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。     

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。     

河道烧录法在凌河流域河网提取中的应用

基于DEM的流域河网提取在流域水文信息提取中占有重要地位。原始的河网提取方法在凌河流域应用时所提取的河网信息与实际河网信息总体上一致,但在地势较为平坦的北票地区提取的河网信息与实际发生较大偏移。本文采用河道烧录改进了D8算法在凌河流域应用中的不足,从而大大地提高了凌河流域河网提取的精度,这对当前凌河流域数字化建设具有重要的应用意义。     

基于DEM流域水系提取研究进展分析

利用DEM构建的数字水系模型是对地表形态高程属性进行数字化表达,获取流域水文特征参数,以及分布式水文模型运用的重要基础。基于DEM数字流域提取的研究不断改进,本研究通过回顾DEM在流域特征提取方面发展史,其主要内容为DEM的生成和填洼处理、水流方向判断、模型与算法改进、尺度效应、地形区域等,并指出目前研究过程中存在的实际问题。     

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.     

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。     

基于AGREE算法与BURN-IN算法的平原灌区DEM河网提取问题剖析

基于数字高程模型(DEM)的区域水系提取应用较为广泛,当提取对象为平原灌区时存在突出问题,如河道断裂、平行河道的出现以及末端支流的提取未果等造成的子流域划分结果与实际轨迹不符等现象,数字化河网的精确程度直接影响后续的区域水文分析,故该问题值得关注。【目的】优化DEM河网提取结果。【方法】基于Agree算法和Burn-in算法下的提取河网,并从浅表、DEM因子与河网提取的相关关系等方面进行原因分析,进一步提出解决方法。【结果】2种算法下平原灌区河网提取问题的主要原因是DEM离散误差、栅格像元值的真实程度、栅格像元的精度以及地表的无渗漏假设;提出的解决方法为栅格像元水平分辨率的提高与主河道断裂部分的栅格重计算。对于坡度范围为0°～10°的平原灌区,坡度对地表水流方向的形成影响较小,不具备影响河网提取问题的能力;栅格像元水平分辨率提高10 m×10 m时,平原灌区2种算法下数字河道提取首要问题成功解决;主河道断裂部分的栅格重计算虽成功提取原断裂部分河道,但有新的断裂部分生成,未从根本解决。【结论】Agree算法和Burn-in算法下的基于DEM的平原灌区河网提取问题,经一系列原因剖析和解决方法的提出与应用,提取结果较为满意,提倡学者能够结合2种方法思路作为解决类似平原灌区的提取数字河网出现的问题。     

基于GS和DEM的九龙江流域地表水

运用GIS软件ARC/INFO、ArcView，以九龙江流域为例，探讨了数字高程模型（DEM）的处理及其水文模拟分析。对九龙江流域分幅数字高程模型（DEM）进行图幅拼接、网格重分及切割等处理分析，生成九龙江流域数字高程模型。基于DEM和GIS，进行流域的水文模拟分析，包括洼地填充、水流方向计算、水流累积量计算、水网提取，最后进行了九龙江全流域及子流域界线的划分，生成了数字流域。     

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。     

新疆三屯河灌区水利信息化应用研究

以新疆维吾尔自治区（简称新疆）昌吉回族自治州（以下简称昌吉州）三屯河灌区为研究区域,利用ArcGIS的水文分析模块对GDEMV3 30 m分辨率数字高程模型（digital elevation model,DEM）进行河网水系的提取,从而得出水流方向、汇流累计量、分级河网和子流域边界等河网信息,利用AI Earth深度学习算法对Sentinel-1 SAR GRD遥感影像进行水体分类提取。不同于用遥感影像处理软件（environment for visualizing images,ENVI）对研究区影像进行地物识别分类的传统操作,该研究更倾向于通过AI Earth使用监督分类算法对Sentinel-2 L2A影像数据进行地物分类,进而绘制出渠系一张图,清晰生动地展现研究区域复杂的水系结构,对GDEMV3 30 m分辨率数字高程数据、野外采样点数据、天地图所选区域0.862 m/像素与672瓦片数量的17级Tiff数据进行处理制作采样点的渠系地形三维图,从立体的角度深入探索了水系地貌的特征,为研究提供更全面的视角,并探讨在试验过程中遇到的难点及解决办法。     

