数字高程模型是地理信息系统空间数据库的主要组成之一,其应用已广泛深入到测绘、遥感、环境资源、农林土地规划、城市规划、灾害监测、水电工程及军事等诸多领域。数字高程模型作为各种地理信息的载体,包含了丰富的地形、地貌信息及相关地学知识,是地理信息系统数字地形分析的数据基础。SRTM (Shuttle Radar Topography Mission,航天飞机雷达地形测量任务)技术的出现,改变了常规的数据获取方式,为数字高程模型研究与应用提供了大量的数据源。坡度是地表单元陡缓的程度,地形坡度是对地形表面陡缓程度的定量化描述,坡度是水土保持、水利工程、土壤侵蚀研究、土地利用规划、自然灾害风险预测、交通建设城市布局规划等诸多研究工作首要考虑的地形因子,是地学分析的研究重点之一。坡度分级具有不同的分类方法。坡度的定量化研究还要考虑坡度分级多边形合并问题,图斑多边形的合并的质量是影响坡度分级图使用的主要因素之一。现阶段的坡度多边形的合并方法没有统一的合并规程,大多数的合并工作采取人机交互的方法来实现,使得坡度多边形的合并存在各种差异因素,影响了坡度分级图的质量,从而对坡度分级图的应用带来了不利因素。论文分析了SRTM数据的应用研究现状与数字高程模型的数据获取方式、构建方法及研究现状。针对地形坡度分级问题,应用SRTM数据,采用栅格重采样与样条函数插值处理方法,建立了不同实验样区30m分辨率的数字高程模型,分析不同插值方法的适宜性。基于30m分辨率的数字高程模型,选取合理的坡度计算模型和坡度分级方法,提取地形坡度信息,对坡度信息进行等级划分,生成初始坡度分级图。研究探讨了坡度多边形的合并规则与方法,实现坡度多边形相邻图斑邻近等级合并,即就低邻近合并与就高邻近合并原则的选取和组合,及剩余小图斑多边形的取舍。最终实现坡度分级多边形的合并,优化坡度分级图。