1.
河南大学环境与规划学院,开封
475004;2.
防灾科技学院,北京
101601
摘 要:河南省海拔高度分类数据集是在河南省省界范围内,选取SRTM DEM 90 m与Google Earth数字高程数据,经过数据拼接、剪裁、转换投影、异常值修复等处理过程,按照<50 m、50-100 m、100-200 m、200-500 m、500-1,000 m、1,000-1,500 m、1,500-2,000 m和>2,000 m将高程数据分为8类,并对每个类型进行面积统计。结果表明,河南省平原(海拔高度200 m以下)面积占67.63%,丘陵(海拔高度为200-500 m)面积占16.89%,山地(海拔高度500 m以上)面积约占15.48%。本数据集以.tif和.xlsx格式存储,数据量为2.13 MB(压缩为1.42 MB)。本数据集可以作为河南省资源、环境、生态等领域研究的基础数据。
关键词:河南省;海拔高度;SRTM
DEM;分类
DOI: 10.3974/geodp.2017.03.17
海拔高度分类数据集是区域自然地理特征及生产力布局的重要基础数据[1]。河南省属于典型的温带-亚热带、湿润-半湿润季风气候,四季分明,平原、山地、丘陵、盆地等地貌类型俱全。河南省高度分类数据集是在美国宇航局NASA和国防部国家测绘局(NIMA)联合测量制作的SRTM DEM 90 m(Shuttle Radar Topography
Mission)高程数据集基础上,根据河南省地势特点制作的河南省海拔高度分类数据集。
河南省海拔高度分类数据集[2](Henan EVC-Elevation Cluster
Dataset Covering Henan Province)的数据名称、短名、数据作者、地理区域、数据年代、空间分辨率、数据格式、数据集组成、基金项目、数据出版与共享服务平台、数据共享政策等信息列于表1。
3.1 数据覆盖地理范围
河南省位于110°21′E-116°39′E,31°23′N-36°22′N,面积约16.5×104 km2。除东部地区外,其余地区地形较为复杂。总的地势由西向东逐渐降低,北、西、南三面有太行山、伏
牛山、桐柏山、大别山四大山脉环绕,间有陷落盆地,中东部为辽阔的冲积平原。
表1 河南省海拔高度分类数据集元数据简表
条 目 |
描 述 |
数据集名称 |
河南省海拔高度分类数据集 |
数据集短名 |
HenanEVC |
作者信息 |
黄亚博
M-6370-2017, 河南大学,
hyb@henu.edu.cn 廖顺宝
M-6537-2017, 防灾科技学院,
liaosb@igsnrr.ac.cn |
地理区域 |
31°23′N-36°22′N,110°21′E-116°39′E, |
数据年代 |
2017年 |
空间分辨率 |
3弧秒 |
数据格式 |
.tif, .xlsx |
数据量 |
2.13 MB(压缩为1.42 MB) |
数据集组成 |
数据集由2部分数据组成: 1.Henan_EVC 是河南省海拔高度分类数据,数据量2.12
MB 2.Sta_HenanEVC.xlsx是河南省海拔高度分类区域面积统计数据,数据量12
KB |
基金项目 |
国家科学技术部(2017YFD0300400);河南省(16A520081);中国科学院(XDA05050000) |
出版与共享服务平台 |
全球变化科学研究数据出版系统 http://www.geodoi.ac.cn |
地址 |
北京市朝阳区大屯路甲11号100101,中国科学院地理科学与资源研究所 |
数据共享政策 |
全球变化科学研究数据出版系统的“数据”包括元数据(中英文)、实体数据(中英文)和通过《全球变化数据学报》(中英文)发表的数据论文。其共享政策如下:(1)“数据”以最便利的方式通过互联网系统免费向全社会开放,用户免费浏览、免费下载;(2)最终用户使用“数据”需要按照引用格式在参考文献或适当的位置标注数据来源;(3)增值服务用户或以任何形式散发和传播(包括通过计算机服务器)“数据”的用户需要与《全球变化数据学报》(中英文)编辑部签署书面协议,获得许可;(4)摘取“数据”中的部分记录创作新数据的作者需要遵循10%引用原则,即从本数据集中摘取的数据记录少于新数据集总记录量的10%,同时需要对摘取的数据记录标注数据来源[3] |
3.2 数据及预处理
SRTM数据覆盖了全球60ºS-60ºN之间约占全球总面积80%的范围。SRTM在美国区域提供了1弧秒精度数据SRTM 30 m(在赤道区域约30 m分辨率),其他区域提供了3弧秒精度数据SRTM 90 m (在赤道区域约90 m分辨率)。SRTM 经历多次修订,V4.1版本于2008年9月由国际农业研究磋商组织发布,该版本在新的插值算法基础上更好地填补了原始SRTM数据中存在的空洞[4]。该数据以分块的栅格文件组织数据,每个块文件大小为
