GIS环境下基于DEM的三川河流域特征提取

以地理信息系统软件Arcgis10.0为平台,探讨了其水文分析模块在流域划分、地形分析、河网提取上所采用的算法和原理。并以三川河流域为例,基于数字高程模型（DEM）数据,详述了提取流域特征的方法和步骤,实现了流域边界、坡度、坡向、表面曲率及流域河网的自动提取。结果表明：上述成果均能较好的吻合流域的实际情况,该方法具有操作简单、灵活方便、成果精度高、提取速度快等特点。流域特征的自动提取为进一步研究水土保持、水文模型、流域规划及数字流域等提供了基础数据,具有重要的实际意义。     

基于SWAT模型的流域特征自动提取

流域特征获得是进行流域水文特性分析的主要前提之一。本文以牛栏江流域上游河段的德泽水库为例,采用DEM作为基础数据在SWAT模型的环境下实现流域河网及边界的自动提取。结果表明:在牛栏江流域上游河段利用SWAT模型提取的流域河网与实际地形图上绘制的河网基本吻合,根据河网共划分45个小流域,提取的流域集水面积与实际集水面积相对误差2%,由此说明利用该方法提取牛栏江流域上游段河网及边界的可行性。     

DEM分辨率对数字河网水系提取的

基于栅格型DEM数据的数字河网水系提取技术为分布式水文模型的建立并应用提供了保障和基础。DEM水平分辨率不仅影响数字河网水系提取的结果，而且直接关系到水文模型计算单元的尺度。采用具有自主知识产权的数字河网水系提取软件DigitalHydro，以淮河史灌河流域黄泥庄站以上为研究对象，分析不同分辨率DEM数据对提取的流域特征的影响的变化趋势。研究表明，随着DEM分辨率的降低，流域地形被坦化，径流汇水长度变小，流域面积有增大的趋势。     

DEM分辨率对数字河网水系提取的影响趋势分析

基于栅格型DEM数据的数字河网水系提取技术为分布式水文模型的建立并应用提供了保障和基础.DEM水平分辨率不仅影响数字河网水系提取的结果,而且直接关系到水文模型计算单元的尺度.采用具有自主知识产权的数字河网水系提取软件DigitalHydro,以淮河史灌河流域黄泥庄站以上为研究对象,分析不同分辨率DEM数据对提取的流域特征的影响的变化趋势.研究表明,随着DEM分辨率的降低,流域地形被坦化,径流汇水长度变小,流域面积有增大的趋势.     

SWAT模型在平原河网区的子流域划分方法研究

由于平原河网区地势平坦,地形起伏较小,SWAT模型在对平原河网区进行河流生成和子流域划分时往往不能反映河流的真实情况,经常会出现所生成河流不连续的现象.针对此技术问题,提出了"分片区、分层次"的河流生成和子流域划分方法,可以解决SWAT模型在平原区河流生成和子流域划分困难的问题,生成的子流域和河流与实际情况比较接近并可以对河流生成和子流域划分进行"局部加密".将"分片区、分层次"方法应用于温瑞塘河流域,取得了不错的效果.     

GS环境下基于DEM的流域分析

随着流域数字化进程中空间基础数据库的建设，应用地理信息系统平台有效地分析流域和水库的基本水文信息成为可能。结合在长江一级支流黄柏河流域分布水文模型建立过程中对DEM数据的应用，重点论述了从栅格DEM数据中提取水文信息的基本方法、研究进展、河网提取过程中临界支撑面积的确定方法、DEM数据分辨率对于水文要素提取的影响及其最小分辨率的确定方法。     

基于WMS模型的大石河上游降雨产流模拟

水文模型是模拟流域水文过程和认识水文规律的重要工具,对流域产汇流计算、洪水分析与预报以及水资源优化配置等具有重要的意义。近年来,基于DEM的分布式水文模型在对流域地形分析及水系构建等方面形成了比较成熟的算法。利用ArcGIS、Global Mapper软件对数据资料进行预处理,然后采用WMS水文模型的TOPAZ算法生成研究区河网水系、确定研究区流域边界并进行子流域的划分,最终生成研究区数字流域。采用WMS嵌入的HEC-1模型进行流域降雨产流模拟。结果显示:流域逐日地表径流随降雨的变化而变化,并表现一定的滞后效应;模拟的径流量最大峰值(9.37m3/s)与水文站实测峰值(8.98m3/s)误差为7.80%;模拟日期内(一个月)逐日平均径流量(3.56m3/s)与实测值(3.77m3/s)误差为5.60%。说明该模型具有较高的模拟精度,可以用于大石河流域的降雨径流模拟,从而可为该流域防洪、减灾及水资源管理提供重要依据。     

