基于DEM的水系提取及集水阈值确定方法研究

[目的]确定适宜的集水阈值,使自动提取的水系河网与实际河道相符。[方法]以DEM数据为基础,利用ArcGIS水文分析模块对研究区流域河网水系进行自动提取,基于河网密度与集水阈值的相关性,在已提出的拟合函数一阶导数求转折点、二阶导数求拐点法确定集水阈值的基础上,以龙川江流域为例,提出求解河网密度变化率等于集水阈值变化率的数值方法,得到适宜的集水阈值。[结果]通过设置不同集水阈值生成河网,发现不同集水阈值对主河道长度及地理空间位置影响较小,但对提取的河网特征影响较大,最终确定龙川江流域集水阈值设置为0.12km2为宜。[结论]集水阈值的确定影响着河网提取的精度,通过变化率确定集水阈值的方法主观因素较少,避免了人为干扰,相对客观,可对区域水土流失监测提供一定依据。     

基于Arc Hydro模型的最优集水面积阈值分析

为提高河南省水土保持小流域划分工作的准确性与高效性,以河南省卢氏县、宜阳县和太康县分别作为山区、丘陵区和平原区的代表,基于分辨率12.5 m的DEM数据,利用Arc Hydro模型提取研究区河网信息,采用河网密度法研究集水面积阈值和河网密度、河网密度二阶导数的关系曲线,选取最优的集水面积阈值。结果表明：河网密度法可以避免传统方法在选取阈值时的盲目性与主观性,更加科学合理;不同地形的区域阈值选取也大不相同,卢氏县、宜阳县和太康县的最优阈值分别是50 000、35 000和30 000,这说明在河南省小流域划分工作中应考虑到不同地形在河网提取时的影响,以保证小流域划分工作的精度。     

基于轮廓不同的DEM对宁波市姚江流域平原河网的提取研究

[目的]针对目前基于DEM提取平原河网所遇到的困境,采用新的视角提取平原河网,为完善水系自动化提取方法研究提供依据。[方法]采用Acr Hydro Tools和SWAT工具在轮廓不同的DEM下,对宁波姚江流域进行河网提取和流域确定。再以提取后的流域总面积与河流总长度为定量分析的主要指标,用相对误差公式、河网套合差公式和Visual Similarity Duplicate Image Finder软件进行综合评价与误差分析。[结果]在真实河网辅助下,Acr Hydro Tools与SWAT均是在规整型DEM基础上的提取效果很差。在临近型DEM上所提取的河网、流域和流域总出口与实际相符且精度、相似度都很高。[结论]用Acr Hydro Tools和SWAT两种工具提取流域水系都是可取的,但SWAT更加便捷;不同轮廓的DEM以及其是否与流域总出口相切会极大地影响河网提取的质量。     

基于DEM的丹江口水源区治理区小流域划分研究

简要介绍了基于数字高程模型(DEM)自动提取流域特征的原理和方法,并以丹江口水源区治理区1∶5万DEM数据为基础,在Arc Map软件的水文模块(Hydrology)环境下,通过不同阈值参数的对比分析,对提取数字河网水系及流域边界、子流域归并等进行了探索,最后共提取小流域624个。     

纸坊沟流域水系最佳集水面积阈值确定方法研究

为更加准确判定流域水系最佳集水面积阈值,以陕西省安塞县纸坊沟流域30 m DEM为例,采用均值变点分析方法对流域水系分维值、DEM分辨率与集水面积阈值之间的关系进行了分析。结果表明:(1)集水面积阈值与分维值的关系:不同分辨率DEM,随着集水面积阈值的增加,分维值呈先增后减趋势,且其下降速度由急剧变为缓慢;(2) DEM分辨率与分维值的关系:在最佳集水面积阈值条件下,随着DEM分辨率的减小,分维值整体趋于下降,且其下降速度越来越缓慢;(3)纸坊沟流域水系分维值为1.20,所对应的最佳集水面积阈值、DEM分辨率分别为100,15 m。均值变点分析方法可用于最佳集水面积阈值和DEM分辨率的快速确定,且可靠性较高,判定系数达0.99。研究结果为流域河网水系提取时集水面积阈值的确定提供了方法参考依据。     

基于DEM的流域地貌气候瞬时单位线地貌参数的提取

 地貌参数的提取是水文模型构建的基础,参数的准确与否直接关系到模型的精度。该文研究了基于DEM提取地貌气候瞬时单位线(R-VGIUH)地貌参数的方法:对流域DEM进行填洼处理;提取不同临界支撑面积下的河网;分析临界支撑面积的取值对所提取的河网总长度和平均坡降的影响;确定反映流域河流地貌发育的流域临界支撑面积;计算流域相应的各项地貌参数。将该方法应用于山西省吉县的冯家圪垛小流域(17.98 km²),提取的河网与实际情况比较符合,计算出的地貌参数河数率(4.6083)、河长率(2.5928)、面积率(3.3999)均符合通过大量自然水系资料分析确定的取值范围。研究方法排除了选取集水面积阈值时的主观性,提高了提取流域地貌参数的精度。     

