基于DEM的地形单元多样性指数及其算法

在阐述地形信息表达研究进展的基础上,提出基于DEM地形单元多样性指数的概念和算法。地形单元多样性指数综合了高程、坡度、坡位、坡向、汇流量和水域信息等要素。其算法集成地形位置指数和地形湿度指数算法,采用图层叠加分析,设定分类、分级指标,进行重分类组合,划分地形单元类型,利用窗口分析法计算地形单元多样性指数。以四川省为试验区,利用精度为100 m的DEM数据和水域分布数据进行模拟计算,地形单元划分为13种典型类型,统计窗口半径设为900 m,计算出的多样性指数值小于0.5的区域仅占总面积的11%,大于0.75的区域达57%,符合实验区地形特征,并对算法进行了可行性分析和验证。结果表明,该算法提取的地形单元多样性指数可以有效反映地表形态的多样性特征及其变化。该研究结果为进一步探讨基于DEM地表形态信息的概念体系,以及从微观到宏观的地形信息空间分析研究创造了条件。     

DEM 点位地形信息量化模型研究

针对DEM 点位, 首先应用微分几何法对其所负载的语法信息量进行测度, 其次根据地形特征点类型及地形结构特征确定其语义信息量, 然后基于信息学理论构建了DEM 点位地形信息综合量化模型。在此基础上, 以黄土丘陵沟壑区作为实验样区, 对DEM 点位地形信息量提取方法及其在地形简化中的初步实例应用进行了探讨和验证。实验结果显示, 所提出的DEM 点位地形信息量化方案可行;基于DEM 地形信息量指数的多尺度DEM 构建方案, 具有机理明确、易于实现的特点, 并通过优先保留地形骨架特征点, 可以有效减少地形失真, 从而满足不同层次的多尺度数字地形建模和表达要求。对DEM 点位地形信息进行有效量化, 为认识DEM 地形信息特征提供了一个新的切入点, 同时为多尺度数字地形建模提供理论依据与方法支持。     

基于SRTM DEM数据的全国地表面积计算研究

对山区表面积的估算方法为准确估算复杂地形条件下的陆地生态系统固碳特征提供了基础条件。投影面积与实际表面积在山区有相当大的差异,这些差异对于估算陆表覆被面积、碳水循环有较大的影响。该文通过地形特征点提取算法和不规则三角网构建算法,以省域为单位提取地形特征点,并在此基础上构建了不规则三角网,求算区域表面积。根据表面积与投影面积的比较,得出以下结论:1)不同分辨率的DEM数据对计算结果是有影响的,分辨率越大,表面积越大;2)在SRTM DEM尺度(90m)下,我国陆地范围的表面积为1 003.36万km2,比投影面积多出约43万km2。     

大尺度分布式水文模型数字流域提取方法研究

构建大尺度分布式水文模型是当前大气水文模型耦合研究的一项重要内容。本文介绍一 种根据1km DEM 生成更大网格尺度DEM 数据, 同时可以保持流域河网信息并减缓高程、坡度 等地貌参数信息量衰减速度的有效方法———ZB算法。利用该方法和常规的网格平均法生成黄河 唐乃亥以上流域的5km、10km、15km 和20km 两套DEM 数据, 分别提取高程、坡度、地形指数、河 网密度、主河道长度、流域面积等流域特征参数, 并与1km DEM 提取的上述参数进行比较, 对两 种方法作出评价。结果显示, 随着网格尺度的增大, ZB 算法获得的DEM 数据可以保持河网的连 续性, 提取出合理的流域范围, 减缓地形信息量的衰减速度。该方法满足构建大尺度分布式水文 模型提取数字流域的需要。     

基于TLS技术的矿区地表沉降快速自动获取研究

为实现快速自动地从海量点云中获取地表沉降信息,该文提出了一种基于TLS技术的矿区沉降信息快速自动获取方法。对点云数据完成预处理后,首先以相同网格划分开采前后点云数据,然后利用改进的反距离权重法插值求取网格结点坐标,匹配相同网格结点作为同名点并求取下沉量,最后获取下沉曲线与下沉DEM,该方法实现了矿区地表形变的全面分析,能够快速自动地获取地表沉降信息。采用Riegl VZ-1000扫描仪采集某沉陷区开采前后点云数据,经过实验分析表明:该方法能够实现快速自动提取同名点、下沉点、下沉曲线与下沉DEM;将计算结果与实测值进行对比分析与精度分析,得到沉降结果符合实际地形变化情况,验证了该方法的可行性。该研究为三维激光扫描技术应用于地表沉降监测提供了支持。     