5º´5º,数据格式包括ArcInfo ASCII和GeoTiff[5]。SRTM 90 m作为目前可以免费获取的全球高程数据集,在地学研究中应用广泛。
河南省海拔高度分类数据集选用Albers等积投影作为基准投影,以4幅SRTM DEM 90 m为主要数据源,经数据拼接、投影变换,河南省边界数据掩膜后,利用Google Earth 数字高程模型,对数据异常像元进行校正修复。数据修复结果如图1所示。
图1 数据异常与修复
3.3 海拔高度分类
图2 河南省海拔高度分类 |
在SRTM DEM 90 m数据的基础上,结合中国地貌相关划分标准、现有研究和研究区地貌实际情况[6–8],对河南省海拔高度进行分类。考虑到研究区内平原、盆地、丘陵高程多数在500 m以下,对500 m以下分为四个间隔,在500 m以上,按每500 m为一个间隔,此外,由于高程2,000 m以上的区域面积很小(不足全省面积的0.01%),所以将2,000 m以上的划为一类。具体海拔高度分类划分间隔标准为50 m以下,50-100 m,100-200 m,200-500 m,500-1,000 m,1,000-1,500 m,1,500-2,000 m,2,000 m以上八个海拔高度分类。
河南省海拔高度分类数据集由两部分数据组成:(1)Henan_EVC,是河南省海拔高度分类数据,数据量2.12 MB;(2)Sta_HenanEVC.xlsx文件,是河南省海拔高度分类区域面积统计数据,数据量12 KB。
河南省海拔高度分类结果如图2所示。空间上,由西到东海拔高度逐渐降低。山地主要在西部,中、东部主要是平原。据统计,海拔高度在200 m以下的平原面积为112,002.63 km2,占全省总面积的67.63%;海拔高度在200-500 m之间的丘陵过渡区域面积为27,979.28 km2,占全省总面积的16.89%;海拔高度在500 m以上的山地面积为25,642.80 km2,占全省总面积的15.48%(详见表2)。
表2 河南省海拔高度分类统计表
海拔高度(m) |
面积(km2) |
面积百分比(%) |
|
<50 |
25,682.72 |
15.51 |
|
50–100 |
54,944.81 |
33.18 |
|
100–200 |
31,375.10 |
18.94 |
|
200–500 |
27,979.28 |
16.89 |
|
500–1,000 |
17,626.19 |
10.64 |
|
1,000–1,500 |
7,221.19 |
4.36 |
|
1,500–2,000 |
773.45 |
0.47 |
|
>2,000 |
21.97 |
0.01 |
|
河南省海拔高度分类数据集是研究该区域的基础地理背景数据,利用该数据集可以从整体上把握河南省地形地势情况,也为其他研究提供该区域的地理特征。河南省海拔高度分类数据表明,该省大部分地区处于平原,占全省总面积的67.63%,为河南省成为农业大省提供了最基本的条件。海拔高度在200-500 m的丘陵过渡区域占全省总面积的16.89%,海拔高度500 m以上的山地占全省总面积的15.48%。
作者分工:黄亚博负责数据研发和论文撰写;廖顺宝参与海拔高度分类、数据质量检查和论文修改。
[1] 汤国安, 宋佳. 基于DEM坡度图制图中坡度分级方法的比较研究[J]. 水土保持学报, 2006, 20(2): 157-160.
[2] 黄亚博, 廖顺宝. 河南省海拔高度分类数据集[DB/OL]. 全球变化科学研究数据出版系统, 2017. DOI:10.3974/geodb.2017.03.11.
[3] 全球变化科学研究数据出版系统. 全球变化科学研究数据共享政策[OL].
DOI: 10.3974/dp.policy.
2014.05 (2017年更新).
[4] 张朝忙, 刘庆生, 刘高焕等. SRTM 90M与ASTER GDEM数据处理及应用进展[J]. 地理与地理信息科学, 2012, 28(5): 29-34.
[5] Bamler, R. The SRTM mission: a world-wide 30 m resolution DEM from SAR interferometry in 11 days [C]. Wichmann Verlag, Photogrammetric Week, 1999: 145-154.
[6] 李炳元, 潘保田, 韩嘉福. 中国陆地基本地貌类型及其划分指标探讨[J]. 第四纪研究, 2008, 28(4): 535-543.
[7] 杨阿强, 刘闯, 石瑞香. 叶尼塞河流域海拔高度分类数据集[J]. 全球变化数据学报, 2017, 1(2): 203-207. DOI: 10.3974/geodp.2017.02.11.
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