中国大学生GIS软件开发大赛技术文档空间分析与建模组适用

1、ESRI 2010中国大学生GIS软件开发大赛技术文档（空间分析与建模组适用）参赛作品名称 中国山峰知多少 项目编号 AHB014 团队成员 韩必峰 庄文玥 胡文强 高恒娟 指导老师 王春 李鹏 学校院系 滁州学院国土信息工程系 联系电话 通讯地址 安徽省滁州市丰乐南路80号 邮 编 电子邮箱 hanbifeng 目 录一、背景介绍3二、设计思路3三、实验数据4四、模块功能概述43.1 数据预处理43.2 提取潜在山顶点53.3 标识实心高程面63.4 提取潜在山峰区73.5 山峰区洼地处理73.6 剔除伪山峰区73.7 提取实际山顶点8五、模型运行结果分析94.1 基于局部视域的中国山峰数量

2、及空间分布94.2 基于相对高差的中国山峰数量及空间分布9六、模型应用及展望10七、大赛感言与建议10一、背景介绍山峰是最基本的地形特征，是地形结构骨架的核心要素。无论地理学家、水文学家、测绘学家，还是普通老百姓，都非常关注家乡、中国，乃至全球究竟有多少山峰，它们呈现出怎样的空间分布，具有怎样的空间关系等问题。揭秘上述疑问需要解决首要任务是如何正确、高效的识别和提取山峰。近年来，虽然已有许多学者从水文学角度、形态学角度以及水文学与形态学相结合的角度，探讨了基于数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）提取山峰的问题，建立了一些很有思想的模型和算法，但遗憾的是现有的这

3、些研究依然无法正确、高效的识别和提取山峰，而传统的野外考察、地形图量测等费时费力，很难准确的获得不同尺度条件下山峰的数量信息及空间分布特征。鉴于此，本模型借助ArcGIS ModelBuilder可视化空间分析建模工具，基于我国1:100万DEM数据，创造性的建立了不同视域条件下和不同高差条件下的我国山峰提取模型，直观展示了我国山峰的数量信息及空间分布特征，进一步拓展和完善了ArcGIS的DEM数字地形分析工具,在中国地形地貌研究、水文研究及基本地形资源调查等方面具有很好应用价值。二、设计思路在地理学中，山峰虽然定义为尖状山顶并有一定高度，但是这个一定高度究竟是多少，目前没有公认的标准，经咨询

4、有关专家，通常海拔大于等于200m的局部最高点才可称之为山峰，因此本作品中山峰均指海拔等于高于200m的局部最高点。在实际应用中，通常依据两种方法判定山峰的具体位置。方法一：取局部视域的最高点，即通常所讲的方圆多少里内的最高峰。本模型中综合利用栅格数据邻域分析工具、矢量数据叠加分析工具建模实现该类山峰提取。图1山峰与等高线面域的空间关系图方法二：依据相对高差判定山峰，即依据局部凸起点到其最近鞍部点的高差来判定该点是真实山峰点还是局部凸起点。对于山峰点，如果提取略低于该点的水平面切地表，必然会形成实心封闭等高面域（该面域内不含有其他面域,如图1所示）。本作品亮点是创造性的构建提取该类型山峰的空间

5、分析模型，以丰富ArcGIS的DEM数字地形分析工具，并为对中国地形特征和地理资源的科学研究提供支持。基于以上分析，本着科学合理、技术简洁、高效易用的原则，依据山峰的形态特征和DEM数据特点，把山峰的提取过程分解为七个相辅相成、相对独立的模型，以实现科学、完整、高效的山峰提取与分析。步骤一数据预处理步骤二提取潜在山顶点步骤四提取潜在山峰区步骤三标识实心高程面步骤五山峰区洼地处理中国山峰知多少步骤六剔除伪山峰区步骤七提取真实山峰图2 模型设计思路三、实验数据 本模型的核心实验数据是中国1:100万DEM数据，数据来源于国家基础地理数据库。中国1:100万DEM的格网大小1km，格网点高程直接来自

