第27卷 第2期2005年3月
北 京 林 业 大 学 学 报J OURNAL OF BEIJING FORESTRY UNIVERSITY
Vol . 27, No . 2Mar . , 2005
基于DEM 的数字地形分析
毕华兴 谭秀英 李笑吟
1
2
1
(1北京林业大学水土保持学院 水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室 2甘肃省庆城县水保局)
摘要:该文在对数字高程模型(DE M ) 数据来源及结构、数字地形分析及其应用、基于DEM 的地形分析中的不确定性和误差分析的基础上, 以日本东北地区岩手县早池峰山为研究对象, 美国MicroImage 公司开发的TNTmips 地理信息系统为工具, 日本国土地理院发行的“数字地图25000”为基础数据, 研究基于DEM 的数字地形特征提取与分析方法, 以及DE M 精度对地形特征的影响. 研究结果表明:①以DEM 为基础可提取多种地形特征, 如坡度、坡向、坡面形态、流域边界、水流路径等, 这些特征在地理信息系统的支持下均可用图形和属性数据来表示; ②DEM 水平精度对基于DEM 提取的数字地形特征影响表现为:低精度的DE M 将导致研究区平均坡度变小、坡度标准差变大; 同时, DEM 精度对不同坡度区域表现为不同的影响, 其结果按坡度大致可划分为3种不同类型, 即0°～10°、10°～35°以及大于35°; DE M 精度对坡向的影响除平坡外变化较小, 其中平坡面积随DEM 精度的降低而增大; 低精度的DE M 将导致水文地形信息受损, 这将严重影响流域水文模型参数的确立及水文过程模拟分析的精度. 关键词:数字高程模型(DE M ) , 数字地形分析, DE M 精度, 地理信息系统, 早池峰山-1522(--0049--05中图分类号:TP75 文献标识码:A 文章编号:1000-2005) 02
BI Hua _xing
1, 2
; TAN Xiu _ying ; LI Xiao _yin
31, 2
. Digital terrain analysis based on DEM . Journal of Beijing
-53[Ch , 14ref . Forestry University (2005) 27(2) 49-]
1College of Soil and Water Conser vation , Beijing Forestr y University , Key Laboratory of Soil and Water Conser vation &Desertification Combating , Ministry of Education , 100083, P . R . China ;
2Soil and Water Conservation Service , Qingcheng County , Gansu Province , 745100, P . R . China .
The digital elevation model (DE M ) , an important source of infor mation , is usually used to express the topographic surface in three dimensions and imitates the essential natural geography . Now , DE M has been applied in physical geography , hydrology , ecology and biology and when connected with topographic attribute extraction , in watershed and flow path analyses . The study has analyzed the digital elevation data sources and their structure , the arithmetic of terrain attribute extraction from DE M and its application as well as DEM ' s error and uncertainty algorithm . The Hayachinesan mountain area (in Northeastern Japan ) was chosen as the research site and the focus was on terrain analysis and the impacts of DE M ' s resolution on topographic attributes using TNTmips GIS software (developed by MicroImage Inc . , USA ) and “digital map 25000”(published by the Geographical Survey Institute of Japan in 1998) . The results show that :①DE M is a ver y effective tool for terrain analysis ; many terrain attributes can be derived such as slope , aspect , slope type , watershed , standard flow path and so on ; these attributes can be displa yed with both image and attribute databases with the help of GIS ; ②DE M ' s resolution has a great influence on terrain attributes ; the follo wing details are shown :(a ) DE M resolution has a significant effect on slope estimation :the average slope becomes smaller and the standard deviation lar ger when DEM resolution changes from fine to coarse and the different --impacts of DE M ' s resolution on differ ent slope ranges can be classified into three gradient classes :010-35degree (degree (underestimated slope ) , 10-overestimated slope ) and more than 35degree (little impact on slope estimation ) ; (b ) DE M resolution has little effect on aspect estimation , but flat areas become larger when
--04--18收稿日期:2004http : journal . bjfu . edu . cn
基金项目:“973”国家重点基础研究发展规划项目(2002CB111503) 、霍英东青年教师基金项目(81026) 、日本科学技术厅特别研究员项目. 第一作者:毕华兴, 博士, 副教授. 主要研究方向:地理信息系统应用、水土保持. 电话:010-62398679 Email :bhx @bj fu . edu . cn 地址:.
