朱红春[1]2003年在《数字高程模型（DEM）空间数据挖掘研究》文中研究指明DEM是国家基础地理信息数据库的核心内容，是GIS数字地形分析的数据基础，包含着丰富的地形、地貌及相关的地学信息与知识。目前，我国测绘部门已基本上完成了4级比例尺DEM建设，面对海量的信息，研究与掌握基于DEM空间数据挖掘的理论与方法，对于指导DEM及其相关空间数据的应用具有及其重要的意义。本研究在广泛总结前人研究成果与研究经验的基础上，利用空间数据挖掘和地形地貌学的基本理论，以陕北黄土高原多地貌类型区为实验样区，以1∶10000比例尺DEM为样本数据，探讨了DEM中地形地貌数据挖掘与知识发现的理论方法和体系结构；确定了宏观和微观地形因子、地形综合特征知识的体系结构；系统总结了DEM基本地形因子的提取算法，并重点对坡长、曲率、地形的起伏度、切割深度和沟壑密度因子提取的原理与算法作了深入的分析；提出了黄土高原地区区域特征知识的基本构成及其系统完整、科学可行的挖掘提取算法；扩充了ArcView GIS软件平台中DEM空间分析的基本功能；实现了以Delphi7.0为平台的地形信息辅助挖掘系统的设计与开发；完成了对黄土高原多地貌类型区(样区)地形信息空间分异特征的分析。研究结果表明，所提出的基于DEM空间数据挖掘的理论与方法，对于区域地形、地貌信息的知识发现具有重要的理论意义和应用前景。
张勇[2]2003年在《黄土高原地面坡谱研究》文中研究说明本研究运用地学信息图谱的理论与方法，对我国黄土高原地区地面坡谱与其空间分异特征进行深入的研究。首先，本文提出了地面坡谱的理论概念：地面坡谱是指在一个特定的统计区域内，以某项坡面因子(坡度、坡向或曲率等)的大小为自变量，其对应的地面面积为因变量，构成的统计图表或模型。坡度谱(以后简称坡谱)在地面坡谱中最具代表性，因此是本文的研究核心和重点。实验显示，犹如地物光谱能有效地判别地物一样，地面坡谱可有效地反映研究区的地貌类型与地形起伏特征，特别是坡谱空间上的分异性在很大程度上揭示了地形复杂程度、地貌发育程度的地理空间变异特征与内在规律。其次，本文以陕北黄土高原为研究区，探讨了坡谱的组成、类型与提取方法；分析了影响坡谱存在与提取的主要因素，并对地面坡谱的存在条件进行了实验与探讨，确定了陕北黄土高原地区地面坡谱稳定存在的临界面积值；对陕北黄土高原地区地面坡谱的空间分异性特征进行分析，获取了研究区坡谱的南北空间分异性规律；建立了我国地形数据库(数字高程模型)在不同空间尺度(比例尺、分辨率、地域尺度)条件下的地面坡谱转换关系，从而获取了不同空间尺度地面坡谱的转换图谱模型，实现了利用高精度的大比例尺DEM数据对中小比例尺DEM数据的精度纠正，为各类DEM数据适用性与应用精度的科学估算及有关标准的制定提供科学了依据。本文首次科学、全面、系统的提出了地面坡谱的概念，并对其理论与方法进行了全面的分析、研究和阐述。该理论的提出为地学信息图谱理论与方法研究的深入提供了突破口，也是地学信息图谱理论与方法的重要组成部分。因此，地面坡谱的研究可认为是地学信息图谱研究的一次重要的实践，具有巨大的理论意义与广泛的应用前景。
王春[3]2005年在《基于DEM的陕北黄土高原地面坡谱不确定性研究》文中研究表明黄土高原地而坡谱理论是利用微观地形定量因子描述区域地形特征的新的地形分析方法,是基于DEM的对地监测与分析方法的新的探索,是黄土高原地貌研究新方法的探索,体现了多学科的融合,是地理学、地理信息科学诸多基本理论问题研究的切入点,是利用多学科融合解决重大科学理论问题的理念的一次具体实践研究。该理论的提出,具有重大的科学意义。但是,初步研究显示,地面坡谱具有很大不确定性。坡谱的不确定性是地理现象尺度效应的综合反映,涉及到很多地理信息科学的基础理论问题,该问题的突破具有重要的现实意义和科学价值。 