基于DEM的陕北黄土高原地形因子的提取与分析

本文基于SRTM(90 m)DEM数据,提取陕北黄土高原多个地形因子。通过ArcGIS中盆域分析及分水岭工具,结合ETM影像特点,将整个研究区划分成11个区域,对各区域内部的各类地形因子进行定量分析,揭示陕北黄土高原地貌形态的空间变化情况。结果显示:高程、坡度、坡向等由DEM直接获取地形因子的精度与DEM本身精度相关,坡度变率、坡向变率、地形起伏度及高程变异系数等表征地形变化量的地形因子在数值上整体呈现正项分布趋势。高程均值在1 000～1 600 m之间,研究区3、8、10、11的内部高差大于1 000 m,其余研究内部高差小于1 000 m;坡度变率与坡度值分布情况一致,研究区1、4属于值较小的一组,研究区2、3、5属于第二组;各研究区坡向分布均匀,坡向众数出现最多的为西南向和东向。所有研究区水平曲率高于0的面积最大,低于0次之,等于0的最小;研究区2及研究区10剖面曲率0以上的面积占比大于0以下的面积占比,其余研究区相反,所有研究区剖面曲率等于0的面积占比最小;在本文的窗口尺寸下,地形起伏度、高程变异系数的值随提取窗口的增大而增大,研究区1和4的地形起伏度RF和高程变异系数V值均明显小于其他研究区,其余研究区地形起伏度RF及高程变异系数V值随位置和窗口的变化而波动变化。     

渭北黄土台塬区土地利用空间分布的地形特征研究

为充分了解台塬地区土地利用空间分布的地形特征,以地处渭北台塬区东部的韩城市为研究区,基于土地利用现状和DEM数据,在ArcGIS 10.3软件支持下,对研究区的地形因子,即高程、坡度、坡向进行提取,采用表面分析、叠置分析技术,研究土地利用空间分布与地形因子的关系。结果表明:土地利用的空间分布与地形因子存在密切联系,并呈现明显的规律性。随着海拔的升高,耕地、园地、水域、建设用地呈减少趋势,林地、草地面积分布先上升后下降,未利用地面积随海拔上升而增加;坡度较小的地区主要土地类型为耕地、建设用地和水域,园地、林地、草地面积随坡度的上升先增加后减少,大多数分布在缓地和斜坡上;坡向由阴坡转向阳坡的过程中,耕地、园地、建设用地分布比例增加。在低海拔、小坡度的无坡向和阳坡地区,土地利用类型多受到人类活动的影响;在高海拔、大坡度地区,林地、草地的优势分布有利于保护地区的生态环境;在人类活动不频繁且环境较恶劣的地区多为未利用地。该研究可为不同地形的土地利用布局提供依据,从而达到优化土地利用结构的目的。     

基于ArcGIS的高标准基本农田工程设计的探索与研究

为克服高标准基本农田工程传统设计方法很难从三维直观反映项目区状况,以及在工程内容布设上繁琐、不智能等缺点,通过在设计方法中引入ArcGIS软件,以期探索和研究一种更直观更合理的工程设计方法。结合ArcGIS中DEM建模、土方计算、水文分析等方法,对项目区进行三维模型构建、地形分析、水文分析等,从而为高标准基本农田工程中涉及的主要三项工程的规划设计提供辅助决策,并且通过三维模型可以更直观反映整治前后项目区的变化。     

基于DEM的陕北黄土高原地貌形态特征研究

地貌形态对生态和环境的分布和变化有着直接或间接的作用,极大地影响人类的生产和生活。本研究以陕北黄土高原为研究对象,在ArcGIS软件平台支持下,基于30m×30m的DEM数据,提取高程、坡度、坡向、地形起伏度等地形因子,运用空间分析中提取、重分类、表面、地图代数、区域分析以及数据管理工具等,通过定位表达和统计分析,得到区域各地形因子空间分布及数量特征;将地形因子进行空间联合生成基本地貌形态统计表,结合三维景观图直观反映研究区地貌形态特征,获取了地貌特征的定性和定量总体认识,为研究区土地综合利用和生态环境保护等提供参考依据。     

基于DEM的陕北黄土高原地貌形态特征研究

地貌形态对生态和环境的分布和变化有着直接或间接的作用,极大地影响人类的生产和生活。本研究以陕北黄土高原为研究对象,在ArcGIS软件平台支持下,基于30m×30m的DEM数据,提取高程、坡度、坡向、地形起伏度等地形因子,运用空间分析中提取、重分类、表面、地图代数、区域分析以及数据管理工具等,通过定位表达和统计分析,得到区域各地形因子空间分布及数量特征;将地形因子进行空间联合生成基本地貌形态统计表,结合三维景观图直观反映研究区地貌形态特征,获取了地貌特征的定性和定量总体认识,为研究区土地综合利用和生态环境保护等提供参考依据。     

