Scientia Geographica Sinica  2015 , 35 (9): 1170-1175

Orginal Article

黄土沟谷特征点簇及其空间结构模型研究

朱红春12, 汤国安2, 李永胜3

1.山东科技大学测绘科学与工程学院, 山东 青岛 266510
2.南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室, 江苏 南京 210046
3.中国冶金地质总局西北局, 陕西 西安 710119

The Loess Gully Feature Points Cluster and Its Spatial Structure Model

ZHU Hong-chun12, TANG Guo-an2, LI Yong-sheng3

1. Geomatics College, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, Shandong 266510, China
2. Key Laboratory of Virtual Geographic Environment of Ministry of Education, Nanjing Normal University, Nanjing, Jiangsu 210046, China
3. Northwest Bureau of China Metallurgical Geology Bureau, Xi’an, Shaanxi 710119, China

中图分类号:  TP343

文献标识码:  A

文章编号:  1000-0690(2015)09-1170-06

收稿日期: 2014-03-26

修回日期:  2014-05-10

网络出版日期:  2015-09-25

版权声明:  2015 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献,在以下情况下可以自由使用:学术研究、学术交流、科研教学等,但不允许用于商业目的.

基金资助:  国家自然科学青年基金项目(41001294、41301422)、国家自然科学基金面上项目(41471331)资助

作者简介:

作者简介:朱红春(1977-),男,山东泰安人,副教授,博士后,主要从事为DEM数字地形分析、GIS与遥感系统开发与应用研究。E-mail: sdny_xa@163.com

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摘要

对黄土沟谷形态结构和发育演化起核心控制与标定作用的,是一系列具有自组织结构的特征点集。针对该特征点集,提出黄土沟谷特征点簇的概念,对其组织要素和基本特征进行了分析;研究创建一种采用非结构化、且能够有效表达拓扑结构与空间信息的黄土沟谷特征点簇空间结构模型;对基于DEM数据获取的一个典型黄土小流域沟谷特征点,运用创建的点簇模型建立了具体的黄土沟谷特征点簇;最后,以点簇中的特征点追溯查找为例,验证了所创建的黄土沟谷特征点簇的应用价值。

关键词: 黄土沟谷特征点 ; 点簇模型 ; DEM ; 面向对象 ; 空间结构

Abstract

In the loess gullies, a series of key features points set play important roles such as central control and calibration for its Morphology and development. For the gully feature points set, systematically studying the scientific meaning, building the structural integrated data model, and studying the loess gully landform’s spatial differentiation of evolutionary tracks and development by using the data model have important scientific significance and practical application value. So, the concept meaning of loess gully feature points cluster is presented and analyzed. Loess gully feature points cluster is a points’ organic whole which plays a decisive role (such as gully head point, break point, et al.) or Calibration role of the terrain (such as gully node point, runoff source point, et al.) in a loess watershed. Based on DEM data, the gully feature points of a typical completed watershed in the loess landform are extracted. Using object-oriented modeling ideas, an unstructured file storage mode of the loess gully points cluster is researched and created. The data model can effectively describe a performance points cluster topology and spatial information. The loess gully points cluster model of test area is achieved through programming. A case study as the feature points retrospective sought, the processing efficiency is higher by comparing .shp data mode. The research results show that: the loess gully feature points cluster retains the key character of loess gully, and especially has obvious advantage on expressing the morphological structure characters. The points cluster space model uses the tree and non storage structure, so its structure is clear and its description information storage is simple. At the same time, the points cluster model application has higher efficiency in the valley spatial structure analysis.

Keywords: the loess gully feature points ; cluster model ; DEM ; object-oriented ; spatial structure

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朱红春, 汤国安, 李永胜. 黄土沟谷特征点簇及其空间结构模型研究[J]. , 2015, 35(9): 1170-1175 https://doi.org/

ZHU Hong-chun, TANG Guo-an, LI Yong-sheng. The Loess Gully Feature Points Cluster and Its Spatial Structure Model[J]. Scientia Geographica Sinica, 2015, 35(9): 1170-1175 https://doi.org/

