Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Đơn vị phân tích ổn định và mô hình phân bố không gian của kết cấu địa hình trên cao nguyên Địa chất Bồi tích phía Bắc Thiểm Tây
Tóm tắt
Phân tích kết cấu địa hình là một phương pháp quan trọng trong phân tích địa hình số trong nghiên cứu địa hình định lượng và trong việc khám phá tính không đồng nhất và tự tương quan không gian của các đặc điểm địa hình. Tuy nhiên, một vấn đề lớn thường bị bỏ qua trong các nghiên cứu trước đây là đơn vị tính toán của kết cấu địa hình, tức là đơn vị phân tích độ ổn định. Khi kích thước bài kiểm tra tăng lên, các kết cấu địa hình thu được ngày càng giống nhau, vì vậy những khác biệt của chúng có thể bị bỏ qua. Kích thước bài kiểm tra của kết cấu địa hình được xác định là đơn vị phân tích độ ổn định. Nghiên cứu này đã chọn ngẫu nhiên 48 khu vực trong Cao nguyên Địa chất Bồi tích phía Bắc Thiểm Tây, Trung Quốc làm địa điểm nghiên cứu và sử dụng ma trận đồng xuất hiện mức xám để tính toán kết cấu địa hình. Sau đó, đơn vị phân tích độ ổn định của kết cấu địa hình được trích ra, và mẫu phân bố không gian của nó trên Cao nguyên Địa chất Bồi tích được nghiên cứu bằng phương pháp nội suy không gian. Bốn chỉ số về kết cấu địa hình, tức là tính đồng nhất, năng lượng, tương quan và độ tương phản, đã được trích xuất dựa trên đơn vị phân tích độ ổn định, và các mẫu biến thiên không gian của các tham số này đã được nghiên cứu. Kết quả cho thấy mẫu phân bố không gian và các chỉ số kết cấu địa hình phản ánh xu hướng cao-thấp-cao từ Bắc xuống Nam, tương quan với mẫu phân bố không gian của các hình thái địa hình trên Cao nguyên Địa chất Bồi tích. Ngoài ra, các chỉ số kết cấu địa hình có sự tương quan đáng kể với các yếu tố địa hình như mật độ rãnh và độ dốc, và mối quan hệ này cho thấy các chỉ số kết cấu địa hình dựa trên đơn vị phân tích độ ổn định có thể phản ánh các đặc điểm cơ bản của hình thái địa hình. Đơn vị phân tích độ ổn định đã cung cấp một quy mô phân tích hợp lý cho phân tích kết cấu địa hình và có thể được sử dụng như một biện pháp mô tả địa hình khu vực để mô tả chính xác các đặc điểm địa hình cơ bản.
Từ khóa
#kết cấu địa hình #đơn vị phân tích ổn định #phân bố không gian #Cao nguyên Địa chất Bồi tích #địa hình.Tài liệu tham khảo
Anders NS, Seijmonsbergen AC, Bouten W (2011) Segmentation optimization and stratified object-based analysis for semiautomated geomorphological mapping. Remote Sensing of Environment 115(12): 2976–2985. https://doi.org/10.1016/j. rse.2011.05.007
Bharati MH, Liu JJ MacGregor JF (2004) Image texture analysis: methods and comparisons. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 72(1): 57–71. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2004.02.005
Clausi DA (2002) An analysis of co-occurrence texture statistics as a function of grey level quantization. Canadian Journal of Remote Sensing 28: 45–62. https://doi.org/10.1080/0143116 042000192367
Coburn CA, Roberts AC (2004). A multiscale texture analysis procedure for improved forest stand classification. International Journal of Remote Sensing 25(20): 4287–4308. https://doi.org/10.1080/0143116042000192367
Ding H, Tao F, Zhao WF, et al. (2016) An Object-Based Method for Chinese Landform Types Classification. ISPRS-International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLI-B7: 213–217. https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XLI-B7-213-2016
