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题名地貌形态类型的自动分类方法综述
被引量：18
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作者
王彦文
秦承志
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机构
中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室
中国科学院大学资源与环境学院
南京师范大学地理科学学院/江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心
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出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2017年第4期16-21,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(41422109
41431177)
资源与环境信息系统国家重点实验室自主创新项目
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文摘
地貌形态分类对于地貌研究、土壤制图、滑坡防治等诸多地学研究及应用领域都有着重要作用。数字地形分析领域的研究者将地貌形态分类知识与地理计算相结合,已开发出许多地貌形态自动分类方法。该文将现有的地貌形态自动分类方法分为3类进行讨论:基于聚类的方法、基于规则知识的自动分类方法和基于典型样点的自动分类方法。基于聚类的方法对地貌形态分类专家知识缺乏考虑,聚类结果常难以明确对应到目标地貌形态类型;基于规则知识的方法常需要显式给出分类规则,应用难度较大,扩展性较差;基于典型样点的方法具有较好发展前景,但还有待改善对隐含专家知识的利用程度。各类方法目前对复合形态类型均难以有效提取。对于可能的方法改进方向,该文从空间结构特征信息、隐性专家分类知识的来源两方面进行了讨论。
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关键词
数字地形分析
地貌形态类型
地貌形态分类
数字高程模型
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Keywords
Digital Terrain Analysis
landformtype
landform classification
Digital Elevation Model
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分类号
P931
[天文地球—自然地理学]
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题名基于DEM的湖南省地貌形态特征分类
被引量：31
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作者
胡最
聂阳意
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机构
衡阳师范学院资源环境与旅游管理系
湖南省古村古镇数字化传承协同创新中心
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出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2015年第6期67-71,F0003,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(41201398)
湖南省人文地理学重点建设学科项目
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文摘
针对当前地貌分类较少关注微观地貌特征信息的问题,该文依据1∶25万DEM数据开展湖南省地貌形态特征分类的实验研究。首先,确定分类实验的最佳分析窗口为0.28km^2。其次,根据可以反映宏观形态特征的起伏度和切割度指数,可以反映微观形态特征的地形位置指数(TPI),构建了分类指标体系并将湖南省按照地貌形态特征分为12种地貌类型。第三,地貌分形维数值是检验地貌形态特征的重要指标,选用研究区5个小流域并分别计算其分维数值,据此进行分类结果检验。研究结果说明该文的实验方法可以较好地体现微观地貌形态信息。
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关键词
DEM
湖南省
地貌形态分类
分形维数
检验
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Keywords
DEM
Hunan Province
geomorphology taxonomy
fractal dimension
result test
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
P931
[天文地球—自然地理学]
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题名基于DEM的甘肃省地貌形态特征分类
被引量：14
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作者
王丽娜
丁文广
许丹阳
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机构
兰州大学资源环境学院
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出处
《水土保持通报》
CSCD
北大核心
2019年第1期258-263,共6页
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基金
中国科学院战略性先导科技专项"祁连山生态系统变化归因与善治对策"(XDA20100102)
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文摘
[目的]分析微观尺度上的地貌分类指标,为甘肃省的水土流失、地质灾害防治以及农业规划决策提供数据支持。[方法]利用甘肃省DEM数据,通过窗口递增分析、均值变点分析、叠加分析、水系盒维数检验等方法,得到甘肃省地貌形态特征分类试验的最佳分析窗口以及甘肃省地貌形态特征分类结果。[结果](1)利用均值变点分析得到甘肃省DEM分类试验的最佳分析窗口为29×29。(2)根据分类指标体系,结合地表起伏度、地表切割度、地形位置指数(TPI)因子将甘肃省地貌形态分为13类。[结论]提取研究区内5个小流域对得到的甘肃省地貌形态特征分类结果进行了检验,分类结果符合实际情况。构建的甘肃省地貌形态特征的分类指标体系实现了甘肃省地貌形态特征分类试验。
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关键词
DEM
甘肃省
地貌形态分类
水系盒维数检验
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Keywords
digital elevation model(DEM)
Gansu Province
geomorphological classification
water box dimension test
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分类号
P931
[天文地球—自然地理学]
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