引 言

点分析法是广泛兴起并日益受到重视的模式识别与特征分析方法,目前已在生态、传染病、地震、交通等领域得到成功的应用[1~4];同时,在地理空间分析领域,特征点的提取和识别技术也已经得到应用,形成了地理对象统计表面上的关键点(山顶点、谷底点以及鞍部点)的空间关系及其时空运动特征探索研究[5~8]、利用山顶点和谷地点进行区域总体地貌的趋势面分析、利用地形特征点与特征面相结合进行地貌形态划分[9]、利用沟谷网络及其节点研究黄土沟谷地貌的空间分异规律[10~15]等一系列重要的研究成果。上述已有的研究成果已经充分证明:基于地学对象特征点的提取结果,研究该地学对象的空间规律及其演化机理,具有重要应用价值和科学意义。已有的研究发现:在黄土地区沟谷体系的发育过程中,起决定性作用及对沟谷地形起标定作用的,往往就是诸如局部侵蚀基准点、沟谷源点、裂点、沟谷节点、等沟谷特征线上的形态控制和属性跃迁的关键点位(图1)。但现有基于特征点进行黄土沟谷特征的研究工作着眼点大都以孤立的点层或同类点群进行的,仅仅以沟谷节点、侵蚀动力点[13,16]为对象研究了黄土沟谷特征点的提取方法以及黄土沟谷的形态结构与发育演化特征,缺乏全面、系统化针对黄土沟谷特征点集的特征分析、一体化存储与表达数据模型、及其应用于沟谷形态空间格局与演化动力分析的研究。

本文以系统、全面地分析黄土沟谷特征点集为目标,系统提出针对特征点集的黄土沟谷特征点簇概念模型,提出并建立黄土沟谷特征点簇空间结构模型,并对应用该模型的沟谷分析性能进行比较验证,进而为实现基于点模式的黄土地貌形态格局分析与发育演化动力研究,提供空间数据模型准备与方法支持。

1 黄土沟谷特征点簇的概念涵义

1.1 黄土沟谷特征点的类型

黄土沟谷特征点是对黄土沟谷的发育以及沟谷形态起重要控制作用的核心点位,黄土沟谷特征点的基本类型如图1所示。

图1   黄土沟谷特征点结构

Fig.1   The structure of gully feature points

径流源点(也称沟谷源点)是产生径流过程的起点,即形态上沟谷的起始点;沟谷节点是在沟谷体系中,沟谷之间在空间上形成的交汇点;沟谷中点是某个沟谷段的几何中点;沟头点是沟谷发育产生的跌坎上端与沟缘线的交汇点,它的确定取决于沟谷上游地形的三维形态结构而不是径流过程[17];裂点是溯源侵蚀作用下沟道坡度突变的部位;局部侵蚀基准点(也称流域出口点)为流域的出水口,控制整个水系的发育。

1.2 黄土沟谷特征点簇的概念

黄土沟谷特征点簇的概念可以表述为:在黄土地貌区的流域中,对沟谷体系发育起决定性作用(如沟头点、裂点、侵蚀基准点)或对沟谷地形起标定性作用(如沟谷节点、径流源点、沟谷中点等)的特征点组成的有机整体,这些特征点之间具有明确的层级关系和严格的空间拓扑约束。

1.3 黄土沟谷特征点簇的特征

初步的研究发现,沟谷特征点簇具有:① 层次结构性:点簇的各特征点之间呈现点、层、簇的体系结构,且维持良好的空间关系;② 发育相关性:在沟谷发育的不同阶段,点簇的各个特征点数量、等级与位置关系、形态与组织结构、属性信息都随之发生变化;③ 等级关联性:点簇的特征点,如径流源点与侵蚀基准点在沟谷特征点体系中,可以分别视为末级和区域最高级的沟谷节点;沟谷节点的等级结构存在数量上的数学函数关系;④ 区域差异性:不同地貌类型区(特别是不同地貌发育模式的区域)的沟谷具有发育进程及形态的差异性,沟谷特征点的空间组合关系与变化特点也随之不同。

2 基于DEM的黄土沟谷特征点簇数据获取实验

数字高程模型(Digital elevation model, DEM)是进行地貌和沟谷信息提取的主要数据类型,目前已有广泛的应用[17~20]。本研究基于DEM数据及其数字地形分析方法,以陕北黄土高原典型的沟谷地貌区为实验区,进行黄土沟谷特征点簇的数据获取实验。

2.1 实验样区与实验数据

本研究从陕西省甘泉县城东南部洛河中游地区截取一个完整的流域作为试验样区,该区域属于典型的黄土梁状丘陵沟壑区。所采用的DEM数据成于1∶10 000比例尺地形图,数据的水平栅格分辨率为5 m×5 m。实验样区分布及DEM数据如图2a所示。

图2   实验样区(a)与对应的DEM数据(b)、沟谷特征点提取结果(c)

Fig.2   The test area(a) and the DEM graph(b), gully points result(c)

