地形形态是地貌最直观的表达方式,是地貌学领域的重要研究内容。数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)是地形形态分类的重要数据来源,地形形态分类也是数字地形分析的重要研究内容。地形位置指数(Topographic Position Index,TPI)作为一个重要的地形因子,具有计算量小、实现简单等优点,被诸多学者广泛应用于地形形态的自动分类应用中。TPI具有较强的尺度依赖性,而目前针对TPI的地形形态分类的研究重点在于窗口大小对分类结果的影响,而对于TPI自身的地形含义、窗口内空间信息的利用及在其他领域的深度应用涉及较少。本文以地形形态为主要研究对象,面向微观地形形态分类,提出地形位置指数加权方法,设计基于加权地形位置指数的地形分类方法;提出基于地形位置指数的田间水系可视化方法,拓展地形位置指数的应用领域。主要研究内容及成果如下:(1)地形位置指数研究。首先阐述了 TPI的定义和计算模型,结合示意图解释了 TPI的地学含义:局部TPI是地表凹凸程度的一种体现,区域TPI结合局域TPI反映了地表的复杂程度。然后针对由于分析窗口大小和高程误差导致的TPI不确定性进行分析和建模,在此基础上解释了 TPI的定权机理,最后在顾及地形相关性的基础上研究TPI的定权策略,构建了加权地形位置指数(Weighted Topographic Position Index,WTPI)计算模型。(2)基于WTPI的地形部位形态分类。在对目前基于几何阈值的地形形态分类方法和技术特征进行系统梳理的基础上,对TPI的适宜窗口大小进行了研究;在此基础上构建了基于WTPI的地形部位形态分类方案。以嫩江流域DEM数据为源数据进行地形部位形态分类,结果表明:WTPI相较于TPI具有一定的尺度稳定性,随分析窗口增加变化较小;基于TPI-WTPI的地形形态分类方法在本研究区具有一定合理性。(3)基于WTPI的水系可视化增强方法。针对田间水系的形状特征和地形特征,对基于WTPI和坡度的田间水系可视化增强方法进行了研究,包括配色方案设计、投影阴影处理和面向可视化的TPI窗口大小设置,结果表明,相较于高分辨率正射影像和表面阴影图,利用本文方案生产的晕渲图可以对研究区内多种类型的水系进行清晰辨认,是对水系轮廓可视化方法的有力补充。