基于HYDRO1K、SRTM3和ASTER GDEM的韩江流域水文地形信息对比

基于HYDRO1K、SRTM3和ASTER GDEM 3种DEM数据,对BTOPMC地形子模型提取的韩江流域地形信息进行了对比分析。结果表明:SRTM3最能精微地反映流域地形特征和土壤水分空间分布格局,ASTER GDEM次之,低分辨率的HYDRO1K则过度坦化了流域地形,使得基于地形指数的流域土壤水分分布趋于均匀,在产流表现上易于饱和,从水文意义上达不到刻画像韩江这一尺度流域的山地、丘陵地形。当水平分辨率达到一定精度时,与水平分辨率相比,DEM的垂直精度对提取地形信息的真实性起控制作用。ASTER GDEM的水平分辨率虽最高,但垂直精度不如SRTM3,所以提取的地形信息不如SRTM3精确。地形信息提取精度与DEM的填洼算法和流向算法有关。BTOPMC采用随区域地貌倾斜度而变化的小高程增量逐步填洼,填洼过程对区域地形信息的扰动较小。在采用D8单流向算法确定栅格水流方向时,沿最陡坡度流向比沿最大落差流向更容易产生水平和垂直流向。但由于HYDRO1K DEM生成时融合了DCW河网信息,2种流向算法对地形指数的影响只限于那些不具有河网信息的源头区域。     

基于DEM的西辽河流域河网水系提取研究

河网水系是对流域进行水文分析的重要数据,其生成的准确性会直接影响水文模型模拟的精度。以西辽河流域为研究区,在ARCGIS软件操作平台上对研究区的数字高程模型数据进行河网水系提取,设定不同的流域汇流累积阈值,分别计算出各模拟河网的分形维数及河网密度,取二者拟合趋势变化相同处阈值对应的河网与实际河网进行比较,发现此处的模拟河网与实际河网具有较高的拟合度,从而避免阈值确定的随机性、主观性等问题,有效地提高流域河网水系提取的精度。     

子牙河流域河网编码与流域划分方法的研究

对改进的流域河网复合编码方法和基于主干河网与测点稀疏地形情况下的子流域分割方法做了详细的说明。河网复合编码将流域内各微小河段、河段连成的河道、河道级别、汇入节点逐次进行编码。子流域分割方法采用相对粗糙地形资料,无需进行洼地填充等前处理,直接从各微小河段出发遍历搜索汇入河段的集水区域,并对低洼地区进行二次搜索。将河网复合编码方法与子流域分割方法应用于子牙河流域,子流域划分结果与实际河网与流域控制面积资料对比基本吻合,为研究区域内各子流域的分区计算提供了良好的数据结构关系。数字流域模型的河网复合编码方法与子流域切割方法,能快速对流域中河段进行直接定位,方便流域点、线、面之间的拓扑关系运算,为分布式流域水文模型前处理提供了新的研究思路。     

基于GIS的三江平原挠力河流域分析

在GIS环境下采用美国ESRI提供的水文模块,利用美国联邦地质调查局(USGS)提供的SRTM 90m DEM原始数据.以三江平原挠力河流域为例,进行了相关的流域分析,包括水流方向模拟、河网提取、流域界线划定及子流域划分等多项内容,为三江平原挠力河流域研究提供了基础的数据平台.     

排水工程对三江平原湿地流域的影响分析

在三江平原别拉洪河流域地形图、土地利用图和排水工程建设资料的基础上,利用地理信息系统进行流域景观制图,并根据排水工程建设量将该流域划分出4个排水分区。利用景观结构分析软件FRAGSTATS分别计算了各分区2个时期(1967年和2005年)的多种景观结构指标。结果表明:排水工程之前,除了旱地无排区的其它3个排水区域,自然湿地覆盖率均达到90%以上,且呈大块连续状分布,结构比较简单,自然状态保存完好;排水渠大量修建之后,沼泽地因排水基本消失,草甸及其它沼泽类型也大片被排干,取而代之的是以大面积的旱地和水田为基质,湿地以小的斑块体镶嵌其中的流域景观,景观结构破碎化严重并趋于复杂化。最后提出下一步的研究工作。     

