CN106780737A - 一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法 - Google Patents
一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106780737A CN106780737A CN201710041192.4A CN201710041192A CN106780737A CN 106780737 A CN106780737 A CN 106780737A CN 201710041192 A CN201710041192 A CN 201710041192A CN 106780737 A CN106780737 A CN 106780737A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- basin
- grid
- sub
- river
- probability
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims abstract description 22
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 8
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 8
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 abstract description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- KHOITXIGCFIULA-UHFFFAOYSA-N Alophen Chemical compound C1=CC(OC(=O)C)=CC=C1C(C=1N=CC=CC=1)C1=CC=C(OC(C)=O)C=C1 KHOITXIGCFIULA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/05—Geographic models
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供了一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法，包括以下主要步骤：提取流域数字高程模型(DEM)数据；利用流域DEM数据提取流域分级河道栅格；基于分级河道栅格提取河流交汇点；依据河流交汇点提取各子流域出口点；运用子流域出口点提取各子流域面积；以各子流域面积为基础分析计算得到地貌单位线初始概率。本发明公开的一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法具有数据来源稳定可靠、计算效率高、结果客观合理等优点，有利于地貌单位线初始概率的直接求取。
Description
技术领域
本发明属于水文技术领域，具体涉及一种基于数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法。
背景技术
现代研究认为，流域水文响应是地貌扩散和水动力扩散对降落在流域上具有一定时空分布的净雨共同作用的结果。这种对于流域汇流机理的揭示，使得水文学家和自然地理学家试图从理论上建立流域地形地貌特征与流域水文响应之间的联系成为可能。其中的一种方法就是以Horton-Strahler河流分级理论为基础，借用统计物理学中大量“粒子”运动宏观表现的方法来建立地貌单位线。
在建立基于Horton-Strahler河流分级的地貌瞬时单位线中重要的一个步骤就是计算水滴随机降落到流域上各级坡面的概率(即初始概率)，以及水滴从低级别河流到高级别河流的转移的概率(即转移概率)。在1979年Rodiguze-Iturbe等人指出初始概率均与水系结构有关，并在Horton地貌参数的基础上运用Smart定律对其进行估算，从而得到水滴从降落在流域面后选择某一条汇流路径运动至流域出口的概率(即路径概率)，进而计算得到流域汇流时间的概率分布密度，即地貌瞬时单位线。但是Smart定律本身就是一种基于数据统计而的得到的规律，运用其估算初始概率时往往并不能得到很好地精度，从而限制了地貌瞬时单位线的应用，不利于地貌瞬时单位线的发展。
发明内容
为了解决现有技术中存在的不足，本发明提供了一种基于数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法，具有数据来源稳定可靠、计算效率高、结果客观合理等优点，有利于地貌单位线初始概率的直接求取。
为解决上述问题，本发明具体采用以下技术方案：
一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，提取流域数字高程模型(DEM)数据；
步骤2，利用流域DEM数据提取流域分级河道栅格；
步骤3，基于分级河道栅格提取河流交汇点；
步骤4，依据河流交汇点提取各子流域出口点；
步骤5，运用子流域出口点提取各子流域面积；
步骤6，以各子流域面积为基础分析计算得到地貌单位线初始概率。
前述的一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法，其特征在于，所述步骤1中利用地形信息系统软件ArcGIS构建地理处理工作流，获取流域数字高程模型(DEM)数据，包括以下步骤：
1.1，填洼，得到填洼之后的栅格Fill；
1.2，计算流向，得到流向栅格Dir；
1.3，计算汇流流量，得到累计流量栅格Acc；
