基于DEM的黄土梁峁区沟头提取与分析

作     者：刘晋红 

作者单位：西华师范大学 

学位级别：硕士

导师姓名：罗明良

授予年度：2022年

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0816[工学-测绘科学与技术] 

主      题：沟头 黄土梁 黄土峁 S-A模型 CTI模型 随机森林 

摘      要：黄土高原是世界上土壤侵蚀最为严重的地区之一,土壤侵蚀严重制约着当地社会经济与生态环境的可持续发展。沟道侵蚀是土壤侵蚀领域面临的重要难题之一,受到世界各国的广泛关注。沟谷侵蚀是地貌侵蚀的基本形式,沟头是沟道侵蚀发展最剧烈的区域,研究沟头及其空间分布特征是了解地貌发展演变的重要窗口。本文以高分辨率DEM数据为数据源,选取陕西省绥德县典型黄土梁和黄土峁作为研究区,目视解译沟头分布,构建坡度-汇水面积模型(S-A模型)和复合地形指数模型(CTI模型),并对模型精度进行评价;同时基于沟头地形因子,运用随机森林方法预测沟头是否存在,回归得出沟头区不同地形因子对沟头发育影响的重要性。论文的主要研究结论如下:1、建立梁峁区沟头模型。通过目视解译得到研究区内的梁峁区沟头;分别提取坡度、汇水面积、平面曲率等建立适用于沟头区分析的S-A模型,和适用于沟道起始位置判断的CTI模型。S-A模型在黄土梁和黄土峁地区的临界公式分别为:S=1.9392A和S=2.1192A。对比发现,黄土峁地区的a值和b值都大于黄土梁地区的。在黄土梁沟头地区和黄土峁地区的CTIa阈值分别为11.4058～14.1299和11.6562～16.2426,CTI模型是基于研究对象自身的坡度等信息进行拟合,由于在黄土梁地区产生沟头的坡度范围较广,因此CTIa阈值也大于黄土峁地区。2、S-A和CTI模型的精度对比及其适用性。S-A模型在黄土峁地区和黄土梁地区的沟头的识别率分别为71.30%和65.65%;在黄土梁地区和黄土峁地区,CTI模型无偏差准确识别出的沟道起始位置的精度分别为27.69%和30.77%;黄土梁地区和黄土峁地区沟道起始位置偏差在3m以内的分别占76.92%和44.23%。随着阈值不断地增大,两种类型对于沟头位置的识别精度都有所提高,但是基于CTI无误差地确定沟头位置的总体精度还是不理想,这主要与黄土高原本身的地貌特征、气候类型、植被覆盖等有很大的关系,同时还受到该地区退耕还林还草、修筑梯田等水土保持措施的影响。就两种模型而言,S-A模型在地形起伏度大的地区对于沟头的识别效果较好,而CTI模型对规模较小的沟头起始位置指示性强。3、前述研究表明,S-A模型和CTI模型在黄土梁峁区的适应性存在差异,有必要探索新的沟头识别方法和手段。对目视解译得到的黄土梁、黄土峁区域沟头以及非沟头地区的各地形因子和沟头类别运用随机森林进行预测,得出各样区的分类精度以及对沟头产生影响的各地形因子的重要性。结果表明,选择最佳的随机森林参数,得出黄土梁地区袋外误差为1.59%,黄土峁地区袋外误差为8%,对训练集和预测集进行随机森林分类,发现基于现有的研究数据分类没有误差出现,精度均为100%。针对影响沟头发育的各因子的重要性分析,选用均方根误差MSE最小的决策树数量参与随机森林回归分析,研究表明在黄土梁地区,基于现有数据研究运用随机森林回归解释的地形因子对沟头发育的影响较低;在黄土峁地区地形因子对沟头发育影响程度较大,真实值和预测值之间的拟合R为0.96,其中,高程变异系数、地形起伏度、地表切割深度、坡度、粗糙度对其影响较大。