그리드에서 평균 기울기를 계산하는 방법은 무엇입니까?

이것은 실제로 두 부분으로 된 질문입니다.

1. 주어진 지역에 대한 평균 경사 (단위 km)를 계산하는 방법은 무엇입니까? 높이 측정 외에 추가 정보와 같이 데이터에 대한 특별한 요구 사항이 있습니까?
2. 그리드에서 평균 기울기를 계산하는 데 사용할 수있는 오픈 소스 GIS 구현 방법 (예 : TIF 파일)은 무엇입니까?

첫 번째 방법은 래스터의 경사를 계산하는 것입니다. 오픈 소스, 특히 래스터 계산을 찾고 있다면 거의 항상 GRASS를 제안합니다. 이 경우 r.slope.aspect 이후에 경사 래스터를 계산합니다.

이 시점에서 두 가지 옵션이 있습니다. 특정 지점을 중심으로 km ² 이내의 평균 경사를 따른 다면 경사 출력에서 ​​평균 방법으로 r.neighbours 를 시도 할 수 있습니다. 또는 r.resample 을 사용하여 래스터를 km ² 셀 까지 가져올 수 있으며 전체 데이터 세트 에서 km ^2의 평균 기울기 를가 집니다 .

내가 아는 한 연속 래스터 외에 특별한 요구 사항이 없지만 래스터를 잘라내어 부드럽게 만들 수 있습니다.

도움이 되었기를 바랍니다!

경사 계산은 해상도에 상당히 민감하기 때문에 의미, 획득 방법 및 고도 측정 처리에 대해 알아야합니다. 일반적으로 해상도가 거칠거나 셀 값이 스폿 표고가 아닌 셀 평균 표고 인 경우 평균 경사가 낮아집니다. 특히, 그리드가 어떤 종류의 리샘플링 절차로 처리 된 경우 슬로프가 변경됩니다 (때로는 극적으로). 또한, 한 지역 내 평균 경사는 같은 지역 내에서 비슷한 고도의 평균을 기반으로 한 경사와 동일하지 않습니다. 극단적 인 예로서, 웨스트 버지니아의 깊게 절개 된 고원의 평균 경사는 높고 거친 지형을 반영합니다.

편집하다

몇 년 전에 저는 30m 해상도, 10m 해상도 및 LIDAR 데이터 세트 (c. 1m 해상도)에서 동일한 면적 (아이다 호)의 3 개의 DEM을 획득하여 기울기 분포를 비교했습니다. 이 연구에서 얻은 하나의 그래픽은 다음과 같습니다.

해상도가 높을수록 경사가 높은 영역의 비율이 증가합니다. 30m에서 LIDAR 로의 변화는 상당합니다. 평균 기울기는 약 10도 증가합니다. 이 그래프는 더 자세히 볼 수 있습니다. 낮은 경사 영역 에서 약간의 변화를 볼 수 있습니다. 분명히 LIDAR DEM의 고 경사면이 10m 및 30m DEM에서 매끄럽게되어 중간 경사면이됩니다. LIDAR 데이터 세트에만 실제로는 극단적 인 기울기 (75도 이상)가 나타납니다. 이러한 데이터 세트 중 어느 것이 "진실"에 더 가까운 지에 대한 의문이있을 수 있지만, 기울기 분포에 대한 결론은 해상도에 따라 달라집니다.