Il s'agit en fait d'une question en deux parties:
La première approche consiste à calculer la pente du raster. Si vous recherchez l'open source, en particulier pour les calculs raster, je suggère presque toujours GRASS. Dans ce cas, vous recherchez r.slope.aspect pour calculer votre raster de pente.
À ce stade, vous avez deux options. Si vous recherchez la pente moyenne dans un km 2 centré sur un point spécifique, vous pouvez essayer r.neighbours avec la méthode moyenne sur la sortie de la pente. Alternativement, vous pouvez essayer r.resample pour amener votre raster jusqu'à km 2 cellules, et vous auriez une pente moyenne de km 2 sur l'ensemble de données.
Pour autant que je sache, il n'y a pas d'exigences particulières, à part un raster continu - bien que je puisse essayer de couper / remplir le raster pour le lisser en premier.
J'espère que cela t'aides!
Vous devez savoir quelque chose sur la signification, la méthode d'acquisition et le traitement des mesures d'élévation, car les calculs de pente sont assez sensibles à la résolution. Vous obtiendrez des pentes moyennes inférieures, généralement, avec une résolution plus grossière ou lorsque les valeurs des cellules sont des élévations moyennes des cellules plutôt que des élévations ponctuelles. En particulier, si votre grille a été traitée par tout type de procédure de rééchantillonnage, cela changera les pentes (parfois de façon spectaculaire). Notez également que la pente moyenne dans une région n'est pas la même que la pente basée sur une moyenne d'altitude comparable dans la même région: la première va être au moins aussi grande que la seconde et peut être considérablement plus grande. À titre d’exemple extrême, la pente moyenne dans les plateaux profondément incisés de Virginie-Occidentale est élevée, reflétant le relief accidenté,
Il y a quelques années, j'ai obtenu trois DEM de la même zone (dans l'Idaho) à une résolution de 30 m, une résolution de 10 m et un ensemble de données LIDAR (résolution d'environ 1 m) et j'ai comparé leurs distributions de pente. Voici un graphique de cette étude:
Il montre qu'à mesure que la résolution s'affine, la proportion de zones à forte pente augmente. Le passage de 30 m à LIDAR est important: la pente moyenne augmente d'environ 10 degrés. Ce graphique récompense également un examen plus approfondi: vous pouvez voir peu de changement dans les zones à faible pente. Apparemment, les zones accidentées à forte pente du DEM LIDAR sont lissées dans les DEM de 10 m et 30 m où elles deviennent des zones de pente moyenne. Les pentes vraiment extrêmes (supérieures à 75 degrés environ) n'apparaissent que dans l'ensemble de données LIDAR. Bien que l'on puisse se demander lequel de ces ensembles de données est le plus proche de la «vérité», il est clair que les conclusions que l'on tire sur la distribution des pentes varieront en fonction de la résolution.