50北 京 林 业 大 学 学 报第27卷
DE M resolution changes from fine to coarse ; and (c ) the quantity of hydrologic topography information declines as DE M resolution decreases .
Key words digital elevation model (DE M ) , digital terrain analysis , DE M resolution , GIS , Hayachinesan 数字高程模型(DE M ) 已经被广泛地应用到诸如地形特征提取、流域水系分析等众多数字地形分析领域
-5][1-
1. 3. 2 坡 向
坡向用方位角表示(0°～360°、正北为起点, 顺时针方向) . 本研究将其分为5级, 即平坡、0°～90°、90°～180°、180°～270°、270°～360°.
1. 3. 3 坡面倾斜类型
通过DEM 计算坡面倾斜类型的方法用图1来说明. 为了求点O 的坡面倾斜类型, 首先从点O 周围的8个网格中找到海拔最低点C , 然后找出与点O 相同海拔的点A 和点B (A 、B 位于OC 两侧) , 角A O B 即为点O 的坡面倾斜类型. 本研究将坡面倾斜类型划分为3级, 即:凹型(容易收集地表径流, 小于150°) ; 平坦型(150°～210°) ; 凸型(大于210°, 易于地表径流的分散) .
. 目前数字高程数据主要来源于:①照片立
[6]
体测绘及数据捕获; ②等高线的数字化; ③快速发
展的全球定位系统(GPS ) ; ④激光扫描测高系统(LIDAR ) . 其中LIDAR 集合了惯性测量器(IMU ) 和全球定位系统, 可同时给出传感器精确的位置和方向, 并获得涉及到地球表面的资料. 可变的激光脉冲和扫描适合于不同的地形和植被条件. 这一方法可提供高精度的数字高程数据(垂直精度可达12c m ) . 用以上不同方法所得到的高程数据, 一般可分为3类, 即:网格、不规则三角形网(TI N ) 以及等高线.
数字地形分析是以数字高程数据为基础来推导二维或三维地形特征以及确定流域、集水区、水流路径等等. 一般情况下, 从DE M 导出的地形特征参数可划分为两类, 原生特征和次生特征
--11][10
[6]
--9][7
.
[12]
目前, DE M 的误差来源、误差检测、误差
[13]
可视化以及误差校正等方面有大量的研究成果. 其中DEM 的水平和垂直精度对基于DE M 导出的地形特征有较大的影响
[14]
图1 基于DEM 的坡面倾斜类型计算简图FIGURE 1 Sketch flow of slope type calculation from DEM
.
本文以日本东北地区岩手县早池峰山(地理坐
标为东经39°30′～39°35′、北纬141°26′～141°34′, 面积约10605hm , 海拔550～1917m ) 为研究对象, 以美国MicroImage 公司开发的TNTmips 地理信息系统为工具, 研究基于DE M 的数字地形特征提取与分析以及DEM 精度对地形特征的影响.
2
1. 3. 4 流域分析
流域分析是以DE M 为基础来计算流域边界(面积、周长等) 、集水区(大小、范围等) 及水流路径(流径、流向、河流分级等) 等水文地形特征. 这对分析流域产流、汇流水文过程、水文模型参数的确定有着非常重要的作用. 同时, 对资源管理、土地及坝系规划、保险成本效益分析都有一定的作用. 1. 4 DE M 精度对地形特征的影响
以不同的DE M 水平精度(网格大小分别为10、20、30、40和50m ) 进行坡度、坡向、流域边界及水流路径的提取, 应用统计方法分析DE M 精度对地形特征的影响.
1 数据与方法
1. 1 数 据
采用的是1998年日本国土地理院的“数字地图25000”, 它是以1 25000地形图为基础, 经扫描处理
后形成的. 另外, 本研究还以日本国土调查局发布的“土地分类基本调查(1 50000) ”为实地调查数据. 1. 2 DE M 的拟合
以数字地图25000为基础提取等高线并经编辑处理, 然后应用最小曲面法对等高线进行转化, 计算DE M .
