【摘 要】
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针对现有的小班坡度计算方法存在的复杂地形适应能力较差、提取结果准确度不高的问题,提出了一种基于DEM的小班坡度自动提取算法,通过与其他2种传统方法进行对比分析,检验了
【机 构】
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浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室,同济大学测绘与地理信息学院
【基金项目】
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浙江省自然科学基金项目(LY16D010009)资助;浙江省基础公益研究计划项目(LGN18C160004)资助
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针对现有的小班坡度计算方法存在的复杂地形适应能力较差、提取结果准确度不高的问题,提出了一种基于DEM的小班坡度自动提取算法,通过与其他2种传统方法进行对比分析,检验了该方法的准确性与实用性。结果表明:该方法剔除了小班内的异常的高低起伏点,并获取了小班所在的斜平面模型,综合考虑了小班整体情况。该算法得到的结果更准确、更实用,能够适应地形复杂度较高的区域,替代人工完成小班坡度值的测量,节省时间、人力和物力。
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