×2,3×3,4×4,…,30×30)对山西省地形起伏度进行了提取,运用人工作图法、最大高差法、模糊数学法、均值变点分析法和累积和(CUSUM)分析算法分别计算最佳统计单元,对统计单元计算方法的准确性及适用性进行分析,提出山西省地形起伏度提取的最佳统计单元。研究分析表明:均值变点分析法和累积和分析算法是相对比较有效的方法;运用均值变点分析法与累积和分析算法计算所得的最佳统计单元分别为11×11(0.980 1km^2)和14×14(1.587 6km^2);均值变点分析法是计算最佳统计单元的一种最为理想的方法;对于同一地区而言,不同DEM数据类型、不同分辨率DEM,所使用的最佳统计单元大小也不同。

中国西南地区地形起伏度的最佳分析尺度确定

[目的]确定中国西南地区地形起伏度的最佳分析尺度并进行地形分级,明确区域地形结构特点并进行地貌结构划分。[方法]以ASTER GDEMv2数据为基础,通过Python模块编程,利用窗口分析方法提取西南地区各典型地貌以及整个区域n×n(n=2,3,4,…,181,182,183)窗口下的平均地形起伏度,进而采用均值变点分析方法确定最佳统计窗口。[结果](1)西南地区地形起伏度的最佳分析尺度为2.43km^2;(2)区域地形起伏度以中小起伏为主,其中小起伏(200~500m)占38.68%,中起伏(500~1 000m)占23.58%;(3)从空间分布来看,西南地区的地形起伏度呈现中部高,东南部次之,西北部和东北部较低的特征。[结论]以2.43km^2为最佳统计窗口提取的西南地区地形起伏度符合区域地形起伏特征,同时较好地兼顾了各地貌类型的起伏特点。

基于DEM的地形起伏度最佳计算尺度的研究——以仙居县为例

在区域性研究中,地形起伏度是反映地形起伏特征的宏观因子,利用DEM数据作为基本信息源,能够快速、直观地提取地形起伏度。本文以仙居县1∶1万DEM数据作为基础数据源,利用矩形窗口的邻域分析获取多尺度地形起伏度,探讨提取适合研究区地貌分类的地形起伏度最佳统计单元,并统计不同地貌类型面积比。研究表明,仅仅依靠地形起伏度一个指标作为划分地貌形态的指标,有一定的局限性。本文加入海拔高度作为辅助因子后,更有效地划分了平原与丘陵地貌,分类结果更加准确。

基于SRTM DEM数据的中国地形起伏度分析研究

地形起伏度是区域水土流失评价的最佳地形指标,地形起伏度的分析研究对于区域水土流失定量评价具有重要意义.首先利用邻域统计分析法,在不同大小邻域窗口下(2×2,3×3,4×4,,25×25,30×30,35×35,40×40,45×45,50×50)对中国地形起伏度进行了提取;然后运用均值变点分析法完成了最佳统计单元的计算,结果 11×11网格大小可作为曲线变化的拐点,即为曲线由陡变缓的阀值.从而得出基于90m×90m SRTM DEM数据的中国地形起伏度提取的最佳统计单元为11×11网格大小;接着完成了中国水土流失地形起伏度分级图的绘制;最后对地形起伏度特征作了初步分析.

新疆地势起伏度的分析研究

在以新疆1:250000 DEM数据为基础,通过认真分析新疆基本地貌特征,在GIS系统的支持下,利用邻域分析方法,选取2×2,3×3,4×4,…,21×21,25×25,30×30等22个邻域分析窗口,运用均值变点分析法对其进行了最佳统计单元的计算,结果8×8的网格大小(2.56 km^2)可作为曲线大小的拐点,即为曲线由陡变缓的阈值.从而得出基于1:250000 DEM的新疆地势起伏度计算的最佳统计单元为8×8的网格大小(2.56 km^2),并完成了新疆地势起伏度分级图的绘制.

