基于DEM的复杂地形流域特征提取

利用流域数字高程模型(DEM)构建数字水系模型并提取流域水系特征是分布式水文过程模拟的重要前提。提出了面向分布式水文过程模拟和流域特征提取的数字水系模型,并针对现有方法对复杂地形DEM中含有的平地、洼地及其嵌套情形的处理不足,提出了栅格水流分类、填洼分类与归并及有效填平处理、河谷平地的出流代价法构建栅格流向和流序等新的处理方法,并在开发的软件系统得到实现。使用该方法创建的黄土岭流域数字水系模型和提取的水系等流域特征结果表明:本文方法可有效应对复杂地形流域的处理,提取的流域水系特征与实际自然水系比较吻合,能够有效地消除现有方法在地形平坦区域容易产生的平行河道、奇异河道、河道变形等不足。     

基于DEM的洪泛平原湿地数字水系提取研究

为了研究探索洪泛平原湿地区域基于DEM的地表水要素数字特征,采用ArcGIS9.0的Hydro Arc Tools模块,配合改进升值裂开算法编制的程序在三江平原洪河保护区1:1万比例尺的DEM基础上进行了数字水系提取研究,将研究区划分为6个数字集水区,提取出以沃绿兰河-浓江河为主的数字河网,以及大小82处泡沼和洼地。研究表明,在保持高精度DEM前提下,数字地表水系统可以通过基于DEM自动提取出来,但是存在河道偏移以及河网形态失真等问题,需要在进行数字提取前后进行多次修正。在DEM数字高程预处理过程中保持高程信息的水文特征不丢失,以及发展专业处理平坦区域和低洼地域的有效算法,将是进一步提高洪泛平原湿地区域数字水系提取效率和精度的关键。     

基于DEM的水系自动提取与分级研究进展

随着信息化技术的快速发展,基于DEM产品提取水系等数据已经变得不再困难,但是,目前无论在水系自动提取方面还是自动分级方面,都存在很多需要改进之处。论文分析了自动提取河网水系与流域边界,以及河网水系分级的研究进展,在此基础上总结了当前存在的问题：（1）水系自动提取中的洼地处理、平地区域流向处理等;（2）河网水系自动分级方法中的参数单一,准确性较差,并且缺少水系实体之间的互相关联关系等问题。在此基础上,提出了基于地理特征建立水系分级模型以解决分级问题的构想。     

基于DEM 的水系自动提取与分级研究进展

随着信息化技术的快速发展,基于DEM产品提取水系等数据已经变得不再困难,但是,目前无论在水系自 动提取方面还是自动分级方面,都存在很多需要改进之处。论文分析了自动提取河网水系与流域边界,以及河网水 系分级的研究进展,在此基础上总结了当前存在的问题：(1)水系自动提取中的洼地处理、平地区域流向处理等; (2)河网水系自动分级方法中的参数单一,准确性较差,并且缺少水系实体之间的互相关联关系等问题。在此基础 上,提出了基于地理特征建立水系分级模型以解决分级问题的构想。     

融合多源数字信息的流域水系提取方法研究

由于DEM数据不包括河流、湖泊(水库)及流域边界和堤坝等信息,因此常规仅依靠DEM提取水系的方法不能反映平坦区域及受人类影响强烈区域水系的真实特征。该文建立了融合DEM、河流、湖泊水库、流域边界和堤坝等多源数字信息的流域水系提取方法,对多源信息进行栅格化,采用所提出的高程-距离函数对DEM进行校正,使得提取的数字水系与实际水系精确拟合。将该方法应用于山区太湖西苕溪流域老石坎水库及其上游集水区和平原丘陵分布区的淮河史灌河蒋家集站、梅山、鲇鱼山水库区间流域,提取的河网结构与地图信息拟合较好。     

基于DEM的重庆三峡库区水系提取试验研究

以重庆三峡库区为试验研究对象,论述基于数字高程模型提取流域水系的方法、原理。应用"burn-in"算法,对DEM进行再处理,即将发生河道偏差的平坦区域上的实际河网叠加到DEM中,对河道及河道两侧所在栅格单元高程值进行修正,重新生成流域河网。在原有DEM不作较大修改的前提下,使得生成的河网与实际河网更加匹配,同时也保证了模拟结果的准确性。     

基于不同DEM数据源的数字河网提取对比分析——以韩江流域为例

基于HYDRO1K、SRTM3和ASTER GDEM三种DEM数据,利用BTOPMC地形子模型提取韩江流域河网,并作对比分析。结果表明:①SRTM3提取的河网精度最高,HYDRO1K相对最低。②DEM的垂直精度对提取的河网精度起控制作用。ASTER GDEM的水平分辨率较高,但垂直精度不如SRTM3,因而提取的河网精度不如SRTM3。③HYDRO1K提取大尺度流域河网具有一定的精度,但在地势平坦区域的效果较差,HY-DRO1K不宜用来提取小尺度流域河网。④由DEM提取的数字河网精度与当地的地面坡度以及处理DEM的填洼算法有关。     

大尺度分布式水文模型数字流域 提取方法研究

构建大尺度分布式水文模型是当前大气水文模型耦合研究的一项重要内容。本文介绍一 种根据1km DEM 生成更大网格尺度DEM 数据, 同时可以保持流域河网信息并减缓高程、坡度 等地貌参数信息量衰减速度的有效方法———ZB算法。利用该方法和常规的网格平均法生成黄河 唐乃亥以上流域的5km、10km、15km 和20km 两套DEM 数据, 分别提取高程、坡度、地形指数、河 网密度、主河道长度、流域面积等流域特征参数, 并与1km DEM 提取的上述参数进行比较, 对两 种方法作出评价。结果显示, 随着网格尺度的增大, ZB 算法获得的DEM 数据可以保持河网的连 续性, 提取出合理的流域范围, 减缓地形信息量的衰减速度。该方法满足构建大尺度分布式水文 模型提取数字流域的需要。     