2.2 基于DEM黄土沟谷特征点提取

在本研究中,基于DEM的黄土沟谷特征点簇的数据获取主要应用朱红春、钱柯健、谢轶群提出的方法[12~14],得到的实验结果如图2b所示。共提取黄土沟谷特征点237个,其中沟谷源点114个,沟谷结点113个,裂点9个,局部侵蚀基准点1个。

3 黄土沟谷特征点簇空间结构模型设计与实现

3.1 模型的基本要素

黄土沟谷特征点簇的属性由各类特征点的关键属性组成,主要有点类型、点级别、径流量、坡度、流速、溯源侵蚀速度、水流方向等属性。

3.2 模型设计

1) 概念设计。本研究采用面向对象建模技术构建沟谷特征点簇数据模型,点簇被表达为一个具有严格结构关系的对象,模型中记录每个特征点的空间信息和属性信息,同时需重点考虑:点簇对象信息类型及描述格式、点簇要素的空间结构关系与关联规则,同时还要考虑模型要素的更新与维护代价、基于点簇的沟谷分析效率等。

2) 逻辑结构设计。在常规空间数据模型中,点状空间实体之间的拓扑关系只有重叠和不重叠两种[21~23]。沟谷特征点簇数据数据组织采用层次模型的树型结构(图3)。在该模型中,空间信息用传统的XY 坐标的方式进行记录,特征点的属性信息独立记录;表征特征点之间的连接规则的层级和拓扑结构利用树型结构关系记录和维护。

图3   模型的数据组织结构

Fig.3   Model data structure diagram

3) 数据结构的物理设计。沟谷特征点簇数据模型采用非结构化存储方式,将组成沟谷特征点簇的点要素的属性信息和空间位置信息存储于一个特定的文件中。沟谷特征点簇文件由文件头和记录体两部分组成。文件头记录了点簇的元数据信息;记录体则是点簇属性信息和拓扑信息的所在部分,是数据文件的核心部分(表1)。

点簇记录体的拓扑结构采用隐式的方式实现,具体结构如图4所示。

表1   点簇模型的信息内容描述列表

Table 1   Content description list of cluster model

类 别信息内容
Head
(文件头)
Unit:<坐标单位,字符形式>;CoordSysType:<坐标系类型描述>;Spheroid:<参考椭球描述>;Projection:<投影类型,字符形式>;VerticalCRS: <高程基准,字符形式>;MinX: <最小X坐标值:浮点数>;MinY: <最小Y坐标值:浮点数>;MaxX: <最大X坐标值:浮点数>;MaxY: <最大Y坐标值:浮点数>;SCALE: <比例尺,整数>。
Point
(记录体)
ID:<特征点标识符,整数>;PtType:<节点类型,字符形式>;PtRank:<节点级别,整数,采用Shreve分级方案>;PtFlag:<河道级别,整数,采用Strahler分级方案>;FlowAcc:<径流量,浮点数>;Slope:<坡度,角度值,0~90°>;FlowSpeed:<流速>;Erosion Rate:<溯源侵蚀速度>;Direction:<水流方向,方向值,2n>;X:<点的X坐标,浮点数>;Y :<点的Y坐标,浮点数>;Height :<点的高程,浮点数>。

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图4   点簇记录体的拓扑结构

Fig.4   Topology structure of cluster recording

3.3 模型的建立实现与应用分析

运用C#语言定义并实现了点簇数据结构模型,模型的文件格式采用纯文本格式记录形式,数据文件的扩展名采用.FPC(*.fpc)。基于DEM获取的实验区沟谷特征点和沟谷网络.shp格式数据,通过网络路径自动搜索和特征点ID变化自动匹配属性信息的方式,将沟谷特征点空间及属性信息自动写入到点簇文件*.fpc中。部分数据内容文本显示如图4所示。为验证该数据模型的可用性和有效性,以不同数量点集的特征点追溯查找为例,对比采用ESRI的Shapefile文件格式实现的实验区沟谷特征点存储结果(表2)。

表2   特征点查找效率对比统计表

Table 2   Feature points seeking efficiency comparison

特征点数所耗时间(ms)
Shapefile文件*.fpc文件
5012967
100236109
200402183
400633260

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由于Shapefile文件只能存储单一几何类型的数据,且不支持拓扑关系的记录,因此在属性表中添加上游点和下游点两个文本型字段来实现拓扑关联信息的记录;而*.fpc文件在不增加额外拓扑信息记录段的情况下,实现了沟谷特征点之间层级关系的有效记录,使特征点之间保持了严格的层级和拓扑结构。同时在处理多条河流汇聚于一点的情况时,即一个节点有多个子节点的情况,可以轻松实现“多叉树”结构的编码,无需将其转换成二叉树进行编码存储,从而在一定程度上提高了效率。