山区居民点空间分布规律——以重庆市巫山县为例

以重庆市典型山地县巫山为例,本文应用核密度、高程、坡度坡向、距离道路远近等因子,探究巫山县山区居民点空间分布规律。结果表明,山区居民点分布空间格局总体呈现出"南密北疏""多区域中高值集中分布"特点。道路的引导限制作用加强,地形的空间限制作用减弱。地形影响山区居民点分布强弱为:高程坡度坡向。对于巫山县来说,坡度20°～25°、高程500～1 000 m、坡向东南和南、距离道路25 m以内的山区为居民点空间分布高值区域。     

基于DEM的三岔河流域河网提取分析

文章选取贵州省三岔河流域作为研究区域,基于DEM数据,利用ArcGIS软件平台下的水文分析模块自动提取河网信息,采用均值变点法拟定最合适的集水面积阈值,分析了河网分布与地形地貌以及坡度的关系特征。结果表明:采用均值变点法确定最佳集水面积的阈值为1 100,计算出的三岔河流域的河网密度为1.722 km/km²,河网主要分布在丘陵和小起伏山地,河网密度随着坡度的增大呈现逐渐递减的趋势。     

DTM法与方格网法计算土方量在工程应用中的比较分析

在实际工程应用中土方量是影响土地平整工程施工费用的重要因素,土方量计算的准确性将会直接影响到项目的投资预算。本文基于CASS软件中的DTM法和方格网法计算土方量在土地平整工程中的应用,以实际工程为例,分别计算相对应的移动土方量。通过对比计算结果精度对两种计算方法进行分析比较,发现DTM法更加适合于土地平整工程中地形起伏较大地区移动土方量的计算。     

常用土方计算软件精度对比分析探讨

以榆林市榆阳区岔河则乡为研究区域,选取现阶段常用的CASS10.1、ArcGIS10.1、Surfer13、Civil 3D 2016和飞时达12.1五款土方计算软件,对土方计算结果进行对比分析。结果表明:五款软件通过三角网法计算的土方量基本相同,ArcGIS10.1和Surfer13的插值计算方法没有提高土方计算精度,原始数据的分布和密度能从根本上保证土方计算的精度;相对于基于CAD平台的软件(CASS10.1、Civil 3D 2016和飞时达12.1),基于地理信息系统的软件(ArcGIS10.1和Surfer13)数据处理速度快,可视化程度高,建模准确快速,从而使得土方计算变得更加快速准确。     

基于DEM的天峻县基本地貌形态类型研究

本文基于ASTER GDEMV2版的30m分辨率的天峻县DEM数据,运用ArcGIS10.2软件,提取地形起伏度,并用均值变点法确定最佳计算单元,再将海拔高程与最佳计算单元下的地形起伏度进行叠加分析,得到天峻县的基本地貌形态类型图,以期为天峻县的城镇发展、灾害预测及治理等提供定量化的数据支持。结果表明:天峻县地形起伏度的最佳计算单元为11×11的网格大小,地形起伏度在0～498m之间;天峻县的基本地貌形态类型共有12种,其中,主要地貌类型有4种,面积占比为87.39%。空间分布上,高海拔丘陵主要分布在青海南山、疏勒南山和中部地区;高海拔平原主要分布在苏里乡南部并在天峻县中部呈零星分布;极高海拔丘陵分布在岗格尔肖合力、疏勒南山和托勒南山一带。     

基于DEM的天峻县基本地貌形态类型研究

本文基于ASTER GDEMV2版的30m分辨率的天峻县DEM数据,运用ArcGIS10.2软件,提取地形起伏度,并用均值变点法确定最佳计算单元,再将海拔高程与最佳计算单元下的地形起伏度进行叠加分析,得到天峻县的基本地貌形态类型图,以期为天峻县的城镇发展、灾害预测及治理等提供定量化的数据支持。结果表明:天峻县地形起伏度的最佳计算单元为11×11的网格大小,地形起伏度在0~498m之间;天峻县的基本地貌形态类型共有12种,其中,主要地貌类型有4种,面积占比为87.39%。空间分布上,高海拔丘陵主要分布在青海南山、疏勒南山和中部地区;高海拔平原主要分布在苏里乡南部并在天峻县中部呈零星分布;极高海拔丘陵分布在岗格尔肖合力、疏勒南山和托勒南山一带。     

基于地理国情普查中DEM精化技术方法研究

通过对已有DEM、DLG数据的分析,研究了一套基于ArcGIS、PixelGrid以及MapMatrix平台快速生成多尺度数字高程模型的工艺流程,并针对不同方法制作DEM的效果进行了实验和分析讨论,得出了具体的结论和成果。对大批量快速制作不同尺度的DEM提供实用的参考价值和制作方法。     

基于GIS空间分析的泉州市居民点分布特征研究

从泉州市居民地图斑提取居民点分布图,构建居民点空间分布的泰森多边形,统计泉州市8个县市居民点分布的泰森多边形面积的变异系数（CV值）,结合人口密度图分析泉州市居民点的空间分布特征,进一步研究高程、坡度、道路3个因素对泉州市居民点空间分布的影响。研究结果显示,石狮市居民点呈随机分布模式,其它7个县市居民点均呈集群分布模式,总体上属于集群分布;居民点趋于分布在高程低,坡度平缓,距离道路较近,交通运输便利的地带。     

民用航空支线运输机场航站区地势设计分析

文章阐述了支线机场航站区地势设计的特点,分析了支线机场航站区地势设计的三要素.指出,支线机场航站区地势设计具有其明显的特点,设计时应进行具体分析.而地势设计最为有效的方法与手段为坡度控制图,其设计三要素分别为设计标高、设计坡度与设计坡向.     