基于SRTM-DEM的我国地势起伏度统计单元研究

地势起伏度是描述地貌形态的重要指标,也是地质灾害评价的最佳地形指标,其计算关键在于统计单元的选择。本文以SRTM-DEM数据为例,对统计单元计算模型的准确性和适用性进行了详细研究,提出了中国地势起伏度的最佳统计单元。研究分析表明:采用人工作图法判断最佳统计单元时应该寻找趋于稳定的点;人工作图法和均值变点法是相对比较有效的方法,最大高差和模糊数学法已不适用;基于90 m分辨率的SRTM-DEM数据提取中国地势起伏度的最佳统计单元面积为2.25 km2。

基于GIS的横断山区地形起伏度与人口和经济的关系

地形起伏度是影响山区人口分布和经济发展的关键因素.以横断山区大尺度ASTER GDEM为数据源,基于GIS的窗口递增分析原理,采用均值变点法科学分析平均地形起伏度的最佳统计面积并对其进行分级和相关性分析,得出实验区最佳分析窗口面积为0.202 5 km2,省域之间地形起伏度差异明显,省内差异不明显,相关性较高.同时,采用空间分析技术、统计学方法以及PCA排序法,分析地形起伏度与人口、经济的关系.研究结果表明:随着地形起伏度的增大,人口密度逐渐降低,当达到3.7以后人口密度趋于一个固定值;地形起伏度与第三产业占GDP比重的负相关性最大,与城镇化率的负相关性较小,与人均GDP的负相关性最小.

地形起伏度提取及其在区域滑坡灾害评价中的应用——以四川省为例

四川省位于我国西南部,省内地形地貌复杂多样,地势高差大,汶川—茂江、北川—映秀等几条大的断裂带广泛分布,地壳构造不稳定,地质灾害频繁发生,其中尤以滑坡灾害较为典型。滑坡灾害的发生与地形有着密切关系。探讨了四川省地形起伏度最佳统计单元的求证过程,经试验得出,2.25 km2为适宜四川省滑坡发育的地形起伏度计算的最佳单元。基于ArcGIS平台,结合区域滑坡灾害调查资料,初步研究了地形起伏度与滑坡灾害的相关性,并用信息量模型进行验证,在该基础上探讨了地形起伏度与区域滑坡灾害发生的规律,对区域防灾减灾具有重要的指导意义。

多尺度DEM提取地势起伏度的对比分析——以福建低山丘陵区为例

坡度和起伏度是地形描述中最常用的参数,它们能快速、直观地反映地势起伏特征;坡度是划分平原和非平原的重要依据之一,地势起伏度可进一步划分台地、丘陵、小起伏山地、中起伏山地和大起伏山地等类型,基本地貌类型就是由海拔和起伏度两个指标确定的形态类型,它是遥感解译划分更详细地貌类型的基础。本研究以福建省1∶25万和1∶10万的DEM为实验数据,计算坡度划分平原和山地大区,其临界坡度值约为3°;利用ArcG IS空间分析中栅格窗口递增方法,对应不同尺度的DEM,计算地势起伏度,确定研究区的最佳分析窗口面积为4.41km2,得出中国低山丘陵区计算基本地貌形态类型的最佳尺度DEM为1∶25万比例尺,而1∶10万比例尺DEM适用于没有连绵起伏的更小范围的低山丘陵区;利用已有研究成果得出不同尺度DEM计算地势起伏度与最佳格网单元之间的函数关系。该研究对提取我国低山丘陵区基本地貌形态类型具有一定的借鉴作用。

基于变点分析的地形起伏度研究

探讨利用DEM数据分析地形起伏度的方法,以及针对不同比例尺的DEM数据分析地形起伏度时,寻求最佳统计单元的途径。结果表明,新疆局部地形起伏度较大,总体地形较平缓;地形起伏度随网格尺度的增大而增大,并且存在一种对数关系。基于1∶25万DEM数据提取地形起伏度时,2.56 km2是最佳统计单元。均值变点分析方法在确定最佳统计单元方面具有普适性。

