地形特征是反映地形地貌形态,描述地形结构的重要依据。其中山谷和山脊作为重要的地形特征,对于系统地进行地形的研究与分析具有十分重要的意义,如何快速准确地识别和提取山谷线和山脊线一直是地形分析领域研究的热点问题。本文主要研究了如何利用现代地理学中的统计分析方法定量分析地形特征,并基于地形数据所呈现的统计分布规律实现对地形特征的识别。论文所完成的主要工作总结如下:第一,深入分析了现有的多种地形特征识别算法,对地形的基础知识、地形演化理论、山地系统论等重要基础理论,以及地形学中的数学方法和数据的统计分析方法进行了研究总结,并重点研究了与论文研究内容紧密相关的趋势面分析方法和高斯混合模型。第二,整理并筛选了地形样本数据,分析了样本数据的主要特征,深入研究了趋势面分析方法并进行了适应性改进,同时进一步对多项式函数模型和高斯混合模型进行了改进,进行了样本实验,对实验结果进行了定量评估,得出了最优函数模型,并总结了地形数据的统计分布规律。第三,针对地理系统的复杂性,本文提出了一种降维分解方案,改进了地形分层模型,从而降低了数据处理的复杂度,提高了计算效率,然后确定了地形特征参数的求解过程,制定了地形数据的判定规则,并在此基础上提出了一种基于统计分布规律的地形特征识别方法。最后,将本文所提出的方法进行了编程实现,并完成了地形图实测实验,对所研究方法的效果进行了验证与评估。实验结果表明,本文研究和设计的地形特征识别方法可以准确地识别出各类地形条件下的山脊和山谷,提取出完整清晰的山脊线和山谷线,其功能完整性、适用性和识别效果均达到了研究的预期目标,对于地形特征识别领域的相关研究具有一定的参考意义。