雷达地形测绘DEM用于青藏高原地貌分类

韩海辉，王艺霖，李健强，高婷

（1.长安大学地质工程与测绘学院，西安 710054；2.中国地质调查局西安地质调查中心，西安 710054）

雷达地形测绘DEM用于青藏高原地貌分类

韩海辉1，2，王艺霖2，李健强2，高婷2

（1.长安大学地质工程与测绘学院，西安 710054；2.中国地质调查局西安地质调查中心，西安 710054）

第一次全国地理国情普查工作的一项重要内容就是调查地形地貌。针对在青藏高原等艰险地区开展相应工作仍存在诸多困难，该文基于美国“奋进号”航天飞机获取的SRTM－DEM数据，运用GIS技术提取了青藏高原的8个地貌因子，通过相关性分析最终选取地表粗糙度、高程、地势起伏度、坡度变率及坡向变率5个相关性相对较小的因子，开展宏观地貌类型划分及地貌分布特征分析工作，并基于一种简易模型提取并讨论了对青藏高原生态环境有重要影响的冰缘（冻土）地貌。研究表明：应用SRTM－DEM数据可快速有效地提取青藏高原等艰险地区的地貌因子，但某些因子之间具有极高的相关性，应用中需慎重选择。此外，通过SRTM－DEM数据提取地貌因子以进行宏观地貌类型划分及地貌特征分析的方法简单易行，能够为在青藏高原等艰险地区开展地理国情普查工作提供可靠的基础资料。

SRTM－DEM；地貌分类；青藏高原；冰缘地貌；地理国情

0 引 言

目前开展的第一次全国地理国情普查工作旨在系统掌握权威、客观、准确的地理国情信息，为制定和实施国家发展战略与规划等工作提供重要的数据基础，而普查工作中的一项重要内容就是全面调查我国的地形地貌情况 青藏高原面积广阔 地形复杂、交通条件较差，这为该区域开展详细的地形地貌普查工作带来了诸多困难。而DEM数据蕴含着丰富的地形信息，因此如何在青藏高原等艰险地区的地貌调查工作中充分利用数字高程数据值得分析和研究。

2000年，美国“奋进号”航天飞机获取了北纬60°至南纬56°范围内80%面积的三维雷达地形数据（Shuttle Radar Topography Mission，SRTM 数据），原始数据经处理后平面精度能够达到±20m，高程精度达到±16m［1－2］。该数据投入使用后，国内外诸多学者在相关研究中积极应用且取得了良好效果，如在地势起伏与地貌侵蚀研究中可用其快速提取起伏度与坡度进行地形分析［3－8］，在地质构造研究中可用其较准确地识别断层信息［9－11］，而在水文学研究中也可用其有效提取流域水系信息［12－15］，这些研究工作的成果都从不同方面验证了SRTM数据的适用性和可靠性。

本文的目的是通过利用SRTM数据对青藏高原进行地貌类型划分工作，包括宏观地貌类型以及冰缘冻土地貌，并分析空间分布规律和特征，期望分析方法和分析结果能为青藏高原等艰险区域开展地形地貌普查工作提供有效帮助和参考。

1 研究区概况

青藏高原面积是我国陆地面积的四分之一，地势高，地形复杂，其地形地貌都是50Ma～60Ma以来印度板块和亚洲板块碰撞的结果［16－17］。多样的地形地貌现象记录了丰富的高原隆升和演化的动态信息，故倍受世界地学界重视［18］。本文的研究区如图1所示，涉及面积约2581348km2。

图1 研究区地理位置图

2 数据处理

SRTM数据根据采样间隔可分为SRTM1（30m×30m）和SRTM3（90m×90m）。考虑到覆盖研究区SRTM1的计算量过于庞大，本文选用了SRTM3数据。数据来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云（http：／／www.gscloud.cn），数据修订版本为 V4.1版本。该版本是由CIAT（国际热带农业中心）利用新的插值算法得到的SRTM地形数据，此方法更好地填补了SRTM3的数据空洞。

对覆盖研究区的多景SRTM3－DEM数据进行镶嵌，并进行投影转换，最后剪裁出研究区范围内的数据。投影方式为等面积圆锥投影（Albers），第一标准纬线25°N，第二标准纬线47°N，中央经线105°E，基准面Krasovsky＿1940。