基于变点分析法提取废弃采石场地形起伏度的方法

地形起伏度是废弃采石场水土保持治理和生态重建的重要地形指标之一。以0.5m,0.7m,1m,1.5m等12种不同水平分辨率DEM为数据源,采用GIS的窗口递增分析法和均值变点分析法对12种不同分辨率DEM的地形起伏度的最佳分析窗口进行了分析。结果表明:12种不同分辨率的最佳分析窗口都是为9×9网格,相应地提取地形起伏度的最佳统计面积与其相应的水平分辨率关系比较密切,呈幂函数的关系。以0.5m水平分辨率的DEM数据提取地形起伏度的最佳分析窗口面积为20.25m^2,并计算出大于5m地形起伏度的区域占总面积的13.12%。均值变点分析法确定地形起伏度也同样适用于废弃采石场的地形分析。

采用ArcGIS平台的地势起伏度自动提取技术研究

为解决常规方法提取地势起伏度工作过程繁琐、效率低,以及提取过程中生成大量缓存文件等问题,提出一种地势起伏度自动提取方法。该方法对传统"拐点"理论手工确定最佳统计单元的过程加以改进,利用Python模块编程实现了不同统计单元起伏度值的自动计算和最佳统计单元的自动提取。不同试验区测试结果表明,该方法与常规方法相比,减少了大量不必要缓存文件,操作更为简便,效率明显提高。

基于DEM的秦巴山片区地貌特征及形态划分

秦巴山片区山地地貌典型,地质灾害、水土流失等生态问题突出,加强其地貌特征及形态分析有助于揭示生态问题的成因机理.文章基于数字高程模型数据,采用领域统计法、均值变点法、ISO聚类非监督分类法和局部空间自相关性等,开展了秦巴山片区地形特征及地貌类型划分研究.结果表明:①地形起伏度最佳统计窗口是13×13,领域面积为1.3689 km^(2),平均地形起伏度350.61 m;②研究区最佳地形因子组合为地表切割深度、曲率、高程变异系数和高程,累计贡献率超过92.05%;③空间上地貌呈现西高东低、北高南低的特征,秦岭中西段和巴山东段地形切割深;④基于县域的地形起伏度空间集聚性,表现为秦巴山区西部武都区与巴山东段岚皋县等县(区)呈现H−H型聚集;秦巴山区东部郧县与巴山南麓剑阁县等县(区)呈现L−L型聚集.受地质构造和岩性的影响,巴山东段和秦岭西段景观更为破碎,对区域水土流失和生态环境造成重要影响.

基于DEM的地势起伏度研究

本文在GIS软件的支持下,利用窗口分析、均值变点法等分析方法,以吉林省长春市中心城区为研究区,进行了研究区地势起伏度的研究,最后得出了研究区地势起伏度计算的最佳统计单元为36×36(3.24 km2),完成了研究区地势起伏度图的绘制,分析了该研究区域的地貌特征,并拟合得到了研究区地势起伏度曲线.结果表明,长春市中心城区内整体地势比较平坦,最大地势起伏度为0.407,局部地势起伏度变化缓慢.

基于DEM的六盘山地势起伏度研究

地势起伏度是定量描述地貌形态的一个重要手段,同时也是划分地貌类型的重要指标。本文基于ASTER-GDEM数据,在ArcGIS软件下,利用邻域分析方法获取了六盘山区地势起伏度,并确认本区的最佳统计单元为1400×1400窗口,即1.96 km^2,在此基础上对六盘山区地势起伏度进行了五级分类。结合地形带状剖面线方法,初步分析了六盘山区地势起伏度的空间变化特征。结果表明,研究区内大部分起伏度小于500 m,起伏度较小,六盘山西部地区起伏大于东部地区,六盘山北南走向上从北至南起伏度逐渐增大,研究区内小起伏山地所占比例最大,为51.23%,其次为丘陵,占45.53%,台地、中起伏山地和平原所占比例都很小。