淤地坝在流域水土保持措施中的贡献研究

淤地坝既能拦截泥沙、保持水土、又能淤地造田、增产粮食,在黄土高原地区已经有上百年的历史。研究淤地坝在流域水土保持措施中的贡献,已成为泥沙研究和水土保持研究的一项重要课题。本次研究以黄土高原典型流域马家沟为例,分析淤地坝在水土保持措施中的的贡献,研究结果表明：1990~2007年年均减沙量最大的是淤地坝,其次是梯田,依次为林地和草地。坝地的减沙量贡献率在1990~2000年为41.51%,在2001~2007年平均达到了46.58%。     

基于改进Linknet网络的黄土高原苹果园精准提取

黄土高原近20年来苹果栽植面积迅猛增加，对区域生态水文和社会经济发展均产生了重要影响。但该区域果园地块小且场景复杂，仅有县/市尺度统计数据，尚无苹果园实际的空间分布信息。为此，本研究建立了无人机低空遥感影像专业数据集。融合迁移学习与深度学习方法，将残差神经网络ResNet34网络迁移到Linknet网络，得到R_34_Linknet网络。将R_34_Linknet网络与5种常用的深度学习语义分割模型SegNet、FCN_8s、DeeplabV3+、UNet和Linknet应用于黄土高原苹果园空间分布提取，表现最好的模型为R_34_Linknet，其在测试集上的调和平均值F₁为87.1%，像素准确度PA为92.3%，均交并比MIoU为81.2%，频权交并比FWIoU为85.7%，平均像素准确度MPA为89.6%。将空间金字塔池化结构（Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP）与R_34_Linknet网络相结合，扩大网络的感受野，得到R_34_Linknet_ASPP网络；然后对ASPP结构进行改进，得到R_34_Linknet_ASPP+网络。对比三种网络性能，表现最优的为R_34_Linknet_ASPP+，在测试集上F₁为86.3%，PA为94.7%，MIoU为82.7%，FWIoU为89.0%，MPA为92.3%。使用R_34_Linknet_ASPP+在长武县王东沟和白水县通积村提取苹果园面积精度分别为94.22%和95.66%。本研究提出的R_34_Linknet_ASPP+方法提取到的苹果园更加准确，苹果园地块边缘处效果更好，可作为黄土高原苹果园空间分布制图等研究的技术支撑和理论依据。     

基于GIS的水量平衡模型在黄土高原地区土壤水分模拟中的应用

应用修正后Vrsmarty水量平衡模型对黄土高原地区2001-2010年间的土壤水分变化规律进行模拟。该模型综合考虑了土壤质地、植被类型、蒸发、降水等因素。模拟结果表明:黄土高原地区平均土壤水含量年内呈"正弦"曲线的变化规律,6月份土壤水含量最低为36.9mm,随着雨季到来,10月达到最高为74.3mm,而后逐渐降低。土壤水变化趋势可分为西北和东南两个区。西北区降雨量少,蒸散量大,全年土壤水含量很低,为1～40mm;东南区受降雨和蒸散周期性的变化的影响,土壤水变化周期性明显,秋末最高达200～240mm,夏初最低为60～100mm。全区的年平均降水为435.8mm,从东南向西北逐渐减少。全区年平均参考作物蒸散量为1 072.7mm,呈现出西北和东南偏高,东北和西南偏低的趋势。     

黄土高原北部草地表层土壤水分状态空间模拟

为探明黄土高原北部草地表层土壤水分空间分布特征及其与环境因素的关系，该文用自回归状态空间模型和经典统计的线性回归模型对该区草地表层土壤含水率的分布状况进行了模拟。结果表明，状态空间方程可以应用于环境因素复杂的黄土高原水蚀风蚀交错区，其拟合效果优于线性回归模型。单因素中基于饱和导水率的模拟效果最佳（R2 = 0.936）；多因素模拟中以饱和导水率+海拔+凋落物模拟效果最佳（R2 = 0.976），可以很好地解释表层土壤水分的变异状况。自回归状态空间模型可用于研究黄土高原北部水蚀风蚀交错区表层土壤水分与其他因素的空间关系。     

