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J-GLOBAL ID:201802265827136156   整理番号:18A1826388

大中流域スケール分散土壌浸食学斜面長抽出のデータ分割方法【JST・京大機械翻訳】

BDU partition for extracting distributed soil erosion slope length in large-and medium-scale watersheds
著者 (4件):
資料名:
巻: 16  号:ページ: 34-40  発行年: 2018年 
JST資料番号: C2781A  ISSN: 2096-2673  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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流域の斜面長の抽出過程において、どのようにデータユニットを分割するかは、大区域範囲内の高効率な斜面長抽出のキー問題の一つである。地形が比較的緩い東北の丘陵地区と地形が比較的急な黄土丘陵地区をサンプリング地区とし、各区の9つの1:225万の標準図幅のDEMを一つのデータユニットに接続した後、それぞれ中流域と緩衝帯の標準図幅を単位として、斜面長を抽出し、抽出結果の図形と特徴の関係から、それぞれの区域の面積を測量した。統計的特性と作業効率を比較した。その結果;1)流域分布式土壌浸食学斜面長の意味と抽出アルゴリズムにより、流域斜面長抽出の基本データユニットはDEM上で識別できる、水文地形意義を持つ最小流域(最小有効流域、WME)である。WMEの領域の範囲よりはるかに大きいとき,WMEの最も外側の流域境界の連結線(BNDwME)は,長方形に近い。2)長方形データ領域(例えば標準図幅)のデータ範囲を適当に外拡張すると、不完全な流域帯の影響を避け、標準図幅をデータユニットとして、完全な流域の斜面長を抽出することができる;;..................................................3)比較的穏和な比較的急な丘陵区域において、不完全な流域帯(即ちデータバッファ幅)はそれぞれ3kmと5kmである。大区域の斜面長の抽出において、データバッファ幅による矩形データのバッファリング後、直接に矩形データで斜面長を抽出することができる。研究は,大規模流域の斜面長の早朝における標準画像振幅または規則的長方形データブロックの効率的高速抽出の基礎を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
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自然地理学 
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