随着“智慧林业”的蓬勃发展,林业科学与信息技术的结合越发紧密,然而在林业调查工作的开展过程中实现数据生产自动化的程度仍然不高,多以实地勘查为主。在实际调查过程中,受到林地内复杂地形与天气等其他外界因素的限制,部分林地小班区域其调查因子信息的获取主要依靠调查人员的目测,甚至于一部分不可达的林地小班仅能通过远处观测。坡度值作为重要的小班调查因子之一,其目测误差极大,即使借助专业仪器进行坡度测定,其测量精度也仅能在测量点上得到保证,不能考虑到小班的整体起伏倾斜程度。目前林业调查领域尚缺乏可靠的林地小班区域整体坡度求算方法,为相关工作的展开带来了诸多不便。因此,本研究提出了一种基于主坡向垂直面高程回归的小班区域坡度提取算法,以提高林地小班调查数据的质量,减少野外实地林业调查的工作量。本文首先对已有的坡度求算方法进行了实验分析,发现前人学者的研究大多着眼于单像元坡度求算,针对区域坡度求算方面的研究较少。为了深入理解坡度的数学及地理意义,本文介绍了有代表意义的三阶反距离平方权坡度提取算法,并在其基础上提出了一种基于DEM数据的高精度单像元坡度提取算法Quad。基于单像元坡度提取算法,结合坡度值的地理学定义与林地小班的地形特征,本研究针对坡度在地表上的各向异性特征提出了一种基于主坡向垂直面高程回归的区域坡度提取算法。最终,以浙江省安吉县10米分辨率数字高程模型与真实林地小班数据为样本,通过实验对比两种现有算法的坡度提取结果与精度,证明本文所提出的算法能够代替传统的实地调查方法,实现小班坡度因子的自动提取。