3.4 模型的应用展望

建立的黄土沟谷特征点簇数据模型,在实现黄土沟谷空间结构简化、关键信息存储与记录的基础上,同时可以方便快捷的进行黄土沟谷空间结构拓扑分析与属性分析。该模型的进一步应用主要有以下两个方面。

1) 黄土沟谷特征点簇分析系统的建立与应用:主要应用该点簇模型,进行用于黄土沟谷特征分析的的黄土沟谷特征点簇原型分析系统。

2) 基于点簇的黄土沟谷空间格局与溯源演化分析:研究构建点簇综合特征指数,进行黄土沟谷空间分布格局的分析;进一步构建用于描述沟谷特征点簇的侵蚀动力特征指数,进行黄土沟谷溯源侵蚀在空间上的分异规律分析。

4 结 论

本文在深入分析黄土沟谷成因机理、结构与形态特征的基础上,研究了黄土沟谷形态结构与控制、演化动力与控制的主要特征点类型及其特征,提出并系统建立了一种表征黄土沟谷综合特征的黄土沟谷特征点簇的概念模型;基于高精度DEM数据,采用相对成熟的沟谷特征点提取方法,实现了黄土地貌区的一个小流域的沟谷特征点提取;在分析现有空间数据结构拓扑信息存储方式的基础上,运用面向对象建模的基本思路,研究创建了一种采用非结构化文件存储方式,且能够有效描述与表现点簇拓扑结构与空间信息的黄土沟谷特征点簇空间结构模型;在此基础上,运用C#语言,对获取的实验地貌区黄土沟谷特征点,建立了完整小流域的沟谷特征点簇模型,并实现了该点簇数据模型的可视化结果显示;最后,展望了构建黄土沟谷点簇原型分析系统的功能结构、以及基于点簇模型进行黄土沟谷空间格局分析与演化规律探究的进一步应用方向。

本研究实践了在保有关键结构与空间特征信息基础上,进行复杂地学现象空间降维简化处理与建模的科学应用。今后进一步工作的重点是:对沟谷特征点簇表现出的空间形态特征、类型结构特征、属性描述特征进行分析,研究对其进行表达和描述的指标体系,建立统一的点簇特征指数;研究沟谷特征点簇的空间分异规律,分析其形态结构在黄土地貌区的空间格局;对沟谷发育机理做进一步的研究,探索利用黄土沟谷特征点簇研究流域地貌的发育方向与进程。

The authors have declared that no competing interests exist.


参考文献

[3] 迟文学,王劲峰,李新虎,.

出生缺陷的空间点格局分析

[J].环境与健康杂志,2007,24(4):238~241.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-5914.2007.04.019      URL      摘要

目的探讨新生儿神经管畸形的空 间点格局分布规律。方法收集山西省和顺县1998—2001年新生儿神经管畸形病例数据,采用核密度估计和Ripley’sK函数进行空间点格局分析。结 果核密度估计得出,神经管畸形在研究区域的中部和东南部呈聚类分布;Ripley’sK函数的分析得出,神经管畸形发病点在空间距离 3.17~10.41km内聚类趋势显著。结论山西省和顺县新生儿神经管畸形的空间分布格局存在聚类分布规律,为进行区域环境与出生缺陷致病因子的空间分 析识别提供了重要信息。
[4] 时培建,刘杰,杨振.

汶川地震的时空点格局分析

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https://doi.org/10.3321/j.issn:0253-3782.2009.05.003      URL      [本文引用: 1]      摘要

为了探索汶川余震发生的时空规 律,采用时空点格局的分析方法,分别对汶川MS≥4.0,MS≥4.5和MS≥5.0的余震数据进行了分析,发现在一定距离尺度和一定时间尺度上余震数据 存在时空聚集.在前两组余震序列中这种时空互动在余震相距60km、260小时的范围内明显增强,而后一组余震序列中这种时空互动在余震相距80km、 150小时的范围内明显增强.若不考虑余震发生的时间因素,采用完全空间随机化分析方法,得到余震在相距60km范围内聚集性明显增强.上述结果为研究汶 川地震发生规律和强余震预测提供了参考.
[5] 韩海辉,高婷,易欢,.

基于变点分析法提取地势起伏度

[J].地理科学,2012,32(1):101~104.

