Google Earth Engine中不同方法计算坡度的比较案例分析

最新推荐文章于 2025-03-27 15:25:35 发布
最新推荐文章于 2025-03-27 15:25:35 发布
阅读量390 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： GEE
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/VwajAlgorithm/article/details/133370159
GEE 专栏收录该内容
82 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文探讨了Google Earth Engine（GEE）中计算坡度的不同方法，包括基于地形导数和倾斜度的计算，并提供了源代码示例。通过对数字高程模型（DEM）的处理，展示了如何在GEE平台上进行地表坡度的分析和可视化，为地学应用提供参考。

坡度是地表高程变化的度量，对于许多地学和环境应用非常重要。Google Earth Engine（GEE）是一个功能强大的云平台，提供了丰富的遥感数据和分析工具。在GEE中，我们可以使用多种方法计算坡度，并比较它们的结果。本文将介绍几种常用的计算坡度的方法，并给出相应的源代码。

在GEE中，计算坡度可以使用地形导数或倾斜度来实现。地形导数是指地表高程变化的梯度，通常用于描述地形的陡峭程度。而倾斜度是指地表高程变化的角度，常用于分析地表的倾斜情况。

以下是使用GEE计算坡度的几种不同方法的示例代码：

方法一：基于地形导数的坡度计算

// 导入数据集
var dem = ee.Image('USGS/SRTMGL1_003');