山区地形开阔度的分布式模型

 地形开阔度是影响山地辐射平衡及其分量的重要地形因子,是山区散射辐射、地形反射辐射等计算的重要参数。在复杂的地形条件下,地形开阔度的计算很难用数学公式描述。 利用数字高程模型（DEM）,全面考虑了坡地自身遮蔽和周围地形相互遮蔽的影响,提出了山区地形开阔度的分布式模型和算法。以1 km×1 km分辨率的DEM数据作为地形的综合反映,计算了起伏地形下中国地形开阔度的空间分布。同时,利用100 m和1 km两个分辨率的DEM数据,从不同DEM分辨率和不同地貌类型两个方面探讨了地形开阔度的空间尺度效应,阐明了区域地形开阔度随地形地貌和空间分辨率的变化规律。所提供的山地开阔度的数据可作为基础地理数据供相关研究应用。     

基于DEM的中国地形起伏度适宜计算尺度研究

基于SRTM和ASTER DEM数据,在全国范围内选取13个实验区,在渐变尺度下计算平均起伏度变化曲线的"突变点",据此确定中国地形起伏度的适宜计算尺度;结合山地界定标准计算各实验区山地面积,并采用人工解译的山地范围对计算结果进行检验。研究结果表明:1)地形起伏度适宜计算尺度与所采用的DEM数据有关,DEM分辨率越小,地形起伏度适宜计算尺度越大;2)针对同一分辨率DEM数据,中国境内的地形起伏度适宜计算尺度随地貌特征变化而变化,但总体变化幅度不大;3)针对SRTM和ASTER DEM两种常用数据源,分别选择4.72km2和3.20km2作为地形起伏度适宜计算尺度是合理的,山地界定精度达90%以上。     

一种基于信息盒维数的DEM适宜分辨率确定方法

分辨率是DEM的重要尺度参数,但并不是分辨率越高越好,合适的DEM分辨率既可高精度的反映地形地貌特征,又可避免数据冗余。利用分形能够定量刻画自然地形特征的特点,该文提出一种基于信息盒维数的DEM适宜分辨率确定方法,基于原始DEM数据计算信息盒维数,分析信息盒维数与分辨率的关系,当从某个点开始信息盒维数值变化缓慢且趋于稳定,该点即为确定的适宜DEM分辨率。最后通过资源三号卫星数据生成的DEM数据针对不同平原、丘陵、高山等典型地形确定适宜的分辨率,对该文方法进行了验证。     

DEM结构特征对坡度坡向的影响分析

数字高程模型已严格定义为按规则格网阵列记录的地形高程数据,其固有的结构特征(如格网分辨率、格网方向、高程数据准确度等)直接影响DEM对地形表达和坡度、坡向的计算精度。该文通过理论和数据独立的DEM实验分析方法,研究了DEM结构特征对坡度、坡向的影响,得出如下结论:1)高分辨率的DEM并不一定能给出高精度的坡度、坡向计算结果;2)可通过g=bm/ms×180/π×cos2S来选择合适的DEM分辨率;3)三阶不带权差分算法的坡度、坡向计算结果对DEM方向有较强的依赖性。     

顾及数据特性的格网DEM分辨率计算

水平分辨率是格网DEM的决定性变量之一,直接决定着DEM对地形的逼近程度和地形参数计算、地学模拟的精度。基于地统计学理论和非参数密度估计方法,提出了地形宏观变异和微观变异相结合的DEM适宜分辨率计算方法。即首先按系列支撑对采样数据进行格网划分,形成具有不同尺度的支撑域;然后利用正则化理论,对高程点数据进行正则化变换,通过不同支撑上正则化变量的半变异函数分析,探索不同支撑尺度上的地形宏观变异规律,从而确定地形宏观变异的最佳支撑尺度;第三,在所确定的宏观变异最佳支撑尺度内,借鉴非参数密度估计中直方图的理论方法,从微观角度计算DEM适宜分辨率。最后通过陕北黄土高原的实际采样数据,对本文提出的方法进行了验证。     

An adaptive approach to selecting a flow‐partition exponent for a multiple‐flow‐direction algorithm

