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文档简介

1、第十一章 水文分析练习2:黄土地貌鞍部的提取一、背景相邻两山头之间呈马鞍形的低凹部分称为鞍部,鞍部是两个山脊和两个山谷会合的地方。鞍部点是重要的地形控制点,它和山顶点、山谷点以及山脊线、山谷线等构成的地形特征点线,具有对地形具有很强的控制作用。因此,对这些地形特征点、线的分析研究在数字地形分析中具有很重要的意义。同时,由于鞍部点的特殊地貌形态,使得鞍部点的提取方法较山顶点和山谷的提取更难,目前没有什么有效的方法来提取鞍部点,利用水文分析的方法可以来提取一些鞍部点,但是它还是具有一定局限性。二、目的结合水文分析的思想来提取研究区域内的地形鞍部点;开拓思维,拓展水文分析工具的应用,学会利用水文地质

2、分析的思想来解决一些地形、地貌等方面的问题。三、要求结合水文地质分析的方法和空间分析的方法提取研究区域的地形鞍部点。四、数据一幅25m分辨率的黄土地貌DEM数据,数据的区域大概有59 km2。数据存放于/ChP11/Ex2中,请将其拷贝到E:/ChP11/Ex2。结果保存在/ChP11/Ex2/Result中。五、算法思想算法思想:由于鞍部是两个山脊和两个山谷会合的地方,那么对于鞍部点的提取,就可以采用分别提取山脊线和山谷线,然后再计算出山脊线与山谷线的交点,所求出的交点便是鞍部点的位置。六、操作步骤1、正地形、等高线和晕渲图的提取同山脊线与山谷线的提取中一样,由于鞍部点的整体位置是处于山脊上

3、的,需要提取出正地形以舍弃那些在负地形上的错误的提取结果。正地形的提取过程与11.6.1完全相同。提取过程分别是:利用11×11窗口进行提取平均值的邻域分析,结果为meandem(图1);原始DEM与meandem相减(图2),并以0为界进行重分类,大于0的属性重新赋值为1,小于0的赋值为0,结果命名为zhengdixing,图3、4所示。 利用spatial analyst菜单下的surface analysis菜单中的contour和hillshade工具分别提取研究区域的等高距为40m的等高线数据ctour(图5)和研究区域的晕渲图hillshade(图6)。 图1 用11&#

4、215;11窗口进行提取平均值的邻域分析图2 原始DEM与meandem相减 图3 以0为界进行重分类图4 重分类的结果 图5 等高距为40m的等高线数据ctour图6 研究区域的晕渲图hillshade2、山脊的提取山脊的提取与练习1中山脊的提取过程是完全相同的,分别是进行洼地填充、然后在无洼地的DEM上提取水流方向、基于水流方向计算汇流累积量数据、提取汇流累积量数据等于零的栅格。提取过程产生的各个数据分别为:filldem(图7)、flowdir(图8)、flowacc(图9)以及flowacc0(图10、11)。 图7 洼地填充 图8 在无洼地的DEM上提取水流方向 图9 基于水流方向计

5、算汇流累积量数据图10 提取汇流累积量数据等于零的栅格图11 山脊线3、山谷的提取山谷的提取也与练习1中山谷的提取过程是完全相同的,分别是基于原始DEM计算出反地形DEM数据(计算中是利用原始DEM减去常数3000)、基于反地形DEM数据提取水流方向数据、基于水流方向数据进行汇流累积量数据、提取汇流累积量数据等于零的栅格。提取过程中产生的数据分别为:fandem(图12、13)、flowfdirfan(图14)、flowaccfan(图15)以及fanfacc0(图16)。图12 基于原始DEM计算出反地形DEM数据图13 反地形DEM数据 图14 基于反地形DEM数据提取水流方向数据 图15

6、 基于水流方向数据进行汇流累积量数据图16 山谷线4、鞍部点的提取(1) 将提取出的山脊线数据flowacc0和山谷线数据fanfacc0利用spatial analyst菜单下的raster calculator的工具进行相乘运算,如图17,运算结果命名为anbuqu(图18)。图17 raster calculator工具进行相乘运算图18 山脊线数据和山谷线数据的相乘结果anbuqu(2) 将上一步中提取出的数据anbuqu和正地形数据zhengdixing利用spatial analyst菜单下的raster calculator的工具进行相乘运算,就得到了鞍部点的栅格形式数据,命名为rasteranbu(图19)。图19 鞍部点的栅格形式数据(3) 将栅格数据rasteranbu进行重分类,所有0值和NO DATA数据赋为NO DATA数据,属性为1的值保持不变,重分类之后数据为rasteranbu2,如图20所示。 图20 重分类数据(4) 将栅格数据rasteranbu2转成矢量结构数据anbudian,如图21,并配合等高线数据和晕渲图对矢量形式的鞍部点数据进行编辑,剔除那些处于研究区域边缘以及内部的伪鞍部点,如图2

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