劉淑瓊, 鄒時(shí)林, 鄒勝武, 何亮柱
(1.東華理工大學(xué) 測繪工程學(xué)院,江西 南昌 330013;2.江西省基礎(chǔ)地理信息中心,江西 南昌 330046)
地形表面高低起伏,形態(tài)各異,但它實(shí)質(zhì)上是由一系列的點(diǎn)、線、面構(gòu)成的,這些點(diǎn)、線、面揭示了地貌形態(tài)的本質(zhì)。其中山頂點(diǎn)是構(gòu)成地形輪廓骨架的關(guān)鍵特征,是影響環(huán)境變遷、植被分布、地貌特征等的重要地形特征之一,其空間分布特征是用以描述空間變化過程的重要指標(biāo)(鄔倫等,2001)。數(shù)字高程模型(DEM)蘊(yùn)涵了豐富的地形信息,為準(zhǔn)確、快速獲取山頂點(diǎn)信息提供了良好的數(shù)據(jù)。
在格網(wǎng)DEM 中地形點(diǎn)的識別一般在局部3 ×3窗口內(nèi),通過計(jì)算的地形因子來判斷格網(wǎng)點(diǎn)的地形屬性(周啟鳴等,2006)。提取山頂點(diǎn)就是識別一個(gè)區(qū)域內(nèi)可能的高程值極大點(diǎn)(Lee et al.,1992;Wood,1996)。目前有多種方法可進(jìn)行地形特征點(diǎn)的識別,如鄰域比較法,利用分析窗口內(nèi)的各格網(wǎng)點(diǎn)的高程值進(jìn)行比較,但由于地形本身的復(fù)雜性對含有誤差的DEM 會出現(xiàn)誤判,產(chǎn)生不屬于山頂?shù)脑胍酎c(diǎn)(陳盼盼,2006);斷面高程極值法在水平或垂直方向的斷面上,通過曲線擬合識別局部區(qū)域內(nèi)的高程值極大點(diǎn),能夠較為方便地從DEM 的數(shù)據(jù)中提取部分地形特征點(diǎn),但容易產(chǎn)生關(guān)鍵點(diǎn)位的遺漏(黃培之等,2005);程三友等(2010)通過DEM地貌模擬和空間統(tǒng)計(jì)分析等手段,從區(qū)域尺度對地貌特征進(jìn)行分析。本文通過分析山頂點(diǎn)形態(tài)特征,利用ArcGIS 軟件平臺的空間數(shù)據(jù)分析、鄰域分析和窗口計(jì)算等功能支撐下,討論了基于規(guī)則格網(wǎng)DEM 的山頂點(diǎn)快速提取方法及各影響因素的關(guān)系。
山頂一般定義為山體的局部最高處。鐘業(yè)勛等(2002)對山頂點(diǎn)的定義為:設(shè)A 為地面,a,b∈A,其高程分別為Ha和Hb。對于A 上任一點(diǎn)i,若滿足條件Ha≤Hi≤Hb且b∈IntWi=Bi∩A,Bi為過i 點(diǎn)的平面,Wi為i 點(diǎn)的等高線,則成A 以b 為頂?shù)纳狡旅?。山頂點(diǎn)是指那些在特定鄰域分析范圍內(nèi)比周圍點(diǎn)都高的特定點(diǎn)。
在基于格網(wǎng)DEM 數(shù)據(jù)提取山頂時(shí),不同的分析尺度可以獲取不同層次的山頂點(diǎn)。在對原始DEM 進(jìn)行掃描時(shí),首先對分析窗口內(nèi)各變量賦值,先設(shè)定一個(gè)鄰域分析的范圍,提取山頂點(diǎn)區(qū)域,再對此區(qū)域進(jìn)行重分類,獲得滿足設(shè)定條件的山頂點(diǎn),但是提取的結(jié)果存在噪音點(diǎn)。在DEM 中,把等高線的間距判定為山頂點(diǎn)的高差閾值,再從原始DEM 中提取相應(yīng)的等高線,再將等高線圖轉(zhuǎn)換為面狀圖。將提取的面狀區(qū)域與先前提取的山頂點(diǎn)進(jìn)行疊置分析,通過交集得到所需要的山頂點(diǎn)圖。
本研究選用陜西黃土丘陵地區(qū)作為實(shí)驗(yàn)樣區(qū),以1∶1萬數(shù)字化地形圖及由其生成的柵格分辨率為5 m 的DEM 作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),進(jìn)行山頂點(diǎn)提取實(shí)驗(yàn)?;诒疚膶?shí)驗(yàn)樣區(qū)選用的鄰域分析窗口為3 ×3,11 ×11和31 ×31 以及高差閾值選取10 m 和30 m,并提取該地區(qū)光照暈渲圖,作為等高線的三維背景。
