MapGIS Desktop(九州)中如何从不同角度去分析DEM数据的地形特征?

MapGIS Desktop(九州)中如何从不同角度去分析DEM数据的地形特征?

一、介绍

​ **MapGIS Desktop(九州)**是一款专业的跨平台桌面GIS产品,基于跨平台微内核,全面适配全国产化环境,提供强大的数据管理与编辑、制图与可视化、空间分析与影像处理、三维可视化与分析等能力。在这里插入图片描述

二、产品下载

软件版本下载地址
MapGIS Desktop(九州)10.7.6.10MapGIS Desktop(九州)软件下载地址
MapGIS Desktop(九州)操作手册10.7.6.10在线操作手册地址

三、基础概念

​ 不同的地形因子从不同方面反映了地形特征,实际应用中人们提出了各种各样的地形因子。在其所描述的空间区域范围,常用的地形因子可以划分为微观地形因子(坡度、坡向、曲率等)和宏观地形因子(粗糙度、沟脊值等)两种类型。MapGIS中的地形因子分析是对Grid数据的坡度、坡向、粗糙度、沟脊值和曲率进行分析。

四、操作流程

1、依次点击“栅格”—“表面分析”—“地形计算”,系统弹出“地形因子分析”对话框:

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2、选择数据与输入方式

选择【计算方式】可以根据实际需求生成坡度图、坡向图、地形起伏度、倾斜百分比、曲率、沟脊值等图

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  • 【Z值放大因子】:当Z的单位与x、y单位相同时,该参数值为1;当Z的单位与x、y单位不同时,需要通过该参数将Z(高程)的结果进行调整,达到x、y、z单位相同的目的,例如,如果X、Y方向单位为米,Z方向单位为英尺,应使用0.3048的Z方向系数将其从英尺转换为米。

3、结果预览:

原始数据:

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坡向图:

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坡度图:

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倾斜百分比:

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地形起伏度:

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曲率:

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内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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