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公开(公告)号：CN113379828A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110623398.4
申请日：2021-06-04
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明提供了一种融合地表形态特征的坡长提取方法，包括：步骤一，DEM数据预处理：步骤二，根据正DEM计算D8流向和等高线曲率,步骤三，根据负DEM计算up_iGD8上坡向：步骤四，根据D8计算汇水面积并设置阈值确定沟道截断矩阵：步骤五，根据up_iGD8上坡向计算坡度并确定坡度截断矩阵：步骤六，根据up_iGD8上坡向计算上坡坡度线长度：步骤七，根据坡长计算公式计算得到坡长。坡长计算公式为：本发明的方法在连续的解空间中推导了坡长理论模型，可以得到一种直接的坡长计算方法，避免了对上坡汇水面积和有效等高线宽度的估计来提取坡长，有效降低了计算原理中潜在的误差风险。
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公开(公告)号：CN111177917B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201911365426.6
申请日：2019-12-26
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提出了一种基于SRTM的坡长提取方法，通过建立地理坐标下栅格模型，从该模型中直接推导出SRTM栅格边长的计算方式。计算坡长时考虑坡度截断、河网截断影响，使结果尽可能符合实际情况，最后使用正反遍历计算SRTM的累计坡长。与传统方法相比，本方法不再经过投影坐标变换，从而提高坡长的提取效率；同时也能保证原始数据的精度不下降，坡长提取结果相对精确，坡长结果与现有的DEM计算结果对比显示，坡长差值范围集中，具有规律性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110990780A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911036530.0
申请日：2019-10-29
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于SRTM数据的坡度提取方法，该方法按照以下步骤进行：步骤一，读取数据；步骤二，无值点和洼地填充；步骤三，遍历二维数组，计算坡度值：对经过无值点和洼地填充的SRTM高程数据遍历二维数组，根据最陡坡降法确定坡度值：周围某个栅格与当前栅格所成角度angle＝deg·arctan((DC-DO)/CellStep)；将周围8个栅格计算出的angle最大值确定为当前栅格的坡度值。本发明的方法直接对原始的SRTM数据进行分析，计算出坡度值，这样提取坡度的效率更高。将计算得到的坡度结果进行投影转换，与平面坐标下的DEM数据得到的坡度结果99％以上误差在0.5°以内，本算法计算结果可接受。
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公开(公告)号：CN113379828B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202110623398.4
申请日：2021-06-04
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明提供了一种融合地表形态特征的坡长提取方法，包括：步骤一，DEM数据预处理：步骤二，根据正DEM计算D8流向和等高线曲率：步骤三，根据负DEM计算up_iGD8上坡向：步骤四，根据D8计算汇水面积并设置阈值确定沟道截断矩阵：步骤五，根据up_iGD8上坡向计算坡度并确定坡度截断矩阵：步骤六，根据up_iGD8上坡向计算上坡坡度线长度：步骤七，根据坡长计算公式计算得到坡长。坡长计算公式为：本发明的方法在连续的解空间中推导了坡长理论模型，可以得到一种直接的坡长计算方法，避免了对上坡汇水面积和有效等高线宽度的估计来提取坡长，有效降低了计算原理中潜在的误差风险。
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公开(公告)号：CN111177917A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911365426.6
申请日：2019-12-26
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提出了一种基于SRTM的坡长提取方法，通过建立地理坐标下栅格模型，从该模型中直接推导出SRTM栅格边长的计算方式。计算坡长时考虑坡度截断、河网截断影响，使结果尽可能符合实际情况，最后使用正反遍历计算SRTM的累计坡长。与传统方法相比，本方法不再经过投影坐标变换，从而提高坡长的提取效率；同时也能保证原始数据的精度不下降，坡长提取结果相对精确，坡长结果与现有的DEM计算结果对比显示，坡长差值范围集中，具有规律性。
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公开(公告)号：CN115239894A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210511956.2
申请日：2022-05-12
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明涉及一种适用于大尺度地理坐标系栅格数据的LS因子提取方法，适用于地理坐标系栅格数据的LS因子提取方法设计和实现，能提升LS因子提取效率，并且设计的针对大尺度LS因子的计算流程，完善了大尺度LS因子提取的方式；该方法可快速有效地对基于高分辨率全球尺度SRTM1进行LS因子的提取与计算；包括如下步骤：步骤1、数据分块：步骤2、添加缓冲区并将栅格数据格式转化为ASCII数据：步骤3、带缓冲区数据的LS因子提取：步骤4、ASCII结果数据格式转化并提取不带缓冲区各LS因子数据：步骤5、数据融合提取所需尺度的地理坐标系栅格LS因子；将步骤4得到的LS因子数据通过Arcmap软件中的镶嵌工具融合即可得到所需尺度的地理坐标系下栅格LS因子。
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公开(公告)号：CN110990780B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201911036530.0
申请日：2019-10-29
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于SRTM数据的坡度提取方法，该方法按照以下步骤进行：步骤一，读取数据；步骤二，无值点和洼地填充；步骤三，遍历二维数组，计算坡度值：对经过无值点和洼地填充的SRTM高程数据遍历二维数组，根据最陡坡降法确定坡度值：周围某个栅格与当前栅格所成角度angle＝deg·arctan((DC‑DO)/CellStep)；将周围8个栅格计算出的angle最大值确定为当前栅格的坡度值。本发明的方法直接对原始的SRTM数据进行分析，计算出坡度值，这样提取坡度的效率更高。将计算得到的坡度结果进行投影转换，与平面坐标下的DEM数据得到的坡度结果99％以上误差在0.5°以内，本算法计算结果可接受。
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