中文摘要：

现有的DEM数字地形分析多基于邻域或追踪分析获取地形因子，难以反映地形地貌的宏观分异特征，已成为DEM地学分析的理论与技术瓶颈。自然的地形纹理是客观存在的，它在一定的空间尺度下，表现为同类地貌的相似性与不同地貌的区域差异性，DEM地形纹理则是自然地形纹理在DEM这一信息媒介上的映射。与地形的影像纹理不同，DEM地形纹理表现为表达地形的纯粹性与多因子多尺度纹理分析的综合性。本项目首次提出DEM地形纹理的概念模型，深入研究其基本属性、存在条件、影响因素、内在机理与外在表现，构建描述DEM地形纹理的数学模型。在此基础上，深入解析其空间变异机理及特征，研究地形纹理与地貌形态类型间的匹配关系，探究地貌的多尺度结构特征及层次可分性原理，建立基于DEM地形纹理的数字地貌形态划分模型。该研究可望丰富与发展数字地形分析的理论与技术方法，使之真正走出"近视眼"，面向地学大宏观，推进地理信息科学与技术的发展。

结论摘要：

现有的 DEM 数字地形分析多基于邻域或追踪分析获取地形因子，难以反映地形地貌的宏观分异特征，已成为 DEM 地学分析的理论与技术瓶颈。自然的地形纹理是客观存在的，它在一定的空间尺度下，表现为同类地貌的相似性与不同地貌的区域差异性， DEM 地形纹理则是自然地形纹理在 DEM 这一信息媒介上的映射。与地形的影像纹理不同， DEM 地形纹理表现为表达地形的纯粹性与多因子多尺度纹理分析的综合性。本项目的主要成果如下（1）首次提出 DEM 地形纹理的概念模型，深入研究其基本属性、存在条件、影响因素、内在机理与外在表现，构建描述 DEM 地形纹理的数学模型。（2）提出了基于纹理分析的地貌形态特征量化模型，针对多层次纹理分析方法，逐层设计纹理量化模型和指标。（3）分别利用Hu不变矩模型、空间灰度共生矩阵模型（GLCM）、改进三维空隙度模型（3D-LCA）和Daubechies-4小波分解模型，从地形的全局统计特征、顾及空间关系的局部形态特征、非线性多尺度特征、频率域多尺度特征等多个层面进行量化。（4）以黄土高原典型地貌样区地形识别和月球表面月海月陆识别为案例，探讨了基于DEM纹理特征应用研究。基于以上研究，本项目从基本概念、量化模型、分析方法、应用领域等方面探索了一套基于DEM地形纹理特征的地貌形态特征认知、分析、量化和应用的研究方法。研究表明，纹理分析从人类视觉感知的机理出发，采用逐层递进式的基本模式对地貌形态的各级特征进行分析，更有利于全面、完整的探索和认知地貌形态的外部空间展布特征和内部等级嵌套结构特征，研究成果可望为深层次地学应用研究提供借鉴。