毕业论文课题相关文献综述

文 献 综 述一、选题背景和研究意义 数字高程模型(DEM)是地理信息系统地理数据库中最为重要的空间信息资料和赖以进行地形分析的核心数据系统。

目前, 世界各主要发达国家都建立了覆盖全国的DEM数据系统, 我国也完成了基于1∶25万地形图的全国地形数据库, 其他类型的DEM也正在积极建设之中。

DEM作为数字化的地形图,蕴含着大量的、各种各样的地形结构和特征信息,是定量描述地貌结构、水文过程、生物分布等空间变化的基础数据。

然而DEM数据是离散的高程数据,每个数据本身并不能反映实际地表的几何特征,如同传统的基于纸质地图的地形分析,在DEM上进行地形分析需要一种基于数字的信息分析技术即数字地形分析(DigitalTerrainAnalysiS,DTA),定义为在数字高程模型DEM上进行地形属性计算和特征提取的数字地形信息处理技术,而用于进行地形属性计算的数学模型、地形特征提取算法称为DEM解译算法。

参考文献中的大部分是使用空间自相关分析法进行一些实际的运用，如长三角区域经济差异分析、DEM的误差自相关分析、环境污染领域的分析或者流行性疫情的分析。

而很少有将空间自相关分析法直接用于DEM地形分析之中。

本课题的研究意义在于使用空间自相关分析法来分析DEM的各项因素之间的依赖、相关的联系。

地理学第一定律告诉我们地理事物或属性在空间上都是相互关联的，空间自相关分析意义就在于揭示这些事物间相互的联系。

DEM是研究地理信息的重要模型，将空间自相关分析运用在DEM地形分析当中可以揭示DEM地形因素之间相互影响的内在原理。

通过对几个不同的实验条件进行改变，找出DEM地形空间自相关是否受这几个因素的变化影响，从而提高对DEM分析过程的准确性。