Most multiple‐flow‐direction algorithms (MFDs) use a flow‐partition coefficient (exponent) to determine the fractions draining to all downslope neighbours. The commonly used MFD often employs a fixed exponent over an entire watershed. The fixed coefficient strategy cannot effectively model the impact of local terrain conditions on the dispersion of local flow. This paper addresses this problem based on the idea that dispersion of local flow varies over space due to the spatial variation of local terrain conditions. Thus, the flow‐partition exponent of an MFD should also vary over space. We present an adaptive approach for determining the flow‐partition exponent based on local topographic attribute which controls local flow partitioning. In our approach, the influence of local terrain on flow partition is modelled by a flow‐partition function which is based on local maximum downslope gradient (we refer to this approach as MFD based on maximum downslope gradient, MFD‐md for short). With this new approach, a steep terrain which induces a convergent flow condition can be modelled using a large value for the flow‐partition exponent. Similarly, a gentle terrain can be modelled using a small value for the flow‐partition exponent. MFD‐md is quantitatively evaluated using four types of mathematical surfaces and their theoretical ‘true’ value of Specific Catchment Area (SCA). The Root Mean Square Error (RMSE) shows that the error of SCA computed by MFD‐md is lower than that of SCA computed by the widely used SFD and MFD algorithms. Application of the new approach using a real DEM of a watershed in Northeast China shows that the flow accumulation computed by MFD‐md is better adapted to terrain conditions based on visual judgement.     

论DEM地形分析中的尺度问题

DEM及其地形分析具有强烈的尺度依赖特征。本文以黄高原地区的研究为例,结合地学建模和地学模拟的需求,重点讨论DEM地形分析中的尺度问题。文中从DEM建立与应用出发,首先建立了DEM地形分析中的尺度概念体系,剖析了各类尺度之间的关系,其次讨论了尺度所引起的各种地形分析效应问题,最后探讨了DEM地形分析中的尺度转换类型和方法。     

DEM采样间隔对地形描述精度的影响研究

数字高程模型(DEM)的精度包括采样点数据精度和地形描述精度两方面,前人对DEM精度的研究多集中在DEM采样点精度,而忽视了地形描述精度。该文提出基于窗口曲面拟合计算拟合曲面系列参数与"实际地形"曲面参数的标准差来衡量地形描述精度的方法,研究发现DEM地形描述精度随采样间隔的增大呈降低趋势;并利用坡度频率曲线和坡度累计频率曲线研究对DEM精度敏感的坡度因子与DEM采样间隔的关系,认为随DEM采样间隔增大,坡度衰减(变缓)的速率加快。     

基于增量段式的地形数据存储模型设计及算法实现

在研究地形多分辨率细节层次模型构建理论的基础上,提出了结合地形特征的模型细节层次的细分过程,改进了基于外存的数据存储设计方法。设计了基于增量段式存储的数据组织方式,研究了地形数据绘制过程中的裂缝现象,引入模型高度损失误差计算方法,通过采用增删高程点的办法,消除了绘制图形中的裂缝。以某地区的DEM数据为实验数据,采用C++和OpenGL编程实现了地形的绘制。结果表明：本存储策略优于传统存储策略,通过增量段式的形式存储不同分辨率的高程点,重叠的高程值不再重复存储,以节约外存空间,减少了数据冗余度,I/O操作时间提高率为25%。且随着数据量增加,I/O操作时间提高效率更为显著。该存储设计将物理分块、逻辑分层、索引检索方法结合在一起使用,在减少外存占用率、降低数据量加载的同时,也提高了数据扩展的灵活性。当增加地形分块时,不会影响原有分块和存储结构。实验效果与原始地形非常相似,保证了生成的细节层次模型的真实性。此外,针对DEM实验数据,在加载非相邻分辨率等级层次的数据时,地形绘制过程出现裂缝的问题,通过删除高程点的办法来消除裂缝,取得了很好的实验效果。     

The impact of resolution on the accuracy of hydrologic data derived from DEMs

1 Introduction Automated extraction of drainage features from DEMs is an effective alternative to the tedious manual mapping from topographic maps. The derived hydrologic characteristics include stream-channel networks, delineation of catchment boundaries, catchment area, catchment length, stream-channel long profiles and stream order etc. Other important characteristics of river catchments, such as the stream-channel density, stream-channel bifurcation ratios, stream-channel order, number…     

