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目 录

摘要 1

Abstract 2

1. 研究目的和意义 3

2.国内外研究现状 3

2.1国外研究现状 3

2.2 国内研究现状 3

3.实验数据与样区 4

3.1实验数据 4

3.2实验样区 5

4. 研究内容 6

4.1技术路线 6

4.2 不同分辨率DEM的生成 7

4.3地形起伏度提取 7

4.4确定最佳分析窗口 10

4.4.1均值变点分析法 10

4.4.2累积和分析法 11

4.5栅格分辨率与地形起伏度最佳统计窗口的量化关系 13

5.结论与展望 16

参考文献 17

致谢 19

DEM栅格分辨率与地形起伏度最佳统计窗口关系分析

--以陕西省为例

黄珂

Abstract：Relief amplitude is an important index to measures macro terrain in a certain area.The key to research relief quickly and effectively based on DEM is determining the optimal statistics window.The optimal statistics window is diffient when grid resolution of DEM is different in the same area.The paper chooses eight different landform area in Shan Xi which include Shen Mu、Chang Wu、Yi Jun and so on.The paper use ASTER GDEM to reasearch the analysis of relationship between DEM raster resolution and the optimal statistics window of local relief based on mean change point method and CUSUM .The result presents the area of DEM optimal statistics window is linear with resolution.

Key words:DEM; local relief; optimal statistics window

研究目的和意义

地形起伏度是度量一个区域宏观地形的指标，是指最高点海拔高度与最低点海拔高度在一个选定区域内的差值，表现区域范围内地形的变化程度。地形起伏度的研究，对于地形信息提取，景观空间的格局分化，地貌形态的划分有重要作用，尤其对灾害的预测预防，人口密度的修正等方面作用显著。

利用数字高程模型作为基本数据提取一定区域内的地形起伏度,是一种快速有效的方法。一定范围内高程的极值往往会随着统计单元的边长的增加而发生改变，这种情况会改变取样栅格的起伏度情况，所以确定适宜样区范围相应分辨率的最佳统计窗口的大小对于起伏度研究至关重要和关键所在。

前人研究表明统计窗口越大则地形起伏度的值呈增加趋势。但地形起伏度最佳统计窗口与DEM栅格分辨率到底何种量化关系，目前还不明确。尤其对于中国这样地域广阔，地貌类型复杂多变的国家，实现对地形起伏度的有效快速的提取具有很重要的意义。

因此，本文以地貌类型丰富的陕西省为样区，研究通过对陕西各典型地貌的地形起伏度的提取，分析研究DEM栅格分辨率与地形起伏度最佳统计窗口的量化关系并且讨论地貌对分析窗口的影响。

2.国内外研究现状

2.1国外研究现状

《欧洲1 :250万地貌图》通过对各地貌的研究，将提取地形起伏度窗口面积定为16km。A-Xing Zhu土壤制图的数字精度,着重研究了 DEM分辨率和最佳统计单元大小对土壤制图的数字精度的影响,认为地形分析窗口存在趋于稳定的最佳的阈值,这个阈值要受地貌类型的影响较大，但分辨率对地图精度的影响不大。Albani讨论了局部统计窗口对地貌地形整体以及坡度中产生误差的大小,成果表明在研究区内,分析窗口为7×7更加符合地貌要求。Yingkui Li讨论数字高程模型的不同分析窗口，讨论排出影响分析窗口的潜在因素，结果表明区域和流域平均地形起伏随分析窗口大小强烈变化的。Amir Houshang Ehsani等讨论研究不同分辨率对地形地貌反应的表现，依靠用一种半自动化程序，得出分析窗口像元越小，得到的地形地貌形态越详细。Juan P.Rigol-Sanchez等研究认为arcgeomorphometry是加快DEM分析窗口数据的处理速度，使分析窗口直观、明了的有利工具 。Stefano Cavazzi等人对一系列不同DEM进行重采样成不同分辨率，研究创建不同地形窗口分析的创建，表明了通过地形分析方法结合统计可以提高地形预测、检测精度。

