基于林地小班的区域整体坡度计算研究

发布时间：2020-07-10 21:18

【摘要】：随着“智慧林业”的蓬勃发展,林业科学与信息技术的结合越发紧密,然而在林业调查工作的开展过程中实现数据生产自动化的程度仍然不高,多以实地勘查为主。在实际调查过程中,受到林地内复杂地形与天气等其他外界因素的限制,部分林地小班区域其调查因子信息的获取主要依靠调查人员的目测,甚至于一部分不可达的林地小班仅能通过远处观测。坡度值作为重要的小班调查因子之一,其目测误差极大,即使借助专业仪器进行坡度测定,其测量精度也仅能在测量点上得到保证,不能考虑到小班的整体起伏倾斜程度。目前林业调查领域尚缺乏可靠的林地小班区域整体坡度求算方法,为相关工作的展开带来了诸多不便。因此,本研究提出了一种基于主坡向垂直面高程回归的小班区域坡度提取算法,以提高林地小班调查数据的质量,减少野外实地林业调查的工作量。本文首先对已有的坡度求算方法进行了实验分析,发现前人学者的研究大多着眼于单像元坡度求算,针对区域坡度求算方面的研究较少。为了深入理解坡度的数学及地理意义,本文介绍了有代表意义的三阶反距离平方权坡度提取算法,并在其基础上提出了一种基于DEM数据的高精度单像元坡度提取算法Quad。基于单像元坡度提取算法,结合坡度值的地理学定义与林地小班的地形特征,本研究针对坡度在地表上的各向异性特征提出了一种基于主坡向垂直面高程回归的区域坡度提取算法。最终,以浙江省安吉县10米分辨率数字高程模型与真实林地小班数据为样本,通过实验对比两种现有算法的坡度提取结果与精度,证明本文所提出的算法能够代替传统的实地调查方法,实现小班坡度因子的自动提取。
【学位授予单位】：浙江农林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：S712
【图文】：

纵切面,三角形,偏移率

图 2.1 三角形纵切面Figure2.1 Triangular Longisection. 点到 B 点所形成坡面的坡度可以近似看做△AOB 的 θ 角的大小。求解角的度数，最简单常用的方法是利用反三角函数，而相比于需要用到斜正弦、余弦值，正切值最为符合 DEM 数据的模型结构。以△AOB 为例值等于其对边 AO 边长与底边 OB 边长的比，基于栅格数据由规则的格，底边 OB 的边长等于 OB 所跨越的格网数量乘以格网的边长，而对边等于 O 点栅格与 A 点栅格的高程差。已知正切值，则角 θ 的角度就能求得，计算公式如下：π180Slopearctan(()())22=+ dydzdxdz式 2.1 即为坡度提取算法的核心原理，其中 dz/dx 与 dz/dy 即为目标像元方向上的偏移率。偏移率的求算过程大致分为两个阶段：一、分别对偏移率进行求算；二、合成 x、y 方向的偏移率。偏移率，顾名思义指

模型图,权重分配,模型,像元

图 2.2 权重分配模型Figure2.2Weight allocation model.目标像元 e 的直接相邻像元被赋予了两倍权重，套用到公式：cellsizecfiadcdx ×++ ++=8(2)(2)dzcellsizeghiabcd ×++ ++=8(2)(2)ydz2.2 与 2.3，代入各像元高程与栅格像元的宽度（cellsize）坡度大小。理想状态时，通过上述公式我们已经能够快速的获得像元于真实地表 DEM 数据时，往往存在像元信息缺失或边界口等问题[60]。在 ArcGIS 中当目标像元无高程信息时，该而针对 NoData 像元，任何计算与处理都将被忽略。因此，

实例图,实例,算法,像元

cellsizedx ×8cellsizeghiabcd ×++ ++=8(2)(2)ydz、2.2 与 2.3，代入各像元高程与栅格像元的宽度（cellsizee 的坡度大小。于理想状态时，通过上述公式我们已经能够快速的获得像用于真实地表 DEM 数据时，往往存在像元信息缺失或边窗口等问题[60]。在 ArcGIS 中当目标像元无高程信息时，，而针对 NoData 像元，任何计算与处理都将被忽略。因此数据中存在 NoData 点，在计算坡度前需要将原始数据进法是为 NoData 像元填充其周围像元的均值作为高程。当 DEM 数据边缘的情况时，3×3 窗口模型将因为无法被填满，ArcGIS Desktop 中规定不在 DEM 数据范围内的像元值

【参考文献】