The impact of resolution on the accuracy of hydrologic data derived from DEMs

Hydrologic data derived from digital elevation models (DEM) has been regarded as an effective method in the spatial analysis of geographical information systems (GIS). However, both DEM resolution and terrain complexity has impacts on the accuracy of hydrologic derivatives. In this study, a multi-resolution and multi-relief comparative approach was used as a major methodology to investigate the accuracy of hydrologic data derived from DEMs. The experiment reveals that DEM terrain representation error affects the accuracy of DEM hydrological derivatives (drainage networks and watershed etc.). Coarser DEM resolutions can usually cause worse results. However, uncertain result commonly exists in this calculation. The derivative errors can be found closely related with DEM vertical resolution and terrain roughness. DEM vertical resolution can be found closely related with the accuracy of DEM hydrological derivatives, especially in the smooth plain area. If the mean slope is less than 4 degrees, the derived hydrologic data are usually unreliable. This result may be helpful in estimating the accuracy of the hydrologic derivatives and determining the DEM resolution that is appropriate to the accuracy requirement of a particular user. By applying a threshold value to subset the cells of a higher accumulation flow, a stream network of a specific network density can be extracted. Some very important geomorphologic characteristics, e.g., shallow and deep gullies, can be separately extracted by means of adjusting the threshold value. However, such a flow accumulationbased processing method can not correctly derive those streams that pass through the working area because it is hard to accumulate enough flow direction values to express the stream channels at the stream's entrance area. Consequently, errors will definitely occur at the stream’s entrance area. In addition, erroneous derivatives can also be found in deriving some particular rivers, e.g., perched (hanging up) rivers, anastomosing rivers and braided rivers. Therefore, more work should be done to develop and perfect the algorithms.     

DEM与地形分析的并行计算

总结了数字高程模型构建、特征提取等并行算法的研究进展,概述了不同并行算法的主要内容;探讨了DTA并行技术在海量地形数据可视化和高性能地学计算的应用,随着DEM的需求日益增大,高精度、高分辨率DEM产品及其附加服务也逐步产品化。最后,通过分析并行计算发展的关键问题,提出DTA并行技术的研究趋势及研究意义,合适的数据划分和结果融合策略、通用并行算法、容错机制和负载均衡策略的设计是今后研究的重要内容,尤其是如何在多种计算模式共同发展的背景下利用并行计算解决地学难题,从而得到更接近现实世界地理环境的模拟,并扩大数字地形分析的应用范围。     

数字地形分析在滑坡研究中的应用综述

高效的数字地形分析（Digital Terrain Analysis,DTA）是滑坡预测与评估研究的重要手段。文章综述了DTA在滑坡研究中的应用现状,基本内容包括地形因子分析、地形形态分析、地形单元划分以及DEM与滑坡模型的结合分析。地形因子分析的应用多而广,主要思路是在地形因子与滑坡发育的关系研究基础上分析其滑坡敏感性,进而构建滑坡预测和评估模型;地形形态分析是滑坡识别的重要手段,加强地貌形态和滑坡发育的关系研究有助于对潜在滑坡地形的识别;地形单元划分能为滑坡研究提供统计和分析单元;DEM与滑坡专业模型的结合方式多样,程度各异。同时,从尺度选择与转换的角度探讨了DTA滑坡研究的尺度问题,分析了DTA的局限性,指出DEM不能提供完备无误的地形信息,DTA不能完全取代常规的地形分析。最后,基于以上论述对未来的研究趋势提出了展望。     

我国数字高程模型与数字地形分析研究进展

数字高程模型是最重要的国家基础地理信息数据,基于GIS的数字地形分析的理论、方法与应用,是当今地理学、地貌学界,特别是地理信息科学研究的热点问题。本文从DEM的数据模型、数字地形分析的不确定性、分析方法、尺度效应、高性能计算方法以及地学应用等方面,对我国学者在该领域的研究情况,特别是研究成果进行较全面的梳理与分析。综述显示,我国具有一批从事数字高程模型与数字地形分析的高水平研究力量,研究方向紧跟国际前沿,并取得了丰硕的成果,部分研究内容具有显著创新,年轻一代科学家正加速成长。在黄土高原、青藏高原的区域数字地形分析方面更彰显我国科学家的优势与特色,在国际学术界产生了重要的影响。