2.2 国内研究现状

朱黎江，秦其明等人结合ASTER数据的特点通过计算机编程的方式，研究并解读提取该数据的关键技术，总结出ASTER数据在建立地理高程模型，土地检测，冰山变化检测等几个方面的应用。马龙，李颖对比分析了GTOPO30和SRTM DEM两种不同DEM数据的研究方法下，西藏地区在1km分辨下的精度。何丽丽用不同比例尺和分辨率DEM的方法，得到不同比例尺和分辨率的数字高程模型，对地貌形态及地形信息的研究都有较大的影响。常直杨，王建等人运用了均值变点法，矩阵法，雪氏熵值法和ISODATA非监督分类功能，根据SRTM DEM数据，对三峡库区进行分析，划分出8种地貌类型。

汤国安，赵帮元用1:25万比例尺DEM验证因为地面平缓，破碎程度小，从而地形的起伏特征得到了反映。朱红春，陈楠等人使用窗口分析方法和水文分析方法对陕北黄土高原1:10000比例尺DEM进行研究和对比，得到地形起伏度随窗口单元的增大呈上升趋势。李百岁，韩丽荣根据DEM模型对多伦县进行分析，得到地形起伏的分布规律及地形特征。张会平，刘少峰等人运用高程条带法和高程阙值法，根据DEM分析，得到起伏度来获知黄土高原的侵蚀量。

张伟，李爱农根据SRTM和ASTER DEM数据对山地进行研究，得出适宜计算尺度总体变化幅度不大，但地貌特征变化，其相应会发生变化。朗玲玲，程维明等人基于不同尺度的DEM运用栅格窗口递减的方法，对低山丘陵地区进行分析，得出不同尺度DEM下，起伏度与最佳网格单元的关系成正比。倪元龙，于东升等人根据三种不同比例尺DNDC模型，对太湖地区进行研究，判别得到最佳栅格单元分辨率，得到相对应的转换关系。赵牡丹，贺丹根据不同分辨率的DEM数据对我国4个典型丘陵地区进行分析，窗口变化受不同分辨率影响不同。平原地区的起伏度呈水平直线或阶梯型分布随窗口递增。张锦明，游雄根据实验区的高差和64幅样区数据得到变长最大地形起伏度拟合曲线，从而获取最佳分析区域值。张学儒,官冬杰,风云等人通过高差显著性变化检验法对青藏高原东部山区的研究区进行研究得出了结论：随着邻域尺度单元面积的增大，起伏度快速增大，得到青藏高原东部山区的最佳分析单元为5.0625km。王让虎，张树文等人基于ASTER GDEM数据研究东北地区的地形状况，根据Python模块编程，提取东北地区的地形起伏度，并用均值变点的分析方法得到最佳统计单元，对地形起伏度分级，得到东北地区的最佳统计单元面积是2.62km。陈珂，黄小羽等人基于ASTER GDEM数据，对华蓥市进行地形起伏度研究，得出研究的最佳分析窗口边长为27，最佳单元是0.65km。杨太保，韩海辉对青藏高原的地貌进行研究，运用SRTM DEM和均值变点分析得到青藏高原的最佳分析单元面积为1.1664km，得到地表切割度，起伏度，坡度成正比的结论。

3.实验数据与样区

3.1实验数据

本文采用的是30m分辨率的ASTER GDEM数据。空间分辨率为1×1弧秒（约每个分片包含3601行×3601列）。ASTER GDEM数据是全球公开共享数据之一，它提供了近红外、短波红外和热红外的遥感数据。数据包含的所有陆地区域介于北纬83°至南纬83°之间。DEM的空间分辨率对地形起伏度的计算精度至关重要，在ASTER GDEM推出以前，可以获取到的大范围DEM数据是空间分辨率为90m的SRTM DEM数据，该数据在小尺度地形提取时，一直受到分辨率过低的影响。ASTER GDEM数据最大的优势在于其拥有较高的空间分辨率，在小尺度精细地形特征提取时明显优于SRTM DEM数据更能反映丘陵沟谷地貌特征。另外ASTER GDEM数据空间分辨率与TM遥感影像一致，为两者的结合使用提供了便利条件。

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