// 计算地形导数
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
使用Google Earth Engine从数字高程模型计算坡度和坡向（Python GEE）
CcsgFsharp的博客
09-18 1063
在上面的代码中，我们使用ee.batch.Export.image.toDrive()函数定义了导出参数，并使用task.start()函数开始导出任务。此外，如果您希望将计算结果导出为其他格式（例如GeoTIFF），可以使用ee.batch.Export.image()函数执行导出操作。在上面的代码中，我们使用ee.Terrain.slope()函数计算了坡度，使用ee.Terrain.aspect()函数计算了坡向。在GEE中，我们可以使用ee.Terrain()模块提供的函数来执行这些计算。
使用Google Earth Engine生成坡度和高程数据
LrlDebug的博客
09-22 482
在GEE中，我们可以利用SRTM（Shuttle Radar Topography Mission）数据集生成坡度和高程数据。通过加载SRTM数据集并使用GEE的内置函数，我们能够计算出地表的坡度，并将其可视化在地图上。GEE提供了强大的功能和丰富的地球观测数据，使得地理空间数据分析变得更加容易和高效。首先，我们需要导入GEE的JavaScript库，创建一个地图并设置地图的中心位置和缩放级别。坡度是地表某一点上升或下降的陡度。通过运行以上代码，我们可以在GEE中生成坡度和高程数据，并将其可视化在地图上。
Google Earth Engine（GEE）计算坡度和坡向
guaicaicexu的博客
06-29 3667
今天来分享一下在GEE计算坡度和坡向
GEE学习笔记：在Google Earth Engine(GEE)中计算坡度、坡向、山体阴影
遥感地学小站的博客
03-20 7397
SRTM 数字高程数据，是一种航天飞机雷达地形测绘 SRTM 数据，是由NASA、国防部国家测绘局（NIMA）以及德国与意大利航天机构联合测量得到的，覆盖 60°N 到 56°S 之间大部分区域的雷达影像数据，覆盖地球陆地范围80%以上。该数据可以免费获取，具有现实性强的特点。 本次实验使用的 SRTM 数字高程数据是 30 米分辨率数据，对某地区的坡度、坡向和山体阴影信息进行提取。
DEM数据分析——坡度、坡向、等高线的提取
weixin_72925698的博客
08-25 5800
3.下面进行【DEM 渲染】： 关闭除[tin] 和 [Hillshade]以外所有图层的显示，并将[tin ] 置 于[Hillshade] 之上，右键点击[tin] ，在出现的右键菜单中执行[属性]，在[图层属性]对话框中，参照下图所示设置[符号系统]选项页中颜色。3.【以下计算平面曲率】： 在【ArcToolbox】中，执行命令[3D Analyst 工具]——>[栅格表面]— —>[坡度]，按下图所示，指定各参数，按下图所示指定各参数。坡度栅格中，栅格单元的值在[0 -60-] 度间变化。
Google Earth Engine（GEE）——用不同方法计算slope对比案例分析
此星光明博客
06-23 1533
本文主要是通过算法计算slope和自己按照核函数去计算slope查看两者之间的差异这里面有几个属性需要了解下：ee.Kernel.fixed(width, height, weights, x, y, normalize)创建内核：设定长和宽，权重，x，y上的偏移位置，也就是回归左下角一般默认，将内核值归一化，使其和为1Creates a Kernel.width (Integer, default: -1):The width of the kernel in pixels.height (Integer
【地球观测与遥感】基于Google Earth Engine的多模态时间序列数据生成工具（MMTS-GEE）：森林监测与机器学习应用
05-29
内容概要：本文介绍了Google Earth Engine (GEE) 中用于生成多模态时间序列数据集 (MMTS-GEE) 的工具。该工具整合了哨兵1号（Sentinel-1）合成孔径雷达（SAR）数据、哨兵2号（Sentinel-2）多光谱数据（含植被指数）...
Google Earth Engine（GEE）——非监督分类案例分析（森林非森林和其它）
此星光明博客
01-05 1204
reducer 输出名称决定输出 band 的名称：具有多个输入的 reducer 将直接使用输出名称，而具有单个输入的 reducer 将在输出名称前加上输入 band 名称（例如'10_mean'，'20_mean'等） .).本教程的主要目的是实现指定区域的森林非森林的分类，而样本点的选取都是随机选取的，我们加入的变量则按照DEM中的阴影和坡度作为参与分类的变量进行分析，最周通过kmeans聚类实现影像的分类。将给定的reducer应用于每个像素周围的邻域，由给定的内核确定。要使用的初始化方法。
【地理信息系统与遥感】基于Google Earth Engine的洪水监测与评估：合成孔径雷达影像处理及淹没区域分析系统构建
最新发布
07-15
内容概要：本文档详细描述了利用Google Earth Engine (GEE) 平台进行洪水监测与评估的技术流程。首先，通过设置时间范围（2025年5月1日至6月30日），筛选出符合条件的Sentinel-1卫星影像数据集，并应用一系列过滤...
基于DEM的坡向计算原理（自用学习）
qq_59696658的博客
07-07 2344
