グリッドの平均勾配を計算する方法は？

これは実際には2つの部分からなる質問です。

1. 特定のエリアの単位（km²など）ごとの平均勾配を計算する方法はありますか？データには特別な要件がありますか？高さ測定以外の追加情報など？
2. グリッド上の平均勾配を計算するために使用可能なメソッド（TIFファイルなど）を実装しているオープンソースGISはどれですか？

最初のアプローチは、ラスターの勾配を計算することです。特にラスター計算のためにオープンソースを探しているなら、ほとんど常にGRASSをお勧めします。この場合、r.slope.aspectの後にスロープラスタを計算します。

この時点で、2つのオプションがあります。特定のポイントを中心とするkm ²以内の平均勾配を求めている場合は、勾配出力で平均法を使用してr.neighboursを試すことができます。代わりに、r.resampleを試して、ラスタをkm ^2のセルまで移動させ、データセット全体でkm ^2の平均勾配を得ることができます。

私が知る限り、連続ラスタ以外に特別な要件はありませんが、最初にラスタをカット/フィルして平滑化することもできます。

お役に立てれば！

勾配の計算は解像度にかなり敏感であるため、標高測定値の意味、取得方法、および処理について何かを知る必要があります。通常は、解像度が粗い場合、またはセル値がスポット標高ではなくセル平均標高の場合、平均勾配が低くなります。特に、グリッドが何らかのリサンプリング手順によって処理されている場合、勾配が（場合によっては劇的に）変更されます。また、地域内の平均勾配は、同じ地域内の比較可能な標高の平均に基づく勾配と同じではないことに注意してください。前者は少なくとも後者と同じくらい大きくなり、非常に大きくなる可能性があります。極端な例として、ウェストバージニア州の深く切り込まれた高原の平均勾配は高く、起伏の多い地形を反映して、

編集

数年前、同じエリア（アイダホ州）の3つのDEMを30m解像度、10m解像度、LIDARデータセット（c。1m解像度）で取得し、それらの傾斜分布を比較しました。その調査からの1つのグラフィックはここにあります：

解像度が細かくなると、勾配の高いエリアの割合が高くなることを示しています。30mからLIDARへの変化は大きく、平均勾配は約10度増加します。このグラフは、より詳細な見返りももたらします。低勾配エリアではほとんど変化が見られません。どうやら、LIDAR DEMの高勾配の険しいエリアは、10mおよび30mのDEMで滑らかになり、そこで中程度の勾配のエリアになります。本当に極端な勾配（75度以上）は、LIDARデータセットにのみ表示されます。これらのデータセットのどれが「真実」に近いかについて疑問があるかもしれませんが、明らかに、傾斜分布についての結論は解像度によって異なります。