基于高差显著性变化分析方法的地形起伏度研究

地形起伏度也称为地势起伏度,是区域地貌分析研究和地貌类型划分的重要参考指标。本文利用广东省第一次全国地理国情普查生产的DEM数据成果,以乐昌市为例,对广东省区域地貌形态进行研究分析。通过动态调整圆形分析模板窗口,利用高差显著性变化分析方法,求得乐昌市地形起伏度的最佳统计单元,统计单元面积为0.75km^2。在综合考虑乐昌市的最大地形起伏的情况下,采用统一的地貌分类标准将乐昌市的地形起伏度划分为5级,在此基础上,制作生成了乐昌市的地形起伏度分级图,并对乐昌市的地貌形态进行了简单划分。论文采用了大比例尺数字高程模型,对区域地貌形态的划分也更为细致,将为地形起伏度在地理国情普查统计分析中的应用提供参考。

三峡库区地势起伏度研究

以三峡库区30 m分辨率的ASTER GDEM数据为基础,在GIS系统的支持下,采用邻域分析方法提取地势起伏度,运用均值变点分析法对其进行了最佳统计单元的计算.研究结果表明,三峡库区地势起伏度最佳分析窗口为44×44网格(1.74 km2).同时,完成了三峡库区地势起伏度分级图的绘制.

基于DEM的河南省地形起伏度研究

利用ASTER GDEM数据,在GIS平台的支持下,利用邻域分析法提取了河南省的地形起伏度,并采用均值变点法确定最佳统计单元的面积为0.2025 km2.在此基础上将河南省地形起伏分为5类.研究表明,河南省地形总体上较平坦,起伏度<30 m的地区占比最大,主要分布于黄淮海平原和南阳盆地;70~200 m和200~500 m的小起伏和中起伏地形占比次之,分布于省内的山地;30~70 m的微起伏地形占比较小,分布于山地向平原的过渡地带;500~1000 m的大起伏地形在省内仅零星分布.

长沙市人口空间分布与地形起伏度关系分析

人口空间分布受到地形起伏度的显著影响,分析二者的关系对制定社会经济发展政策具有重要意义。本文利用POI、夜间灯光、土地利用、道路河网、DEM等多源数据,构建随机森林模型模拟2018年长沙市100 m格网人口分布;然后使用移动窗口法和均值变点法确定最佳统计单元,在此基础上提取地形起伏度;最后利用统计方法和GeoDa软件分析地形起伏度对人口分布的影响。结果表明:(1)人口空间化结果能够反映人口分布的实际情况,相对误差绝对值小于40%的村(社区)有92个,所占比例为65%,而WorldPop数据集仅为49%,精度明显较低。(2)长沙市地形起伏度整体呈现“中部低、东西高”的空间分布格局,均值约为0.29,超过3/5的地区地形起伏度低于0.3。(3)长沙市人口空间分布与地形起伏度呈负相关关系,且集聚特征明显,92.84%的人口分布在地形起伏度不超过0.3的地区,土地面积占比仅为66.80%。但这种关系也因地而异,岳麓区部分乡镇(街道)表现为“高-高”型,望城区、长沙县、宁乡市部分乡镇(街道)表现为“低-低”型。

长江中游地形起伏度分析研究

以长江中游为研究区,提出了适合研究区地形特点的地貌形态分类指标。基于长江中游ASTERGDEM数据,运用领域统计分析算法提取不同分析窗口下的平均地形起伏度。通过对比分析得出,长江中游的最佳分析窗口为19×19像元,面积约0.324 9 km2。分析结果表明:长江中游基本地貌形态以平原、小起伏山地为主,其中地形起伏度小于30 m的平原所占比例高达56.79%;30~70 m的台地比例为7.54%;70~200m的丘陵比例为6.90%;其次是200~500 m的小起伏山地,比例为28.48%;500~1 000 m的中起伏山地,比例仅为0.28%。长江中游地形起伏度分级图能从宏观上反映长江中游的地貌特征。