【摘要】：在黃土高原數(shù)字地形分析中,基于DEM提取的地形參數(shù)和地貌對象是研究黃土地形地貌特征的基礎(chǔ)。但在使用這些對象和參數(shù)進行小流域尺度的數(shù)字地形分析時,DEM數(shù)據(jù)中隱含的噪聲在一定程度上會影響分析結(jié)果的可靠性。該文以分別位于陜北黃土丘陵溝壑區(qū)(綏德)和黃土塬區(qū)(淳化)的兩個小流域為試驗區(qū),以國家基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫5m分辨率DEM為實驗數(shù)據(jù),以黃土地貌中最具典型特征的溝沿線為研究對象,對其地形剖面所隱含噪聲的特征、提取及去除方法進行了研究。實驗中采用EMD-MFDFA和EEMD-MFDFA兩種組合方法對上述兩個小流域黃土溝沿線地形剖面數(shù)據(jù)進行了分析。實驗結(jié)果顯示,溝沿線地形剖面數(shù)據(jù)噪聲與地形復(fù)雜程度有很大關(guān)系;同EMD-MFDFA方法相比,EEMD-MFDFA對去除噪聲成分具有更好的效果;EEMD-MFDFA方法在上述兩個樣區(qū)的溝沿線原始剖面與降噪后重構(gòu)地形剖面的RMSE分別為2.053m和3.188m。
[Abstract]:In the digital terrain analysis of the Loess Plateau, the terrain parameters and geomorphological objects extracted based on DEM are the basis of studying the landform and geomorphological characteristics of Loess Plateau. However, the noise hidden in Dem data will affect the reliability of the analysis results to a certain extent when these objects and parameters are used for digital terrain analysis on a small watershed scale. In this paper, two small watersheds located in the Loess Hilly and Gully region (Suide) and the Loess Plateau (Chunhua) in Northern Shaanxi are taken as the experimental areas. The 5 m resolution DEM of the national basic geographic database is taken as the experimental data. In this paper, the features, extraction and removal methods of the hidden noise in the topographic profile along the gully with the most typical characteristics in the loess landform are studied. In the experiment, the topographic profile data along the loess gully of the two small watersheds are analyzed by EMD-MFDFA and EEMD-MFDFA. The experimental results show that the noise of topographic profile data along the gully is closely related to the complexity of the terrain. Compared with the EMD-MFDFA method, the EEMD-MFDFA has a better effect on noise removal. The RMSE of EEMD-MFDFA is 2.053m and 3.188m for the original section along the trench and the reconstructed terrain profile after noise reduction, respectively.
【作者單位】： 南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院虛擬地理環(huán)境教育部重點實驗室;南京曉莊學(xué)院環(huán)境科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(41671389、41471316、41401441)
【分類號】：P208

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本文編號：2187625