毕业论文基于srtmdem和cbers数据的地形信息提取的研究

本科生本科生毕业论毕业论文（文（设计设计） ） 题题 目：目：基于基于 SRTM_DEM 和和 CBERS 数数 据的地形信息提取的研究据的地形信息提取的研究 专业专业代代码码： ： 070703 作者姓名：作者姓名： 乔远乔远英英 学学 号：号： 2007202029 单单 位：位： 环环境与境与规规划学院划学院 指指导导教教师师： ： 肖燕肖燕 2011 年年 5 月月 31 日日 2 3 原创性声明 本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师指 导下，独立进行研究取得的成果。除文中已经注明引用 的内容外，论文中不含其他人已经发表或撰写过的研 究成果，也不包含为获得聊城大学或其他教育机构的 学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡 献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承 担本声明的相应责任。 学位论文作者签名： 日期 指 导 教 师 签 名： 日期 聊城大学本科毕业论文（设计） I 目录目录 1 1 前言前言-1 2 2 试验基础与方法试验基础与方法-2 2.1 试验样区与试验数据介绍-2 2.1.1 SRTM_DEM 数据-2 2.1.2 CBERS 数据-3 2.2 数据处理流程 -4 3 3 信息提取的关键技术信息提取的关键技术-5 3.1 基于 SRTM-DEM 的自动提取-5 3.1.1 坡度的计算方法选择-5 3.1.2 坡度的分级方法选择 -6 3.1.3 连通性分析及面积阈值设定 -8 3.2 基于遥感的专家修正-10 3.2.1 基于地质、地貌要素的专家修正 -10 3.2.2 基于区域地理要素相关分析的专家修正 -11 4 4 结果分析与讨论结果分析与讨论-12 参考文献参考文献-14 致谢致谢-15 聊城大学本科毕业论文（设计） II 摘要摘要 本文以 SRTM-DEM 及 CBERS 遥感影像为数据源，以泰山及其周围区域的 平原、山地为研究对象，将基于计算机的自动提取及基于知识的专家修正结合在 一起，验证了自动半自动的地貌单元提取方法。研究表明,基于 SRTM-DEM 派 生的坡度模型进行平原、山地的自动提取具有很大的实效性,但坡度分级方法的 选择及阈值的设定对提取结果具有较大影响；在此基础上,对区域植被、土壤、 水文、地质等多地理要素信息的综合应用,可提高基于知识的遥感专家修正精度； 二者结合,初步实现了基于 SRTM-DEM 与遥感的平原、山地自动半自动提取,实 现了地貌信息的数字化、定位化及定量化,为其他的地形地貌研究、水文研究及 基本地形资源调查等方面提供应有的价值。 关键词：关键词：SRTM-DEM /CBERS 遥感影像；平原/山地提取；关键技术 聊城大学本科毕业论文（设计） III Abstract Taking SRTM-DEM and CBERS remote sensing image as data sources,mount tai and the plains and mountain surrounding area as the research object, this paper combines the automatic extraction based on computer and expert fixing based on knowledge together, verifies the automatic/semi-automatic method of extraction the landscape unit. Research shows that, it is of great effectiveness that automatic extraction of plains and mountains based on the slope model as descendents of the SRTM-DEM, but the selection of slope grading methods and the set of the threshold have great influence on the extraction result ; On the basis of that,comprehensive