基于DEM提取流域自然水系的研究

文章基于DEM提取研究区季节性河流的流域水系,计算出了河网密度,并根据多伦县各乡镇季节性河流河网密度的分布规律,计算出了多伦县各乡镇对京津风沙源区的贡献率。     

基于DEM提取坡度信息

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。     

基于规则格网DEM提取坡度坡向的统一模型研究

本文通过对现有基于DEM的坡度坡向差分算法的分析,提出了基于规则格网DEM提取坡度坡向的统一计算公式,编程实现了算法的统一模型,并成功集成到了ArcGIS产品中,基于本模型可以自定义坡度坡向的计算方法,也可以通过修改参数的方法定制任意一种差分算法获取地面坡度和坡向,为科研工作者和实际应用者提供了全面有效的计算方法。     

基于不同算法提取坡度的DEM双方向性插值的研究

为了能更好地还原出真实的地表形态,利用不同的坡度计算方法对DEM进行双方向性插值,并对结果进行对比分析。试验结果表明,利用基于前向差分的坡度算法进行双方向性插值效果最差,利用基于二阶差分的坡度算法进行双方向性插值效果最好,利用基于改进的前向差分的坡度算法进行双方向性插值效果介于前两者之间。     

基于立体像对的DEM提取和正射影像图制作研究

探讨了ASTER影像数据特点,研究了在软件支持下,应用所绘图幅水库库区ASTER立体影像对数据,通过输入当地控制点文件,提取DEM信息的方法,并根据所得到的结果,制作正射影像地图。介绍了DEM的生成基本原理和正射影像制作方法。分析了所提取DEM的精度,展示了正射影像制作结果并说明其精度可以满足制作1∶50000比例尺地形图要求。     

基于DEM与数字化河道提取流域河网的不同方案比较研究

基于数字高程模型(DEM)中提取流域水系是分布式水文模拟的基础与关键.然而由于DEM存在分辨率的限制和误差,而且一个流域水系河网的形成是该流域范围内的多种自然和人为因素的共同结果,并非仅取决于空间高程分布,因而由此提取出来的河网往往和真实河流分布有一定的差距.本文选择山东沂沭河流域的临沂子流域为试验区,基于该地区100米分辨率的DEM提取该流域的河网.在提取河网的过程中,引入了该地区的河道矢量图层,对主要河流进行河道强迫,通过基于高程的修正和基于流向的修正两类方法理念,利用若干不同的强迫方案,在试验流域DEM数据的基础上进行强迫作用下的河网提取.通过比较并分析不同方案的强迫效果,证明了强迫作用能使得提取的流域水系更加接近于真实河道.在本文的试验中,TauDEM模型的强迫方案2取得了最好的强迫效果.文章的最后提出了对湖泊水库强迫的一些思考和想法.     

基于ASTER遥感数据的DEM提取与制作正射影像图的研究

基于ENVI软件,利用ASTER立体像对提取DEM,并对其进行精度评价和误差来源分析。结果表明,利用ENVI软件提取ASTER-DEM方法可行,提取的DEM效果较好,高程精度可达30m。利用生成的DEM来对影像进行正射纠正,方法简单、可靠、易行,较好的纠正了地形对影像的影响。     

DEM栅格单元大小对汇水区提取的影响研究

汇水区是分布式水文地表积涝模拟的基本单元,汇水区划分的精确性对暴雨积涝模拟具有重要意义。利用水文分析工具进行研究区汇水区提取时,由于DEM栅格单元大小不同,汇水区划分空间分布精确性不同。为了研究DEM栅格单元大小对汇水区划分精度的影响规律,本文采用栅格单元大小为30、50、100 m DEM对同一地区进行汇水区划分计算,研究分析DEM栅格单元大小对汇水区划分涉及到的水流方向提取计算、汇流累积量计算、水流长度计算以及对流域分割计算的影响,从而实现DEM栅格单元大小对汇水区划分精度的影响评价。研究发现:栅格单元大小改变,对水流长度计算、流域分割、汇水区划分几个要素影响程度较大,栅格单元大小的变化对流向分析、汇水量提取几个要素的影响程度相对较小。栅格单元变大时,汇水区的面积减小,汇水区的个数也相应的减少;栅格单元变小时,汇水区的面积变大,汇水区的个数也相应增加。     

圆迹SAR模式DEM提取方法

给出一种在圆迹合成孔径雷达模式下直接获取DEM的方法,将360°雷达平台轨迹圆环划分为多段圆弧,对每段圆弧分割为多个子孔径,利用子孔径图像间的相似性,通过相关系数最大法,在其他子孔径图像上寻找与中心图像匹配的像素点,得到二者的位置偏移,进而提取地面场景的DEM.最后,通过微波暗室实验验证了该方法的有效性.     

基于DEM的陕南地区地形地貌研究

本文是基于陕南地区ASTER GDEM2的30m分辨率的DEM数据,在ArcGIS中提取多种窗口下的地形起伏度数据,采用均值变点法确定最佳邻域分析单元.对陕南地区的起伏度、坡度、坡向、海拔以及水土保持地形因子进行定性定量分析.该研究所提供的基础数据以期为该地区的农业生产、工业布局、规划建设以及环境保护提供理论依据.     

