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基于ASTER GDEM数据喀斯特区域地貌类型划分与分析
  • ISSN号:1000-0690
  • 期刊名称:《地理科学》
  • 时间:0
  • 分类:P931[天文地球—自然地理学] TP75[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]贵州省六盘水师范学院生物与地理科学系,贵州六盘水553004, [2]贵州师范大学地理与环境科学学院,贵州贵阳550001
  • 相关基金:贵州省科技攻关项目[黔科合GY字(2008)3022]; 国家重点基础研究发展973计划项目(2006CB403200); 贵州省教育厅自然科学项目(黔教科2010098)资助
中文摘要:

以30m分辨率ASTERGDEM数据为基础,通过GIS空间分析和非监督分类的方法进行地貌基本类型的自动划分。研究结果表明:①ASTERGDEM数据能够满足1:10万比例尺下喀斯特区域的地表形态表达;②以流域为单位提取地形因子符合地貌发育的基本规律,提取的地形因子能客观的反应地表真实形态;③采用非监督分类法能够有效的实现1:10万比例尺下地貌基本形态的定量化、自动化分类。

英文摘要:

Geomorphology is one of the most important parts which constitute the elements of physical geography.Based on the GDEM of 1∶100000 ASTER,the optimum analysis window was verified and topographic factors were extracted in the unit of drainage area.With GIS spatial analysis and unsupervised classification,the general geomorphologic types in Karst Region were auto-classified.The study results indicate:(1) DEM at the scale of 1∶100000 can fill the requirements to express the configuration of earth surface on meso-scale.(2) It confirms the basic regulation to select the analysis window and extract topographic factors taking the drainage area as a unit.Topographic factors extracted can reflect the actual configuration of earth surface more impersonally.(3) Multi-spectral image is combined with topographic factors.With the method of ISODATA unsupervised classification,it can implement the quantification of the general geomorphologic types and automatic classification effectively on meso-scale.The precision of the data extracted can meet the demands of computer automatic classification.These experimental results improve the application of ISODATA unsupervised classification in the automatic classification of geomorphology.

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期刊信息
  • 《地理科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中科院
  • 主办单位:中国科学院 东北地理与农业生态研究所
  • 主编:陆大道
  • 地址:长春市高新北区盛北大街4888号
  • 邮编:130012
  • 邮箱:geoscien@iga.ac.cn
  • 电话:0431-85542212 85542217
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0690
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1124/P
  • 邮发代号:8-31
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国地理学会优秀地理期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:39183