1. 3 基于DE M 的数字地形特征提取与计算1. 3. 1 坡 度
以DE M 为基础, 采用传统的D8方法计算坡度. 本研究将其分为6级, 即0°～3°、3°～8°、8°～
152 结果与分析
2. 1 基于DE M 的地形特征提取与分析
根据DE M 拟合方法, 得到了研究区的DE M . 在
此基础上, 应用坡度、坡向、坡面类型提取方法分别得到了研究区坡度图、坡向图、坡面形态图(见图2) . 经对所提取的各地形特征图的属性进行统计分析, 可得出各地形特征值的统计量. 同时, 以DEM 为基础, 应用流域分析手段与方法, 可得到研究区小
第2期毕华兴等:基于DEM 的数字地形分析51
流域边界及标准水流路径, 并可对流域面积、周长、水流路径长度、河流分级等水文模型中常用的参数或基础量进行统计分析.
2. 2 DE M 精度对基于DE M 提取地形特征的影响2. 2. 1 坡 度
研究区DE M 精度对坡度的影响结果见表1. 从
表1可以看出, 基于不同的DEM 精度计算出的坡度(包括最小坡度、最大坡度、平均坡度和标准差) 有很大的差别. 平均坡度随DE M 精度的降低而减小, 标准差则随DEM 精度的降低而增加, 见图3(a ) . 通过与实地调查数据的比较, 高精度的DEM 较好地模拟了真实的地面, 相反, 低精度的DE M 则对地面的模拟效果较差.
表1 不同DEM 精度下导出的坡度统计量
TABLE 1 Satistics of slope over the study area derived from DEM at different resolutions
DEM 精度 m 最小坡度 (°) 最大坡度 (°) 平均坡度 (°) 标准差
1020304050
00000
6666626664
21. 5520. 8120. 1419. 5019. 00
9. 9110. 5311. 0711. 4111. 69
31
表2 DE M 精度对不同坡度级的不同影响类型
TABLE 2 The different impacts of DEM resolution
on different slope ranges
类型序号坡度 (°)
0～10
影响描述
当DEM 精度比较低时, 研究区坡度被低估, 计算出的坡面比实际坡面偏缓, 相应地使这
一坡度级的面积百分比增大
当DEM 精度比较低时, 研究区坡度被高估,
2
10～35
计算出的坡面比实际坡面偏陡, 相应地使这一坡度级的面积百分比减少
绝对影响很小. 在这一坡度级内, DEM 精度对以此为基础而计算出的坡度值影响很小, 坡度累积频率曲线基本保持稳定
>35
表3 不同DEM 精度下导出的各坡向面积占总面积的百分比
TABLE 3 Statistics of each aspect area percentage over the study area derived from DE M at different resolutions
DEM 精度 m 平坡
1020304050
0. 431. 011. 492. 032. 92
0°～90°90°～180°180°～270°270°～360°28. 1427. 2727. 1327. 2626. 98
27. 5527. 3727. 2827. 3027. 28
21. 6921. 8821. 8321. 7521. 57
22. 1922. 4722. 2721. 6621. 25
为了阐明DE M 精度对基于DE M 导出的流域边界的影响, 我们对不同精度DEM 导出的流域边界进行统计分析(见表4) . 从表4可以看出:随着DEM 精度的提高, 所划分出的小流域数量增加, 标准差减小.
表4 DE M 精度对以此为基础导出的流域特征的影响
TABLE 4 The changes of derived watershed polygons
attribution with DE M at different res olutions
DEM 精流域总面度 m 数 个积 hm [***********]
373868133
[***********]19
平均面积 hm 2
305. 8288. 7280. 6156. 579. 8
标准差最小流域564. 9551. 8547. 9426. 7304. 9
面积 hm 2
0. 250. 220. 180. 040. 01
最大流域面积 hm 2
2484. 42471. 42489. 32453. 82401. 7
研究结果表明:DE M 精度对基于DE M 的坡度
计算结果有很大的影响. 为了进一步阐明DE M 精度对不同坡度级是否具有不同的影响. 该研究将坡度人为地划分为14个小的坡度级, 即0°～3°、3°～5°、5°～8°、8°～10°、10°～15°、15°～20°、20°～25°、25°～30°、30°～35°、35°～40°、40°～45°、45°～50°、50°～55°和大于55°. 经对不同坡度级坡度累积频率进行统计分析得出:DE M 精度对基于DE M 的坡度计算在不同的坡度级表现出不同的影响. 这种影响按坡度大致可以分为3种类型, 结果见表2. 2. 2. 2 坡 向
研究区DE M 精度对坡向的影响结果见表3. 从表3可以看出, 基于不同的DEM 精度计算出的坡向变化较小, 但其中平坡面积随DE M 精度的降低而增大, 见图3(b ) . 通过与实地调查数据的比较可知, 高精度的DE M 导出的坡向图与实地调查坡向图吻合较好.
