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中国是世界上土壤侵蚀最严重的国家之一,尤其是黄土高原地区。坡度和坡长等是影响土壤侵蚀的主要地形因素。在流域和区域尺度上,地形因子多基于DEM来提取。但是目前的DEM数据大多模拟的是光滑、连续的自然地表。即使在新一代的航测DEM中,也较少考虑采集诸如田坎、梯田这类普遍存在的自然或人工突变地形信息。但实际上,在水土流失区,特别是黄土高原地区,多年的治理和建设过程中,修筑了大面积梯田,极大的改变了地表微形态,进而使地表坡度、径流路径和汇流方式发生改变,影响到土壤侵蚀强度。如何将梯田信息有效地嵌入DEM中,并探索在近似“水平”的梯田田面上,水流的汇流方式和水流的汇流路径,是坡长等地形因子提取及土壤侵蚀定量评价亟待解决的问题。本研究得到以下成果：(1)基于真实田坎信息的梯田DEM构建方法。以1：1万5米DEM数据、2.5米SPOT遥感影像及RTK野外实测数据为基础,在遥感影像梯田范围内提取两组特征线并为其赋高程值,然后以两组特征线作为内插属性,构建TIN,再将TIN转换成栅格DEM。该方法和快速构建梯田DEM方法相比,能够更为真实的表达梯田田坎位置,避免了快速构建梯田DEM方法田坎高度相等的缺陷。(2)研究梯田DEM(水平梯田)水文分析数据预处理的方法。针对水平梯田田块高程相等,汇流无方向,特对其进行预处理。将RTK野外采集的田面水流沟道特征点连接成田面流路,且引入主河道。通过AGREE算法,利用田面流路对梯田DEM进行预处理,为进一步利用水文分析提供数据准备。(3)梯田DEM的填洼算法及流向算法的实现。利用C#语言实现J&D算法和M&G算法,分别对预处理好的梯田DEM进行填洼：利用C#语言实现D8算法和MFD-md算法,分别对填洼好的梯田DEM进行流向矩阵和流量累积量的提取。再比较不同集水面积阈值条件下,不同的填洼算法与流向算法提取沟道情况,验证构建的梯田DEM水流模拟功能模块的实际应用效果。同时通过对比分析得出：利用M&G算法填洼处理、MFD-md算法确定流向,得到的沟道提取结果更为合理。该研究不但填补了含有梯田信息DEM中水流模拟研究的空白,而且为基于过程的土壤侵蚀定量研究提供基础。