地貌形态识别研究是地貌形态学中一项重要的研究工作,它对包含明显形态特征地貌类型的数字化、地貌智能定位提取以及数字地貌制图技术都具有重要意义.自20世纪60年代以来,DEM数据获取技术高速发展为地貌形态学的研究提供了大量的数据支持,然而基于DEM数据的流域地貌形态特征的识别和提取一直以来没有的得到很好的解决. 本文以面积30Km2-50Km2的自然小流域作为分析基元，选用陕北黄土高原地区1:5万DEM作为基础数据，提取坡谱，并选用峰度、偏度、终止坡度、坡谱信息嫡等统计指标作为定量描述坡谱特征的坡谱因子，运用神经网络的数据挖掘方法进行黄土高原流域地貌类型的识别工作，识别精度达到70％以上。实验结果表明，在小流域单元内坡谱能够较好地描述地貌形态特征，尤其在长梁、平梁、源等地貌类型区坡谱取得了较为良好识别精度，但在赤状丘陵沟壑区和赤梁区效果不佳。此外，分析基元的尺度--小流域面积、坡谱定量指标的选取、地貌识别知识挖掘的方法等都会对识别结果产生影响，这些将成为日后研究的重点内容。