規(guī)則格網(wǎng)數(shù)據(jù)事實(shí)上是一種柵格形式的數(shù)據(jù),因此本文選用ArcGis10.0 軟件作為數(shù)據(jù)分析平臺。
首先,確定局部范圍內(nèi)的最高區(qū)域。通過柵格數(shù)據(jù)的空間分析中的鄰域分析先獲得最大數(shù)值的柵格矩陣,再利用Spatial Analyst 工具中的柵格計(jì)算器,用最大數(shù)值的柵格矩陣減去原始DEM,即可獲得山頂點(diǎn)區(qū)域。
其次,對山頂點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行重分類,利用Spatial Analyst 的Reclassify 得到重分類的柵格數(shù)據(jù),再利用Covert 工具中的Raster to Freatures 命令,輸出地理對象選擇Point,把柵格最高點(diǎn)轉(zhuǎn)換為矢量最高點(diǎn)。利用Spatial Analyst 中的表面分析工具提取相應(yīng)的等值線,再使用Feature To Polygon 工具提取面狀高程分布數(shù)據(jù)。
最后,利用Analysis Tools 中Overlay 的交集操作(Intersect),將先前提取的矢量數(shù)據(jù)點(diǎn)與面狀高程分布數(shù)據(jù)相交,輸出的結(jié)果即為實(shí)際的山頂點(diǎn)分布數(shù)據(jù)。提取流程圖如圖1 所示。
圖2 為高差閾值10 m 的山頂點(diǎn)分布圖??梢钥闯?,圖2a 中出現(xiàn)山頂點(diǎn)多提現(xiàn)象;圖2b 提取的山頂點(diǎn)準(zhǔn)確完整,圖2c 中出現(xiàn)了山頂點(diǎn)的缺失。
圖3 是高差閾值30 m 的山頂點(diǎn)提取分布圖??梢钥闯?,圖3a,b 中產(chǎn)生山頂點(diǎn)多提現(xiàn)象;圖3c提取的山頂點(diǎn)比較完整準(zhǔn)確。綜合圖2 和圖3,可以得出山頂點(diǎn)提取受到DEM 分析尺度的影響且鄰域分析窗口與高差閾值呈一定相關(guān)性。閾值設(shè)置的較大,分析窗口過小,容易導(dǎo)致提取的山頂點(diǎn)產(chǎn)生多點(diǎn)現(xiàn)象。相反,會導(dǎo)致山頂點(diǎn)的丟失。根據(jù)本文中實(shí)驗(yàn)結(jié)果,11 ×11 的鄰域分析窗口及相應(yīng)的10 m 高差閾值適合文中實(shí)驗(yàn)地形的山頂點(diǎn)提取。
圖1 山頂點(diǎn)提取流程圖Fig.1 The flow diagram for extracting mountain peaks from DEM
本文利用ArcGis10.0 軟件平臺支持下,通過對實(shí)驗(yàn)樣區(qū)柵格空間數(shù)據(jù)分析,窗口計(jì)算功以及疊置分析快速、完整地提取了規(guī)則格網(wǎng)DEM 的山頂點(diǎn)。并對數(shù)據(jù)源設(shè)置不同的鄰域窗口與高差閾值。對比結(jié)果表明,DEM 鄰域分析窗口與高差閾值呈一定相關(guān)性,在適中的分析窗口所對應(yīng)的高差閾值時(shí)提取的山頂點(diǎn)準(zhǔn)確完整,為規(guī)則格網(wǎng)DEM 提取山頂點(diǎn)時(shí)受尺度閾值影的響提供了研究基礎(chǔ)。
圖2 高差閾值10 m 的山頂點(diǎn)分布圖Fig.2 The distribution diagram for extracting mountain peaks from the 10 m elevation difference
圖3 高差閾值30 m 的山頂點(diǎn)提取分布圖Fig.3 The distribution diagram for extracting mountain peaks from the 30 m elevation difference
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