数字河网提取的影响参数优化分析

数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)是提取数字河网的主要数据源.但是,由于在受到带有尺度效应的DEM空间分辨率和数字河网提取过程中,汇流面积阈值等参数的影响,使得河网提取的结果具有很大的主观性,因此,如何优化两者的取值,对于更准确地模拟地表河网具有重要的意义.本文以厦门市作为研究区,以...     

基于SWAT模型和多源DEM数据的流域水系提取精度分析

流域水系是研究水文水资源、地貌演化和生态环境及水土治理等的基础数据,高精度的水系提取对流域研究十分重要。本文以空间分辨率均为30 m的 AW3D30 DSM、SRTM1 DEM和ASTER GDEM2数字高程模型作为基本的地形数据,基于SWAT模型提取犟河流域水系,通过河网“套合差”、水系相对误差、Google Map水文数据及蓝线河网对提取结果进行误差分析与综合评价,探讨河道剖面和地形特征对水系提取精度的影响。结果表明：① 集水面积阈值是决定河网水系提取精度的关键参数,阈值越大,提取的河网密度越小,反之提取的河网密度越大;② 基于河网密度与集水阈值二阶导数的幂函数与直线相切的数学求值方法确定流域最佳集水面积阈值,能避免最佳集水阈值取值的主观性,提取的河网水系与实际河道相符;③ AW3D30 DSM数据提取的流域河网水系与Google Map高分辨率影像的水系偏差最小,且AW3D30 DSM数据提取的水系与蓝线河网的河网“套合差”和水系相对误差值均最低,能真实反映中低山丘陵山区流域水系发育的疏密程度,吻合度最好;④ 多源DEM数据提取结果均显示为河床比降大和横剖面曲线为窄深式的“V”形河谷提取的水系精度高于河床比降小和横剖面曲线为 “碟”形河谷的提取精度;⑤ AW3D30 DSM数据的地形起伏和坡度标准差最大,有利于山区河网水系的提取。因此,基于SWAT模型和AW3D30 DSM数据提取的山区流域水系可最大限度反映流域水系的真实情况,精度最高,此方法和数据源可应用于中低山丘陵山区流域的水系提取研究。     

Arc Hydro Tools及多源DEM提取河网与精度分析——以洮儿河流域为例

本文简要分析了HYDRO1K、SRTM3-2、ASTER GDEM 3种数据源基本特征,对数据的水平空间分辨率、现势性、覆盖范围、误差来源进行了比较;阐述了Arc Hydro Tools提取数字河网、划分流域及子流域方法的关键步骤;并以洮儿河流域为研究对象,分析了有(无)河网辅助条件下,3种初始DEM在不同地貌类型中数...     

基于DEM的澜沧江流域水文信息提取方法的研究

从DEM中提取地形、地貌信息是当今GIS空间分析领域中的一个重要方面。而河网提取、子流域划分以及分布式水文模型等对水文地理信息的分析、模拟技术和方法更是其中的难点。本文针对常用的水系提取方法,简单介绍其基本原理,并对澜沧江流域进行了水文信息提取试验,对试验结果进行了比较和分析。     

以DEM提取流域水系河源的最小误差分析

 目前,以水文模型提取流域水系已成为水文科学研究中的热点问题。但用DEM提取流域水系的方法不能解决流域水系唯一性的问题。故本文在没有流域纸质水系图或遥感数据的前提下,提出以DEM提取流域水系的河源最小误差法,即通过建立实际河源与提取水系河源两点之间的距离误差与网格数大小的相互关系,以两点之间误差最小为原则解决流域水系提取唯一性问题。以晋江流域为例,30m分辨率的数字高程模型(DEM)为基础数据,采用河源最小误差法提取了晋江流域水系。结果表明,最小河流长度为42m时,实际河源与提取水系河源的距离误差达到最小,相应的晋江流域的水系分维值为1.389,表明该法是提取流域水系较合理可行的算法。     

基于均值变点分析法的资源三号测绘卫星DSM水系自动提取研究——以云南省高海拔山区为例

水系自动提取是保证基础地理数据现势性的关键,而获得最佳集水面积阈值是提高水系提取精度的前提条件。集水面积阈值一般依靠定性分析的方法获取,采用均值变点分析法定量确定水系的集水面积阈值,可以满足基础地理数据精确性的要求。以云南省龙川江流域为研究区域,基于资源三号测绘卫星ZY-3 DSM和SRTM DEM两种数据,利用GIS工具分别提取该流域水系,再由均值变点分析法确定最佳集水面积阈值,并比较分析这两种水系的提取精度。研究结果表明:1随着集水面积阈值的增加,提取的水系密度减小且趋缓。ZY-3 DSM和SRTM DEM的最佳集水面积阈值分别是6.0 km~2和2.75 km~2;2在最佳集水面积阈值下,ZY-3 DSM提取的河流数比SRTM DEM多20.6倍,河流等级多2级,各级支流数为SRTM DEM的4.7~9.5倍不等,水系密度达到SRTM DEM的4.5倍;3与1:250 000水系数据相比,ZY-3 DSM和SRTM提取的河流点位平均相差395.23 m,RMSE为391.83 m。由此可见,利用均值变点分析法基于ZY-3 DSM提取的水系精度更高,完全满足测绘地理数据更新的现势性、准确性要求。     