Drăguţ L, Eisank C, Strasser T. (2011) Local variance for multiscale analysis in geomorphometry. Geomorphology 130(3): 162–172. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2011.03.011
Evans IS. (2012) Geomorphometry and landform mapping: What is a landform? Geomorphology 137(1): 94–106. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2010.09.029
Gan ZM (1989) Landform and soil erosion of Loess Plateau. Shaanxi People’s Press, Xi’an. (In Chinese)
Goodchild MF (2004) GIScience, geography, form, and process. Annals of the Association of American Geographers 94(4): 709–714. https://doi.org/10.1111/j.1467-8306.2004.0042.x
Hall-Beyer M (2017) Practical guidelines for choosing GLCM textures to use in landscape classification tasks over a range of moderate spatial scales. International Journal of Remote Sensing 38(5): 1312–1338. https://doi.org/10.1080/01431161.2016.1278314
Haralick RM, Shanmugam K, Dinstein IH (1973) Textural features for image classification. IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics 3(6): 610–621. https://doi.org/10.1109/TSMC.1973.4309314
Haralick RM (1979) Statistical and Structural Approaches to Texture. Proceedings of the IEEE 67: 786–804. https://doi. org/10.1109/PROC.1979.11328
Hartshorne R (1939) The nature of geography: A critical survey of current thought in the light of the past. Annals of the Association of American Geographers 29(3): 173–412. https://doi.org/10.2307/2561063
He DC, Wang L (1990). Texture unit, texture spectrum, and texture analysis. IEEE transactions on Geoscience and Remote Sensing 28(4): 509–512. https://doi.org/10.1109/IGARSS.1989.575836
Hengl T, Reuter HI (Eds.) (2009) Geomorphometry: Concepts, Software, Applications. Elsevier, Amsterdam.
Huang X (2009) Multiscale texture and shape and objectoriented classification for very high resolution remotely sensed imagery. Wuhan Universitiy. (Doctoral dissertation) (In Chinese)
Huang XL, Tang GA, Liu K (2015) Influence of DEM Resolution on the Extraction of Terrain Texture Feature. Journal of Geoinformation Science 17(7): 822–829. (in Chinese) https://doi. org/10.3724/SP.J.1047.2015.00822
Hunter GJ, Goodchild MF (1997) Modeling the Uncertainty of Slope and Aspect Estimates Derived from Spatial Databases. Geographical Analysis 29(1): 35–49. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1997.tb00944.x
Hutchinson M, Gallant JC (2000) Digital Elevation Models and Representation of Terrain Shape. In Wilson JP & Gallant JC (Eds.), Terrain Analysis: Principles and Applications (pp. 29-50). John Wiley and Sons Inc, New Jersey, USA. https://doi.org/ISBN 0-471-32188-5
Li Z, Zhu Q, Gold C (2005) Digital Terrain Modeling: Principles and Methodology. CRC Press, Boca Raton, FL, USA. https://doi.org/10.1111/j.1477-9730.2009.00545_2.x
Liu DS (1965) Loess and the environment. Science Press, Beijing. (In Chinese)
Liu K, Ding H, Tang GA, et al. (2017) An object-based approach for two-level gully feature mapping using high-resolution DEM and imagery: a case study on the hilly loess plateau region, China. Chinese Geographical Science 27(3): 415–430. https://doi.org/10.1007/s11769-017-0874-x
Liu K, Tang GA, Huang XL, et al. (2016) Research on the difference between textures derived from DEM and remotesensing image for topographic analysis. Journal of Geoinformation Science 18(3):386–395. (in Chinese) https://doi. org/DOI:10.3724/SP.J.1047.2016.00386
Liu K, Tang GA, Jiang S (2013) Research on the classification of terrain texture from DEMs based on BP neural network. Geomorphometry, 2013.
