一种基于重要性评估的河网分级方法

提出了一种改进的河网分级方法,该方法首先对河段的重要性程度进行评估,并利用树结构实现河网的拓扑关系;之后基于河段重要性指数筛选河网主干,并利用主干抽离算法对河网进行逐层遍历;最后基于遍历结果完成河网地层次划分。试验表明,新方法在算法性能和分级结果上均优于传统方法,因此,新方法能够更好地应用于实际的河网分级工作中。

河网分级及其应用

水系在基础地理信息地形要素中占有重要地位,仅次于定位基础[1]。单线水系与水体的结构线共同组成河流网络,水网的连通性以及流向的正确性历来受到重视。成果数据中河流与沟渠混乱、流向错误等问题难以根本解决。利用DOM、DEM数据,通过内外业相结合的方法,人工实现水网在数据上的连通不是难题,但费时耗力;因此编写程序为河网分级是厘清水系流向及其附属设施方向的理想选择。

依据汇流累积量分析的河网分级算法

针对目前河网分级算法不能有效确定主次关系的问题,该文在数字高程模型(DEM)分析的基础上,提出一种基于汇流累积量的河网分级算法。首先,对矢量化的河网添加汇流累积量属性,并在其基础上构建树状结构的河网拓扑关系;然后从流域的出水口开始,逆流而上利用河网主干提取算法对河网逐层遍历提取主干;最后根据每一层级的主干提取结果对河网分级。实验结果表明,本文提出的河网分级算法能够较好地确定河网的主干,反映河网中河段的层次关系,且与分级后的山脊线网络衔接良好。

基于DEM的数字流域河网编码方法研究

数字流域模型中基于二叉树理论的河网编码方法能够实现任意河段的直接定位和高效的拓扑运算。论文首先讨论了利用DEM提取河网的基本原理,然后根据二叉树二元编码规则完成数字流域的河网编码。

DEM与分布式水文模型中的耦合研究

以自然物理机制为基础的分布式流域水文模型,是当今水文界研究的热点之一。介绍了基于GIS的数字高程模型DEM(Digital Elevation Model)模块在分布式水文模型中的应用(产生流向、划分子流域、河网分级等)、数字化地理信息数据获得方法、分布式水文模型的结构及其成功应用的实例。