在“數(shù)字林業(yè)”方興未艾蓬勃發(fā)展的大背景下,林業(yè)科學(xué)與地理信息科學(xué)之間的聯(lián)系越發(fā)緊密。隨著數(shù)字地形分析技術(shù)的發(fā)展,基于DEM的小班坡向提取已成為森林資源調(diào)查中小班坡向因子信息采集的主要來源。其相較于傳統(tǒng)的實(shí)地調(diào)查,能夠節(jié)省大量的人力成本和時(shí)間成本,符合林業(yè)信息化的發(fā)展趨勢。然而,現(xiàn)有常用的小班坡向提取方法在準(zhǔn)確度上還有很大的提升空間,如何精準(zhǔn)、可靠地提取小班坡向是森林資源調(diào)查中亟待解決的問題。因此,本文在現(xiàn)有坡向提取方法的基礎(chǔ)上,引入合理的數(shù)學(xué)模型和科學(xué)的理論依據(jù),提出新的小班坡向提取方法,提高小班坡向提取的準(zhǔn)確度,以適應(yīng)現(xiàn)代林業(yè)對高精度林業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)的根本需求。本文首先介紹了本次研究區(qū)域的概況及研究所需的研究數(shù)據(jù),并對研究數(shù)據(jù)進(jìn)行了相應(yīng)的預(yù)處理,使其達(dá)到實(shí)驗(yàn)所需的基本要求。接著,對單像元坡向提取算法進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)三階不帶權(quán)差分算法在真實(shí)DEM數(shù)據(jù)中精確度表現(xiàn)最佳,因此確定其為本文單像元坡向提取的研究方法。另外,本文對現(xiàn)有常用的小班坡向提取方法進(jìn)行了原理研究和誤差分析,發(fā)現(xiàn)小班坡向矢量法和最大特征值法都存在上述的單像元坡向誤差,除此之外,矢量法存在數(shù)據(jù)誤差和權(quán)重誤差,而最大特征值法存在定... 

【文章來源】：浙江農(nóng)林大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

安吉縣二類調(diào)查小班專題圖

2 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)預(yù)處理班共計(jì) 3276 個(gè)，可用于實(shí)驗(yàn)小班共計(jì) 18272 個(gè)。小班卡內(nèi)的坡向數(shù)據(jù)為實(shí)地調(diào)查結(jié)果，但是由于人工判定存在局限性，如小班位置難以確定、小班內(nèi)部跨越多個(gè)坡向等不確定性，實(shí)地調(diào)查結(jié)果存在一定的誤差。但實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)為深入實(shí)地調(diào)查觀測的結(jié)果，能夠很大程度上反映實(shí)際地形整體變化趨勢，能夠作為參照數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析

圖 2-3 安吉縣 DEM 渲染圖Figure 2-3 DEM rendering map in Anji county2.4 本章小結(jié)本章首先對安吉縣的地理情況進(jìn)行了介紹，闡述了安吉基本的地形地貌，接著紹了二類調(diào)查成果，總結(jié)了安吉目前林業(yè)資源分布情況。然后闡述了二類小班數(shù)據(jù)DEM 數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)范，包括小班從劃分、調(diào)繪到拓?fù)錂z查、修復(fù)的技術(shù)流程和 DE生產(chǎn)、加工、評價(jià)的基本要求，從數(shù)據(jù)來源這一層面理清了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可能的誤差來源最后，按照數(shù)據(jù)規(guī)范對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生產(chǎn)出達(dá)到實(shí)驗(yàn)要求的二類小班數(shù)據(jù)DEM 數(shù)據(jù)，以減小數(shù)據(jù)誤差帶來的誤差影響。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3233644