application of regional vegetation, soil, hydrology, geology, as well as more geographical elements information can improve the precision of the remote sensing experts correction based on knowledge;The combination of that has preliminarily realized automatic/semi-automatic extraction of plains and mountains based on SRTM- DEM and remote sensing,realized the digital,positional and quantificational landsat information, and provided due value for other landsat research, hydrology research and basic terrain resource survey. Key words: SRTM-DEM/CBERS remote sensing image; Plain/mountain extracted; Key technology 聊城大学本科毕业论文（设计） 1 基于基于 SRTMDEMSRTMDEM 和和 CBERSCBERS 数据的地形信息提取数据的地形信息提取 的研究的研究 1 前言 地形是影响人类生产和生活的一个重要的环境因子，是指地球表面的起伏形 态，是地貌和地物的总称。其中地貌是地球表面的自然状态，如山地、平原、丘 陵、盆地等；地物是指分布于地表之上的人工或自然物体,如建筑物、江河、森 林等1-3。而地貌是自然地域综合体的主导因素,直接影响甚至决定着其他要素特 征。作为大陆境内地表基本类型的平原山地,是整个陆地地貌体系的总体控制框 架，对地球表面宏观地域分异、水分、能量、养分的再分配等有着重要影响,并 间接影响着土壤、植被以及物质迁移和生态系统的总体演替和发展1。 传统的地貌研究方法多以定性研究为主，常在地形图上简单描绘或者野外勾 绘，其成果精度较低,主观性较强,随着计算机图形学和 GIS 技术的发展,地貌的 定量化研究成为可能4。由于地理信息系统、遥感、全球定位等技术的飞速发展,人 们开始基于航空相片、卫星影像、以及数字高程模型 DEM 等各种数据源尝试地 貌特征信息提取方法成为可能。国内外研究者利用 DEM 和遥感影像等多源信息 进行数字地貌信息定量提取已取得大量研究成果,如柴慧霞、周成虎等利用 SRTM_DEM 和 TM 数据进行流动沙丘的提取方法的研究5；张会平等利用 DEM 数据 自动提取坡度等地形要素来研究岷江上游地貌形态6；M iliaresis 等基于高分辨 率遥感影像、高精度 DEM 进行地貌特征分割、洪积扇地貌特征提取、地貌制图 等7，8汤国安等利用地势坡度提取及分级进行地貌类型的划分9；李钜章、涂汉 明等利用 DEM 或地形图进行地势起伏度提取及地貌制图应用10；。可见,基于 DEM 进行数字地形分析和基于遥感数据进行解译修正是目前国内外地貌研究的 热点,也是地貌信息提取的重要数据源。 尽管国内外已经将遥感和 DEM 数据深刻地综合应用到地形地貌信息的提取 中，但是由于地形、地貌本身的区域性、复杂性，提取过程计算方法的多样性， 各个地区的地形信息提取的研究并不尽相同。 聊城大学本科毕业论文（设计） 2 鉴于此,本文以泰山及其周围地区为例，基于 CBERS 遥感数据、SRTM- DEM 数据进行正确、高效的识别和提取山地和平原信息，并对提取地貌信息方 法中的关键问题进行系统的分析，以期实现地貌信息数字化、定位化及定量化的 自动半自动提取，并为其他地形地貌研究、水文研究及基本地形资源调查等方面 提供应有的价值。 2 2 试验基础与方法试验基础与方法 2.12.1 试验样区与试验数据介绍试验样区与试验数据介绍 2.1.1 SRTM_DEM 数据 SRTM (Shuttle Radar Topography Mission)是由美国航空航天局(NASA)、美国 图像测绘局(NIMA)、德国及意大利航天局共同实施的“航天飞机雷达地形测量 任务” 。该任务所获取的 SRTM-DEM,是迄今为止人类历史上第一次从地球轨道 高度对地球表面进行雷达三维成像所获取的数字高程模型数据2。