3.3　登封市山水格局的多尺度数据集构建

（1）各尺度数据与资料

根据尺度划分环节确定的各尺度空间范围、解析对象，进行数据集构建，包括基础数据采集与前期分析处理（表3-2）。基础数据包括气象数据、历史数据、空间数据三类，部分数据需要依托ArcGIS、ENVI、Matlab等平台进行预处理，包括数据清洗、整合、运算等，尤其是DEM数据。

数据集的构建为后文各尺度下的数字化解析提供了数据基础。前文已对尺度效应及不同尺度和不同分辨率DEM数据之间的关系和可能产生的影响进行了叙述，因此，在具体解析开始之前，需要根据尺度划分结果对DEM数据进行处理。

（2）DEM数据来源

本研究采用的DEM数据是学科内进行设计场地地理信息客观分析的常用数据源，也是山水格局数字化的基础数据，与山水格局相关的现象或过程的分析都将叠合在DEM上进行可视化，以便更好地了解山水格局及其影响。

本研究采用的DEM数据 ^[38] 为NASA新一代对地观测卫星TERRA测绘所得的ASTER GDEMV2（图3-2）。

DEM是实际地表高程的离散采样逼近而并非对场地实际情况的表达，因此，对于DEM进行分析需要立足于尺度的基础上，不同尺度下的研究和不同的研究需求需要采用不同栅格尺寸或采样间隔的数据（王海江，2012），栅格尺寸和采样间隔会影响DEM数据的精度。由此可以看出，随着精度数值增大，DEM数据的像元随之增大，细节减少的同时强化了趋势（图3-3-a~图3-3-d）。

（3）DEM数据处理

如前文所述，DEM数据的利用存在尺度效应，因此，在确定尺度层次之后需要进行各尺度研究的数据准备。数据的处理通过ArcGIS和Matlab平台进行，通过前者对下载的DEM数据进行重采样，并将采样后的数据通过后者的Fraclab Toolbox进行盒维数计算，在计算的同时采用两分法继续进行重采样以遴选各尺度下合适的DEM数据分辨率，对于分形维数的计算结果采用EXCEL软件进行趋势变化折线图绘制（图3-4）。

如前文所述，尺度具有分形特征，而DEM数据具有尺度效应，因此，数据往往并非精度越高越好，随着分析对应的地理空间范围的增大，所采用的DEM数据精度应当相应减少，以避免细节数据冗余造成的计算压力和趋势分散。故本研究通过分形维数计算尺度转折点，以确定各尺度下所采用的DEM数据精度。

由于30m精度是所能获取的最高精度，因此，在城域尺度下优先采用30m精度作为真实地形进行分析（图3-5-a），市域尺度下则采用120m精度的DEM数据进行分析（图3-5-b），而流域尺度下则采用241m精度进行分析（图3-5-c）。