3 地貌因子的选择

不同的地貌因子能从不同的侧重面描述出区域内地貌特征，但这些因子之间往往具有高相关性，因此需要对众多因子进行相关性分析，从而选取出最具有代表性的因子进行地貌类型划分和分析工作。基于剪裁后的SRTM3－DEM，本文运用ArcGIS9.3软件提取了研究区地表粗糙度、高程、高程变异系数、地表切割度、地势起伏度、坡度、坡度变率、坡向变率共8个地貌因子，然后对8个因子的图像进行标准化处理以统一量纲，最后通过ENVI4.8软件计算各因子间相关系数，结果见表1。

表1 各地貌因子间相关系数矩阵

表1清晰地反映出研究区的某些地貌因子间具有高度相关性，如坡度、地表切割度、地势起伏度之间的相关系数均超过0.9，再如地表粗糙度与坡度的相关系数达到0.88，而高程变异系数、地表切割度及地势起伏度之间的相关系数也在0.8以上 因此，为避免信息的冗余性影响后续地貌类型划分和分析工作，需要对因子进行筛选。根据表1的结果，综合分析，剔除相关性较高的因子，确定留取高程、地势起伏度、地表粗糙度、坡度变率、坡向变率5个因子。

4 地貌因子分析及地貌类型划分

4.1 高程与地势起伏度的划分

参考周成虎等人的研究成果［19］，将研究区地形划分为低海拔（高程小于1000m），中海拔（高程为1000m～3500m），高海拔（高程为3500m～5000m），极高海拔（高程大于5000m）4个类型（图2）。研究区4种地形类型的面积排序为：高海拔（1528263.3km2）＞极高海拔（624890.84km2）＞中海拔（414527.1km2）＞低海拔（13666.73km2）。从空间分布来看，高海拔主要集中在青南地区、羌塘地区以及喜马拉雅山以北区域，极高海拔分布在西昆仑地区、唐古拉山附近以及冈底斯山地区，中海拔则集中于柴达木盆地、共和盆地以及河湟谷地，而低海拔仅分布在藏东南墨脱一带。

对一个区域来说，要想恰到好处地反映出该区域内山体的完整性，就需要准确地提取地势起伏度［20］。对此问题，笔者曾提出了一种均值变点分析法［21］，方法简单，提取结果的精度也相对较高。因此，本次继续使用该方法提取了研究区地势起伏度，并参考周成虎等人的研究成果［19］，划分出平原与湖泊、台地、丘陵、山地等7种地貌形态类型（图3）。统计结果 表2显示 研究区4种山体地貌占据了研究区51%的面积，其中小起伏山地面积最大。从分布来看，小起伏山地主要集中在横断山脉区，中起伏山地主要集中在喀喇昆仑山地区和冈底斯山地区，而大起伏山地与极大起伏山地则集中在雅鲁藏布江大拐弯处以及西昆仑地区。

图2 高程分级图

图3 地势起伏度分级图

表2 地势起伏度分级统计

4.2 地表粗糙度、坡向变率及坡度变率

地表粗糙度（Roughness）是反映侵蚀程度的一个指标。从地表粗糙度图（图4）可看到存在两个相对高值的区域，一个是沿北部边界的西昆仑山－阿尔金山－祁连山地带，另一个是雅鲁藏布江下游区、横断山脉区，可能反映出这些区域的地表遭受过强烈侵蚀。

地面坡向变率（Slope of Aspect，SOA）是坡向的变化率。从坡向变率图（图5）上看，柴达木盆地的坡向变率值较大，反应出该区域内坡向变化快，这可能是盆地内长期遭受风蚀作用造成地面起伏变化的结果。

坡度变率（Slope of Slope，SOS），表征了地表面高程相对于水平面变化的二阶导数。从坡度变率图（图6）来看，整个研究区的坡度变化范围在0°～26.74°。高值的分布特征与地表粗糙度相似，即高原北部边缘的西昆仑山、阿尔金山和祁连山地区的坡度变率也较大，雅鲁藏布江下游区，由于存在巨大的背斜、墨脱断裂带、加热赛断裂带等使该区域坡度变率较大。

图4 地表粗糙度图

图5 坡向变率图

图6 坡度变率图

4.3 冰缘地貌划分

青藏高原的冻土区是世界上除极地外的最大的冰缘地貌发育区，面积约159×104km2［22－23］。因此，掌握冰缘地貌的实际分布状况对研究青藏高原的生态环境有重要意义。