数据的采集范 围是南纬 56到北纬 60之间的区域,获取数据范围约占陆地总面积的 80%左右。 SRTM-DEM 以分块的栅格像元文件组织数据,每个块文件覆盖经纬方向各一 度,即 1 度1 度,像元采样间隔为 1 弧秒或 3 弧秒。相应地, SRTM-DEM 采集数 据也分为两类,即 SRTM-1 和 SRTM-3，也被称为 30 m 或 90 m 分辨率高程数据。 除美国以外其它地区,仅有 SRTM-3 数据才对外实现共享，但仍为进行地貌特征 准确提取提供了有力的数据支撑。 本文 SRTM-3 数据范围为 363730N, 11711730E (图 1)。该试验 区位于山东省泰安市的北部地区,覆盖了泰山区、岱岳区的大部分区域，总面积 337 平方千米，最高海拔 1540m,最低 110m,平均海拔高度 456m,包含了泰山主峰 玉皇顶，是山东省第一高峰。该区域地形地貌较为复杂，山地、丘陵、平原兼有， 山地占 28.3%，丘陵占 28.3%，平原占 43.4%。地势北高南低。北部为山区，西 南部为低山丘陵，东南部为平原。北部山峦起伏，山脉主要有泰山、蒿里山等海 拔 300-800 米，泰山主峰玉皇顶海拔 1545 米，南部平原，地势平坦，海拔 140 米左右，最低点海拔 110 米。 聊城大学本科毕业论文（设计） 3 图 1 试验区 SRTM_DEM 数据 Fig.1 SRTM_DEM data of test-beds 2.1.2 CBERS 数据 中巴地球资源卫星（CBERS）是我国第一代传输型地球资源卫星，包含中巴 地球资源卫星01星、中巴地球资源卫星02星和中巴地球资源卫星02B 星三颗卫星 组成2，三颗卫星均有 CCD 相机（CCD） 、红外多光谱扫描仪（IRMSS） 、宽视 场成像仪（WFI）三种类型的传感器，其中 CCD 相机在星下点的空间分辨率为 19.5米，扫描幅宽为113公里。星上三种遥感相机可昼夜观察地球，利用高码速 率数传系统将获取的数据传输回地球地面接收站，经加工、处理成各种所需的图 片，供各类用户使用。由于其多光谱观察、对地观察范围大、数据信息收集快， 特别有利于动态和快速观察地球地面信息。本试验数据是2011年5月3日最新动态 的 CBERS 数据，CCD2相机4个波段采集的单波段遥感图像数据，为二级产品， 空间分辨率为30m，并由4、3、2波段进行标准假彩色合成得之(图2)。 聊城大学本科毕业论文（设计） 4 图 2 试验区 CBERS 数据 Fig. 2 CBERS data of test-beds 2.22.2 数据处理流程数据处理流程 本试验区除了北部一些明显的山地外，大部分是丘陵、平原地形，而丘陵地 势又比较低缓，可以归并到平原类型中。因而整个地区可以分类为山地和平原两 种基本类型。从形态结构看，山地可以理解为是由一个个坡度大于某一阈值相互 连接而达到一定面积的坡面组成12。由此，只要恰当的选择坡度分级方法，并合 理设置坡度和面积阈值，则可以初步完成山地、平原界线的自动提取；但因地貌 本身的区域复杂性，故必须在自动提取基础上，进一步结合 30m 高空间分辨率 CBERS 遥感影像监督分类结果，充分考虑地形地貌与植被、土壤、土地利用等 的密切联系,经解译推理,实现基于知识的专家修正。 如具体数据处理流程图(图 3)所示，具体步骤有：由于数据源各不相同、 文件格式不统一，所以首先需要对已有数据进行必要的格式转换和投影变换；其 次数据的前期准备还包括相关地质地理资料的收集、数据的范围裁剪等。基于 SRTM-DEM 数据派生出坡度数据，试验比较坡度分级方法，判定最佳断点，提 取基于单一坡度的初级平原、山地图；利用 ArcGIS 中的区域组功能进行连通 性分析，采用四向/八向两种方式相结合的搜索方式，将相邻且具有相同坡度分 聊城大学本科毕业论文（设计） 5 级值的 栅格归为一个区域；任何地貌单元,只有面积达到一定阈值时才被单独提取， 故邻域搜索后，需合理设定面积阈值，处理面积小于阈值的破碎图斑；对于栅 格转化得到的矢量非圆滑边界折线，进行基于 ArcGIS 平滑处理，完成基于 SRTM-DEM 的平原山地自动提取；在自动提取结果的基础上，结合 CBERS 遥感影像，进行地质、地貌及其相关地理要素分析，完成基于知识的专家修正， 使提取效果达到最优。 图 3 数据处理流程图 Fig.3 Data processing flow chart 3 3 信息提取的关键技术信息提取的关键技术 3.1 基于 SRTM-DEMSRTM-DEM 的自动提取 3.1.1 坡度的计算方法选择 坡度是重要的地貌形态识别指标之一，在物理意义上指地表面在该点的倾斜 程度，定义为水平面与局部地表之间夹角的角度。