基于DEM的流域降雨径流模拟研究--以三峡库区晏家河小流域为例

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系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。以三峡库区晏家河小流域为例,应用最新引进的WMS专业水文处理软件,结合Arc/Info,ArcView地理信息系统工具,在1∶1万DEM基础上生成河网水系,确定流域边界并进行子流域的划分。在生成数字流域的基础上,采用WMS嵌入的HEC-1模型进行降雨径流模拟研究。     

遥感、GIS辅助下流域空间离散化方法研究

以江西兴国潋水河流域为研究区 ,设计了流域—子流域—水文响应单元的空间离散方案和实现步骤。在遥感、GIS技术支持下 ,应用了基于栅格的数字高程模型 (DEM)的流域水文建模方法 ,进行了流域河网的自动生成 ,子流域的自动划分以及流域边界生成研究 ,根据流域地形特征将整个流域分割成多个子流域。在分割出的每个子流域内部 ,通过数字土壤图和土地利用图的叠加统计分析生成单一土地利用类型和土壤类型组合的水文响应单元 ,将研究区离散成为 6 2个子流域 ,399个水文响应单元 ,实现了分布式流域建模的空间离散化 ,在这个过程中 ,研究解决了平坦区河网精确生成和流域边界的误差改正等技术难题。     

基于DEM的马莲河流域数字地形分析

研究基于DEM的数字地形分析可以为各个领域提供地形分析的基础理论及实现手段。DEM水平分辨率作为重要的尺度参数,是确定地形参数和应用尺度的重要指标。选取陇东黄土高原地区的马莲河流域作为研究对象,应用美国ESRI公司开发的ArcGIS地理信息系统软件,基于数字高程模型进行流域地形特征的提取与分析。研究提取流域的基本地形特征如坡度和坡向,提取流域水系,划分了小流域。通过分析比较,得出DEM水平分辨率对提取的地形特征及水文特征的影响,为马莲河流域的数字地形分析提供了理论依据。     

基于不同数据源的颖川河流域数字河网提取与对比分析

为了研究基于地形图、DEM和遥感影像三种不同数据源提取的数字河网之间的差异,选取天水市麦积区颖川河流域为研究对象,通过地形图数字矢量化、Hc-DEM水文分析和遥感影像解译三种不同方法分别提取数字化河网,并对不同数据源提取出的数字河网进行了对比分析,结果表明:在比例尺相近的情况下,基于Hc-DEM的地形参数提取到的数字河网精细程度最高,但在地势平坦处会出现较大偏差;通过地形图矢量化获得的数字河网脉络较为清晰,但地形图数据时效性较差,不能够全面准确地反映真实数据情况;通过遥感影像解译采集出来的数字河网时效性好、更准确,但人为因素影响较大。因此,基于三种数据源提取数字河网时,应以DEM数据提取的为准,结合其他两种数据源,修正由于数据源误差所生成的错误河道,从而提高数字河网的精度。     

GIS支持下岷江上游水文特征空间分析

流域水文特征的提取与分析不仅为水文过程模拟提供重要参数,而且是研究水土流失和制定防洪减灾措施的基础依据。以岷江上游90 m分辨率的DEM数据为基础,利用GIS手段提取了分水岭、流域面积以及河流长度等河网基本信息,并对流域内的干流和主要支流的河网密度、河道纵剖面等特征进行了定量分析。又据1982-1987年间岷江上游地区的21个雨量站的降水资料和同时期8个水文站的逐年径流量数据,对该流域及其主要子流域的径流系数进行了计算。结果表明:岷江上游流域的平均径流系数为0.77,各子流域的径流系数从北面镇江关流域的0.55递增至南面姜射坝水文站以下流域的0.88。流域的河网密度为0.172 km/km2,其各子流域变化范围为0.165~0.177 km/km2。干流河道平均比降为9.7‰,自北向南分布的5条支流的纵剖面凹曲度和比降均呈增加趋势,且主河道剖面形态受构造运动影响显著。     

DEM水平分辨率对流域特征提取的影响分析

在基于数字高程模型（DEM）的流域地形分析中,栅格DEM的分辨率对分析结果具有很大的影响。以舒城县内面积为7.9 km²的龙潭小流域作为研究区域,分别对分辨率为5 m×;5 m～50 m×;50 m的10幅DEM数据进行流域特征提取和分析,计算地形指数并分析其分布特征。研究表明:在小流域尺度上,DEM分辨率的变化对流域面积、最长河道长度等参数影响不大,对河道总长度、河网密度及平均坡度等参数有较大影响,对流域特征的提取影响规律为DEM分辨率越低,提取的流域特征越粗糙;且分辨率低于15 m的DEM计算出的地形指数值较为离散、概率分布曲线形状较之5 m分辨率DEM的地形指数概率分布曲线有明显不同,表明分辨率低于15 m的DEM对小流域水文地形信息的反映较差,为小流域尺度水文模型DEM数据适宜分辨率选取提供一定的理论依据。     

