劉淑瓊， 鄒時林， 鄒勝武， 何亮柱

(1.東華理工大學 測繪工程學院，江西 南昌 330013;2.江西省基礎地理信息中心，江西 南昌 330046)

地形表面高低起伏，形態(tài)各異，但它實質上是由一系列的點、線、面構成的，這些點、線、面揭示了地貌形態(tài)的本質。其中山頂點是構成地形輪廓骨架的關鍵特征，是影響環(huán)境變遷、植被分布、地貌特征等的重要地形特征之一，其空間分布特征是用以描述空間變化過程的重要指標(鄔倫等，2001)。數(shù)字高程模型(DEM)蘊涵了豐富的地形信息，為準確、快速獲取山頂點信息提供了良好的數(shù)據(jù)。

在格網(wǎng)DEM 中地形點的識別一般在局部3 ×3窗口內，通過計算的地形因子來判斷格網(wǎng)點的地形屬性(周啟鳴等，2006)。提取山頂點就是識別一個區(qū)域內可能的高程值極大點(Lee et al.，1992;Wood，1996)。目前有多種方法可進行地形特征點的識別，如鄰域比較法，利用分析窗口內的各格網(wǎng)點的高程值進行比較，但由于地形本身的復雜性對含有誤差的DEM 會出現(xiàn)誤判，產(chǎn)生不屬于山頂?shù)脑胍酎c(陳盼盼，2006);斷面高程極值法在水平或垂直方向的斷面上，通過曲線擬合識別局部區(qū)域內的高程值極大點，能夠較為方便地從DEM 的數(shù)據(jù)中提取部分地形特征點，但容易產(chǎn)生關鍵點位的遺漏(黃培之等，2005);程三友等(2010)通過DEM地貌模擬和空間統(tǒng)計分析等手段，從區(qū)域尺度對地貌特征進行分析。本文通過分析山頂點形態(tài)特征，利用ArcGIS 軟件平臺的空間數(shù)據(jù)分析、鄰域分析和窗口計算等功能支撐下，討論了基于規(guī)則格網(wǎng)DEM 的山頂點快速提取方法及各影響因素的關系。

1 山頂點提取基本原理

山頂一般定義為山體的局部最高處。鐘業(yè)勛等(2002)對山頂點的定義為:設A 為地面，a，b∈A，其高程分別為Ha和Hb。對于A 上任一點i，若滿足條件Ha≤Hi≤Hb且b∈IntWi=Bi∩A，Bi為過i 點的平面，Wi為i 點的等高線，則成A 以b 為頂?shù)纳狡旅?。山頂點是指那些在特定鄰域分析范圍內比周圍點都高的特定點。

在基于格網(wǎng)DEM 數(shù)據(jù)提取山頂時，不同的分析尺度可以獲取不同層次的山頂點。在對原始DEM 進行掃描時，首先對分析窗口內各變量賦值，先設定一個鄰域分析的范圍，提取山頂點區(qū)域，再對此區(qū)域進行重分類，獲得滿足設定條件的山頂點，但是提取的結果存在噪音點。在DEM 中，把等高線的間距判定為山頂點的高差閾值，再從原始DEM 中提取相應的等高線，再將等高線圖轉換為面狀圖。將提取的面狀區(qū)域與先前提取的山頂點進行疊置分析，通過交集得到所需要的山頂點圖。

2 實驗過程及結果分析

2.1 實驗樣區(qū)及數(shù)據(jù)說明

本研究選用陜西黃土丘陵地區(qū)作為實驗樣區(qū)，以1∶1萬數(shù)字化地形圖及由其生成的柵格分辨率為5 m 的DEM 作為基礎數(shù)據(jù)，進行山頂點提取實驗。基于本文實驗樣區(qū)選用的鄰域分析窗口為3 ×3，11 ×11和31 ×31 以及高差閾值選取10 m 和30 m，并提取該地區(qū)光照暈渲圖，作為等高線的三維背景。

2.2 基于ARCGIS 的實驗基本過程

規(guī)則格網(wǎng)數(shù)據(jù)事實上是一種柵格形式的數(shù)據(jù)，因此本文選用ArcGis10.0 軟件作為數(shù)據(jù)分析平臺。

首先，確定局部范圍內的最高區(qū)域。通過柵格數(shù)據(jù)的空間分析中的鄰域分析先獲得最大數(shù)值的柵格矩陣，再利用Spatial Analyst 工具中的柵格計算器，用最大數(shù)值的柵格矩陣減去原始DEM，即可獲得山頂點區(qū)域。

其次，對山頂點區(qū)域進行重分類，利用Spatial Analyst 的Reclassify 得到重分類的柵格數(shù)據(jù)，再利用Covert 工具中的Raster to Freatures 命令，輸出地理對象選擇Point，把柵格最高點轉換為矢量最高點。利用Spatial Analyst 中的表面分析工具提取相應的等值線，再使用Feature To Polygon 工具提取面狀高程分布數(shù)據(jù)。

最后，利用Analysis Tools 中Overlay 的交集操作(Intersect)，將先前提取的矢量數(shù)據(jù)點與面狀高程分布數(shù)據(jù)相交，輸出的結果即為實際的山頂點分布數(shù)據(jù)。提取流程圖如圖1 所示。

2.3 實驗結果及分析

圖2 為高差閾值10 m 的山頂點分布圖?？梢钥闯觯瑘D2a 中出現(xiàn)山頂點多提現(xiàn)象;圖2b 提取的山頂點準確完整，圖2c 中出現(xiàn)了山頂點的缺失。

圖3 是高差閾值30 m 的山頂點提取分布圖?？梢钥闯?，圖3a，b 中產(chǎn)生山頂點多提現(xiàn)象;圖3c提取的山頂點比較完整準確。綜合圖2 和圖3，可以得出山頂點提取受到DEM 分析尺度的影響且鄰域分析窗口與高差閾值呈一定相關性。閾值設置的較大，分析窗口過小，容易導致提取的山頂點產(chǎn)生多點現(xiàn)象。相反，會導致山頂點的丟失。根據(jù)本文中實驗結果，11 ×11 的鄰域分析窗口及相應的10 m 高差閾值適合文中實驗地形的山頂點提取。

圖1 山頂點提取流程圖Fig.1 The flow diagram for extracting mountain peaks from DEM

3 結論

本文利用ArcGis10.0 軟件平臺支持下，通過對實驗樣區(qū)柵格空間數(shù)據(jù)分析，窗口計算功以及疊置分析快速、完整地提取了規(guī)則格網(wǎng)DEM 的山頂點。并對數(shù)據(jù)源設置不同的鄰域窗口與高差閾值。對比結果表明，DEM 鄰域分析窗口與高差閾值呈一定相關性，在適中的分析窗口所對應的高差閾值時提取的山頂點準確完整，為規(guī)則格網(wǎng)DEM 提取山頂點時受尺度閾值影的響提供了研究基礎。

圖2 高差閾值10 m 的山頂點分布圖Fig.2 The distribution diagram for extracting mountain peaks from the 10 m elevation difference

圖3 高差閾值30 m 的山頂點提取分布圖Fig.3 The distribution diagram for extracting mountain peaks from the 30 m elevation difference

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