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相似文献
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1.
梯田作为黄土高原最为典型的人工地貌之一,有重要的农业生产和水土保持价值。传统的梯田自动提取仅限于梯田所在区域的范围划定,未能对梯田田坎线实现有效的自动化提取。鉴于此,本文提出了一种基于光照晕渲模拟的梯田快速提取方法。首先,对无人机航测生成的1 m分辨率的数字高程模型(DEM)进行4个方向的光照晕渲模拟,并相加取平均值;然后,通过适当的阈值对均值图像进行二值化,并掩膜掉沟谷等非梯田区域;最后,基于二值化图像自动矢量化得到梯田田坎线,并通过适当的长度阈值进行碎线过滤提高提取精度。本文以陕西省长武县王东沟流域为实验样区进行了实验,结果表明,该方法提取结果的准确率为89.09%,具有较好的提取精度。此外,对该方法涉及到的参数进行了讨论,表明光照模拟的方向角采用2个正交的对称方向对、高度角采用田坎坡度的反正切值、二值化阈值采用t=180-σ的经验公式,可以满足黄土高原的梯田自动快速提取。  相似文献   

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基于Global Mapper的地貌晕渲制图——以西安幅(Ⅰ-49)为例   总被引:1,自引:0,他引:1  
地貌晕渲图自动制图是以计算机软、硬件为基础,对DEM数据实现的一种三维立体可视化表达。本文从地貌晕渲的基本理论出发,以我国1:100万标准分幅的西安幅(1-49)为例,采用Global Mapper软件实现了计算机地貌晕渲自动制作的全过程,主要内容包括:计算机地貌晕渲关键技术的实现,地貌晕渲效果与参数设置之间的关系,Global Mapper软件中各种参数设置的合理性分析,使用分层设色的办法对晕渲图进行色彩的设计,并利用PHOTOSHOP软件对结果进行整饰等。该方法可实现地貌晕渲图的自动制图。  相似文献   

4.
计算机环境下地貌晕渲图制作的探讨   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文以1∶100万标准分幅的成都幅(H-48)为例,采用SRTM-DEM数据,利用ERDAS软件、MicroDEM软件和Global Mapper软件,进行地貌晕渲图原图的制作,并利用Photoshop软件,对它们生成的地貌晕渲图原图进行了颜色调整、效果优化和与地图底图叠加生成最终的地貌晕渲图。研究表明:(1)利用3种软件进行地貌晕渲图原图的制作各有优缺点,但就最终成果图的整体质量和效果来看,Global Mapper软件制作的地貌晕渲图要优于MicroDEM软件制作的地貌晕渲图,而以ERDAS软件制作的地貌晕渲图的质量和效果最差;(2)Photoshop软件作为强大的图形图像处理软件,可以在地貌晕渲图的效果调整和质量优化上起到重要作用;(3)由于数字环境下地貌晕渲图可以表达更多的信息量和色彩效果,它对于制图人员色彩的运用、表达效果的判断和调整能力等提出了更高的要求和挑战。  相似文献   

5.
DEM提取坡度信息的不确定性分析   总被引:5,自引:2,他引:3  
以陕西省671幅1∶50000比例尺,25m分辨率的DEM数据为信息源,分析DEM分辨率对提取坡度信息的不确定性影响。研究表明:平均坡度随DEM分辨率的减小呈显著递减型二次曲线变化,但当DEM分辨率减小到一定程度时,平均坡度将趋于稳定;并且,随DEM分辨率变化,坡度的不确定性呈现明显的空间结构性分布,DEM栅格单元内部地形的复杂性和变异性越大,坡度提取不确定性越大,如沟坡地坡度提取误差明显大于沟间地。因此,实际应用中要充分考虑研究区域DEM地形描述的尺度效应和不确定性问题,选择合适尺度的DEM提取坡度信息,保证提取结果的科学有效。  相似文献   