基于韧性理念的舟曲县生态敏感性评价

舟曲县作为典型生态敏感区的高山峡谷型城市，其生态环境可持续发展受到越来越多关注。基于韧性视角，以舟曲县为研究对象，利用地理信息系统和ENVI软件，通过选取高程、坡度、坡向、植被覆盖度、土地利用、水环境、公路、农村道路及地质灾害等9个指标因子对舟曲县进行生态敏感性分析，将研究区划分为5类敏感区。研究结果表明：舟曲县生态敏感区呈现“西北-东南”走向;舟曲县高度敏感区所占比例最大，整体生态敏感性较高。     

基于信息量模型与层次分析法的地质灾害易发性评价——以宣汉县为例

为了全面评估宣汉县地质灾害的易发性，选取坡度、工程地质岩组、斜坡结构等7个与地质灾害密切相关的因子构建了评价指标体系。通过信息量模型结合层次分析法，利用ArcGIS的空间分析与栅格计算功能，辅以一定的数学模型，将研究区地质灾害易发性划分为高、中、低3个易发等级。其中，高易发区较为分散，面积为372.98 km2，占比为8.71%；中、低易发区面积与占比分别为2 278.18 km2、1 629.48 km2与53.22%、8.71%。通过与野外调查情况验证，认为评价结果较为合理，可为研究区的地灾防治和国土空间规划提供理论指导和技术支撑。     

GIS和DEM在渭北台塬区耕地后备资源分析中的应用——以白水县为例

耕地后备资源是耕地的主要补充来源,在耕地占补平衡方面发挥着重要作用。本文以渭北台塬区白水县为研究区,利用GIS空间分析和叠加功能,基于DEM数据、土壤数据及二调基础数据,选取地形坡度、土壤质地、林木郁闭度和耕作便利度4个限制因子,对其他草地耕地后备资源进行分析。结果表明白水县宜耕后备资源总面积2 959.35公顷,占后备资源总面积的13.5%,空间分布不均。研究结果对渭北台塬区同类地区耕地后备资源分析具有一定的参考意义。     

ArcGIS技术在区域路线规划中应用

区域规划制图对区域的开发与规划具有十分重要的意义,越来越多的辅助工具和软件技术被应用在旅游路线规划制图中。本文借助ArcGIS技术,结合GIS空间分析技术,对制定的旅游线路从高程、坡度和可视性等方面进行三维分析。笔者认为旅游路线设计较合理,具有实际应用价值,进而探究其在区域规划中的应用,为区域规划发展提供重要依据。     

基于ASTER GDEM的黑龙江省地形起伏度分析

地形起伏度是描述地貌形态的重要指标,反映了研究区域内地势起伏特征。以黑龙江省为研究区域、以30 m分辨率的ASTER GDEM（先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型）数据为基础,在ArcGIS平台上利用领域分析法分析不同窗口大小下的地形起伏度,通过均值变点法得出最佳统计单元面积为0.396 9 km2。在此基础上对黑龙江省地势起伏度进行分析。结果表明黑龙江省地形起伏可分为4类,主要以台地、丘陵为主,平原占比次之。     

基于遥感影像的丘陵区耕地撂荒研究——以千阳县张家塬镇为例

耕地是粮食生产和保障国家粮食安全的基础,但随着社会经济转型和农村经济发展,耕地撂荒问题逐年凸显。本文以千阳县张家塬镇为研究区域,依据遥感影像数据,采用GIS空间分析方法,分析了耕地撂荒空间分布及撂荒类型,从空间地理质量、管理质量、经济质量3个方面探讨了耕地撂荒的影响因素。结果表明:研究区域撂荒率为10.81%,其中常年性撂荒面积占44.17%,季节性撂荒面积占55.83%,耕地面积越小,越容易引起撂荒现象,且旱地撂荒程度显著高于水浇地。撂荒耕地面积随着地形位指数的增大,呈现先增大后减小趋势,高程低、坡度大或高程高、坡度小的区域更容易出现撂荒现象。交通条件和水利配套是引起耕地撂荒的重要因素,常年性或季节性撂荒耕地面积均随距道路及灌溉设施距离的增大而增大。常年性撂荒耕地主要分布在距灌溉设施大于200 m处,而季节性撂荒耕地主要分布在距灌溉设施100～200 m区间内。随着耕地等别的增大,撂荒地块的面积也逐渐增大,耕地撂荒情况与粮食产能成反比。