面向DEM地形复杂度分析的分形方法研究

在基于栅格DEM数据的基础上,应用分形几何学方法,采用元分维模型理论,提出一种描述DEM地形复杂度的分形分析方法,并得出分析指标———地形分维指数(TFI)。实验证明,该指标可以有效描述栅格DEM数据反映的地形变化特征,分析窗口由小到大的规律性变化反映出地貌从微观到宏观的变化情况,因此其既可以作为对栅格DEM所描述地形进行评价的坡面因子,又可以作为基于DEM的地貌类型区自动划分的参照依据。

地形复杂度的多因子综合评价方法

地形复杂度指标(Terrain Complexity Index,TCI)是评价地表起伏和褶皱程度的指标,广泛应用于DEM数字地形分析、数据综合和建模、地貌分类以及DEM精度研究等领域。然而目前地形复杂度指标多数采用单一地形指标或区域统计指标,缺乏局部的复合评价指标。为此,引入多因子分析方法和局部窗口分析方法,探讨一种基于格网DEM数据的复合地形复杂度指标(Compound Terrain Complexity Index,CTCI)的建模方法。首先利用多因子评价方法选取4种局部地形因子(局部高差、局部标准差、局部褶皱度、局部全曲率),之后利用局部窗口分析方法获取各指标的计算值,最后融合4种因子得到每个格网的CTCI。在实验分析中,选取了3个典型地貌样区和1个混合地貌样区,实验结果表明:CTCI能从整体上区分不同典型地貌区的地形复杂程度,同时CTCI在局部范围与混合地貌样区的等高线的密度和变化程度有较好的吻合,表明CTCI能从整体和局部反映地表的起伏和褶皱变化,是较好的地形复杂度评价指标。

分形地形复杂度研究

利用VC++6.0与OpenGL开发了1个地形分析程序,分别实现了2种地形复杂度描述方法。基于分形几何学的思想,对栅格DEM进行地形分析,得出的实验地区地表分维值,比传统地表粗糙度分析方法得出的地表粗糙度值能更好地表现地形变化的连续性和空间相关性。实验表明,地表分维值能够很好地反映地形变化特征,可作为栅格DEM地形复杂度的一个描述因子。