基于GIS和DEM数据的流域水系提取与优化分析

相比野外测量和大比例地形图为主的流域水系提取方法,运用GIS技术和DEM数据的数字化提取更为便捷、高效。基于ArcGIS中的3D Analysis和Hydrologic Model模型,研究山区地形条件下的DEM数字流域水系提取。结果表明,研究区提取水系总长度为350.05 km,结果较好,尤其大中型河道长度的偏差仅在7.5%以内。同时,对提取结果进行优化处理,分析不同网格数和阈值对水系提取精确度的影响,发现三次幂多项式函数较好地拟合了网格数与距离误差的关系;计算河流长度、汇流面积和支流个数等水文信息,对比实际水系流量,运用数学函数拟合得出阈值设为12000时,水系提取与实际水系吻合效果最佳。山区流域水系的数字化提取与优化,可以为水系提取研究提供技术支持和参考,也为数字化提取与实测水系之间的差异分析提供科学指导。     

基于深度学习的寒旱区遥感影像河流提取

寒旱区河流提取对该地区生态环境监测、农业规划、灾害预警等具有重要意义。根据寒旱区特点制作了面向寒旱区遥感影像河流识别的专业数据集;为了提高网络的识别准确率,融合迁移学习与深度学习,将Res Net50网络迁移到Linknet网络,得到R-Linknet网络;为了提取到更多的细节信息和增加提取河流的连贯性,将密集空间金字塔池化与R-Linknet网络相结合,扩大网络的感受野;训练时,将Dice系数损失函数与二分类交叉熵函数相结合,作为新的损失函数。数据集验证结果表明,本文提出的方法与多种语义分割网络相比,像素准确率较FCN_8s、Res Net50、Deeplab V3、Unet和原始Linknet网络分别提高0.216、0.099、0.031、0.056和0.023,交并比分别提高0.19、0.142、0.056、0.105和0.028;加入Dense ASPP之后,像素准确率提高0.023,交并比提高0.050,采用新的损失函数进行训练后,像素准确率和交并比又分别提高0.019和0.022。该方法提取到的河流更加清晰、连贯,能够满足后续的研究需求。     

基于自监督对比学习的寒旱区遥感图像河流识别方法

针对遥感图像河流数据样本人工标注成本高且难以大量获取，以及网络在河流图像边缘细节提取的效果不佳问题，提出一种通过自监督对比学习方式利用大量无标签遥感河流图像数据进行编码器预训练，并使用少量标签数据对预训练后的编码器进行微调，同时在编解码结构中使用一种新的非均匀采样方式的语义分割网络。自监督对比学习可以利用大量无标签数据进行前置任务模型训练，仅需少量标签数据对下游河流提取任务模型微调即可；非均匀采样方式能够通过对高频区域密集采样、对低频区域稀疏采样的方式获得图像中不同类别之间清晰的边界信息和同类别区域中的细节信息，减少模型的冗余度。在河流数据集上的实验表明，利用360幅有标签数据对预训练后的网络进行微调，其像素准确率、交并比、召回率分别达到90.4%、68.6%和83.2%,与使用1 200幅有标签数据训练的有监督AFR-LinkNet网络性能相当；在使用全部数据标签进行微调后，网络的像素准确率、交并比、召回率分别达到93.7%、73.2%和88.5%,相比AFR-LinkNet、DeepLabv3+、LinkNet、ResNet50和UNet网络，像素准确率分别提高3.1、7.6、12...     

基于“数字流域”的水利信息服务

探讨了流域水利信息服务在随流域数字化进程发展过程中,为了满足各类信息用户的需要而采用的信息服务模式。基于“数字流域”的水利信息服务既不同于传统的手工检索服务模式,也不仅仅是基于WEB的信息服务模式,它是基于由多种前沿技术共同支撑所建立的、以水利信息为主体的流域信息资源网,面向全流域各类水利信息用户的复杂多变的信息需求的新的服务模式。     

1972—2008年潮白河流域景观格局演变研究

在RS和GIS技术支持下,使用1972—2008年4期土地利用数据或遥感数据作为信息源,利用FRAG-STATS软件计算景观类型、景观2个等级水平的指数,获取潮白河流域在此期间的景观格局特征数据。结果表明：潮白河流域土地利用以林地和草地为主;随着城市化的进展,人类活动对自然的干扰日益加剧,耕地、城镇用地、草地、森林面积...