Matlab DEM坡度计算

最新推荐文章于 2025-05-12 08:19:44 发布
最新推荐文章于 2025-05-12 08:19:44 发布
阅读量1.2k 收藏 4
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： matlab 开发语言
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/wellcoder/article/details/131714725
Matlab大神 专栏收录该内容
164 篇文章 ¥99.90 ¥299.90
订阅专栏
本文介绍了如何利用Matlab进行DEM坡度计算。首先读取DEM数据，然后采用中心差分法计算坡度，并展示计算结果。通过这种方式，可以便捷地分析地形的陡峭程度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Matlab DEM坡度计算

在地形分析中，坡度是一个重要的参数。坡度表示地表高程随水平距离变化的斜率大小，它通常用来描述地形的陡峭程度。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。

  1. 读取DEM数据

首先，我们需要读取DEM数据。这里我们将使用Matlab自带的DEM数据集。以下代码演示了如何读取并显示DEM数据：

DEM = demdata;
imagesc(DEM);

运行以上代码后，将会看到DEM数据的图像。

  1. 计算坡度

接下来，我们将根据DEM数据计算坡度。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。中心差分法可以使用以下公式表示：

Slope =
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Matlab中基于DEM计算坡度
CoderExtra的博客
09-10 762
通过加载DEM数据，计算高度差和水平距离，并应用三角函数，我们能够得到每个位置的坡度值。本文将介绍如何使用Matlab计算基于DEM的坡度，并提供相应的源代码。假设我们已经有了一个以二维矩阵形式表示的DEM数据，其中每个元素代表相应位置的高度值。接下来，我们需要计算DEM数据的坡度。最后，通过应用反三角函数和转换因子，我们将计算得到的坡度值转换为度数。然后，通过应用三角函数，我们可以计算每个位置的坡度值。注意：上述代码仅为示例，实际使用时需要根据具体的DEM数据格式和需求进行适当的修改。
Matlab 基于DEM计算坡度
dayuhaitang1的博客
01-03 1256
Matlab 基于DEM计算坡度
matlab 读取数字高程模型DEM并可视化
最新发布
点云侠的博客
05-12 286
matlab 读取并显示带有经纬度坐标信息的DEM数据
MATLAB栅格坡度的计算,基于Matlab的栅格数据一元线性回归及显著性检验（slope趋...
weixin_34976470的博客
03-17 2089
%by yinlichang3064@163.com在进行长时间序列的栅格数据分析时，如NDVI,fvc，LAI，NPP,GPP，需要知道每个格点的长期趋势。如果再arcgis中进行一元回归计算，需要将整个公式展开，并且容易出错，而matlab提供了强大的回归计算功能，通过逐像元的迭代，可以得到每个格点的趋势及显著性栅格图像，话不多说，见以下代码[a,R]=geotiffread('D:\日降水插...
基于 GEE 利用 DEM 数据计算坡度、坡向
@HNUSTer的博客
01-10 409
基于 GEE 利用 DEM 数据计算坡度、坡向。
matlab坡度计算公式,matlab解二阶微分方程怎么用matlab来解呢?x的定义域是（0，l），i是道路横坡坡度，w是降雨强度，k是路面横向...
weixin_33213911的博客
04-13 592
共回答了16个问题采纳率：81.3%你的方程即为：y'*y' + y''*y' +w/k =0s = dsolve('Dy*D2y + Dy^2 + w/k ', 'y(l) = a', 'Dy(0) = i1','x'); % i1即i用2011b可得如下结果：a + (exp(log(k*i1^2 + w) - 2*l) - w)^(1/2)/k^(1/2) - (exp(log(k*i1^2...
六种坡度计算方法程序
05-21
运用以下六种坡计算方法编写坡度计算程序： 1）简单差分 2）二阶差分 3）三阶反距离平方权差分 4）三阶反距离权差分 5）三阶不带权差分 6）边框差分
编程实现格网DEM坡度坡向的计算.txt
06-10
基于格网DEM数据，进行坡度，坡向的计算，使用C/C++作为工具，进行的编程实验。为地理信息系统的作业
matlab求坡向,GDAL使用DEM数据计算山体阴影（Hillshade）
weixin_39774556的博客
03-26 1286
零、前言说起Hillshade，其实就是模拟太阳光照射地形所引起的明暗对比，然后来对地形图进行渲染，使之看起来具有立体效果的一种方式，常用于地图的渲染，如表1所示，具体的可以参考文献[1]，表1中的图均来自参考文献[1]。表1 DEM、山体阴影以及应用对比DEM图像(使用颜色渲染)从左图的DEM图像中计算的山体阴影图 Paper Map Without HillshadePaper Ma...
最大爬坡度计算程序
10-14
基于MATLAB编写的最高车速计算源代码，可用于车辆最高车速的快速校核计算。
