Sie müssen etwas über die Bedeutung, die Erfassungsmethode und die Verarbeitung der Höhenmessungen wissen, da Steigungsberechnungen relativ empfindlich auf die Auflösung reagieren. Normalerweise erhalten Sie niedrigere durchschnittliche Steigungen mit einer gröberen Auflösung, oder wenn die Zellwerte eher Zelldurchschnittshöhen als Punkthöhen sind. Insbesondere, wenn Ihr Raster durch ein Resampling-Verfahren verarbeitet wurde, ändert sich dadurch die Steigung (manchmal dramatisch). Beachten Sie auch, dass die durchschnittliche Neigung innerhalb einer Region nicht mit der Neigung auf der Grundlage eines vergleichbaren Durchschnitts der Höhen innerhalb derselben Region übereinstimmt: Die erstere ist mindestens so groß wie die letztere und kann erheblich größer sein. Als extremes Beispiel ist die durchschnittliche Neigung in den tief eingeschnittenen Hochebenen von West Virginia hoch, was das raue Gelände widerspiegelt.
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Vor einigen Jahren habe ich drei DEMs der gleichen Fläche (in Idaho) mit 30 m Auflösung, 10 m Auflösung und einem LIDAR-Datensatz (ca. 1 m Auflösung) erhalten und deren Neigungsverteilungen verglichen. Hier ist eine Grafik aus dieser Studie:
Es zeigt sich, dass mit zunehmender Auflösung der Anteil der Bereiche mit starker Neigung steigt. Der Wechsel von 30 m zu LIDAR ist erheblich: Die mittlere Neigung steigt um etwa 10 Grad. Diese Grafik ist auch bei näherer Betrachtung von Vorteil: In den Bereichen mit geringer Neigung ist nur eine geringe Änderung zu erkennen . Anscheinend werden schroffe Gebiete mit hohem Gefälle im LIDAR DEM in den 10- und 30-m-DEM geglättet, wo sie zu Gebieten mit mittlerem Gefälle werden. Wirklich extreme Steigungen (über 75 Grad oder so) treten nur im LIDAR-Datensatz auf. Obwohl es Fragen geben mag, welcher dieser Datensätze näher an der "Wahrheit" liegt, variieren die Schlussfolgerungen, die man über Steigungsverteilungen zieht, mit der Auflösung.