Liu K, Tang GA, Tao Y, et al. (2012) GLCM based quantitative analysis of terrain texture from DEMs. Journal of Geo-Information Science 14(6): 751–760. (In Chinese) https://doi. org/10.3724/SP.J.1047.2012.00751
Liu K, Ding H, Tang G, et al. (2016) Detection of Catchment-Scale Gully-Affected Areas Using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) on the Chinese Loess Plateau. ISPRS International Journal of Geo-Information 5: 238. https://doi.org/10.3390/ijgi5120238
Miliaresis GC (2008) Quantification of Terrain Processes. Advances in digital terrain analysis (Lecture Notes in Geoinformation & Chartography Series, XIV, pp. 13-28). https://doi.org/10.1007/978-3-540-77800-4_2
Miller HJ (2004) Tobler's first law and spatial analysis. Annals of the Association of American Geographers, 94(2): 284–289. https://doi.org/10.1111/j.1467-8306.2004.09402005.x
Rodriguez-Galiano VF, Chica-Olmo M, Abarca-Hernandez F, et al. (2012) Random Forest classification of Mediterranean land cover using multi-seasonal imagery and multi-seasonal texture. Remote Sensing of Environment 121(138): 93–107. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.12.003
Shruthi RBV, Kerle N, Jetten V (2011) Object-based gully feature extraction using high spatial resolution imagery. Geomorphology 134(3): 260–268. https://doi.org/10.1016/j. geomorph.2011.07.003
Song CQ (2016) On paradigms of geographical research. Progress in Geography 35(1): 1–3. (In Chinese) https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2016.01.001
Stumpf A, Kerle N (2011) Object-oriented mapping of landslides using Random Forests. Remote Sensing of Environment 115(10): 2564–2577. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.05.013
Sui DZ (2004) Tobler's first law of geography: A big idea for a small world? Annals of the Association of American Geographers 94(2): 269–277. https://doi.org/10.1111/j.1467-8306.2004.09402003.x
Tang G, Song X, Fayuan LI, et al. (2015) Slope spectrum critical area and its spatial variation in the Loess Plateau of China. Journal of Geographical Sciences 25(12): 1452–1466. https://doi.org/10.1007/s11442-015-1245-0
Tao Y, Tang G, Strobl J (2012) Spatial structure characteristics detecting of landform based on improved 3D Lacunarity model. Chinese Geographical Science 22(1): 88–96. https://doi.org/10.1007/s11769-012-0516-2
Tao Y (2011) Textural methods for topographic features analysis based on DEMs. Nanjing: Nanjing Normal University. (Doctoral dissertation) (in Chinese)
Tobler WR (1970) A computer movie simulating urban growth in the Detroit region. Economic geography, 46(Supplement): 234–240. https://doi.org/10.2307/143141
Tuceryan M, Jain AK (1993) Texture analysis. Handbook of Pattern Recognition and Computer Vision 2: 235–276. https://doi.org/10.1097/RCT.0b013e3181ec05e4
Wang C, Tao Y, Liu K, et al. (2014) The sensitivity analysis of DEM terrain texture characteristics based on Grey Level Cooccurrence Matrix. 2014 22nd International Conference on Geoinformatics, Kaohsiung, 2014, 1–5. https://doi.org/10.1109/GEOINFORMATICS.2014.6950807
Wang CZ, Tang GA, Yuan S, et al. (2015) A Method for Identifying the Lunar Morphology Based on Texture from DEMs. Journal of Geo-Information Science 17 (1): 45–53. (in Chinese) httpS://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2015.00045
Wilson JP (2012) Digital terrain modeling. Geomorphology 137(1): 107–121. httpS://doi.org/10.1016/j.geomorph.2011.03. 012
Zhao H, Fang X, Ding H, et al. (2016) Extraction of Terraces on the Loess Plateau from High-Resolution DEMs and Imagery Utilizing Object-Based Image Analysis. ISPRS International Journal of Geo-Information 6(6): 157. https://doi.org/10. 3390/ijgi6060157
Zhao WF, Xiong LY, Ding H, et al. (2017) Automatic recognition of loess landforms using Random Forest method. Journal of Mountain Science 14(5): 885–897. http://doi.org/10.1007/s11629-016-4320-9
Zhou Q, Lees BG, Tang GA (Eds.) (2008) Advances in Digital Terrain Analysis. Springer Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, Berlin, Germany. https://doi.org/10.1007/978-3-540-77800-4
Zhu SJ (2011) Spatial variation of hypsometric integral in the Loess Plateau based on DEM. Nanjing: Nanjing Normal University. (Doctoral dissertation) (In Chinese)