利用最佳地形特征空间进行地貌形态自动识别——以西南地区为例

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利用最佳地形特征空间进行地貌形态自动识别——以西南地区为例

曹伟超, 陶和平, 孔博, 刘斌涛

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曹伟超, 陶和平, 孔博, 刘斌涛. 利用最佳地形特征空间进行地貌形态自动识别——以西南地区为例[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(11): 1376-1380.

引用本文:

曹伟超, 陶和平, 孔博, 刘斌涛. 利用最佳地形特征空间进行地貌形态自动识别——以西南地区为例[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(11): 1376-1380.

CAO Weichao, TAO Heping, KONG Bo, LIU Bintao. Topographic Automatic Recognition Based on Optimal Topography Feature Space—Taking Southwest China as an Example[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(11): 1376-1380.

Citation:

CAO Weichao, TAO Heping, KONG Bo, LIU Bintao. Topographic Automatic Recognition Based on Optimal Topography Feature Space—Taking Southwest China as an Example[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(11): 1376-1380.

利用最佳地形特征空间进行地貌形态自动识别——以西南地区为例

¹中国科学院成都山地灾害与环境研究所,成都市人民南路四段9号610041;²中国科学院研究生院,北京市石景山区玉泉路甲19号,100049

基金项目: 中国科学院知识创新工程重要方向资助项目(KZX2-YW-333)

作者简介:
曹伟超，硕士生，从事数字地形分析研究。

中图分类号: P208

Topographic Automatic Recognition Based on Optimal Topography Feature Space—Taking Southwest China as an Example

¹Institute of Mountain Hazards and Environment,CAS,9 South Renmin Road,Chengdu 610041,China;²Graduate University of Chinese Academy of Sciences,A19 Yuquan Road,Shijingshan District,Beijing 100049,China

Funds: 中国科学院知识创新工程重要方向资助项目(KZX2-YW-333)

摘要: 基于ASDEM数据,提出采用相关矩阵法和雪氏熵值法获取西南地区地貌形态识别的最佳地形特征空间为坡度、地表切割深度、地面累积曲率、绝对高程和地表粗糙度的组合,使用最佳地形特征空间分析方法获得西南地区11种地貌形态的分布图。研究结果表明,平原及低海拔盆地、丘陵、中山和亚高山4种地貌形态分布较广,其和占到总面积的56.11%,其余各类型与总面积比在4.08%～8.30%之间,且较破碎。分别从宏观和微观两方面验证了结果的可靠性,对进一步研究具有参考意义。
- 地貌形态 /
- 最佳地形特征空间 /
- 地貌形态特征
Abstract: Based on ASDEM data,we propose a method of correlation matrix and Sheffield entropy,and get the optimal topography feature space which contains the slope,surface cutting depth,accumulation curvature,elevation and surface roughness.We get the distribution map of 11 kinds of geomorphic types in southwest China by using the method of optimal topography feature space analysis.The results show that the areas of plain with low-elevation basins,hills,mid-elevation mountains and subalpine are greater,the proportion of the sum area of these 4 types reaches 56.11% of the total area,the proportions of other types fluctuate between 4.08%-8.30%,and the topography is more broken.The results have been proved to be credible both macroscopically and microscopically,which have certain value for the further research.
- topography /
- optimal topography feature space /
- topography factor