坡向是一个角度，将按照顺时针方向进行测量，角度范围介于 0（正东）到 360（仍是正东）之间，即完整的圆。先定义一个3×3的像元窗口，这个窗口是会逐像元的移动，（边跑边计算，直至把所有像元都算过一遍）。而每次位于窗口中心的像元的坡向值将通过一种将纳入八个相邻像元值的算法进行计算。表示当前正在计算坡向的像元。（通俗讲：就是中间像元和他周围的每一个像元都要算一下）
ArcGIS软件操作——DEM分析（坡度、等高线）
dcfgis的专栏
09-25 9142
本篇将续接上一篇博文，继续介绍DEM的一些常用分析，比如坡度的提取、等高线、光照晕渲等。
如何用谷歌地球预览测区地形起伏变化高程值？
LiDARqianyan的博客
03-07 3344
推荐原因：功能超实用 软件版本：Google Earth Pro 前提准备：范围线 第一步:打开软件，一般我们都会有KML范围线，直接在软件里打开。 第二步：点击添加路径，这个路径可以和航线重合 第三步：在想浏览的地方画上路径。注意改完名称、颜色和画笔宽度之后，先不要点确定，要先画路径，再确定。 第四步：选中刚画好的路径点击右键，再点击:显示高程配置文件。 第五步：浏览航线高度变化，随着鼠...
【万能软件篇】04-亲测可用！谷歌地球实操技法全攻略（附软件链接）
书成日记，日记便成了一本书
03-27 1928
谷歌地球（Google Earth）是一款地理信息探索软件，可用于制作站点分布图、扇区图、网格图、传输线路图等，也可用于设计方案可视化评审和动态优化，本文主要分享谷歌地球的基本设置、常用操作、点线面制作、插件使用等操作技法。2、菜单栏：关注标红色菜单，如添加点/线/面对象、保存、查找等菜单功能。多边形的面：可设置颜色、样式（即填充、轮廓及填充+描绘轮廓）及不透明度。3、设置选项：按照软件默认即可。可以进行添加、剪切、复制、删除、删除内容等操作。可以进行位置数据的保存、分享、修改、查找等管理。
Matlab DEM坡度计算
带你成为别人眼中的大佬！
07-14 1255
本文介绍了如何使用Matlab计算数字高程模型（DEM）的坡度。通过读取DEM数据并简单地实现中心差分法，我们可以很容易地计算出DEM数据的坡度。除了中心差分法，Matlab中还提供了许多其他的计算坡度的方法和工具，读者可以根据自己的需求选择合适的方法。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab计算数字高程模型（DEM）的坡度。Matlab中提供了很多计算坡度的工具，这里我们将使用最简单的方法——中心差分法。运行以上代码后，将会看到DEM数据的图像。运行以上代码后，将会看到计算出的坡度图像。
Cesium计算坡度坡向分析
爱喜乐生命
07-20 1万+
cesium 计算坡度分析原理：（官网设置的是全球globe的material） 1.计算地形的坡度，把地形分成若干个面，然后就可以把面看为一个点，然后计算面的坡度（面可以自己画） 2.根据坡度大小设置不同的颜色，然后设置方向 //绘制小矩形面 四个经纬度的点，z值高度可以忽略 如：113.xx ,37.xx,0 ,113.xx,37.xx,0 function drawS...
利用lstm神经网络根据路谱估算道路坡度
lijil168的专栏
07-08 897
车辆侧得的路谱数据中有海拔、车速、经纬度等，但是没有道路坡度数据，高清地图中有经纬度及道路坡度，但是路程比较短。如何利用高清地图中的道路坡度，结合车辆的路谱数据估算全路段的道路坡度？ 利用前100s数据进行训练，100-27=73个训练样本，用训练好的模型输入前290s的路谱，计算得到估算的道路坡度，前73s可观察训练的数据拟合情况，后面的时刻为道路坡度的估算情况，见下图。 损失函数值： 神经网络模型：...
Arcgis计算坡度问题
UCAS_Leon的博客
03-30 1万+
DEM计算坡度slope问题（为什么坡度常在89°左右） 问题：通常我们下载的数据坐标都是地理坐标系，没有投影信息。直接根据不含投影信息的数据计算坡度，通常计算的结果都是89.0左右（单：degree），显然这是有问题的（不可能坡度全是近90°）。 分析：主要是因为，DEM数据的高程单位为米，而没有投影信息的数据的水平距离单位为度（°），肯定是有问题的，应该保持相同的单位（米）来计...
ArcGIS求坡度、坡向、坡长、地形起伏度
热门推荐
weixin_42191203的博客
06-24 4万+
1、求坡度     2、求坡向     3、求坡长 利用“栅格计算器”工具，根据以下公式求取坡长。   具体步骤如下：     4、求地形起伏度 利用“Spatial Analyst”-“邻域分析”-“焦点统计”工具，分别提取DEM数据的最大值与最小值，然后再利用“栅格计算器”将DEM最大值减去DEM最小值便是地形起伏度。   具体步骤如下：         &nb
使用ArcGIS API for Silverlight实现地形坡度在线分析
weixin_34162695的博客
05-03 200
苦逼的研究生课程终于在今天结束了，也许从今以后再也不会坐在大学的课堂上正式的听老师讲课了，接下来的时间就得开始找工作了.....前段时间一直比较忙，上课，考试，论文，以及联系实习单位...现在就差实习还没有着落了。 前些天帮一网友做了个在线坡度分析的例子，大概的功能就是勾选任意的地形区域，然后实现Web端的地形坡度分析和可视化显示，效...
计算坡度坡长因子（LS）
04-02