利用C#读取DEM数据，求坡度
12-05
利用C#语言读取DEN数据的ASCII码文件，并进行坡度的求取
Hillshade:计算 DEM（矩阵）的山体阴影-matlab开发
05-31
用于计算数字高程模型的山体阴影的函数。 使用给定的照明角度和高度，以半径导出坡度和坡向，以计算 0 到 255 之间的阴影值。 可以通过 args 给出光源的高度（地面以上的角度）和角度（方向/方面）。 使用 ESRIs 山体阴影算法派生，但使用简单的 GRADIENT 函数代替 Horns 算法进行斜率计算 - 效率提高 30 倍且无需 IP TB。 （感谢安德鲁史蒂文斯） 请给您反馈/评价。
基于MATLAB的数字地形分析
04-01
基本数字地形分析包括平均高程、相对高程、高程变异、网格坡度、网格坡向和粗糙度的计算等。
【MATLAB绘制地形刨面图以及坡度图】
qq_2787174606的博客
08-10 5367
1.如何利用地形刨面数据和matlab进行绘制平面图？2.如何计算地形刨面图的坡度值并绘制坡度平面图？3.地形刨面图与坡度图有何联系？）（1）地形形变监测：针对一个地形发生微小形变的区域，当我们的刨面图不足以观察到细微变化时，可以通过坡度图进行观察，对数据进行拉伸和放大处理，就可以实现该区域的形变监测。（2）选址规划：当我们需要在一个区域选取地点修建梯田或者其他建筑时，往往要考虑到坡度的大小。因此，坡度图可以用来规划该地区的一个适应项目的选址方案。另外，我还需要考虑以下几个问题。...
DEM六种坡度计算方法程序源代码说明简单差分二阶三阶反距离平方权三阶反距离权三阶不带权边框差分
yushibing717的博客
01-04 1754
将解决这些小问题的公式算法拼在一起，最终就可以开发出解决大问题的程序了。将解决这些小问题的公式算法拼在一起，最终就可以开发出解决大问题的程序了。将解决这些小问题的公式算法拼在一起，最终就可以开发出解决大问题的程序了。（比如，坡度公式+坡向公式+坡度变率可以算出ACSII文件中的坡度变率。（比如，坡度公式+坡向公式+坡度变率可以算出ACSII文件中的坡度变率。（比如，坡度公式+坡向公式+坡度变率可以算出ACSII文件中的坡度变率。3.一个大问题或者一项大工程，可能是由很多很多小问题或小步骤组成的，
matlab中用dem求坡向,DEM中斜坡单元提取方法与流程
weixin_36068140的博客
04-04 3250
本发明涉及一种图像分析方法，特别是涉及一种从DEM中提取斜坡单元的方法，属于一般的图像数据处理或产生领域、环境地质灾害防治技术领域。背景技术：预报单元的选取是区域滑坡预报技术的首要前提。恰当的预报单元选定不仅能够提高预报的精度而且有助于指导采取正确的地质灾害应急响应措施。在现有的物理预报、统计预报与成因预报三种预报技术中，预报单元的准确选取对于物理预报模型尤为重要，这是因为物理预报模型需要以预报单...
用matlab画汽车,用matlab绘制汽车的爬坡度图
weixin_39639040的博客
04-11 1698
《用matlab绘制汽车的爬坡度图》由会员分享，可在线阅读，更多相关《用matlab绘制汽车的爬坡度图(2页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、汽车的爬坡度图n=600:10:4000;Tq=-19.313+295.27*(n/1000)-165.44*(n/1000).2+40.874*(n/1000).3-3.8445*(n/1000).4;m=3880;g=9.8;nmin=600;nmax...
DEM生产坡度图、坡向图、山体阴影图、地形图、等高线图原理以及MATLAB实现
qq_2787174606的博客
12-09 1万+
通过MATLAB实现DEM的坡度图、坡向图、山体阴影图、地形图等的生产
DEM中坡度和坡向的计算
热门推荐
tianxiaxingzhe的专栏
07-03 1万+
<br />    1、坡度的计算<br />      地表单元的坡度就是其切平面的法线方向与Z轴的夹角。若需求格网点上的坡度时，可取3×3的格网单元进行计算。也可求出该格网点八个方向上的坡度，再取其平均值。<br />    <br />    2、坡向的计算<br />      坡向是地表单元的法向量在OXY平面上的投影与X轴之间的夹角。
matlab计算dem获取坡度坡向以及twi
03-16
<think>好的，我现在需要帮用户解决如何使用MATLAB处理DEM数据来计算坡度、坡向和地形湿度指数（TWI）。首先，我得回顾一下这些地形参数的基本计算方法，然后考虑如何在MATLAB中实现。 首先，坡度（Slope）和坡向（Aspect）通常是通过计算DEM的高程变化率来得到的。坡度指的是地表单元的高度变化率，而坡向则是坡度面对的方向。一般来说，坡度可以通过计算高程在东西方向（x轴）和南北方向（y轴）的变化率，然后利用这两个分量来计算总的坡度角度。而坡向则是这两个变化率的反正切值，调整到0到360度的范围。 接下来是地形湿度指数（TWI），它的计算公式通常是自然对数的累积汇流面积除以坡度。累积汇流面积（Flow Accumulation）指的是每个像元上游汇水区的面积，而坡度则用之前计算的结果。这里需要注意，在计算TWI时，为了避免除以零的情况，通常会在坡度上加一个极小值，比如0.001。 现在考虑如何在MATLAB中实现这些步骤。首先，用户需要导入DEM数据，可能是一个矩阵，每个元素代表高程值。MATLAB的图像处理工具箱或者地图工具箱可能有相关函数，但如果没有的话，可能需要手动编写代码。 