6、1:5万DEM公里格网点高程，其平地高程中误差4m，丘陵地高程中误差7m，山地高程中误差11m，高山地高程中误差19m，高程精度良好，可有效的获取中国山峰数量及空间分布信息。四、模块功能概述4.1 数据预处理DEM再现的是地形表面（类似一张薄纸），如果直接基于DEM数据提取等高线，凡是与实验样区边界相交的等高线不能形成封闭等高线，可能造成无法提取该区域山峰（图3）。签于此，本模型主要是在样区DEM边缘加一圈较小高程的格网，使DEM地形薄面成为具有厚度的实体，进而保证与实验样区边界相交的等高线能有效封闭（图4）。图5是数据预处理模型。图3 DEM再现的地表形态及等高线图4 预处理后DEM再现的地

7、表形态及等高线图5 数据预处理模型图4.2 提取潜在山顶点考虑到真实山峰必定是局部视域最高地形点，因此该模型主要采用ArcGIS栅格数据领域分析、栅格叠加分析、矢量栅格转换等工具，提取局部视域内最高点（部分点可能不是实际山峰点，故称之为潜在山顶点）。在该模型中，设置不同大小的邻域分析窗口，如5km5km、7km7km等，即可获得相对应视域的山峰分布图。图6 潜在山顶点提取模型图4.3 标识实心高程面该模型依据给定的等高距生成等高线，进而转换成高程带（面），计算shape对象的几何属性，最后标识出实心高程面。图7 实心高程面标识模型图4.4 提取潜在山峰区主要借助矢量数据空间关联分析工具，把标识

8、出实心高程面转换为带有高程信息的潜在山峰区数据。图8 潜在山峰区提取模型图4.5 山峰区洼地处理在山峰周围如果存在洼地（包括天池、盆地等），由于洼地在形态上是山的反地形，因此也会形成实心高程面，从而影响实际山峰的准确提取。该模型采用逐次抬升法填充洼地（包括复合洼地）。图9 山峰区洼地处理模型图4.6 剔除伪山峰区该模型依据给定的高差阈值，采用逐次降低山峰区高度方法剔除虽然是局部视域最高点区域，但满足不了相对高差要求的伪山峰区。图10 伪山峰区剔除模型图4.7 提取真实山峰基于4.6模型获得的真实山峰区数据，识别和提取该区域最高点，即获得满足高差条件的山峰分布图。图11 实际山峰点提取模型图五、

9、模型运行结果分析5.1 基于局部视域的中国山峰数量及空间分布本模型构建的提取潜在山顶点工具，通过设置邻域分析窗口大小，能够方便提取任意视域大小条件下的山峰分布图。这里主要以11km11km、21km21km为例，展示不同视域条件下我国山峰数量及空间分布特征。图13视域条件下中国山峰空间分布图（以29km*29km为例）5.2 基于相对高差的中国山峰数量及空间分布这里主要以1000m为间隔，分别提取相对高差大于等于1000m、2000m、3000m、8000m的山峰空间分布及数量信息。图14为高差大于等于1000m和3000m的山峰分布图。图14 基于相对高差的中国山峰空间分布六、模型应用及展望

10、1、获取基本地形特征信息，支持地理学研究综合考虑山峰的形态特征及地理学定义，实现不同尺度条件下山峰的科学、完整、简洁、高效提取。进过检核，该模型提取的山峰具有很好精度，可方便人们进一步认识山峰这一基本地形特征，也为地形地貌研究提供了很好支持。2、完善ArcGIS的DEM数字地形分析工具此模型创造性的综合应用ArcGIS栅格数据分析、矢量数据分析、数据表处理、空间关联分析等多种工具，实现了常规邻域分析难以解决的山峰提取问题，进一步完善了ArcGIS数字地形分析工具，具有很好应用价值。3、为其他地形特征信息的提取提供方法参考除山峰外，地形还有一系列基本特征信息，如鞍部点、盆地最低点、山脊点、山谷点、正负地形转折点等。这些特征虽然已有一些提取模型，但基本都具有很强的专业性，普通用户很难在ArcGIS中完成，该模型为上述地形特征的提取给出了较好参考。七、大赛感言与建议ESRI公司是全球知名的GIS公司。ERSI的大赛是一个很正式的学科专业比赛，能够参加这次比赛我们觉得很荣幸。这是一个难得的机遇，同时也是一个挑战。我们参加这次比赛，希望能给自己丰富自己的专业知识，锻炼自己的逻辑思维能力，发现问题并找到合适的解决方法。在作品完善的过程中不断进步、成长，也为以后GIS的学习打下坚实的基础。提及山峰，我们看似很了解，可是又有谁能详细的说出中国的山峰到底有