基于DEM的洪水淹没分析研究

洪灾是主要的自然灾害之一,严重地威胁到了国民经济和生命财产安全。对洪水灾害的研究也是当前她理学研究的热点。GIS因具有强大的空间分析功能,越来越多的应用到洪水灾害研究中。以图们江流域为研究区,在给定洪水模拟水位条件下,应用数字高程模型（DEM）,利用GIS进行空间分析,得出洪水淹没分析结果。研究结果可以为图们江地区防灾减灾及区域可持续发展提供碜考依据。     

基于DEM的检查方法应用的研究

为提高DEM的生产和检查的效率,确保DEM产品的真实、可靠性,在DEM检查实践中,总结出两种套合差检查的方法适用在生产和检查的不同环节,在辽宁省1:1万基础测绘项目,DEM产品检查验收中收到了很好的效果。其DEM产品在2013年地理国情监测项目试点精细化DEM生产中得到应用。     

基于DEM的大青山土地利用特征分析

文章以ArcGIS软件为平台,在研究区1∶5万地形图生成数字高程模型(DEM)基础上,分别从高程、坡度和坡向角度对内蒙古大青山土地利用特征进行了分析。研究结果表明:耕地、城镇工矿居民用地和水域集中分布在1 400m～1 800m的平地、缓平地上,林地、草地和未利用土地则集中分布在1 400m～1 800m的斜坡上。其中林地在阴坡、半阴坡上分布较集中,而其他地类在阳坡上的分布较集中。     

基于遥感技术的海岸线提取研究

海岸线是划分海洋与陆地区域的基准界线,针对不同海岸地貌的海岸线,分析海岸线的基本特点及分类,并在遥感影像上建立解译标志。结合边缘检测技术,介绍几种海岸线边缘提取的方法,提取海岸的水边线,并对遥感影像中的海岸线提取算法做出分析,设计合理的影像提取和推算方法,使用不同的方法完成对各类海岸线的提取。     

基于ArcGIS和DLG地形图的DEM生产

DEM作为4D基础测绘产品中最重要的一种,在实际生产中应用十分广泛,本文在阐述DEM产生的背景基础之上,详细介绍了DEM的四种获取方式,同时描述了DEM的两种组织形式,最后以ArcGIS和DLG地形图为基础,对研究区的DEM进行了实现。     

基于JX-4ADPW制作DEM产品

随着计算机技术的普及与推广,计算机的应用日益广泛,特别是近年来,数字摄影测量越来越受到广大用户的欢迎。它也成为测绘领域的一个重要分支。越来越多的人希望用计算机来测图,根据这一特点,本文介绍了测绘生产中的DEM产品的基本知识和常识,以及数字化测图在生产中的发展历史与应用,并着重描述了JX-4A DPW数字摄影测量系统的特点、功能、以及生产DEM产品的作业流程。     

鄱阳湖水系COD-Mn变化规律研究

本文对鄱阳湖及五大支流水质监测数据进行统计分析,以图表形式揭示了鄱阳湖及其五大支流CODMn时空变化的规律,总结出了鄱阳湖水系CODMn变化的主要两个特点：①CODMn呈季节性变化;②流经城市地段后,水体CODMn值将升高。通过对CODMn与水质参数的相关性分析,从地表径流、城市生活污水及工业点源、水土流失面源等方面的影响解释了上述特点。     

一种适用于山区DEM生产的地形特征点自动提取技术研究与应用

本文对山区DEM生产过程中地形特征点的自动化提取技术进行了研究,提出了以三角网坡度阈值为条件提取地形特征点位置以及曲面拟合以及矢量栅格空间叠加分析优化地形特征点高程值的方法,并设计实现了相应的软件进行了测试验证和实际应用。通过综合对比分析,此技术对山区DEM生产的生产效率和成果质量方面均有显著的提升。     

基于JX-4C的DEM生成技术探讨

介绍了DEM的基本概念,全数字摄影测量法DEM生产流程,以全数字摄影测量工作站JX-4C为操作平台,探讨了运用影像匹配和基于特征点线两种方法生成DEM的技术,分析比较了两种方法的优缺点及其实际应用。     

基于DEM的醴陵市土地利用空间格局分析

地形是土地利用空间格局形成的基础,本文利用遥感影像、土地利用现状图、地形图、地貌图,以及野外实际调查资料,通过建立DEM、地貌分区、高程分级、叠加分析等过程,以地貌分区和高程分级区域为基本空间单元,分析了湖南醴陵市土地利用空间格局及与地形因子的关系。结果表明土地利用类型空间分布具有强烈的区域差异性,各地貌分区与高程分级区域的土地利用组合不同,同一土地利用类型在不同地貌分区和高程区域的分布存在差异;土地利用类型空间分布与海拔高程具有显著的相关性,随海拔高程增加,林地分布比例增大,耕地、园地、城乡居民用地、工矿用地、水域和未利用土地均呈减少趋势。在此基础上,构建了研究区土地利用空间格局的三维景观模型,直观地再现了土地利用空间格局与所处环境的关系,有利于辨识不同地貌部位土地利用的分布规律与差异,可为研究区农业结构调整和土地资源可持续利用提供参考。