6.
基于DEM的澜沧江流域水文信息提取方法的研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
从DEM中提取地形、地貌信息是当今GIS空间分析领域中的一个重要方面。而河网提取、子流域划分以及分布式水文模型等对水文地理信息的分析、模拟技术和方法更是其中的难点。本文针对常用的水系提取方法,简单介绍其基本原理,并对澜沧江流域进行了水文信息提取试验,对试验结果进行了比较和分析。  相似文献   

7.
为进一步探索黄土高原千沟万壑、支离破碎的自然景观特征中蕴含的分形美学价值,本文基于黄土高原6个不同地貌类型区的数字高程模型,在分形图案设计软件Ultra Fractal中,利用多种标准化分形变换和Newton分形公式,设计并对比使用原始DEM数据提取出的地貌因子数据与不同分形变换集合得到的分形美学图案.结果 表明,对蕴...  相似文献   

8.
文章针对滩涂、海岛礁等测绘困难的区域,提供了一种获取这些区域高分辨率空间信息的新技术手段——无人机航测提取DEM的方法,并对其具体的实施方法及详细的技术流程进行了描述。  相似文献   

9.
中国地貌基本形态DEM的自动划分研究   总被引:5,自引:1,他引:5  
我国1∶100万的数字高程模型,是在1∶5万及1∶10万基本地形图上,高精度采集方里网交点高程所构建的1km分辨率地面高程数字矩阵。本文利用该DEM数据及其所派生的多种地貌信息进行地貌形态类型自动划分的技术方法。实验提取地形起伏度、地表切割度、地表粗糙度、高程变异系数、平均坡度、平均高程6个地形因子,并将各因子置于不同的信息层面中,通过主成分分析,ISODATA非监督分类法与Bayesian最大似然监督分类法相结合,对中国地貌的基本形态进行了多维信息综合分类。研究结果表明:①我国1∶100万比例尺DEM在宏观地貌分类方面具有重要的价值和应用潜力;②所提取的地形因子能宏观地反映我国地形的起伏特征,为地貌形态分类提供重要的依据;③采用ISODATA非监督分类法与Bayesian最大似然监督分类法,能有效地实现我国地貌基本形态类型的定量化、自动化划分;④依据数据的统计特征进行分类,较合理地解决了类型模糊的形态实体的归类问题。实验结果不仅揭示了此项技术在地貌形态分类中的巨大潜力,同时对于完善DEM数字地形分析的理论与方法也具有重要的意义。  相似文献   

10.
基于DEM提取坡谱信息的不确定性   总被引:2,自引:1,他引:2  
坡谱是黄土高原地学分析新方法、新思路的探索。本文基于坡谱不确定性的概念及其过程分布模型的论述,以陕北黄土高原国家1∶10000和1∶50000DEM数据为基本信息源,分析了坡谱不确定性的产生原因、主要影响因素与影响规律,阐述了坡谱提取与应用中应注意的主要问题,为正确应用坡谱进行地学分析提供重要依据。  相似文献   

11.
黄土地貌类型的坡谱自动识别分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
地貌形态特征识别与分类,对生态环境、水文研究及地质构造分析等地学研究具有重要意义,已成为现代地貌学的一个研究热点。传统的统计模式识别方法精度较低,难以解决线性不可分的模式分类问题。人工方法虽然识别精度高,但因各人认知偏差导致的识别误差难以控制。人工神经网络作为一种动态信息处理系统,能有效解决线性不可分的地貌类型识别问题。坡谱是利用微观地形定量指标来反映宏观地形特征的有效方法,在地貌学研究中正受到广泛的关注。本文以陕北黄土高原8个不同地貌类型区的数字高程模型(DEM)为实验数据,以流域为分析单元,提取坡谱及其特征指标作为描述地形特征的定量因子,并通过BP神经网络的构建与学习,进行黄土地貌类型自动识别。实验结果表明,在8种地貌类型的样本数据中,第1次实验正确识别率平均值达70%;第2次和第3次实验中,去除相似度较高的峁状丘陵沟壑或峁梁状丘陵沟壑任一种地貌类型后,正确识别率平均提升为80%和85%。经Kappa系数验证,该方法能以DEM数据有效识别不同类型的黄土地貌。  相似文献   