本文首先系统、科学、全面的总结了前人对坡谱研究的主要成果,在此基础上完善了坡谱的基本概念,包括坡谱的定义、组成、分类及提取;构建了坡谱不确定性概念模型和过程分布模型,并从定性角度分析了其形成原因;从理论高度提炼出影响坡谱不确定性的关键因素:DEM数据、坡谱因子计算模型、坡谱因子的分级、坡谱稳定面积阈值;接着以陕北黄土高原6个典型地貌类型区的1:10000和1:50000 DEM数据为信息源,系统研究了这些关键影响因素对坡谱不确定性的影响规律:在此基础上,借鉴地理空间数据不确定性处理中的“ε-带”模型和统计学基本原理,构建了坡谱稳定的判定模型;以此模型为基础,系统、深入研究了陕北黄上高原6个典型地貌类型区的坡谱变异特征,从理论高度提炼出坡谱存在的基本地域条件:地貌形态的相似性、研究尺度的合理性、地貌类型的完整性;最后,以陕北黄土高原6个典型地貌为例,深入研究了地貌形态特征、DEM尺度效应及坡谱稳定条件对提取坡谱稳定而积的不确定性影响,给出了确定坡谱稳定面积的实用性结论,为坡谱的进一步深入研究和具体应用奠定良好的理论基础。 其中,坡谱稳定面积的判断和提取是本文研究的核心和重点。稳定面积的存在不仅是提取正确坡谱的基础,而且是同一地貌类型区局部与整体相似特征反映。稳定面积的提取涉及到地学分析中的尺度效应、地理信息的不确定性理论,地貌自相似定律等一系列地理信息科学的前沿性基础理论问题。本文在研究过程中所设计的坡谱不确定性分析模型与方法,对这些前沿性基础理论问题,尤其对DEM尺度效应的分析、遥感数据分类的不确定性分析等,也具有很好的借鉴意义。
易红伟[4]2004年在《基于DEM的黄土高原沟壑信息挖掘研究》文中认为沟壑特征是黄土高原地貌的主要特征。本研究在广泛总结前人研究成果与研究经验的基础上，利用地理信息系统、地形地貌学、水文学和系统科学的基本理论与方法，以陕北黄土高原多地貌类型区为实验样区，以1：10000比例尺DEM为样本数据，探讨了基于DEM进行沟壑特征信息挖掘的理论与方法，并试图揭示黄土高原沟壑的时空分异特征和相关各要素的内部联系及其相互作用机理。首先，本文明确了沟壑信息挖掘的主要框架，即：黄土高原沟壑信息挖掘主要涉及沟谷网络系统与流域地貌系统的研究两个主要方面。其次，运用六个不同的新定量指标，从不同侧面研究了沟壑信息的个体特征与空间分布特征；首次提出了沟谷网络节点、沟谷深度信息熵等新的概念以及与此相关的新的分析方法，丰富了黄土高原沟壑研究的理论与方法。最后，本文把以上分析方法运用到陕北黄土高原不同地貌类型区，得到了陕北黄土高原沟壑特征的南北空间分异性规律，并对其内在成因进行了讨论。
张茜[5]2006年在《黄土高原不同空间尺度DEM的地形信息量研究》文中认为不同空间尺度(比例尺、分辨率)的DEM在地形描述精度上有很大差异。随着比例尺的减小或分辨率的降低,地形在总体上被简化与平滑化,DEM所承载的地形信息量也随之降低。这种规律已经得到研究的证实与普遍的认可。但是,能否对这种地形信息量进行定量测算,并由此揭示DEM描述地形的精度的特征,具有十分重要的理论意义与应用价值。本研究在分析DEM数据的地形信息特征的基础上,从地形复杂度和信息论的角度,提出了DEM地形信息量(Terrain Information Capacity,简称TIC)的概念和基本算法,以陕北黄土高原1:10000和1:50000两种比例尺48个对应的实验样区为样本,从定性、定量的角度,阐明黄土高原不同地貌类型地区地形信息量的空间分异规律,并探讨了该地区1:10000与1:50000两种比例尺DEM地形信息量损失的空间分异特征;既而以陕北黄土高原1:10000和1:50000的两种比例尺48个对应的实验样区为样本,应用灰色关联聚类,建立了该地区不同比例尺DEM地形信息量之间的四种类型的转换图谱;最后对地形信息量与其他地形因子的关系进行了阐述。从研究结果来看,本研究所提出的地形信息量能够对DEM数据所包含的地形信息进行科学的量化,能够反映陕北黄土高原地形的基本变化特征,同时能够反映地貌类型在空间上的区域分异,并揭示了空间尺度对于地形信息量的影响,DEM地形信息量随着比例尺的减小而减少;利用转换图谱,能够实现大比例尺数字地形数据统计值对中、小比例尺的有效纠正。为进一步研究不同空间尺度地形信息量的损失程度对各地形因子和应用模型的影响程度奠定了基础。