DEM超分辨率重构对梯田坡度提取的影响研究

坡度对地表水文、土壤侵蚀、土地利用规划有着重要的影响,区域尺度上的坡度通常基于数字高程模型(DEM)提取。区域尺度上,高分辨率坡度数据由于DEM获取途径、方式等原因,较难获得,通常通过超分辨率重构(又称降尺度变换)得到。以黄土高原地区水平梯田地形为研究对象,基于无人机摄影测量技术,生成不同分辨率的DEM数据并提取坡度,设计并给出了基于稀疏混合估计对DEM数据进行超分辨率重构的方法及流程,并与最近邻法、双线性插值法、三次卷积插值法比较,结果表明所提方法在空间分布和误差方面上均优于其他方法。     

基于深层残差网络的山区DEM超分辨率重构

针对大区域高分辨率数字高程模型(DEM)数据较难获取、超分辨率重构(降尺度)较低分辨率的DEM精度不高、难以满足实际需要的问题,提出一种对起伏特征较明显的山区DEM超分辨率重构的方法。利用较深层的神经网络充分学习高低分辨率DEM之间的非线性映射关系;为了降低训练难度,结合残差学习的方法进行数据训练。将双立方插值法、稀疏混合估计法重构的DEM及提取的坡度结果分别同深层残差网络法的结果进行对比,结果表明,3种方法DEM结果的差值平均值分别为0.41、0.34、0.34 m,RMSE分别为0.5945、0.5715、0.4869 m;坡度结果的差值平均值分别为3.02°、2.04°、1.99°,RMSE分别为3.6498°、3.1360°、2.7387°;处理时间分别为0.052、663.39、2.16 s。研究表明,对于10、20、40 m的DEM,本文方法在空间分布和误差方面优于其他方法,在耗时效率上也优于稀疏混合估计法,适合应用于梯田等地形复杂的区域进行超分辨率重构。     

保护性耕作下土壤水分变化特征模拟研究

为了对陇中黄土高原沟壑区不同保护性耕作措施下的土壤含水率进行差异性分析,利用长期定位试验,设置春小麦/豌豆、豌豆/春小麦轮作序列下传统耕作、免耕、传统耕作秸秆覆盖和免耕覆盖4种耕作措施,以当地月平均气温、月降水量、月平均辐射量、月平均蒸发量、月作物耗水量作为输入,以0~200 cm土层土壤含水率作为输出,建立基于长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)神经网络的土壤含水率预测模型,并对模型的有效性进行评估,然后利用该模型模拟4种耕作措施下0~200 cm土层土壤含水率的动态变化过程。结果表明,基于LSTM神经网络建立的土壤含水率模型对陇中黄土高原沟壑区保护性耕作下土壤含水率预测具有较好的适用性,其模拟值与实测值的平均均方根误差为2.29%、平均相对误差为6.79%、平均决定系数为0.82。豌豆/春小麦轮作序列中4种耕作措施下的土壤含水率比春小麦/豌豆轮作序列的土壤含水率增加1.49%、1.61%、1.69%和1.76%,4种耕作措施下0~200 cm土层的土壤含水率由大到小依次为:免耕覆盖、免耕、传统耕作秸秆覆盖、传统耕作,免耕覆盖下的土壤含水率分别比免耕、传统耕作秸秆覆盖和传统耕作增加1.27%、1.75%和2.81%。免耕覆盖对0~30 cm土层土壤含水率的影响最为显著,其土壤含水率分别比免耕、传统耕作秸秆覆盖和传统耕作平均增加1.60%、2.63%和4.18%。4种耕作措施下的土壤含水率随季节发生变化,免耕覆盖下的土壤含水率整体高于其他3种耕作措施,且在作物生长前期的蓄水保墒效果更加显著。研究区豌豆/春小麦轮作序列中4种耕作措施的土壤含水率相对较高,而不同耕作措施下免耕覆盖更有利于提高该地区农田土壤水分,为陇中黄土高原沟壑区最适宜的耕作方式。