12.
图像数据融合的地貌类型识别分类与制图   总被引:3,自引:0,他引:3  
计算机遥感地貌制图是利用航空像片或者卫星影像进行识别制图;另是利用DEM数据融合计算提取。对此,本文介绍了一种对区域基本地貌形态类型进行计算机自动分类的方法。它通过识别标志在影像上对地貌分布区进行数字化,把TM影像中的地貌信息和从DEM中提取出来的地貌信息结合,以划分出详细的地貌类型:如河北省沽源县的台地、河谷平原、开阔平原、丘陵、低山和中山6大类。最后,通过一定的算法进行分类成图。  相似文献   

13.
突发性毒气泄漏事故的频繁发生对市民的安全造成了极大威胁,有必要对常见毒气泄漏事故发生后的成灾模型进行探讨,以便从理论上指导应急部门实施应急救援行动。本文在研究和分析典型毒气泄漏扩散模型的基础之上,引入地形因子对原有毒气泄漏扩散模型进行改进,使之适应三维地形下的危化品气体扩散模拟,并将模型与GIS集成可视化,分析比较了模型修正前后气体扩散浓度的分布情况。在此基础上,进一步分析了DEM空间分辨率对毒气扩散浓度的分布影响,发现DEM空间分辨率对毒气浓度分布区域有一定影响,并分析了其影响原因。结果表明,加入地形因子的高斯烟羽模型比之前没有考虑地形因子的高斯模型计算要更加精确,更贴近现实状况;同时,DEM分辨率对改进后的高斯烟羽模型的模拟影响较大,选择适当分辨率的DEM能帮助应急部门在短时间内模拟出真实可靠的浓度分布区域,对毒气泄漏事故的应急有一定的实际参考价值和指导意义。  相似文献   

14.
 内插模型的精度评价问题一直是DEM内插研究中的热点问题。以往较多的研究关注插值模型本身的精度评价,却忽略了插值模型与应用环境之间的交互作用,例如,普通克里金方法作DEM内插一般精度较差,但是当插值区域平坦时,该方法的插值精度却很高,这表明该方法对平坦地形的插值问题具有较好的适应性。为了分析不同插值模型在不同地形环境下的适用性,本文选取陕北黄土高原地区不同地貌类型的实验样区,应用AMMI模型对不同内插模型的精度,以及对不同地貌类型的适用性进行评价,该模型最大的特点是很好地结合了方差分析与回归分析的特点,特别适合于不同影响因素之间交互作用的分析。实验结果表明,AMMI模型可以有效地分析内插方法与地貌环境对内插精度的交互作用,不同的内插方法对不同的地貌类型区的适用性存在差异。以本文的研究为例,在陕北黄土高原地区最稳定的DEM内插方法是样条函数法,而反距离加权法与Top to Raster方法精度会更高。最后,通过对环境指数与若干地形因子的相关性分析,表明地貌类型区的坡度可以粗略地代表第一环境指数。  相似文献   

15.
基于点云数据地表建模中,沟沿线既是点云去噪的重要分割线,又是黄土丘陵沟壑区最典型的地形特征线。因此,本文提出了面向点云数据的基于多尺度格网采样和坡度分割的沟沿线自动提取方法,即在适宜格网尺度采样的基础上构建地表模型,利用沟沿线周围坡度陡变的特性提取缓坡面与陡坡面的分界线,从而生成沟沿线。通过对8个样区反复实验,确定了各自的最佳格网尺度,并发现格网尺度随点密度的增大而迅速减小,而后趋近平稳的幂函数关系,同时随机选取了另外5个样区验证了该关系的适用性。最后,通过全域分块计算得到了该地区的完整沟沿线。相比于人工识别的沟沿线,本文方法提取沟沿线的精度在0.5 m缓冲范围内为85%,效果较好,且位置更为精确。产生差异的原因主要是面向点云数据的沟沿线有更多的细节,沟沿线曲率更大,造成了其长度明显大于手动提取结果。该方法有助于提高丘陵沟壑区点云数据去植被处理和地形表面重建精度。  相似文献   