2. 2. 3 流域边界及水流路径
该研究基于5种不同精度的DE M (网格大小分别为10、20、30、40和50m ) , 导出了研究区流域边界及水流路径(见图4) . 从图4可以直观看出, 随着DE M 精度的提高, 所导出的流域及水系网络更加复.
同样, 对不同精度DEM 导出的水流路径进行统计分析(见表5) . 从表5可以看出:随着DE M 精度的提高, 所提取出的水流网络更趋于复杂, 河流数增加、河网总长度变长、最小河流长度变小、标准差减小. 从Horton 河流分级情况看, 随着DE M 精度的提高, 河网分级数增加, 能够体现更加细小的河网. 这对流域水文过程分析、特别是对流域汇流的参数确定及汇流模型的建立起到积极的作用, 将使计算结果与实际情况吻合得更好.
图2 基于DEM 的研究区地形特征FIGURE 2 Terrain characteristics derived from
DEM
图3 坡度及坡向随DEM 精度的变化
FIGURE 3 The changes of sl ope and as pect with DEM at different res ol
utions
(a ) 50m (b ) 30m (c ) 10m
图4 基于DEM 提取的流域边界、标准水流路径图以及DE M 精度对它们的影响FIGURE 4 The deri ved waters hed pol ygons and standard flo w paths from DE M at different resolutions
表5 DE M 精度对以此为基础导出的水流路径特性的影响
TABLE 5 The changes of derived standard flow paths attribution with DE M at different res olutions
DE M 精度 m 5040302010
河流数 条[**************]69
河流总长度 m 171093. 8220133. 6299841. 6497038. 71523482. 7
平均长度 m 1043. 2840. 2663. 4468. 9251. 0
标准差691. 0552. 4440. 0324. 9201. 0
最小长度 m 50. 040. 130. 120. 09. 0
最大长度 m 4164. 72828. 12808. 82044. 61576. 1
最大级别
44456
Horton 河流分级最小级别
11111
平均级别
12222
3 结 论
以DE M 为基础可提取多种地形特征, 如坡度、坡向、阴影、坡面形态、流域边界、水流路径等, 这些
特征在地理信息系统的支持下均可用图形和属性数据来表示, 使基于DE M 的地形特征提取和分析将变的更为切实可行. 这些地形特征对水文过程分析、土壤侵蚀计算以及土地利用规划都有非常重要的现实意义.
DE M 精度对以此为基础而推导出的地形特征有较大的影响, 特别是对坡度及流域水系的影响. 通过与实地调查数据的比较可知, 高精度的DE M 能较好地模拟真实的地面信息. 主要表现为:①随着DE M 精度的降低, 所导出的研究区平均坡度变小、坡度标准差变大; 同时, DE M 精度对不同的坡度级有着不同的影响, 这种影响大致按坡度可划分为3种类型. 当坡度为0°～10°时, 低精度的DE M 将低估地面坡度, 使计算出的地面比实际地面变缓, 这一坡度级的面积百分比变大; 当坡度为10°～35°时, 结果正好与坡度为0°～10°时相反; 当坡度大于35°时, DE M 精度对其影响很小, 无论DE M 精度如何, 这一坡度级的面积百分比都比较稳定; ②DE M 精度对坡向的影响除平坡外变化较小, 其中平坡面积随DE M 精度的降低而增大; ③随着DE M 精度的提高, 所导出的流域及水系网络将更加复杂与精细, 流域数和河网数都增多、河网总长度变长、最小河流长度变小, 其标准差均变小. 从Horton 河流分级情况看, 随着DE M 精度的提高, 河网分级数增加, 能够体现更加细小的河网. 总体来看, DEM 精度对流域边界及水流路径的影响较大, 低精度的DE M 将导致水文地形信息损失, 严重影响流域水文模型参数的确立及水文过程分析的精度.
参
考
文
献
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(责任编辑 李文军)