<think>好的，用户想了解如何在GIS或地理信息系统中计算坡度坡长因子LS。首先，我需要回忆一下LS因子的相关知识。LS因子是RUSLE（修订通用土壤流失方程）中的一个重要参数，用来反映地形对土壤侵蚀的影响。它由坡长因子L和坡度因子S相乘得到，即$LS = L \times S$。 接下来，我得整理计算L和S的具体方法。根据引用[1]，坡长因子L的计算公式是$(λ/22.13)^m$，其中λ是坡长，22.13是标准小区的坡长，m是坡度坡长指数，这个指数通常与坡度θ有关。而坡度因子S的计算公式可能有多种，比如引用[1]提到的分段函数，当坡度θ<5°时，$S=10.8\sinθ + 0.03$；θ≥5°时，$S=16.8\sinθ - 0.50$。不过不同文献可能有不同方法，需要参考用户提供的引用。 然后，GIS软件中的具体操作步骤。用户提到了ArcGIS和GEE，所以需要分别说明。在ArcGIS中，首先需要获取DEM数据，然后通过水文分析工具计算水流方向、汇流累积量，从而确定坡长。坡度的计算可以使用Slope工具。接着，根据公式在栅格计算器中组合这些数据得到L和S因子，再相乘得到LS因子。需要注意不同研究区的计算方法可能不同，如引用[3]提到的多种方法，用户需要根据文献选择适合的公式。 在GEE方面，引用[2]提到结合GIS计算RUSLE参数，可能需要使用GEE的JavaScript或Python API来处理DEM数据，进行坡度和坡长的计算，然后归一化参数并进行栅格运算。虽然具体代码没有给出，但可以参考类似的处理流程。 此外，引用[4]提供了IDL代码的示例，其中坡长累积量cumlen和坡度角度slopeang被处理，根据不同的坡度范围赋值不同的m值，然后代入公式计算L因子。这说明在实际编程实现时，可能需要根据坡度调整参数，并且处理数据时要注意边缘情况，比如DEM的边界可能需要扩展以避免计算错误。 用户可能需要具体的步骤指导和注意事项，比如数据预处理、参数选择、公式适用条件等。例如，坡长的计算需要确定从分水岭到沉积点的最长路径，这可能涉及水文分析中的Flow Accumulation工具。同时，不同地形条件下，m值的选取可能不同，需要参考相关文献或标准。 最后，生成相关问题时，需要考虑用户可能进一步想知道的内容，比如如何处理DEM数据、不同地形下的参数调整、常见错误及解决方法，以及实际应用案例等。这些问题可以帮助用户更全面地理解和应用LS因子的计算方法。</think>### 如何在GIS中计算坡度坡长因子LS？ #### **1. 理论基础** 坡度坡长因子$LS$是土壤侵蚀模型（如RUSLE）的核心参数，由坡长因子$L$和坡度因子$S$相乘得到： $$ LS = L \times S $$ - **坡长因子$L$公式**： $$ L = \left( \frac{\lambda}{22.13} \right)^m $$ 其中：$\lambda$为坡长（米），22.13为标准小区坡长，$m$为与坡度相关的指数[^1]。 - **坡度因子$S$公式**： - 当坡度$\theta < 5^\circ$时： $$ S = 10.8 \sin\theta + 0.03 $$ - 当坡度$\theta \geq 5^\circ$时： $$ S = 16.8 \sin\theta - 0.50 $$ 不同研究可能采用不同分段方式，需参考文献调整[^3]。 --- #### **2. 操作步骤（以ArcGIS为例）** ##### **数据准备** - 输入数据：高精度DEM（数字高程模型） ##### **坡长因子$L$计算** 1. **水文分析**： - 使用`Fill`工具填充DEM凹陷点。 - 通过`Flow Direction`计算水流方向。 - 用`Flow Accumulation`生成汇流累积量，提取坡长$\lambda$（需根据水流路径确定最长坡长）。 2. **坡度坡长指数$m$赋值**： - 根据坡度范围分段赋值（如引用[4]的代码逻辑）： - $\theta < 1^\circ$时，$m=0.2$ - $1^\circ \leq \theta < 3^\circ$时，$m=0.3$ - $3^\circ \leq \theta < 5^\circ$时，$m=0.4$ - $\theta \geq 5^\circ$时，$m=0.5$[^4] 3. **栅格计算**： - 使用`Raster Calculator`计算$L$： ```python ("FlowAccumulation" / 22.13) ** "m" ``` ##### **坡度因子$S$计算** 1. **坡度提取**： - 使用`Slope`工具计算坡度（单位为角度）。 2. **分段赋值公式**： - 根据坡度值分段计算$S$，例如： ```python Con("Slope" < 5, 10.8 * Sin("Slope") + 0.03, 16.8 * Sin("Slope") - 0.50) ``` ##### **LS因子合成** - 将$L$和$S$相乘： ```python "L_Factor" * "S_Factor" ``` --- #### **3. 注意事项** 1. **DEM预处理**：需消除噪声和凹陷点，避免水流方向错误。 2. **参数选择**：$m$值和$S$的分段公式需根据研究区地形和文献调整[^3]。 3. **边缘效应**：坡长计算时需扩展DEM边界，避免边缘像元误差。 --- #### **4. 其他工具** - **Google Earth Engine (GEE)**：结合`ee.Terrain`模块提取坡度，通过水文分析函数计算坡长[^2]。 - **IDL/Python脚本**：可自定义算法处理复杂地形（如引用[4]的代码）。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值