周毅[6]2008年在《基于DEM的黄土正负地形特征研究》文中指出在黄土高原地区,以沟沿线为分界的正地形与负地形在空间交错分布是黄土地貌基本景观特征,其此消彼长又是黄土地貌发育的重要特点。本研究首先阐述黄土高原地区正负地形概念模型,提出基于DEM的正负地形自动提取方法——坡面畸变邻域判断法,探讨了该方法的提取精度与应用适宜性;论文引入景观生态学的理论,研究黄土地貌正负地形所呈现的黄土地貌景观特征与指标体系。提出了一整套基于DEM有效提取与分析正负地形景观形态指标(形状指数、边界密度、破碎度、匀度指数、分维值等)、叁维形态指标(平均高程差、平均坡度差、平均粗糙度比等)以及地形发育特征指标(蚕食度、逼近度等)的技术方法。以陕北黄土高原地区48个典型地貌类型区为研究样区,完成了正负地形的系列专题地图,通过对正负地形特征指标空间展延的分析,研究其在整个陕北黄土高原的空间分异规律,探讨黄土地貌正负地形的外在表现与地学内涵。实验结果显示,陕北黄土高原地区正地形约占60.5%,但在不同地貌类型区存在很大差异;正负地形系列化指标能够从各个不同侧面反映黄土地貌基本形态与发育特征。蚕食度指标通过正负地形面积比,揭示坡面的侵蚀程度以及地貌发育程度;沟沿线对流域边界的逼近度指标,从流域尺度反映流域地貌系统发育阶段。本研究结果在理论上有助于深化对黄土侵蚀地貌及其发育规律的认识,在实际应用中服务于黄土高原生态环境的建设。
吴良超[7]2005年在《基于DEM的黄土高原沟壑特征及其空间分异规律研究》文中指出沟壑是黄土高原的基本地貌形态之一。由于沟蚀是该地区最重要的侵蚀方式,因此对沟壑特征及其空间分异规律的研究是黄土高原研究的重要内容。本研究在广泛总结前人研究成果与研究经验的基础上,以1:10000、1:50000比例尺DEM(数字高程模型)为基本数据源,基于坡而流模拟方法以及栅格DEM窗口分析方法提取沟壑特征信息,利用GIS空间分析、地表过程定量模拟等理论与技术方法,探讨基于DEM数据提取沟壑特征信息的理论与方法,并试图揭示陕北黄土高原沟壑的空间分异特征,分异规律形成的内在机理、外部条件。首先,对黄土高原地貌类型的划分进行了系统地回顾,对黄土地貌沟谷系统的分类以及沟谷形态要素的分类进行了系统描述,在总结前人研究成果的基础上,建立基于格网DEM的沟壑特征信息提取模型。其次,运用典型样区数据和空间地统计的方法,阐明沟壑特征信息在整个陕北黄土高原的空间分异规律。最后,从黄土地貌的形成与演化、地面组成物质及黄土粒径的区域分布特征、地貌形态、侵蚀类型及强度、降雨及降雨侵蚀力的区域分布特征、植被类型与盖度、人为影响因素等七个方面,对沟壑空间分异规律的成因进行了分析。
张婷[8]2005年在《基于DEM的陕北黄土高原多地形因子空间关联特征研究》文中指出20世纪80年代以来,地理学进入到一个非常关键的发展时期,对地理过程、机理的研究已经成为地学研究的核心命题。对地表的形态描述与分析方法也走过了从简单到复杂,从定性到定量,从模拟表达到数字化表达的不同阶段。基于DEM的数字地形分析主要是以对地形因子的分析为基础。地形因子是最基本的地理要素,它直接影响着地表物质的迁移与能量的转换,标志着地表基本环境格局的形成与发展。不同的地形因子从不同侧面反映地面的起伏特征或空间变异,各因子之间所存在的相互关联、相互制约、相互影响的特性,直接表征着地表物质的移动与能量的转换,反映着地表基本环境格局的内在形成机理与发展态势。这种多地形因子间的关联性及其变异规律表现了地表物质与能量的再分配,反映了地表的形成和发育过程。 本文在总结前人研究的基础上,以高精度、高分辨率的1:10,000比例尺DEM为基础数据,利用多元统计分析、灰色关联度分析等方法,通过在陕北黄土高原多地貌类型区的对比分析,提出了能对地貌形态作出唯一刻划的基本地形因子,研究了这些因子与其他地形因子的关联特性及其空间分异规律,并分析其形成机理。首先对地形因子相关性进行了概念上的界定,并提出其分类体系。其次,从地形因子的定义、表达方式、DEM提取算法等几个方面系统地分析并总结空间数据地形信息提取的原理和方法,选择适用于本研究的基本地形因子及其最佳实现算法,构建适用于本研究的分析模型。随后,从模型角度分析关联度保序的稳定条件,由采样方法的角度分析采样方式、样本大小、样本数对关联性分析的影响。在确定稳定条件的基础上,对选定的基本地形因子进行单相关分析,判断两两因子间的相关性,并对其进行检验,确定研究所用的基本地形因子。最后,分析这些因子与沟壑密度的关联性,构建它们与沟壑密度间的相关模型,并在不同地貌类型区进行对比分析,结合地形地貌学原理,分析其形成机理、变异规律。研究结果表明,这种关联性能够很好地反映地貌形态及地形发育模式,为黄土高原地貌研究提供了一种新的思路与方法。