URL      [本文引用: 1]      摘要

以青藏高原区域大尺度SRTM3-DEM为数据源,运用GIS的窗口递增分析法依次计算2×2、3×3、4×4、5×5、…、32×32窗口下的地势起伏度,然后采用均值变点法科学的分析平均地势起伏度的最佳统计面积并进行分级分析,得出实验区最佳分析窗口面积为1.17km2,地势起伏度可分出八级,其中小起伏山地分布最广。高原边缘的地势起伏度普遍较大主要是由于构造运动与河流朔源侵蚀作用强烈;而高原内部地势较为平缓,冰川、冻土作用下的侵蚀搬运可能对地势起伏的影响更大。
[6] Yukio Sadahiro.

Analysis of Surface Changes Using Primitive Events

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https://doi.org/10.1080/13658810110060433      URL      摘要

This paper develops a method for analysing changes in a surface, a scalar function defined over a two-dimensional region. The method is based on the topological method for static surfaces that uses critical points (peaks, bottoms, and cols) and their connecting lines. To extend the topological method to spatiotemporal domain, four types of primitive events are proposed: (1) generation, (2) disappearance, (3) movement, and (4) switch. The change of a surface is described by a combination of these primitives. From surfaces of two times a set of primitive events that cause the change is deduced. They are stored in GIS as spatial objects with attributes, and their spatio-temporal pattern is visually analysed. To test the validity of the method, the change of a retail cluster in Shinjuku and Shibuya area in Tokyo is analysed. The empirical study yielded some interesting findings that help us understand changes in the spatial structure of retailing.
[7] Yukio Sadahiro.

Stability of the Surface Generated from Distributed Points of Uncertain Location

[J].International Journal of Geographical Information Science, 2003,17(2):139-156.

https://doi.org/10.1080/713811751      URL      摘要

Conversion of a point distribution into a surface is one of the spatial operations used in GIS. This supports the visual analysis of point patterns, which is usually followed by more sophisticated statistical and mathematical analysis. If the location of points is uncertain, however, the surface obtained becomes unstable and consequently the results of analysis may be unreliable. Though unavoidable in spatial data, locational uncertainty has been rather neglected in the context of spatial analysis. To fill this gap, this paper proposes a method for representing and analysing the stability of the surface generated from an uncertain point distribution. The surface stability is represented by a scalar function called the slope stability function. Its definition, calculation procedure, visualization method, and summary indices are proposed. The method is evaluated through an empirical study, and some findings are shown which help us understand the effect of the smoothing parameter, locational uncertainty, and spatial pattern of points on the stability of a surface.
[8] Yukio Sadahiro,Masae Masui.

Analysis of qualitative similarity between surfaces

[J].Geographical Analysis,2004,36(3):217-233.

https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.2004.tb01133.x      URL      [本文引用: 1]      摘要