对于冰缘带的上界和下界，学术界普遍认为上界就是雪线［24］，而下界就是现代多年冻土的下界［25］。程国栋提出青藏高原多年冻土下界高度（H）存在随纬度（Lat）变化的规律［26－28］，可用以下公式模拟。

上述公式中的纬度值可通过SRTM3－DEM提取 而对于雪线 本文通过对39个已知气象站点的雪线观测数据（表3）进行插值，可模拟计算研究区的雪线高度。根据以上步骤，提取出研究区冰缘地貌，结果见图7。

图7 研究区冰缘地貌分布图

崔之久先生将青藏高原的冰缘地貌划分为三大类型：海洋型、亚大陆型和大陆型［23］。海洋型主要分布在30°N和28°N以南，是冰缘地貌微弱发育区；亚大陆型主要分布在30°N～35°N之间，属于冰缘地貌中等发育区；大陆型主要分布在32°N～38°N之间，是冰缘地貌强烈发育区。

本文提取的冰缘地貌分布图也较好地与海洋型、亚大陆型和大陆型的分布范围吻合。如在冰缘地貌分布图上，冰缘地貌发育较集中的区域是在藏北地区、青南地区、祁连山地区，可对应大陆型范围，而在喜马拉雅山以北地区、念青唐古拉山西段以及藏南地区冰缘地貌则分布要分散一些，可对应亚大陆型范围，另外喜马拉雅以南、青海河湟谷地、川西北地区冰缘地貌的分布较少，可对应海洋型范围。总的来说，提取结果还是较好地反映出了青藏高原的冰缘地貌分布状况，但在东部年均气温相对较高的季节冻土区，这种方法的提取结果可能还存在一定误差。

5 结束语

应用公开发布的SRTM－DEM数据可方便地提取青藏高原等大范围区域的各类地貌因子，但某些因子之间具有极高的相关性，如研究区内地势起伏度、地表切割度、坡度三者之间的相关系数均在0.9以上，地表粗糙度与坡度的相关系数也达到0.88，因此基于SRTM－DEM数据进行地貌研究、地理国情普查等工作时需慎重选择地貌因子。

通过SRTM－DEM数据提取地貌因子可快速对一个区域的地形地貌特征进行分析，同时能有效地进行宏观地貌类型提取，这可为青藏高原等艰险地区开展地理国情普查工作提供必要的数字化基础数据。

表3 气象台点的雪线高度

本文使用SRTM－DEM数据和已知雪线数据模拟提取的青藏高原冰缘地貌分布区结果尽管存在一定误差，但作为一种简单可行的预测模型，其思路和方法可为相关研究工作提供参考。

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Classification of Tibetan Plateau Landform Using SRTM－DEM

HAN Hai－hui1，2，WANG Yi－lin2，LI Jian－qiang2，GAO Ting2
（1.InstituteofGeologicalEngineeringandSurveying，Chang’anUniversity，Xi’an710054；2.Xi’anCenterofChinaGeologicalSurvey，Xi’an710054）

An important part of the first national geographic condition survey is to survey landform，but there are many difficulties to carry out the work in dangerous areas such as the Tibetan plateau.Based on SRTM3－DEM data which were acquired by U.S.Endeavour space shuttle in 2000，we used GIS technology to extract eight landform factors of the Tibetan plateau，and by calculating the correlation matrix，five factors which are less correlated were selected finally.On the basis of these factors，the landform of the Tibetan plateau was divided into different types，and then the distribution of them was analyzed.Furthermore，using a simple model we extracted the periglacial（permafrost）landforms which have made a major impact on the ecological environment of the Tibetan plateau.The result shows that using SRTM3－DEM data can extract the landscape factors quickly and efficiently in dangerous areas such as the Tibetan plateau，but we should face a problem that some factors are highly correlated.This paper also indicates that macro landform can be divided and analyzed effectively by SRTM3－DEM，and the results will provide reliable information for national geographic condition survey in dangerous areas.In addition，although the map of periglacial landforms that we got by our method has some errors，but the algorithm of the model can still give some references for further study.

SRTM－DEM；landform classification；Tibetan plateau；periglacial landform；geographical conditions

10.3969／j.issn.1000－3177.2015.04.008

P931

A

1000－3177（2015）140－0043－06

2014－04－28

2014－07－29

中国地质调查局项目（12120115064601、12120113032500）。

韩海辉（1983—），男，工程师，研究方向为资源与环境遥感。

E－mail：hanhh06＠hotmail.com