李俊[9]2007年在《基于DEM的黄土高原坡长的自动提取和分析》文中指出水土流失问题一直是黄土高原地区研究的工作重点，由于地形因子坡长是在水土流失研究中重要的因子之一，因此对坡长的相关概念研究、不同的提取方法及其在黄土地貌上的分析和研究是黄土高原研究的重要内容。本研究在广泛总结前人研究成果与研究经验的基础上，以5m分辨率的DEM(数字高程模型)为基本数据源，对坡长的相关概念和分类及实际应用进行了探讨和总结；利用GIS空间分析、地表过程定量模拟等理论与技术方法，探讨基于DEM数据提取坡长信息的理论与方法，并试图揭示陕北黄土高原坡长的空间分异特征和规律，地貌发育对坡长的影响，以及坡长与其他地形因子之间的关系。首先，对坡长的概念发展进行了回顾，对坡长的类型和相关应用进行了阐述；其次，在总结前人研究成果的基础上，对两种常用的基于DEM的坡长提取方法进行了比较和分析，进行其在黄土高原典型地貌上的适宜性分析，并给出在DEM提取坡长中的误差分析和消除的方法；最后，运用典型样区数据和空间统计的方法，由典型至普遍，对陕北黄土高原由南到北不同典型样区坡长的变异规律；以及整个陕北黄土高原坡长的变异规律均作了研究，并对规律产生的成因进行了阐述和分析，并从地貌形态等方面分析分异产生的原因；然后对坡长随地貌发育的影响和坡长与其他地形因子的关系进行研究；为研究黄土高原的水土流失、侵蚀提供了强有力的理论依据和基础。
王雷[10]2005年在《黄土高原数字高程模型（DEM）的地形信息容量研究》文中进行了进一步梳理目前,我国已基本完成了从1:100万到1:1万各级基本比例尺的数字高程模型(DEM)数据的建立。这些高质量、多尺度的DEM产品已经在我国的经济建设中被广泛的应用。然而,对于这些DEM数据的地形信息容量特征却未能从理论上予以阐明。本文在总结前人关于地形信息问题研究成果的基础上,提出了栅格DEM数据的地形信息容量的概念,并以陕北黄土高原为实验样区,探讨有关DEM数据地形信息容量的问题。首先,在分析DEM数据的地形信息特征的基础上,提出了地形复杂度指数的概念,并以地形复杂度指数和坡度坡向变化率为基础,提出了DEM地形信息容量的概念和基本算法;其次,运用典型样区数据和空间地统计的方法,阐明地形信息容量在整个陕北黄土高原的空间分异规律;第叁,利用两种比例尺的DEM数据,通过比例尺和分辨率的变化,揭示了空间尺度对于地形信息容量的影响;最后,对地形信息容量与其他一些常用的有关水土保持因子的关系进行了阐述,阐明了地形信息容量与土壤侵蚀的关系。从本文的研究结果来看,本文所提出的地形信息容量能够反映地形的基本变化特征,对DEM数据所包含的地形信息能够进行科学地量化,同时能够反映地貌类型在空间上的区域分异,并能够反映地形对土壤侵蚀的影响。
参考文献：
[1]. 数字高程模型（DEM）空间数据挖掘研究[D]. 朱红春. 西北大学. 2003
[2]. 黄土高原地面坡谱研究[D]. 张勇. 西北大学. 2003
[3]. 基于DEM的陕北黄土高原地面坡谱不确定性研究[D]. 王春. 西北大学. 2005
[4]. 基于DEM的黄土高原沟壑信息挖掘研究[D]. 易红伟. 西北大学. 2004
[5]. 黄土高原不同空间尺度DEM的地形信息量研究[D]. 张茜. 西北大学. 2006
[6]. 基于DEM的黄土正负地形特征研究[D]. 周毅. 南京师范大学. 2008
[7]. 基于DEM的黄土高原沟壑特征及其空间分异规律研究[D]. 吴良超. 西北大学. 2005
[8]. 基于DEM的陕北黄土高原多地形因子空间关联特征研究[D]. 张婷. 西北大学. 2005
[9]. 基于DEM的黄土高原坡长的自动提取和分析[D]. 李俊. 西北大学. 2007
[10]. 黄土高原数字高程模型（DEM）的地形信息容量研究[D]. 王雷. 西北大学. 2005
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