基于DEM的密云水库上游流域特征提取与分析

以北京市密云水库上游流域的等高线为基础数据,利用软件ArcGIS生成DEM,提取研究区的坡度、坡向和河网水系等,并进行河网分级和子流域划分,对子流域特征进行系统的统计分析。结果表明:研究区高程范围为130～1 695 m,500～1 000 m的高程区间占总面积的55.93%;有68.53%的区域坡度在25°以上,存在潜在强烈侵蚀风险;流域阴向坡与阳向坡比例接近1∶1;流域河网可分为9级,流域可划分为16个子流域。在河网密度、形状系数、河道弯曲系数、河道比降等流域特征参数分析的基础上,获得各子流域的土壤侵蚀强度和汇流调蓄能力。研究结果可为小流域规划和水文模型建立提供参考。     

基于人机交互的地形复杂区小流域划分研究——以湖北省为例

[目的]对地形复杂区小流域划分方法进行研究,为区域生态小流域建设、规划等提供基础数据。[方法]以湖北省为例,其地形涵盖山地、丘陵和平原,且多河流、湖泊分布。首先基于DEM自动提取全省小流域,然后辅助沟道、遥感影像、居民点数据人工修正山区小流域,在平原区采用高精度水系替代常规沟道进行人工修正,并对适宜集流阈值、小流域面积频率、精度以及河网密度进行分析。[结果]湖北省共划分小流域5 806条,面积在30～50km2的占60%,且划分精度高;面积小于20km2划分精度低,在平原区分布密集;总体上,山区小流域的划分精度高于平原区,但其小流域平均河网密度低于平原区。[结论]对任何地形进行小流域划分,都必须使用人机交互修正,才能获得较好的结果;平原区小流域自动划分的精度低于山区,需辅助高精度水系资料进行修正才能提高精度。     

Deriving river networks and catchments at the European scale from medium resolution digital elevation data

The extraction of drainage networks and catchment boundaries from digital elevation models (DEMs) has received considerable attention in recent years and is recognized as a viable alternative to traditional surveys and the manual evaluation of topographic maps. However, most studies have covered limited areas due to the lack of detailed information and/or the lack of highly efficient algorithms. In this paper we present an application that delineates river networks and catchment boundaries across the European continent from a medium resolution (250 m) DEM. We exploit novel algorithms based on the concepts of mathematical morphology and implement a landscape stratification for drainage density.A flow direction grid is computed using an efficient algorithm for the removal of spurious pits. River networks are then derived by imposing a variable threshold for the minimum contributing area needed to form and maintain a channel. This is achieved through a landscape stratification that reflects the ability of the terrain to develop different drainage densities. It is shown that the analysis of environmental characteristics coupled with the analysis of local slope versus contributing area enables river network mapping with a spatially varying drainage density. The result has been validated by comparing the derived data to digital river and catchment data from other sources and with varying scales of observation.     

三维激光扫描提取DEM的地形及流域特征研究

以三维激光扫描系统为工具,建立黄土高原丘陵沟壑区绥德县桥沟小流域高精度DEM。在ArcGIS中将高精度DEM和该流域1:1万 DEM分别生成6种栅格大小不同的DEM图像。用2种精度、6种不同水平分辨率的DEM提取研究区的地形及流域特征,进行对比分析。结果表明:与1:1万 DEM相比,高精度DEM提取出的研究区流域面积变小,平均坡度、平均高度、沟壑密度增大,河网密度、河道坡度增大,能够更加详细、准确地描述研究区的地形及流域特征,对流域水文过程分析以及水土保持研究起到积极作用。     

Quantitative analysis of morphometry on Ribb and Gumara watersheds: Implications for soil and water conservation

Morphometric analysis is a quantitative measurement and mathematical analysis of landforms. It plays a significant role in understanding the geohydrological characteristics of a drainage basin in relation to the terrain feature and its flow patterns. It also helps to estimate the incidence of infiltration and runoff, and other related hydrological character of a watershed like erosion and sediment transport which has a strong implication for natural resource conservation. This study has attempted to quantify the morphometric characteristics of Guna- Tana watershed for proper implementation of soil and water conservation practices. ASTER (DEM) was used for extracting morphometric parameters. The watershed covers a total area of 3601.5 km² and it has a basin length of 78.89 km. It has been tried to generate morphometric parameters which account basin drainage network, geometry, drainage texture, and relief characteristics together with hypsometric characteristics. The morphometric analysis of drainage density of the study watershed is 0.49 km/km² which indicates the basin is highly permeable and result with better underground water storage capacity. Ruggedness number is 0.02 that implies the area is less prone to soil erosion. In addition, it has stream frequency of 0.32 and form factor 0.57 which indicates slightly elongated basin shape. Comparative analysis of its sub watersheds Gumara and Ribb was also undertaken. Therefore, practicing soil and water conservation in the watershed could enhance/strengthen the water storage capacity, prevent sediment loss and related natural resource from the watershed that rehabilitate its productivity.