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[發明專利]一種基于地理探測器的黃土溝壑發育影響機理分析方法在審

專利信息
申請號: 202010547000.9 申請日: 2020-06-16
公開(公告)號: CN111858700A 公開(公告)日: 2020-10-30
發明(設計)人: 劉海龍;陳杰杰 申請(專利權)人: 南京國準數據有限責任公司
主分類號: G06F16/2458 分類號: G06F16/2458;G06F16/29;G06F16/906;G06F16/909
代理公司: 北京魚爪知識產權代理有限公司 11754 代理人: 曹治麗
地址: 210046 江蘇省南京市棲霞區仙林街*** 國省代碼: 江蘇;32
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 地理 探測器 黃土 溝壑 發育 影響 機理 分析 方法
【權利要求書】:

1.一種基于地理探測器的黃土溝壑發育影響機理分析方法,其特征在于,包括以下步驟:

獲取黃土高原范圍內的DEM數據、溝谷密度數據、第一類環境數據和第二類環境數據,并對獲取的DEM數據、溝谷密度數據、第一類環境數據和第二類環境數據進行預處理,以得到柵格數據;

將得到的柵格數據中的溝谷密度柵格數據轉換成矢量點數據集,同時記錄每個點位置處的溝谷密度值,對矢量點數據集按照均勻分布原則提取點數據子集;

保留柵格數據中的第一類環境數據的柵格數據,并將第一類環境數據作為屬性信息添加到點數據子集的屬性表中;

按照自然間斷點分級法將柵格數據中的第二類環境數據進行重新分類處理;

將重新分類后的第二類環境數據作為屬性信息添加到點數據子集的屬性表中;

將點數據子集的屬性表中的屬性信息導出到地理探測器軟件中,進行地理探測計算,獲取探測結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于地理探測器的黃土溝壑發育影響機理分析方法,其特征在于,所述對獲取的DEM數據、溝谷密度數據、第一類環境數據和第二類環境數據進行預處理以得到柵格數據的方法包括以下步驟:

將獲取的DEM數據、溝谷密度數據、第一類環境數據和第二類環境數據的投影坐標系信息統一設置為Mercator投影坐標系,并獲取DEM數據、溝谷密度數據、第一類環境數據和第二類環境數據的初始柵格數據;

設定采樣柵格大小信息;

根據設定的采樣柵格大小信息對獲取DEM數據、溝谷密度數據、第一類環境數據和第二類環境數據的初始柵格數據進行重新采樣,獲取目標柵格數據。

3.根據權利要求2所述的一種基于地理探測器的黃土溝壑發育影響機理分析方法,其特征在于,所述對獲取的DEM數據進行預處理的方法還包括以下步驟:

對獲取的DEM數據進行分析,根據DEM數據計算獲取坡度數據和坡向數據。

4.根據權利要求1所述的一種基于地理探測器的黃土溝壑發育影響機理分析方法,其特征在于,所述第一類環境數據包括土地利用數據、侵蝕強度數據、土壤類型數據和植被類型數據;所述第二類環境數據包括坡度數據、坡向數據、NDVI數據、降雨量數據、黃土厚度數據和土壤質地數據。

5.根據權利要求4所述的一種基于地理探測器的黃土溝壑發育影響機理分析方法,其特征在于,所述土壤質地數據包括砂土含量數據、粉砂土含量數據和黏土含量數據。

6.根據權利要求1所述的一種基于地理探測器的黃土溝壑發育影響機理分析方法,其特征在于,所述對矢量點數據集按照均勻分布原則提取點數據子集的方法包括以下步驟:

A1、獲取矢量點數據集中的要素信息以及要素數量N;

A2、將矢量點數據集分割成第一點數據子集和第二點數據子集,將矢量點數據集中的要素信息按照設定比例分配到第一點數據子集和第二點數據子集中;

A3、獲取第一點數據子集中的要素數量L以及第二點數據子集中的要素數量N-L;

A4、從[0,1]區間內按照均勻分布原則生成隨機值,判斷隨機值是否小于L/N,如果是,則將要素信息分配到第一點數據子集中,并進入步驟A5;如果否,則將要素信息分配到第二點數據子集中,并進入步驟A5;

A5、判斷矢量點數據集中的要素信息是否分配完畢,如果是,則輸出第一點數據子集和第二點數據子集;如果否,則進入步驟A4。

7.根據權利要求4所述的一種基于地理探測器的黃土溝壑發育影響機理分析方法,其特征在于,所述按照自然間斷點分級法將第二類環境數據進行重新分類處理的方法包括以下步驟:

將坡度數據、坡向數據、NDVI數據、降雨量數據、黃土厚度數據和土壤質地數據分別導入到ArcGIS軟件的重分類工具中;

按照自然間斷點分級法預設定劃分類別,根據劃分類別對導入的數據進行重新分類;將重分類過程中產生的缺失值標記為NoData。

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