计算坡度有许多种方法，通常 有计算平均坡度的空间矢量分析法，以及计算最大坡度的曲面拟合法等。其中的 监督 分类 选取感兴 趣区域 分类后 处理 初步自动 提取结果 平滑 处理 碎斑 处理 坡度分级 断点设置 栅矢 转换 邻域搜 索聚类 基于 srtm_dem 派生成坡度图 投影设置 范围裁剪 范围 裁剪 利用 ENVI 处 理 CBERS 数据 Srtm_dem泰山区地形图 CBERS 影像泰山区行政图 数据收集 利用 ArcGIS 处理 Srtm_dem 数据 最终的山地平 原提取结果图 基于知识的图像 解译专家修正 两者结合修正 聊城大学本科毕业论文（设计） 6 曲面拟合法经实践证明是效果最佳的计算方法14。格网 DEM 是以离散形式表示 地形曲面，且曲面函数一般也是未知的，因此在格网 DEM 上对 fx 和 fy 的求解， 一般是在局部范围内(33 移动窗口，图 4)，通过数值微分方法或局部曲面拟合 方法进行。考虑到算法的通用性和使用范围，本文选择了 ArcGIS 中默认的坡度 计算模型，即基于数学微分算法来提取地面坡度。其数学模型为： 图 4 33 移动窗口 Fig.4 33 mobile window 3.1.2 坡度的分级方法选择 在生成坡度图以后，需要进行科学合理的坡度分级，这是区分开平原、山地 地形的必不可少的重要环节。汤国安9以黄土丘陵沟壑区为例对各种坡度分级方 法进行了详细比较，并将其归结为主观分级法、临界坡度分级法和模式分级法。 其中主观分级法和临界坡度分级法均依赖于试验者的知识水平和经验，建立在大 量的试验基础之上，具有较强的主观性和专业性，不适合初学试验者的使用；模 式分级法中，有等间距、分位数、等面积、标准差、自然断裂点等分级方法，其 中前 4 种都以某个标准强制性划分断点，易与实际情况相悖；而自然裂点法则以 数据分布曲线上自然裂点为临界形成断点，较为符合地面坡度的变化趋势9。在 ArcGIS 中即为 Natural Breaks(Jenks)分级方法。 经过对坡度数据频数直方图的分析，寻找到几个明显的自然裂点，但均与一 般的平原、山地坡度阈值(3左右)相差甚远，说明泰山及其周围区域的地形结构 较复杂，坡度介于平原和山地的丘陵也占有一定的区域。结合该试验区的地形特 点及平原、山地概念12的考虑，进行基于自然裂点的专家判断与调整。经过主观 分级法与自然断点分级法的综合运用和多次反复的试验对比，最终确定以 3.58 表示格网分辨率。栅格的高程值，表示 其中）（ dia dacdfgify dichbgafx fyfxSlope 33 8/)(2( 8/)(2( /180)(arctan 22 聊城大学本科毕业论文（设计） 7 为断点提取地形信息(图 5)，记为图层re_slope，并将其属性值设定为-1、1，分 别代表平原、山地(图 6)。 图 5 以 3.58 为断点提取平原山地 Fig. 5 extract plain mountain for 3.58 DHS breakpoint 图 6 以 3.58 为坡度值断点得到的平原山地初步提取结果 Fig. 6 preliminary extract results of plain mountain for 3.58 DHS breakpoint 3.1.3 连通性分析及面积阈值设定 此处的连通性分析是用来定义一个区域内具有相同属性值的栅格群之间的邻 近或聚集程度，并以此来判定栅格要素的区域组的归并情况。由于上述所得的平 原山地初步提取结果只是代表单个栅格点处的属性，而平原山地是由多个栅格组 聊城大学本科毕业论文（设计） 8 群合成的综合体，因此需用 Spatial Analyst Tools 中的 Region Group 命令将相连 且具有相同坡度分级值的栅格归为一个区域。一般有 4 向与 8 向两种搜索方法 (图 7): 图 7 两种搜索方式示意图 Fig.7 two search mode schemes 如图所示，分别使用上述任何一种搜索方法，经栅矢转化后的结果都会产生 类似辫子状的多边形(图 6 左)，但综合使用两种搜索(在用一种搜索方法得出的结 果基础上再次使用另一种搜索方法)则可解决这一问题(图 6 右)，并将搜索后的图 层记为RG。 