基于DEM的沟谷特征点提取与分析

沟谷特征点是反映沟谷地貌空间形态分布的重要点位,也是研究沟谷地貌演化过程与机理的关键要素。因此,对不同沟谷特征点的有效提取,是沟谷形态研究的重要基础。本文采用DEM及其在水文分析中的多种衍生数据,通过流向追踪、邻域特征判断等一系列方法,实现对径流节点、径流源点、汇流源点、潜在裂点与流域出口点的快速、准确提取。同时,对沟谷特征点进行有效分级,本文基于Strahler河流分级法建立了相应的分类标准,对沟谷特征点进行了自动分类。通过使用陕西省宜君典型样区5m分辨率的DEM数据进行实验,发现新算法计算效率高,结果准确,对潜在裂点也进行了有效探测,验证了算法的有效性。最后,对特征点提取的数据影响进行了详细分析。     

面向多分辨率DEM的河网相似性测度与分析

河网是地形结构的核心要素,能够有效地反映DEM对地表形态的刻画能力.实现不同分辨率条件下DEM河网相似性测度对DEM地形综合、DEM质量评估及DEM不确定性分析等研究具有重要意义.基于此,本文以黄土高原典型样区为研究区,基于5 m高精度DEM建立的多分辨率DEM数据集,构建了地形特征自适应的DEM河网自动提取方法,建立...     

基于不同DEM数据源的胶东半岛流域特征提取对比与分析

基于SRTM和ASTER GDEM两种DEM数据源,以胶东半岛为研究区,应用ArcMap水文分析(Arc HydroTools)扩展模块和"burn in"算法,提取河网及流域范围。结果显示,集水面积阈值变化直接影响数字河网密集度。对胶东半岛而言,采用分辨率为90m×90m的SRTM数据可较好地提取河网水系及划分流域;提取的11个主要流域,充分体现了胶东半岛地区的流域特征。     

基于地表校正和河道烧录方法的河网提取

 针对现有的数字高程模型(DEMs)在自动提取虚拟河网过程中易受洼地、平原地区影响,产生不连续的或平行的错误河网的问题,本文基于Arc Hydro Tools,阐述了地表校正(Agree算法)和河道烧录(Stream burning)方法提取虚拟河网的关键步骤和基本思路,并以环渤海地区为例,分析了有(无)河网辅助信息下,河网提取结果的准确度。研究结果表明,增加辅助信息更有助于提高虚拟河网的精度和准确性,且河道烧录方法在虚拟河网的提取上比Agree算法更有优势。由于环渤海研究区平原面积广大,对提取结果有较大的影响,提取结果的精确度不高。针对这一问题,本文综合河道烧录和地表校正(Agree 算法)的特点,提出一种河网提取的改进思路,并选取滦河流域作为验证区。通过对比,改进后的河网提取结果与中国实际河网分布较为吻合,说明该改进思路是较为合理、可信的。     

基于DEM的流域水系分维计算与结果分析

利用ArcGIS8.3和ArcVIEW3.2中的水文分析模块,根据不同最小河流长度,提取晋江流域河网信息,采用传统的网格法计算提取的不同河网的分维,研究以最小河流长度所提取的不同河网密度与分维的关系,确定晋江流域分维,分析流域地貌的演变。     

从规则高程格网中提取等高线的优化算法研究

从规则高程格网中提取等高线的算法是机助制图和GIS中非常重要的组成部分。本文针对当前高程格网数据的海量性,以提高效率为目的,对该算法进行了优化。将等高线提取算法分为起点确定和内插穿行两个阶段,对于第一个阶段的处理,提出基于区间树和顺序索引查找等高线起始点的算法,较大地改善了整体效率;同时,在顾及数字环境下等高线表达特性的基础上,设计的相关策略能够保证提取的等高线具有一致的方向信息。     

淮河源区中更新世黄土堆积的元素地球化学特征及其古气候意义

利用地球化学元素分析方法,对淮河源区中更新世黄土、古土壤剖面含有的化学元素及多种化学元素指标进行了分析。研究表明:区内中更新世以来的气候变化,主要以湿热气候为主,淋溶及氧化作用较强;表现在气温上HT-1~HT-3的气温较低,HT-4~HT-7的气温高,HT-8的气温又相对较低,其变化趋势表现为中更新世经历了从早期寒冷转湿热转温干,中期凉干转暖湿到晚期温湿转暖湿。     

黄河源区放牧家畜数量及空间分布无人机遥感调查

黄河源区拥有独特的生态系统和生物资源,是我国重要的江河水源涵养地和重要的生态屏障。近年来,放牧家畜数量的增加使该地区传统草地畜牧业面临过度放牧、草地退化、季节性失衡等发展难题。为科学掌握黄河源区放牧家畜的情况,本文以黄河源区的玛多县为研究区,应用无人机对玛多县放牧家畜（牦牛、藏羊和马）的数量和空间分布开展航拍调查。根据牦牛、藏羊和马的无人机图像解译标志库进行目视解译,采用5种方法估算玛多县放牧家畜的数量,利用选择指数分析家畜空间位置与环境因子的关系,结果表明：① 在冷季无人机航拍样带内,牦牛、藏羊和马的样带密度分别为4.12、7.34和0.06 只/km²。② 玛多县有牦牛7.08万头,藏羊10.22万只,马0.12万匹,经验证,估算牦牛、藏羊和马数量的误差分别为-0.93%、2.27%和-13.23%。③ 家畜对环境因子的选择倾向于坡度小于12°,草地覆盖度高于0.6,距居民点小于1 km,距水源小于 3 km,距公路大于3 km的区域。研究结果表明,无人机遥感技术在畜牧业方面有较大的应用潜力,为研究牧区放牧家畜的特征和草畜平衡情况提供新的思路。