Yukio Sadahiro is an associate professor in the Department of Urban Engineering, University of Tokyo (sada@okabe.t.u-tokyo.ac.jp). Masae Masui is a graduate student in the Institute of Environmental Studies, University of Tokyo. Geographical Analysis, Vol. 36, No. 3 (July 2004) The Ohio State University Submitted: October 27, 2002. Revised version accepted: October 31, 2003. The authors are grateful to supermarket A for providing the shopping histories of cardholders. They also thank three anonymous referees and Alan Murray for their valuable comments. Yukio Sadahiro Masae Masui Analysis of Qualitative Similarity between Surfaces This paper develops a method for analyzing surfaces with a focus on their qualitative similarity. The method describes the qualitative similarity between surfaces defined in the same region in both quantitative and qualitative ways. Given a location and a direction in the region, mathematical functions evaluate the similarity between surfaces. Integrals of the functions with respect to location and direction give quantitative measures of the total similarity between surfaces. A qualitative method uses spatial characteristics shared by surfaces: α-peak regions, α-pit regions, and βmonotonic lines. α-peak and α-pit regions indicate approximate locations where many surfaces have peaks and pits, respectively. β-monotonic lines are line segments on which most surfaces change monotonically in the same direction. Those spatial objects reveal the spatial structure shared by surfaces. The method is applied to the analysis of the daily market structure of a supermarket in Japan as an empirical study. 1. INTRODUCTION The surface is a computational model of a scalar field defined in a region. It can be used for modeling elevation of the earth’s surface (Pike 1988; Hutchinson 1989; Etzelmuller 2000), distribution of geological measures (Isaaks and Srivastava 1989; Cressie 1993; Bailey and Gatrell 1995), population distribution (Bracken 1993; Bracken and Martin 1995), and so forth, in order to perform spatial analysis in a Geographical Information System (GIS) environment. Given a set of derived surfaces in a region, we are often interested in the spatial relationship between them. In geodemography, for instance, we often discuss similarities and differences in population distributions between different races. Spatial econometric models mathematically describe the relationship between spatial phenomena using spatial variables such as the land price distribution, the distance from central business districts and measures of land-use mixture. Time-series spatial data—daily distributions of temperature, humidity, and atmospheric pressure—are analyzed as an ordered set of surfaces in meteorology and climatology. Analysis of surfaces usually consists of three steps. The first step is visual analysis, that is, visual comparison of surfaces. Recent technologies for spatial data visualization (MacEachren and Taylor 1994; Gallagher 1995; Nielson, Hagen, and Mueller 1997) have greatly improved the efficiency of visual analysis. Visual analysis is usually followed by exploratory spatial analysis, typically based on summary statistics and measures calculated from surface functions. One method is to compare spatial autocorrelation statistics and geostatistical functions (Griffith 1987; Odland 1988; Isaaks and Srivastava 1989) calculated for individual surfaces. Another option is to calculate descriptive statistics at various locations, for example, the mean and variance of surface functions, and analyze their spatial distributions. Directional statistics are also useful in the evaluation of surface similarity (Upton and Fingleton 1989; Fisher 1993; Hodgson and Gaile 1996, 1999). The third step is confirmatory spatial analysis, which includes spatial regression models (Bailey and Gatrell 1995) and bidimensional regression models (Tobler 1994; Nakaya 1997). Spatial models deepen our understanding of the relationship between surfaces, and consequently, enable us to simulate spatial phenomena in a computer environment. This paper contributes to the second step mentioned above: exploratory analysis of similarity between surfaces. The focus is on qualitative rather than quantitative aspects of surface similarity. Suppose, for instance, a set of surfaces that represent the population distributions of three age groups in a region: under 20, 20–40, and over 40 (see Figure 1). The distributions are globally similar among different age groups. People appear clustered in two areas, one in the northwest and the other in the south. Population density smoothly decreases around the peaks of distributions. From a microscopic point of view, on the other hand, we find several differences between the surfaces. Age group 1 people are heavily concentrated in the...
[9] Andrea B C,Vicente T R,Valentino S,et al.

Geomorphometric analysis for characterizing landforms in Morelos State,Mexico

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河网径流节点及其基于DEM的自动提取

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https://doi.org/10.3321/j.issn:1009-2242.2003.03.030      URL      [本文引用: 1]      摘要

河流的交汇点是在地貌、水文上 均有重要意义的特殊地段,在GIS中又融合了大量的时空信息。从河流水文学与地理信息系统结合的角度,首先提出了河网径流节点的概念,分析了河网径流节点 的基本特征,包括河网径流节点的属性特征、空间分布特征、时间变异特征等方面的内容,并对河网径流节点在地学空间分析中的应用进行了展望。此外,对以 DEM数据为基础提取河网径流节点的原理、方法进行了初步的探索。
[11] 李军锋,李天文,汤国安,.

基于DEM的沟谷网络节点水流累积量研究

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https://doi.org/10.3969/j.issn.1008-2786.2005.02.016      URL      摘要

以陕西省境内黄土高原丘陵沟壑区绥德县韭园沟、延川和宜君三个典 型地貌区作为实验样区,基于栅格数字高程模型(Digital Elevation Mode,DEM)沟谷网络自动提取技术以及沟谷网络节点及其自动提取技术,得到了各样区沟谷网络节点,从地貌形态学,沟谷成因学以及水文学原理出发,对 不同级别沟谷网络节点水流累积属性进行了深入分析,结合数理统计方法获得了同一沟谷系统不同分辨率沟谷网络节点水流累积量均值分级统计规律,不同地貌类型 样区沟谷系统相同分辨率节点水流累积量均值分级统计规律.该数理统计结论能够有效解释黄土高原丘陵沟壑区各级沟谷系统的形成机理及其空间分异规律,同时能 够合理地说明沟谷系统发育与地表侵蚀、切割强度之间的相互关系.因此,本研究对整个黄土高原丘陵沟壑区地表形态的研究具有重要的参考意义.
[12] 钱柯健,朱红春,李发源.

一种基于DEM汇水累积量的径流节点提取方法

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快速有效地提取径流节点,对进 行水系的形态和属性特征研究具有重要意义。已有的研究发现:径流节点在汇水累积量上具有显著的突变性和多向汇集性特征,在充分考虑此水文特征的基础上,本 文运用GIS窗口分析的方法原理,设计了可行的基于高精度DEM数据的径流节点提取方法,完成了对实验样区DEM数据的径流节点提取。通过与实测的径流节 点数量和分布的结果对比,验证了该方法具有理想的精度,同时具有较高的执行效率。
[13] 朱红春,汤国安,吴良超,.