对于坡度和坡向的计算，可以使用梯度函数。例如，[fx, fy] = gradient(dem, cellsize)，其中cellsize是像元大小，然后计算坡度角度为atan(sqrt(fx.^2 + fy.^2))，再转换为度数。坡向则是atan2(fy, fx)调整后的角度，可能需要转换为北向的角度。 累积汇流面积的计算比较复杂，通常涉及流向分析和累积计算。D8算法是常用方法，但手动实现比较麻烦。可能需要使用MATLAB中的函数或者第三方工具，或者用简单的扩散方法来近似。例如，使用flowacc函数，但用户可能没有这个函数，所以需要提供替代方法或建议安装相关工具箱。 在编写示例代码时，需要注意数据的边界处理，例如DEM周围填充一圈NaN来避免边缘效应。然后逐步展示如何计算梯度、坡度、坡向，再计算流向矩阵和累积汇流面积，最后计算TWI。 可能遇到的问题包括如何正确计算流向矩阵，这部分可能需要详细解释D8算法的实现，或者建议使用现有工具。此外，TWI计算中的累积汇流面积可能需要较长的计算时间，尤其是对于大DEM数据，需要考虑优化方法或使用并行计算。 最后，需要验证代码的正确性，比如使用示例DEM数据，或者建议用户检查中间结果，如梯度矩阵是否正确，累积汇流面积是否合理。同时提醒用户DEM数据的像元大小单位要统一，可能需要进行单位转换，比如从米转换为千米等。 总结步骤应该是：导入DEM，计算坡度和坡向，计算流向和累积汇流面积，计算TWI，最后可视化结果。在代码中要处理好数据边界，避免除以零，并确保数学公式的正确转换，比如使用弧度与角度的转换函数。 现在需要将这些步骤转化为具体的MATLAB代码，并确保符合用户的要求，包括示例代码和解释。同时，生成相关问题，可能涉及优化方法、其他地形指数，或者如何处理特定问题如洼地填充等。</think>[系统级响应] # 使用MATLAB进行DEM地形分析的实现方法 ### 一、坡度计算原理 坡度计算公式基于高程变化率： $$ slope = \arctan\left( \sqrt{\left(\frac{\partial z}{\partial x}\right)^2 + \left(\frac{\partial z}{\partial y}\right)^2} \right) $$ MATLAB实现： ```matlab [dx, dy] = gradient(dem, cellsize); slope_rad = atan(sqrt(dx.^2 + dy.^2)); slope_deg = rad2deg(slope_rad); ``` ### 二、坡向计算原理 坡向公式采用方位角计算： $$ aspect = \arctan2\left(\frac{\partial z}{\partial y}, -\frac{\partial z}{\partial x}\right) $$ 调整后范围0-360°，北向为0°： ```matlab aspect_rad = atan2(dy, -dx); aspect_deg = mod(rad2deg(aspect_rad) + 360, 360); ``` ### 三、TWI计算流程 地形湿度指数公式： $$ TWI = \ln\left(\frac{FlowAccumulation}{\tan(slope) + 0.001}\right) $$ 实现步骤： 1. **流向计算**：采用D8算法生成流向矩阵 2. **汇流累积**：基于流向矩阵计算累积值 3. **TWI合成**：结合坡度与汇流数据 ### 四、完整示例代码 ```matlab % 数据预处理 dem = double(imread('dem.tif')); cellsize = 30; % 像元分辨率（单位：米） dem = padarray(dem,[1 1],NaN); % 边界填充 % 坡度坡向计算 [dx, dy] = gradient(dem, cellsize); slope = atan(sqrt(dx.^2 + dy.^2)); aspect = mod(atan2(dy, -dx)*180/pi + 360, 360); % 汇流累积计算（简化版） flowdir = dem2flowdir(dem); % 需要TopoToolbox flowacc = flowacc(flowdir); % TWI计算 twi = log(flowacc./(tan(slope) + 0.001)); % 结果可视化 subplot(221), imagesc(dem), title('DEM') subplot(222), imagesc(slope), title('坡度') subplot(223), imagesc(aspect), title('坡向') subplot(224), imagesc(twi), title('TWI') ``` ### 五、关键问题说明 1. **流向算法优化**：推荐使用TopoToolbox的`dem2flowdir`函数[^1] 2. **边缘效应处理**：通过数据填充NaN值避免边界误差 3. **单位一致性**：DEM分辨率单位需与高程单位统一 4. **零坡度处理**：添加0.001偏移量防止除零错误
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

打赏作者

编码实践

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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