Wie berechnet man die durchschnittliche Steigung in einem Raster?

Dies ist eigentlich eine zweiteilige Frage:

1. Welche Methoden gibt es, um die durchschnittliche Neigung pro Einheit (z. B. km²) für ein bestimmtes Gebiet zu berechnen? Gibt es spezielle Anforderungen an die Daten - wie zusätzliche Informationen neben Höhenmessungen?
2. Welche Open-Source-GIS-Implementierungsmethoden können zur Berechnung der durchschnittlichen Steigung in einem Raster verwendet werden (z. B. TIF-Datei)?

Der erste Ansatz besteht darin, die Steigung für das Raster zu berechnen. Wenn Sie Open Source suchen, insbesondere für Raster-Berechnungen, würde ich GRASS fast immer empfehlen. In diesem Fall müssen Sie nach r.slope.aspect suchen , um Ihr Neigungsraster zu berechnen.

Zu diesem Zeitpunkt haben Sie zwei Möglichkeiten. Wenn Sie die durchschnittliche Steigung innerhalb eines auf einen bestimmten Punkt zentrierten km ^{2 erreichen} , können Sie versuchen, mit der Durchschnittsmethode für die Steigungsausgabe nach rechts zu fahren. Alternativ können Sie r.resample versuchen , um Ihr Raster auf ² km Zellen zu bringen, und die durchschnittliche Neigung des gesamten Datasets beträgt ² km .

Soweit ich weiß, gibt es keine besonderen Anforderungen außer einem kontinuierlichen Raster - obwohl ich möglicherweise zuerst ein Ausschneiden / Füllen des Rasters versuchen würde, um es zu glätten.

Hoffe das hilft!

Sie müssen etwas über die Bedeutung, die Erfassungsmethode und die Verarbeitung der Höhenmessungen wissen, da Steigungsberechnungen relativ empfindlich auf die Auflösung reagieren. Normalerweise erhalten Sie niedrigere durchschnittliche Steigungen mit einer gröberen Auflösung, oder wenn die Zellwerte eher Zelldurchschnittshöhen als Punkthöhen sind. Insbesondere, wenn Ihr Raster durch ein Resampling-Verfahren verarbeitet wurde, ändert sich dadurch die Steigung (manchmal dramatisch). Beachten Sie auch, dass die durchschnittliche Neigung innerhalb einer Region nicht mit der Neigung auf der Grundlage eines vergleichbaren Durchschnitts der Höhen innerhalb derselben Region übereinstimmt: Die erstere ist mindestens so groß wie die letztere und kann erheblich größer sein. Als extremes Beispiel ist die durchschnittliche Neigung in den tief eingeschnittenen Hochebenen von West Virginia hoch, was das raue Gelände widerspiegelt.

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Vor einigen Jahren habe ich drei DEMs der gleichen Fläche (in Idaho) mit 30 m Auflösung, 10 m Auflösung und einem LIDAR-Datensatz (ca. 1 m Auflösung) erhalten und deren Neigungsverteilungen verglichen. Hier ist eine Grafik aus dieser Studie:

Es zeigt sich, dass mit zunehmender Auflösung der Anteil der Bereiche mit starker Neigung steigt. Der Wechsel von 30 m zu LIDAR ist erheblich: Die mittlere Neigung steigt um etwa 10 Grad. Diese Grafik ist auch bei näherer Betrachtung von Vorteil: In den Bereichen mit geringer Neigung ist nur eine geringe Änderung zu erkennen . Anscheinend werden schroffe Gebiete mit hohem Gefälle im LIDAR DEM in den 10- und 30-m-DEM geglättet, wo sie zu Gebieten mit mittlerem Gefälle werden. Wirklich extreme Steigungen (über 75 Grad oder so) treten nur im LIDAR-Datensatz auf. Obwohl es Fragen geben mag, welcher dieser Datensätze näher an der "Wahrheit" liegt, variieren die Schlussfolgerungen, die man über Steigungsverteilungen zieht, mit der Auflösung.