基于地貌结构与汇水特征的沟谷节点提取与分析

[J].水科学进展,2012,23(1):7~13.

https://doi.org/CNKI:32.1309.P.20120104.2012.002      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

沟谷节点是流域中线状沟谷或河网的交汇点,集中反映了沟谷的地貌结构和水文特征。有效获取并分析沟谷节点的结构与特征规律,对于系统、深入地研究流域地貌的空间形态结构、径流特征具有重要的作用。利用陕北黄土高原多地貌类型为实验区,设计并实现了基于高精度DEM的沟谷节点提取算法模型和等级标定方法,获取了实验区各级沟谷节点的数量和汇水值;运用数学模型分析法,分析了沟谷节点的数量和汇水值的分级数量关系,得到了具体的数学模拟方程;同时,运用等差分级的方式,分析了汇水累积量级差在不同地貌区的差异,初步探讨了地表形态在空间上的分异规律。
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基于DEM的沟谷特征点提取与分析

[J].地球信息科学学报,2013,15(1): 61~67.

https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2013.00061      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

沟谷特征点是反映沟谷地貌空间形态分布的重要点位,也是研究沟谷地貌演化过程与机理的关键要素。因此,对不同沟谷特征点的有效提取,是沟谷形态研究的重要基础。本文采用DEM及其在水文分析中的多种衍生数据,通过流向追踪、邻域特征判断等一系列方法,实现对径流节点、径流源点、汇流源点、潜在裂点与流域出口点的快速、准确提取。同时,对沟谷特征点进行有效分级,本文基于Strahler河流分级法建立了相应的分类标准,对沟谷特征点进行了自动分类。通过使用陕西省宜君典型样区5 m分辨率的DEM数据进行实验,发现新算法计算效率高,结果准确,对潜在裂点也进行了有效探测,验证了算法的有效性。最后,对特征点提取的数据影响进行了详细分析。
[15] 田剑,汤国安,周毅,.

黄土高原沟谷密度空间分异特征研究

[J].地理科学,2013,33(5):622~628.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>以5 m分辨率DEM为信息源,借助样方分析思想,运用数字地形分析方法和克里格插值模型,获得黄土高原全区的沟谷密度分布图。在此基础上,探讨黄土高原沟谷的空间分异特征及影响因素。实验结果表明,黄土高原沟谷密度空间分异明显,沟谷密度在陕北的绥德-米脂一带达到高峰,由北向南递减。以六盘山和吕梁山为界,沟谷密度有三种变化特征,六盘山以西地区,沟谷密度较低且变化平稳,六盘山以东吕梁山以西地区的沟谷密度由北向南呈现梯度显著下降变化,吕梁山以东地区,沟谷密度呈现起伏变化,沟谷密度值分布在1.7~6.4 km/km<sup>2</sup>范围内。在宏观上,由陇西盆地、鄂尔多斯地台和汾渭裂谷等地质构造控制沟谷空间分布态势;降雨强度因素对沟谷侵蚀作用显著,加剧了沟谷密度空间分异特征;植被条件和地面组成物质呈现由西北向东南变化制约着沟谷发育。土壤侵蚀方面,沟谷密度与输沙模数空间耦合性较强,存在明显的正相关。</p>
[16] 刘仁杰,朱红春,汤国安,.

基于DEM的坡面流水侵蚀潜能因子初步研究

[J].水土保持通报,2012, 32(6):161~165.

[本文引用: 1]     

[17] 闾国年,钱亚东,陈钟明.

基于栅格数字高程模型提取特征地貌技术研究

[J].地理学报,1998,53(6):52~61.

https://doi.org/10.11821/xb199806010      URL      [本文引用: 2]      摘要

本文对近年来基于栅格数字高程 模型(DEM)提取特征地貌技术进行了详细的研究,认为该技术的关键在于两个方面:一是如何定义地貌形态结构,二是提取算法的设计。本文提出了基于地貌学 角度来定义地貌形态结构的方法,利用有限个数的形态要素的空间组合和对比分析来获取特征地貌,并可以对各种特征地貌形态进行符合物理意义的改进。
[18] 肖飞,杜耘,Parrot J F,.

基于DEM的平原区人工微地貌数字提取方法探讨

[J].地理科学,2011,31(6):647~653.

