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基于SRTMDEM数据的中国地形起伏度分析研究
  • ISSN号:1005-0930
  • 期刊名称:《应用基础与工程科学学报》
  • 时间:0
  • 分类:S157.1[农业科学—土壤学;农业科学—农业基础科学] P931[天文地球—自然地理学]
  • 作者机构:[1]西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌712100, [2]清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室,北京100084, [3]西北农林科技大学园艺学院,陕西杨凌712100
  • 相关基金:基金项目:国家重点基础研究发展计划(973项目)(2007CB407203);国家自然科学基金项目(30872073)
中文摘要:

地形起伏度是区域水土流失评价的最佳地形指标,地形起伏度的分析研究对于区域水土流失定量评价具有重要意义.首先利用邻域统计分析法,在不同大小邻域窗口下(2×2,3×3,4×4,…,25×25,30×30,35×35,40×40,45×45,50×50)对中国地形起伏度进行了提取;然后运用均值变点分析法完成了最佳统计单元的计算,结果11×11网格大小可作为曲线变化的拐点,即为曲线由陡变缓的阀值.从而得出基于90m×90mSRTMDEM数据的中国地形起伏度提取的最佳统计单元为11×11网格大小;接着完成了中国水土流失地形起伏度分级图的绘制;最后对地形起伏度特征作了初步分析.

英文摘要:

The relief amplitude is the best topographic index for evaluating the regional soil and water loss, to study relief amplitude has an important significance for the regional soil and water loss quantitative evaluation. First, the relief amplitude of China was extracted with the neighborhood statistics analysis method at different neighborhood windows(2 x 2,3 × 3,4 × 4,..-, 25 ×25,30 ×30,35 × 35,40 × 40,45 × 45,50 ×50). Then, the best statistical unit was calculated by using the mean change-point analysis method, the results showed that the curve appeared the inflection point at the 11 x 11 (0. 755161km2) grid unit,which may be called "threshold", before the inflection point, the curve rose very rapidly, but it grew comparatively much slower after the inflection point, that is to say, the 11 × 11 grid unit was the best statistical unit for extracting the relief amplitude in China based on the 90m resolution SRTM DEM data, and the relief amplitude of the 11 × 11 grid unit can reflect the actual terrain and the features of soil and water loss. Next, the drawing of China relief amplitude grade was completed. Finally, the features of relief amplitude were analyzed.

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期刊信息
  • 《应用基础与工程科学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国自然资源学会
  • 主编:倪晋仁
  • 地址:北京大学环境大楼312室
  • 邮编:100871
  • 邮箱:jbse@iee.pku.edu.cn
  • 电话:010-62753153
  • 国际标准刊号:ISSN:1005-0930
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3242/TB
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:7313