基于数字高程模型的水系提取算法

介绍基于地表径流漫流模型从数字高程模型 (DEM )提取水系的一系列算法。这套算法完成下述功能 :洼地的识别和填充、平地的抬升、水流方向的确定、上游集水面积的确定和河流栅格网络的生成以及水系的生成和水流线等级的确定。     

不同比例尺水系修正DEM的流域河网提取对比

选取三门峡至小浪底区间小流域为研究对象,以1∶5万和1∶25万两种尺度的数字化水系分别修正DEM,在此基础上运用ArcGIS水文分析模块(ArcHydro Tools)进行流域河网提取。研究表明,基于水系修正的DEM和ArcGIS水文分析模块提取的流域河网精度较高,1∶5万水系修正DEM得到的河网更接近自然水系;通过对两种水系修正DEM生成的河网套合差计算发现,二者河网吻合程度较好,在DEM数据精度较高或者地形起伏较大的地区,如果没有更高精度的水系数据,1∶25万水系可取代1∶5万水系用于修正DEM。     

基于数字高程模型自动提取水系的若干问题

在分析对比基于数字高程模型(DEM)自动提取水系算法的基础上,针对地表径流模型数据预处理中存在的问题,提出了相应的解决方案。该方案根据现实可得DEM数据的精度,指出DEM中“数字负地形”来自真实的地形和伪地形;伪凹陷来自数据单元的低估或高估;伪平原区的流向是一种汇聚模式的流向。通过对ARC／INFO的样本数据进行实验,该方案有效解决了数据预处理中存在的问题。     

一种基于DEM的河网快速提取算法

目前从DEM中提取河网应用最普遍的是径向水流算法,但DEM中存在平地会形成平行水流,存在洼地会造成平行水流形成断流。该文提出一种快速提取算法:首先在DEM中标注山顶、平地、洼地和盆地,以山顶区域周围的低洼点为起点,按照最陡坡降追踪谷地,当追踪到盆地区域或其他谷地区域则结束;连接谷地和盆地,建立初步的河流网络。然后计算出网络中连接点的汇水量,舍弃汇水量小的节点的上游谷地,得到需要提取的网络。该算法避免了平行水流和断流的产生,其仅追踪从山顶区域(而非所有格网点)发育的水流,汇水量计算中仅计算连接点(而非所有格网点)的汇水量,实现了河网的快速提取。     

基于DEM 的数字降水径流模型在黄河小花间的应用

DEM是目前用于流域地形分析的主要数据，在流域地形分析及水质构建等方面形成了比较成熟的算法，基于DEM的水文模拟技术的应用给传统的水文模拟方法带来了根本性的变化，基于栅格型DEM，应用最新引进的WMS专业水文处理软件，结合Arc/info、Areview地理信息系统工具，以黄河小花间（小浪底-花园口区间）卢氏以上流域作为研究区，进行了数字降水径流模型的应用研究。     

The impact of resolution on the accuracy of hydrologic data derived from DEMs

Hydrologic data derived from digital elevation models (DEM) has been regarded as an effective method in the spatial analysis of geographical information systems (GIS). However, both DEM resolution and terrain complexity has impacts on the accuracy of hydrologic derivatives. In this study, a multi-resolution and multi-relief comparative approach was used as a major methodology to investigate the accuracy of hydrologic data derived from DEMs. The experiment reveals that DEM terrain representation error affects the accuracy of DEM hydrological derivatives (drainage networks and watershed etc.). Coarser DEM resolutions can usually cause worse results. However, uncertain result commonly exists in this calculation. The derivative errors can be found closely related with DEM vertical resolution and terrain roughness. DEM vertical resolution can be found closely related with the accuracy of DEM hydrological derivatives, especially in the smooth plain area. If the mean slope is less than 4 degrees, the derived hydrologic data are usually unreliable. This result may be helpful in estimating the accuracy of the hydrologic derivatives and determining the DEM resolution that is appropriate to the accuracy requirement of a particular user. By applying a threshold value to subset the cells of a higher accumulation flow, a stream network of a specific network density can be extracted. Some very important geomorphologic characteristics, e.g., shallow and deep gullies, can be separately extracted by means of adjusting the threshold value. However, such a flow accumulationbased processing method can not correctly derive those streams that pass through the working area because it is hard to accumulate enough flow direction values to express the stream channels at the stream's entrance area. Consequently, errors will definitely occur at the stream’s entrance area. In addition, erroneous derivatives can also be found in deriving some particular rivers, e.g., perched (hanging up) rivers, anastomosing rivers and braided rivers. Therefore, more work should be done to develop and perfect the algorithms.     

The impact of resolution on the accuracy of hydrologic data derived from DEMs

1 Introduction Automated extraction of drainage features from DEMs is an effective alternative to the tedious manual mapping from topographic maps. The derived hydrologic characteristics include stream-channel networks, delineation of catchment boundaries, catchment area, catchment length, stream-channel long profiles and stream order etc. Other important characteristics of river catchments, such as the stream-channel density, stream-channel bifurcation ratios, stream-channel order, number…