【摘 要】
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纹理分析方法在宏观地形特征分析方面具有较大的优势与潜力,但当前缺少对DEM与影像数据纹理特征差异的系统分析研究。本文采用灰度共生矩阵为纹理量化模型,选取了8个不同地貌
【机 构】
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南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室; 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心;
【基金项目】
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江苏高校优势学科建设工程资助项目;国家自然科学基金项目(41171320、41271438、41401440)
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纹理分析方法在宏观地形特征分析方面具有较大的优势与潜力,但当前缺少对DEM与影像数据纹理特征差异的系统分析研究。本文采用灰度共生矩阵为纹理量化模型,选取了8个不同地貌单元的样本数据,对DEM和遥感影像2类数据的纹理进行了特征值对比分析、纹理特征稳定性分析、纹理特征组间差异性分析。实验结果表明,在所测试的二阶角矩、对比度、方差、熵4个纹理指标中,DEM和影像的对比度特征值间具有显著的相关性;通过不同地貌样区纹理特征值对比分析发现,DEM数据在地形起伏较大区域纹理特征更为明显,遥感影像数据则受地表覆盖物影响较大;从地形特征的稳定性角度分析,DEM数据在丘陵和山地分析有优势,影像数据则在平原和台地分析表现更好;从地形特征差异性角度分析,DEM数据要优于影像数据。进一步采用光照模拟和坡度数据以增加DEM纹理信息,研究结果表明,DEM派生的2类数据在地形量化差异性方面改进明显,并大大优于影像数据。
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