16.
人工神经网络的基准地价评估方法研究   总被引:12,自引:0,他引:12  
探讨了人工神经网络应用于基准地价评估的可行性 ,针对基准地价评估提出了相应的人工神经网络模型和算法改进措施 ,以及在采用神经网络的前提下 ,进行土地定级与基准地价评估的新思路。实例表明 ,人工神经网络方法具有客观、准确、通用等优点。  相似文献   

17.
基于DEM与DLG的福建省地貌形态自动分类   总被引:1,自引:0,他引:1  
以福建省1:10万的DLG(Digital Line Graphic,数字线划图)和DEM(Digital Elevation Model,数字高程模型)为基础,在ArcGIS软件支持下,依据坡度和面积组合指标,将福建省地貌形态单元分为平缓地和山丘地;提取地形图中水系与等高线的高程点交集,构建了福建省地方相对基准面,并以流域水文分析方法提取了山丘地地貌形态实体单元;把平缓地和山丘地貌形态实体单元分别与地方侵蚀基准面叠加,参照"中国1:100万地貌制图规范",将福建省地貌形态类型分为平地、台地、低丘、高丘、低山、中山。研究结果表明:该方法符合福建传统地貌分类体系,能够较好快速实现平缓地与山丘地、平地(平原)与台(阶)地的自动划分,有效地提取山丘地貌形态实体单元的界线。  相似文献   

18.
黄土高原丘坡信息DEM提取算法的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
选择代表黄土地貌类型(丘陵沟壑区、梁峁区、高原丘陵过渡区)的75个样区(每个样区约4km2),以1∶1万水平分辨率为5m的DEM为研究对象,研究不同算法对提取地面坡度精度的影响。采用6种不同算法分别提取坡度。运用方差分析,对比分析,排序分析等方法,通过比较不同算法所提取坡度矩阵的平均值、最大值、标准差,以及坡度中误差等指标,认为在黄土丘陵沟壑区3类地貌类型区域如果整体考虑坡度的以上指标时选用三阶反距离平方权差分算法较为合理。在黄土高原沟壑区与丘陵沟壑区交错过渡地带也可以选用算法4提取坡度。同时,根据水土保持工作实际生产部门需要,提出并实现了对坡度信息评价时须分级别进行的思路。研究认为,在黄土丘陵沟壑区域相同的地貌类型区,算法对所获得的相同的坡度级别面积影响是不同的,并且规律不相同。在前述三种地貌类型区域,如果需要获得坡度分级面积信息,使用三阶反距离平方权差分算法和三阶反距离权差分最为理想。由于简单差分算法小于其他算法提取坡度所涉及的区域单元大小,不适宜在本区域使用。  相似文献   

19.
新型格网DEM等高线生成技术与方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
以格网DEM数据为基础,生成具有良好保凸性、光滑性、平顺性特征的高质量等高线,已逐渐成为制作等高线图的重点。鉴于现有技术方法在沟道、山脊等地形变化部位生成的等高线中存在生硬、相交、异常闭合等问题,本文以黄土丘陵1:5万不同格网分辨率DEM为例,采用对比分析方法,建立了基于DEM格网加密技术的高质量等高线生成方法。实验表明:(1)采用以4×4 DEM格网单元为搜索圆的完全规则样条函数插值法,以可视化时图面0.1 mm的实际距离为加密DEM的格网分辨率值,对DEM格网进行加密处理后生成的等高线具有更为理想的保凸性、光滑性和平顺性特征;(2)对于已知综合尺度的地形,存在最优DEM格网分辨率阈值,若要高质量地再现原始等高线,则实际DEM格网分辨率不得低于最优DEM格网分辨率阈值。  相似文献   

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