图 8 单一方式搜索(左)与两种方式结合搜索(右)结果对比 Fig.8 single way search (left) and two ways of combining search (right) results 试验发现，搜索后的结果还会出现一些破碎的图斑，这是由于栅格本身的离 散化特点和数据的不均衡所造成的，因而需要对其进行后处理工作，而处理这些 破碎图斑的过程也是提取整体的山地平原地貌单元的过程，即设定合理的面积判 定阈值，使得这些破碎图斑融合到其周围的大图斑中。依据具体的试验区域地貌 特点,经过反复试验，发现该区以 0.5km 作为面积判别阈值，提取效果较为理想 2 (图 7 左)。具体实现方法为：基于以上坡度分级图re_slope，利用 ArcGIS 中的 栅格计算器，对连通性分析后(RG)面积仍小于 0.5km (约 61 个栅格像元数)的 2 聊城大学本科毕业论文（设计） 9 区域坡度属性值取反，使其与周围栅格坡度值相同，以此将破碎栅格图斑融合到 周围大图斑中，运算式为“RH”= con(RG. count =61, -1 re_slope, re_slope)； 然后进行栅矢转化，并将转化后的矢量图层导入 ArcCatalog 中的 Personal Geodatabase 内，以此才能通过矢量图层(RH)的属性表选择出面积仍小于 0.5km 的破碎多边形，再进一步利用 Data Management Tools 中的 Eliminate 命令，将 2 这些处于选择状态下的破碎多边形与相邻大面积多边形进行融合，以达到自动处 理破碎图斑的目的。并将处理后的图层记为polygon_RH。 最后一步的边界平滑处理是影响提取精度的重要环节，具体方法为：在 Personal Geodatabas 中新建一个线图层，基于碎斑处理后的面图层polygon_RH, 利用 Trace Tool 数字化出一个线图层polyline_RH；然后再进行基于 paek 算法、 500m 容限值的边界线的平滑处理。如图 9 所示，平滑后较平滑前，显示效果良 好。 聊城大学本科毕业论文（设计） 10 图 9 平滑前(左)后(右)结果对比图 Fig.9 smooth before(left) after (right) results contrast diagram 3.23.2 基于遥感的专家修正基于遥感的专家修正 GIS 发展的一个很重要的方向是智能化的决策支持系统，其中最主要的表现 就是专家系统的应用。将应用领域的专家知识和经验表达成计算机能识别和应用 的形式(即规则)，可以让计算机模拟专家来解决问题，以提高系统的自动化程度 和可靠性16。基于遥感的专家修正，实际是在上述基于 SRTM-DEM 自动提取边 界线基础上，进一步结合 30m 高空间分辨率 CBERS 遥感影像，进行专家知识的 地质地貌以及地理要素相关分析，通过人脑分析、推理、判断，对其部分定位不 准确或者差异显著的界线进行专家修正，以期提高提取的定性、定位精度。 3.2.1 基于地质、地貌要素的专家修正 据地质专家研究17，断裂构造的发育与活动会引起地表地形高程的差异变化， 平原、山地的宏观空间格局亦受大地构造控制。泰山大约形成于三千万年前的新 生代中期，因受来自西南和东北两方面的挤压力，褶皱隆起，经深度变质而形成 中国最古老的地层泰山群；后因地壳变动，被多组断裂分割，形成块状山体， 其基层在上升风化过程中，异峰突起、陡峭峻拔、奇骨嶙峋，因而试验区域的西 南角会有比较破碎的山体块屹立在平缓的丘陵平原上。 本区的地层单元属华北地区山东地层分区泰安地层小区，区内地层太古界泰 山群、寒武系及下、中奥陶系和第四系中、上更新统与全新统出露较齐全，发育 良好18。泰山主峰及其周围的山峦，海拔多在千米以上，而且古老杂岩裸露 ，主 要是混合岩、混合花岗岩及各种片麻岩，其中还有许多火成岩体侵入。 区域地层 特征属典型的华北地台型，这决定了泰山及部分高耸地带在相对低缓的丘陵平原 中显得孤立而突兀，而且不同年代的岩性对于区分平原山地也有一定的辅助作用 , 如区域内早期花岗岩、泰山杂岩等一般分布于受侵蚀的构造中山和低山山区 ,而古 生界的沉积岩层和灰岩沉积物等则一般分布于有着低缓丘陵和流域冲击面的平原 区。 泰山从山麓到山顶，地貌、岩性、气候、生物群落各异，土壤类型组合及分 布也较复杂，主要有棕壤、山地暗棕壤、山地灌丛草甸土 3 类，分布上有明显分 异，泰山各类土壤随海拔高度变化，由山麓到山顶呈有规律的带状分布18。如潮 棕壤分布在海拔 200 米以下的山前洪积冲击平原和山间沿河阶地上；普通棕壤分 聊城大学本科毕业论文（设计） 11 布在海拔 200 米到 400 米的近山阶地上等等。