山地垂直带谱数字识别与分析

来源 :中国科学院地理科学与资源研究所 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yyyypolo
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山地垂直带研究是山地地理学的经典方法和框架,但离散性和粗略性(100m垂直精度)是其进一步发展的最大障碍。地球信息科学的发展为地理学研究的数据源更新、研究方法改进等带来了前所未有的机遇,尤其是地学信息图谱思想的提出,为山地垂直带谱的发展提供了崭新的思路。论文以解决带谱的连续性和准确性作为出发点,在带谱的数据来源、表达模式、数字识别等方面进行探讨,以期促进“山地垂直带信息图谱”的建立和发展。本文的主要内容和结论如下:   (1)首次提出了山地垂直带谱的3种识别模型,为垂直带谱连续表达的数字识别提供了理论框架。①山系单侧模式:主要适用于大尺度的狭长山系(体),以山系(体)的山脊线为界限,对山脊线一侧的带谱进行提取和集成,横坐标是山脊线走向;②山体单峰模式:适用于中小尺度的孤立山体,以整个山体为对象,横坐标是山体的360°方位(相对于山顶点的方位);③山体多峰模式:反映较小尺度的带谱变化规律,横坐标是地面坡向。三种带谱识别模型的输入参数包括高程、坡向、坡度、山体方位、植被类型等,能从不同尺度上展示山地垂直带谱的规律性。   (2)基于.NET和MATLAB混合编程构建了“山地垂直带谱数字识别系统”(MABsDIS),初步解决了垂直带谱数字识别的技术问题。MATLAB语言能解决基于大量栅格进行带谱信息提取的运算速度和效率问题,论文据此编写了不同功能的函数,包括数据输入输出、带谱数据处理、山系单侧识别、山体单峰识别、山体多峰识别、垂直带界限提取、影响因子提取、图形绘制和处理等函数。利用VB.NET调用MATLAB函数编译的COM,开发了实用的原型系统,主要模块包括山系单侧识别模块、山体单峰识别模块、山体多峰识别模块、数据预处理模块、信息图谱构建模块、环境因子分析模块等。   (3)通过构建山地要素多元回归插值模型,发展了一种新的趋势分析方法,需要的输入参数仅为DEM和站点资料,将地理和地形因子引入到山地降水和气温的模拟中,不仅大幅度提高了插值精度,而且模型能够定量解释各因子的贡献程度。利用大青山56个降水观测站资料,建立降水与经纬度、海拔高度、坡度和坡向的多元回归模型(P=b0+b1x+b2Y+b3H+b5cosαsin2β+b6sinαsin2β),月降水模型在夏半年(4~9月)平均能够解释降水变异的78%,远大于冬半年(55%),年均降水预测的误差为13.57%。利用大青山14个气象站资料,建立气温与纬度、海拔高度、坡度和坡向的多元回归模型(T=b0+b1y+b2H+b3cosβ+b4sinβcosα+b5sinβsinα),模型能预测年均气温变异的90%。   (4)利用潜在植被的模拟提高了垂直带数据的精度,解决了数据来源的问题。论文利用植被图、土地利用图、专家知识构成判别规则,提取现存垂直带的典型植被斑块,并将其作为潜在植被模拟的训练样本,根据环境因子与植被样本的定量关系,利用ERDAS提供的贝叶斯分类器,模拟了山地垂直带植被类型的空间分布模式。利用3000个栅格样本进行检验,总体精度为74.53%,总体Kappa统计为0.6944。   (5)以内蒙古大青山作为案例,进行了山地垂直带谱和垂直带上下限的数字识别、模式分析及影响因子的提取。在山系单侧模式下,大青山4个坡向上从南向北、从东向西,带谱结构递减;山体单峰模式下,在360°山体方位上发育了7个不同的垂直带谱;山体多峰模式下,在地面坡向90~270°之间主要分布基带和4个垂直带,在270~360°、0~900之间主要有3个垂直带。各垂直带界限处的温暖指数、寒冷指数、降水、辐射等因子的标准差相对较小,它们是控制垂直带分布的主要因子。   本文将GIS/RS技术融入到山地垂直带谱的研究中,探讨高精度垂直带的识别和分析。研究过程中遇到一些困难,还存在一些不足。尤其表现在:①垂直带界限提取的规则需要进一步探讨。论文通过二次曲线拟合了垂直带的上下限,以后需要深入探讨识别规则,对界限间的过渡区域进一步划分,为垂直带因子提取和地学解释提供帮助;②原始数据的精度是最大误差来源。本文提取典型植被样本的基础数据源是1:10万土地利用图、1:100万植被图、1:25万DEM,纵观整个带谱识别流程,原始数据精度不高是误差的最大原因。在以后的工作中,可以在局部地区采用大比例尺的植被图、更高分辨率影像以及进行必要的野外观测和调查等,可以使垂直带的识别精度得到保证。
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