基于DEM的黄土高原水蚀沟谷及特征空间异质性研究

基本信息
批准号:41871288
项目类别:面上项目
资助金额:58.00
负责人:周毅
学科分类:
依托单位:陕西师范大学
批准年份:2018
结题年份:2022
起止时间:2019-01-01 - 2022-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:王斌,李胜利,毛沛妮,赵昊,李阳,涂杰,燕龙,雷雪
关键词:
数字地形分析数字高程模型地形特征提取黄土高原水蚀沟谷
结项摘要

The loess waterworn gullies are formed by the modern hydraulic erosion on the basis of loess depositional surface or inherited loess gullies on the underlying paleo-terrain. The loess waterworn gullies, which are separated from the inherited loess gullies, are the most accurate and intuitive core appearance of the loess modern erosion landform. Based on detailed analysis of the characteristic, spatial distribution, classification and configuration of gully erosion, this project will focus on these contents hereinafter: 1) systematic landform indices of loess waterworn gullies; 2) automatically extraction algorithms for loess waterworn gullies and indices based on 5m resolution Digital Elevation Model; 3) relationships between waterworn gullies and development of loess landform; 4) spatial variation and the internal mechanism of loess waterworn gullies and loess landform. This project is a useful exploration of geoscience rules by geography entity. The proposed theory and methodology is hopeful to be an important supplement to Digital Terrain Analysis and innovative results would be obtained in the research on Loess Plateau.

黄土高原水蚀沟谷是在黄土沉积地表或继承下伏古地形的黄土沉积沟谷的基础上,经现代水力侵蚀作用而成。剥离继承性沟谷后的水蚀沟谷才是黄土地貌现代侵蚀最准确、最直观的核心表象。本研究拟在深入剖析水蚀沟谷形态特征、分布区域、影响因素、基本类型、演化规律的基础上,构建全面、科学的特征量化指标体系,并基于米级、亚米级分辨率DEM研究水蚀沟谷及其量化指标的模式化自动提取算法。通过在黄土高原多地貌类型样区的对比分析实验,研究水蚀沟谷与黄土地貌形态及发育进程的映射关系,探索水蚀沟谷特征量化指标在黄土高原地区的空间分异规律及其内部深层次的地学机理,从而揭示黄土地貌空间异质性特征。本研究是由地理表象到地学机理的有益探索,可望提升对黄土地貌成因、发育机理和分异规律的认识,并在黄土高原数字地形分析研究中取得具有创新性的研究成果。

项目摘要

黄土高原水蚀沟谷是在黄土沉积地表或继承下伏古地形的黄土沉积沟谷的基础上,经现代水力侵蚀作用而成。剥离继承性沟谷后的水蚀沟谷才是黄土地貌现代侵蚀最准确的核心表象。项目研究重点有效推进以下几个方面:1. 深入剖析黄土水蚀沟谷三维形态特征、分布区域、影响因素、基本类型、及演化规律,发现陕北黄土高原南北方向上水蚀沟谷发育呈现由溯源侵蚀主导转向横向溯源侵蚀主导、溯源下切侵蚀主导到横向溯源侵蚀主导的规律。2. 基于海量DEM数据和深度学习方法,创新性的将遥感影像信息与地形信息有机整合,提出基于改进的deeplabv3+深度学习网络的黄土水蚀沟谷模式化提取及制图方法。通过整合高分DEM和谷歌地球图像,结合图像和坡度变率信息优化深度学习模型。多模型交叉映射实验结果表明,新方法分别实现了85.3%的平均联合交叉点和92.3%的总体精度,与现有的算法(Random Forests、原始DeepLabV3+网络和Unet网络)相比,该方法在识别黄土水蚀沟谷的效率和精度上有明显提升。3. 构建了由表及里反映水蚀沟谷发育特征的量化指标体系,并通过大量样区采样及空间分析实验,完成水蚀沟谷特征量化指标空间分布制图。4. 在黄土高原多地貌类型样区的对比分析实验表明水蚀沟谷发育可划分为3个阶段:发育初期以溯源侵蚀为主,带动下切侵蚀伴有横向侵蚀;发育中期以溯源侵蚀为主,伴有持续性横向侵蚀与较强下切侵蚀;发育晚期以横向侵蚀为主,伴有一定程度的溯源侵蚀与轻微下切侵蚀。黄土厚度对沟谷系统垂向下切侵蚀的影响最大(离散系数=0.164);同时,在陕北-晋西-陇东地区的 86 个样区开展的多因子的量化模型实验发现,蚕食度、沟壑密度、平均坡度差及破碎度指标能较好地刻画流域地貌发育状态,并存在拟合度达0.868的线性函数关系。本研究是由地理表象到地学机理的有益探索,从水蚀沟谷特征的角度深化对黄土地貌成因、发育机理和分异规律的认识,并在黄土高原数字地形分析研究中取得部分具有创新性的研究成果。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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