滑坡风险评估之数据准备

GISer35

计算滑坡风险，通常需要构建一个包含多个环境因子的模型。通常来说，数字高程模型（DEM）是生成多种关键地形因子的基础。
以下将根据 DEM 栅格图层进行的核心预处理步骤，以生成用于滑坡风险分析的输入变量：

注意：请将DEM投影到合适的坐标系后，再进行如下计算。

1. 计算坡度 (Slope)

为什么重要？坡度是影响斜坡稳定性的最直接因素。陡峭的斜坡更容易发生滑坡。
如何操作？
在QGIS中使用：Raster → Analysis → Terrain analysis → Slope 工具。或使用处理算法：native:slope。
参数设置建议：
Input layer: 选择 DEM图层
z- factor: 这个值用于统一水平单位和垂直单位的比例。由于DEM图层的坐标系单位是米，且高程数据也为米，因此 Z factor 通常设为 1。
Output file: 例如 d:/output/slope.tif
输出结果：一个新的栅格图层，每个像元的值代表该位置的坡度（默认为度）。

2. 计算坡向 (Aspect)

为什么重要？坡向决定了斜坡接收日照、降雨和风力的方向，这会影响土壤湿度、植被覆盖和冻融循环，从而间接影响滑坡风险。例如，迎风坡或背阴坡可能更湿润、更不稳定。
如何操作？
使用：Raster → Analysis → Terrain analysis → Aspect 工具。
或使用处理算法：native:aspect。
参数设置建议：
Input layer: 选择 DEM图层
Output file: 例如 d:/output/aspect.tif
输出结果：一个新的栅格图层，每个像元的值代表坡面朝向的角度（0-360度，90°=东，180°=南，270°=西，0°/360°=北）。

3. 计算曲率 (Curvature) - 可选但推荐

为什么重要？曲率描述了地表的弯曲程度（剖面曲率和平面曲率）。凸起的山脊（正剖面曲率）容易排水，而凹陷的山谷（负剖面曲率）容易积水，积水会增加滑坡风险。
如何操作？
使用：Raster → Analysis → Terrain analysis → Curvature 工具。
或使用处理算法：native:curvature。
输出结果：可以生成剖面曲率、平面曲率等栅格。

4. 计算地形起伏度 (Relief) 或山体阴影 (Hillshade) - 辅助可视化

山体阴影 (Hillshade):
作用：虽然不直接作为风险模型的输入，但它能极大地帮助您可视化地形，直观地识别出潜在的陡崖、沟谷等地貌，验证前面生成的坡度、坡向图是否合理。
如何操作：使用 native:hillshade 算法。
地形起伏度：
作用：计算一定窗口内最大高程与最小高程的差值，反映局部区域的相对高差。

5. （如果需要）提取水文信息

如果您的滑坡风险与汇水区、河流侵蚀有关，您可以基于DEM进行水文分析：
填洼 (Fill Sinks): 消除DEM中的小凹陷，确保水流路径连续。
流向 (Flow Direction): 确定每个像元的水流方向。
汇流累积量 (Flow Accumulation): 识别出主要的河道和集水区。
这些工具可以在 Processing Toolbox 中搜索 "r.watershed" (GRASS) 或 "SAGA" 相关的工具找到。

点击这里，进一步了解如何提取水文信息。

PyQGIS代码

修改输出路径和DEM图层名称。将代码复制到QGIS的Python控制台中，一步实现数据输出。

# -*- coding: utf-8 -*-
from qgis.core import (
    QgsProject,
    QgsRasterLayer,
    QgsProcessingAlgorithm,
    QgsApplication,
    QgsProcessingFeedback
)
import os

# 初始化处理框架（如果尚未初始化）
if 'processing' not in globals():
    from processing.core.Processing import Processing
    Processing.initialize()

# 获取当前工程和图层
project = QgsProject.instance()
layers = project.mapLayersByName('clipped_投影')

if not layers:
    raise Exception("未找到名为 'clipped_投影' 的栅格图层！")

dem_layer = layers[0]  # 获取DEM图层
input_dem = dem_layer.source()  # 输入DEM路径或URL

# 设置输出目录
output_dir = r"d:/output"
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)  # 确保输出文件夹存在

# 定义输出文件路径
slope_output = os.path.join(output_dir, "slope.tif")
aspect_output = os.path.join(output_dir, "aspect.tif")
hillshade_output = os.path.join(output_dir, "hillshade.tif")

# 创建反馈对象以便查看进度
feedback = QgsProcessingFeedback()

# 获取处理上下文
context = QgsProcessingContext()
context.setProject(project)

# -------------------------------
# 1. 计算坡度 (Slope)
# -------------------------------
print("正在计算坡度...")
params_slope = {
    'INPUT': input_dem,
    'Z_FACTOR': 1.0,
    'OUTPUT': slope_output
}

# 运行坡度算法
result_slope = processing.run("native:slope", params_slope, context=context, feedback=feedback)

# 加载结果到地图
slope_layer = QgsRasterLayer(result_slope['OUTPUT'], "坡度")
if slope_layer.isValid():
    QgsProject.instance().addMapLayer(slope_layer)
    print(f"✅ 坡度图已生成并加载：{result_slope['OUTPUT']}")
else:
    print("❌ 无法加载坡度图层")


# -------------------------------
# 2. 计算坡向 (Aspect)
# -------------------------------
print("正在计算坡向...")
params_aspect = {
    'INPUT': input_dem,
    'Z_FACTOR': 1.0,
    'OUTPUT': aspect_output
}

# 运行坡向算法
result_aspect = processing.run("native:aspect", params_aspect, context=context, feedback=feedback)

# 加载结果到地图
aspect_layer = QgsRasterLayer(result_aspect['OUTPUT'], "坡向")
if aspect_layer.isValid():
    QgsProject.instance().addMapLayer(aspect_layer)
    print(f"✅ 坡向图已生成并加载：{result_aspect['OUTPUT']}")
else:
    print("❌ 无法加载坡向图层")


# -------------------------------
# 3. 计算山体阴影 (Hillshade)
# -------------------------------
print("正在生成山体阴影...")
params_hillshade = {
    'INPUT': input_dem,
    'Z_FACTOR': 2.0,      # 垂直夸张系数，增强视觉效果
    'AZIMUTH': 315,       # 光源方位角（西北方向）
    'V_ANGLE': 45,        # 光源高度角
    'OUTPUT': hillshade_output
}

# 运行山体阴影算法
result_hillshade = processing.run("native:hillshade", params_hillshade, context=context, feedback=feedback)

# 加载结果到地图
hillshade_layer = QgsRasterLayer(result_hillshade['OUTPUT'], "山体阴影")
if hillshade_layer.isValid():
    QgsProject.instance().addMapLayer(hillshade_layer)
    print(f"✅ 山体阴影图已生成并加载：{result_hillshade['OUTPUT']}")
else:
    print("❌ 无法加载山体阴影图层")

print("✅ 所有地形因子预处理完成！")

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