基于dem提取坡度信息

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时间:2018-02-07

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1、基于DEM提取坡度信息  (呼伦贝尔学院旅游管理与地理科学学院,内蒙古海拉尔021008)   摘要:文章以内蒙古多伦县为实验样区,以1∶5万地形图为数据源,建立研究区三维DEM提取坡度信息。   关键词:DEM;坡度信息;多伦县;地形图   中图分类号:P208(226)文献标识码:A文章编号:1007—6921(XX)01—0093—02   数字高程模型(DEM)自20世纪50年代后期首次提出来,就受到了科学界和工程学界极为广泛的关注。特别是近几年来,随着“数字地球”、“数字区域”、“数字城市”等概念和技术应用领域的兴起,DEM作为国家空间数

2、据基础设施的基本产品之一和赖以进行地形分析的基础数据,已经规模化生产,并在不同领域逐步取代传统地形图对地形的描述。目前,我国已经建成了全国1∶100万、1∶25万、1∶5万等不同比例尺的DEM数据库,1∶1万DEM数据库也正在积极地建设中。 1数据来源   本研究主要采用等高距为10m的多伦县1975年1∶5万地形图为基本信息源(共21幅),将这些地形图扫入计算机,在ENVI中逐个进行几何纠正后就可在R2V中进行数字化工作,在ArcGIS中将多个分块等高线镶嵌为一幅完整的等高线图像,经过处理生成DEM。 2研究区DEM的建立   基于现有地形图的质量

3、和等高线的密集程度,以分辨率300~400dpi,用扫描仪扫描成栅格图,以.tif格式存储。.tif格式的地形图在矢量化之前必须进行几何精校正,避免产生数字化的结果与原有地形图位置不相重合的问题。   矢量化的过程一般是以栅格图为底图,用矢量化软件R2V对底图上的等高线进行矢量化。如果地形复杂,要考虑冲沟、陡坎等地形特征和房屋、桥梁等地形点,将冲沟、陡坎处的等高线顺连,矢量化后结合原有地形图对数字化结果赋正确属性值(即高程信息)。   文章使用R2V软件的“LineEditor”功能对经过配准的地形图矢量化,然后通过“SetValue”功能赋高程属性

4、,保存为软件默认的.gen文件,最后将矢量化完成的文件另存为ArcGIS可读取的.shp格式。   DEM格网分辨率直接影响DEM对坡度的计算精度。而实际DEM误差不可避免[1]。因此,需要确定最佳DEM分辨率。DEM分辨率的确定应考虑原始数据的分布密度和精度、应用目的以及计算机处理能力。   文章使用的是Hutchinson提出的基于坡度中误差的DEM分辨率的确定方法[2]。 坡度中误差一般表达式为:   740)this.width=740"border=undefined>   式中:ms为坡度中误差;M为坡度计算模型误差,由DEM对

5、地形曲面离散化表示和公式截断引起;m为DEM误差,包括DEM数据采集误差、资料源误差和数据舍入误差;S为坡度;a和b分别为M和m的系数,随不同算法而变化。考虑到式(1)中一般模型误差界M未知,同时实际DEM不可避免的含有误差,且坡度、坡向对DEM误差比较敏感,因此在忽略模型误差的情况下,式(1)可写为 ms=bmcos2S(2) DEM中误差的计算:   假设检验点的实际高程为Zk(k=1,2,…,n),建立的DEM上对应这些点的高程为zk,则DEM中误差为:   740)this.width=740"border=undefined>   文

6、章采用28个分布在研究区图幅内和图幅边缘的检验点,按上述方法计算坡度中误差。   在式(2)和(3)的基础上,代入坡度算法误差系数b,坡度中误差公式可写为:   740)this.width=740"border=undefined>   在公式(4)的基础上,可以计算出不同分辨率的坡度中误差,并做出坡度中误差随DEM分辨率的变化趋势图(见图1)。   740)this.width=740"border=undefined>   在该图上,如果从某个分辨率开始,坡度中误差趋于稳定,则该分辨率即为最佳分辨率,在图1中,分辨率从200m

7、开始,连续对半递减至12.5m,相应的坡度中误差则从16.38%变化到35.27%。在这一过程中,对应于50m、25m、12.5m分辨率的坡度中误差分别为25.23%、32.93%、35.27%,曲线从25m分辨率开始趋于稳定,因而文章确定25m为研究区DEM的最佳分辨率。   确定最佳分辨率后,要选择构建DEM的方式。DEM有多种表示形式,主要包括规则格网DEM和不规则三角网DEM[3]。比较构建DEM的两种主要方式的优缺点,结合ArcGIS软件本身的特性,文章选择规则格网DEM。   在ArcGIS中生成DEM是在Arctoolbox下Spetio

8、lAnalysttool

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