URL      摘要

针对江汉平原区堤垸人工微地貌,综合局部地形分析、水流模拟分析以及GIS空间分析和地统计分析方法,利用SRTM DEM数据进行微地貌自动提取研究。根据人工微地貌特点,构建一种局部地形形态分析方法来对结构线位置进行标示,并提出一种流域合并的方法来进行微地貌结构线提取;进而综合上述两种方法的计算结果,提出平原区人工微地貌的组合提取方法。研究结果表明该方法可较好实现平原区垸堤人工微地貌结构线提取。
[1] Thorsten Wiegand,

W daniel Kissling,Pablo A cipriotti.Extending point pattern analysis for objects of finite size and irregular shape

[J].Journal of Ecology, 2006,94(4):825-837.

URL      [本文引用: 1]     

[2] P J Diggle,V Gomez-Rubio,P E Brown.

Second-Order Analysis of Inhomogeneous Spatial Point Processes using case-control data

[J].Biometrics June,2007,(63):550-557.

https://doi.org/10.1111/j.1541-0420.2006.00683.x      URL      PMID: 17688507      摘要

Methods for the statistical analysis of stationary spatial point process data are now well established, methods for nonstationary processes less so. One of many sources of nonstationary point process data is a case-control study in environmental epidemiology. In that context, the data consist of a realization of each of two spatial point processes representing the locations, within a specified geographical region, of individual cases of a disease and of controls drawn at random from the population at risk. In this article, we extend work by Baddeley, M酶ller, and Waagepetersen (2000, Statistica Neerlandica54, 329-350) concerning estimation of the second-order properties of a nonstationary spatial point process. First, we show how case-control data can be used to overcome the problems encountered when using the same data to estimate both a spatially varying intensity and second-order properties. Second, we propose a semiparametric method for adjusting the estimate of intensity so as to take account of explanatory variables attached to the cases and controls. Our primary focus is estimation, but we also propose a new test for spatial clustering that we show to be competitive with existing tests. We describe an application to an ecological study in which juvenile and surviving adult trees assume the roles of controls and cases.
[19] 刘远,周买春,陈芷菁,.

基于不同DEM数据源的数字河网提取对比分析

[J].地理科学,2012,32(9):1112~1118.

Magsci      摘要

<p>基于HYDRO1K、SRTM3 和ASTER GDEM三种DEM数据, 利用BTOPMC地形子模型提取韩江流域河网, 并作对比分析。结果表明:① SRTM3 提取的河网精度最高, HYDRO1K相对最低。② DEM的垂直精度对提取的河网精度起控制作用。ASTER GDEM的水平分辨率较高, 但垂直精度不如SRTM3, 因而提取的河网精度不如SRTM3。③ HYDRO1K 提取大尺度流域河网具有一定的精度, 但在地势平坦区域的效果较差, HYDRO1K不宜用来提取小尺度流域河网。④ 由DEM提取的数字河网精度与当地的地面坡度以及处理DEM的填洼算法有关。</p>
[20] 刘晓,王雷,高佩玲.

利用几何网络提取河网径流节点的方法研究

[J].测绘科学,2011,36(5):85~86.

URL      [本文引用: 1]      摘要

本文分析了河网径流节点的基本特征及分类,论述了基于 ArcGIS水文分析模块提取河网径流的方法,并在此基础上提出了基于几何网络提取河网径流节点的方法.该方法提取得到的径流节点,除能表达其位置信息 外,属性表中还记录了径流节点类型、汇流等级情况信息.实例表明该方法原理简单,易于操作实现,提取效果与实际地貌情况基本相符,可以广泛应用于分布武水 文模型等研究中.
[21] 李景文,周文婷,刘军锋.

基于地理实体的面向对象矢量模型设计

[J].地理与地理信息科学,2008,(

4):29~31+49

URL      [本文引用: 1]      摘要

空间数据模型是GIS实现地理 空间数据组织、表达、分析、处理和应用的基础。针对基于要素的地理实体矢量描述方法的不足,从地理空间信息一体化管理角度,提出面向对象矢量模型 (OOVM),探讨模型体系结构、空间对象的描述方法和空间数据管理模式。该模型利用面向对象的技术,将地理实体抽象为不同的空间对象,并将各空间对象的 标识符、属性与方法封装在一起,便于网络环境下地理空间信息的存储和分布式管理。以公司信息管理为例,设计了基于OOVM的分布式空间数据组织过程,为空 间数据库的建设和数据共享提供新的方法和思路。
[22] 庄群洪.

面向对象GIS数据模型的研究[D]

.泉州:华侨大学,2008.

[23] 童小华,岳秀平,杨东援,

等面向对象思想方法及其在地理信息系统开发中的应用

[J].计算机应用研究,1997, (2):10~12.

URL      [本文引用: 1]     

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