[1]	邹昆, 沃焱, 徐翔. 利用特征显著度提取地形特征线的方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(3): 342-348. doi: 10.13203/j.whugis20150373
[2]	刘民士, 龙毅, 费立凡, 何桂芳. 顾及三维形态特征的河流曲线化简方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(3): 385-391. doi: 10.13203/j.whugis20150176
[3]	林栋, 秦志远, 童晓冲, 邱春平, 李贺. 融合光谱及形态学信息的对象级空间特征提取方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(5): 704-710. doi: 10.13203/j.whugis20150627
[4]	张军龙, 任金卫, 徐岳仁, 陈长云. 网格DEM剖面方法获取岷江上游层状地貌参数 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(11): 1378-1382.
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[6]	晏实江, 汤国安, 李发源, 董有福. 利用DEM边缘检测进行黄土地貌沟沿线自动提取 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(3): 363-367.
[7]	李祖传, 马建文, 张睿, 李利伟. 利用融合纹理与形态特征进行地震倒塌房屋信息自动提取 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2010, 35(4): 446-450.
[8]	王春, 刘学军, 汤国安, 陶旸. 格网DEM地形模拟的形态保真度研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(2): 146-149.
[9]	王琤, 胡鹏, 刘晓航, 李云翔. 基于数字地形分析的火星地貌自动化分类方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(4): 483-487.
[10]	姜文亮, 李霖, 应申. 计算机地貌晕渲效果增强方法研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2007, 32(12): 1176-1179.
[11]	朱永清, 李占斌, 崔灵周, 鲁克新. 基于GIS流域地貌形态特征分形与计算方法研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(12): 1089-1091.
[12]	江文萍, 毋河海, 杜清运, 郭礼珍. 大型彩色地貌晕渲图的自动生成技术研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(6): 496-499.
[13]	郭庆胜, 王晓延. 地貌晕渲中光源使用方法与用色规则的研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(1): 20-23,33.
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[15]	马飞, 李德仁. 数学形态学在GIS空间分析中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1996, 21(1): 41-45,49.
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[17]	张根寿, 祝国瑞. 面状地图表象的形态研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1994, 19(1): 29-36.
[18]	毋河海. 地貌形态自动综合的原理与方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1981, 6(1): 44-51.
[19]	陈宗信, 虞家钧, 汤明宝. 对河谷、冰川、黄土三种地貌表示法的研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1959, 3(3): 58-71.
[20]	地理地质教研组. 珞珈山附近地质地貌调查报告 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1959, 3(2): 89-99.

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利用最佳地形特征空间进行地貌形态自动识别——以西南地区为例

¹中国科学院成都山地灾害与环境研究所,成都市人民南路四段9号610041;²中国科学院研究生院,北京市石景山区玉泉路甲19号,100049

基金项目: 中国科学院知识创新工程重要方向资助项目(KZX2-YW-333)

作者简介:
曹伟超，硕士生，从事数字地形分析研究。

收稿日期: 2011-09-15
刊出日期: 2011-11-05

中图分类号: P208

关键词:

最佳地形特征空间 /

地貌形态特征

摘要: 基于ASDEM数据,提出采用相关矩阵法和雪氏熵值法获取西南地区地貌形态识别的最佳地形特征空间为坡度、地表切割深度、地面累积曲率、绝对高程和地表粗糙度的组合,使用最佳地形特征空间分析方法获得西南地区11种地貌形态的分布图。研究结果表明,平原及低海拔盆地、丘陵、中山和亚高山4种地貌形态分布较广,其和占到总面积的56.11%,其余各类型与总面积比在4.08%～8.30%之间,且较破碎。分别从宏观和微观两方面验证了结果的可靠性,对进一步研究具有参考意义。

English Abstract

曹伟超, 陶和平, 孔博, 刘斌涛. 利用最佳地形特征空间进行地貌形态自动识别——以西南地区为例[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(11): 1376-1380.

引用本文:

曹伟超, 陶和平, 孔博, 刘斌涛. 利用最佳地形特征空间进行地貌形态自动识别——以西南地区为例[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(11): 1376-1380.

CAO Weichao, TAO Heping, KONG Bo, LIU Bintao. Topographic Automatic Recognition Based on Optimal Topography Feature Space—Taking Southwest China as an Example[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(11): 1376-1380.

Citation:

CAO Weichao, TAO Heping, KONG Bo, LIU Bintao. Topographic Automatic Recognition Based on Optimal Topography Feature Space—Taking Southwest China as an Example[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(11): 1376-1380.

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