因而可以根据这些土壤分布来区分 山地和平原的类型。泰山属于华北植物区系，属暖温带落叶阔叶林地带、暖温带 南部落叶栎林亚地带，山地植被分森林、灌丛、灌丛草甸、草甸等类型，森林覆 盖率为 80%以上。而丘陵平原区域的植被则是以农作物为主。 3.2.2 基于区域地理要素相关分析的专家修正 遥感影像是对区域地质、植被、土壤、水文、生态环境等多因子光谱信息的 综合反映，遥感技术作为信息时代的产物和一种工具，具有周期短、现势性强、 信息量大、效率高等显著优势，因此遥感技术是当前人类获取时空信息最有效的 技术和手段之一16。遥感图像分析是遥感图像处理的高级阶段，是对地球表面及 其环境在遥感图像上的信息进行特征提取，利用获取的特征进行分类，从而达到 识别图像信息所对应的实际地物，提取所需地物信息的目的。 本文在 CBERS 遥感影像数据的支持下，进行了建立遥感影像典型解译标志、 利用最大似然法监督分类的过程，将整个试验区域的地物分为了雪峰、林地、裸 地、农田、水库、流域和建筑等六个地理要素。通过了解大体的地质地貌的分布 结构和提取遥感影像的分类结果，可进行基于专家知识的边界修正(图 10)。 图 10 基于遥感图像解译的边界修正 Fig. 10 border fixed based on remote sensing image interpretation 例如参与了人类活动痕迹的土地利用方式及植被覆盖对地貌条件的依赖性较 强，是进行地貌判断较好的指示剂：一般耕地及城镇用地多分布于平原区，而林 聊城大学本科毕业论文（设计） 12 地及难以利用土地（裸地）多分布于山区，但由于人类活动的加强，部分山区丘 陵地带被人为开发，成为两者过度地带；对植被而言,一般农作物（在遥感图像 中呈均匀方块纹理）多分布于平原区，而大面积的自然阔叶林、针叶林等则多分 布于山区。此外，基于地物在遥感影像所表现的分布、形状、阴影、纹理等亦可 辅助专家修正。对北部山地而言，形状不规则、纹路不均匀、存在阴影；西南零 散山地的谷峰峭壁则更显此特征。相比而言,平原则宽阔平坦、无阴影，而且很 多建筑都呈高亮度显示，包含众多居民地,是人类活动的主要地貌部位。 图 11 基于遥感的专家修正前(左)、后(右)结果对比 Fig.11 compared result before the experts correction based on remote sensing (left), and after (right) 4 4 结果分析与讨论结果分析与讨论 本研究实验以 SRTM-DEM 及 CBERS 遥感影像为数据源，以泰山及其周围 区域的平原、山地为研究对象，将基于计算机的自动提取及基于知识的专家修正 结合在一起，验证了自动半自动的地貌单元提取方法，将最终提取结果叠加在阴 影图上观察(图 12),可以发现效果较为满意。由此可得出以下结论： 基于 SRTM-DEM 与 CBERS 数据的平原/山地自动半自动提取方法既便捷、 快速，又有精度保证，是一个兼具高效性、稳定性、现势性、扩展性等特点的地 形信息提取方法，行之有效，值得大力推荐； 本试验有两个较为关键的步骤，即坡度分级断点的选择和破碎图斑面积阈 值的设定，两值的大小直接影响平原山地提取的准确度，因而需要根据试验区地 聊城大学本科毕业论文（设计） 13 形地貌的具体特点进行精确选择，反复试验，才能达到理想的提取效果； 基于 ArcGIS 与基于 ENVI 的数据处理，是本试验最基本的实际操作工作， 对软件工具的熟悉程度直接影响提取过程的效率和精度，而二者操作结果的有效 结合更是实现基于专家知识的图像解译和边界修正的关键之处，可以大大提高人 机智能化操作的效率，促进类似研究工作的实质性突破。 图 12 叠置在阴影图上的最终提取结果 Fig.12 ultimate extraction resultst folded in the shadow map 聊城大学本科毕业论文（设计） 14 参考文献 1龙恩,程维明等.利用 SRTM-DEM 和 TM 数据提取平原山地信息的研究J.测绘科 学, 2008,33(2):3239. 2 张会平,刘少峰等.基于 SRTM-DEM 区域地形起伏的获取及应用J.国土资源遥感, 2006,67(1):53 56. 3 李锐.基于遥感和 DEM 的典型地貌形态提取研究以沙漠为例D.硕士论文,2007. 4汤国安,刘学军,闾国年.数字高程模型及地学分析的原理与方法M .北京:科学出版社, 2005. 5 柴慧霞,刘海江,周成虎等.基于 SRT