1.4，确定流域出口站点StationPiont；
1.5，提取目标流域AimWatershed。
前述的一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法，其特征在于，所述步骤2中利用流域DEM数据提取流域分级河道栅格的步骤包括：
2.1，由流域DEM数据经过填洼，计算流向，计算汇流流量得到累计流量栅格Acc；
2.2，设置汇流阈值threshold，依据汇流阈值threshold对累计流量栅格Acc进行重分类，低于汇流阈值threshold的栅格赋空值NODATA，高于汇流阈值threshold的栅格赋值为1，提取出流域河道栅格RiverRaster；
2.3，在2.2中提取的流域河道栅格RiverRaster的基础上进行河流分级，将流域河道栅格RiverRaster依据Strahler分级法进行河流分级，得到分级河道栅格。
前述的一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法，其特征在于，所述步骤3中基于分级河道栅格提取河流交汇点的步骤包括：
3.1，将分级河道栅格转换成矢量格式的线型河道LineRiver；
3.2，将分级河道栅格转换成矢量格式的点型河道PointRiver；
3.3，对于点型河道PointRiver，按线型河道LineRiver中的链与其空间位置相交的原则，逐一提取出点型河道PointRiver中与线型河道LineRiver中的水系的各条链相交的点集RallyPoint：
RallyPoint＝LineRiver*PointRiver (式1)
其中：*为相交运算；
3.4，将点集RallyPoint之间作相交运算，提取出点集RallyPoint之间的交点，即为河网中各条河流链之间的交汇点IntersectPoint ij：
IntersectPointij＝RallyPointi*RallyPointj(i，j＝1,2……n，且i≠j) (式2)
其中：*为相交运算，n为点集RallyPoint的总个数，i、j为RallyPoint的序列号，且i≠j。
前述的一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法，其特征在于，所述步骤4中依据河流交汇点提取各子流域出口点的步骤包括：
4.1，提取所用栅格的分辨率a，依据分辨率a确定搜索距离d：
4.2，对步骤3中提取出来的各条河流链之间的交汇点进行邻域分析，提取出距每一个交汇点在搜索距离d之内的栅格单元RasterUnit；
4.3，对4.2中提取出的每一个的栅格单元RasterUnit进行分析，判断其是否为子流域的出口点，找出栅格单元中的分支河流链的注入点即各子流域出口点InjectPoint：
(InjectPoint＝Con(RasterUnit＞threshold)and(RasterUnit＜max(RasterUnit))) (式4)
其中：Con为ArcGIS中条件判断工具函数，threshold为汇流阈值。
前述的一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法，其特征在于，所述步骤5中运用子流域出口点提取各子流域面积的步骤包括：
5.1，在步骤2的2.2中提取出的流域河道栅格RiverRaster基础上，将流域河道栅格RiverRaster转换为矢量格式Rivershp：
Rivershp＝Rastertoshp(RiverRaster) (式5)
其中：Rastertoshp为ArcGIS中栅格转换为矢量的工具函数；
5.2，将4.3中提取出来的各子流域出口点InjectPoint与5.1中提取出来的矢量格式Rivershp做相交计算，提取出各子流域出口点InjectPoint所在的矢量格式Rivershp的小分块即子流域出口分块InjectChunk，并读取子流域出口分块InjectChunk的值，然后乘以每一个栅格单元RasterUnit的面积a2，得到相对应的各子流域的面积AChunk：
InjectChunk＝InjectPoint*Rivershp (式6)
其中：*为相交运算；
AChunk＝Value(InjectChunk)×a2 (式7)
其中：Value(InjectChunk)为子流域出口分块InjectChunk小块中的值。
前述的一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法，其特征在于，所述步骤6中以各子流域面积为基础分析计算得到地貌单位线初始概率的步骤包括：
6.1，将子流域出口分块InjectChunk与经过其中的河流做连接汇总分析，将河流的级别属性赋予InjectChunk；
6.2，将同一级的子流域出口分块InjectChunk的值相加得到areaAw，并用高一级的河流的汇流面积areaAw+1减去低一级的河流的汇流面积areaAw计算得到每一级河流的汇水面积Aw：
Aw＝areaAw+1-areaAw (式8)
6.3，基于每一级河流的汇水面积计算其初始概率θw：
θw＝Aw/A (式9)
其中：A为流域总的面积。
本发明的有益效果：本发明提供的一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法，包括以下主要步骤：提取流域数字高程模型(DEM)数据；利用流域DEM数据提取流域分级河道栅格；基于分级河道栅格提取河流交汇点；依据河流交汇点提取各子流域出口点；运用子流域出口点提取各子流域面积；以各子流域面积为基础分析计算得到地貌单位线初始概率。本发明具有数据来源稳定可靠、计算效率高、结果客观合理等优点，有利于地貌单位线初始概率的直接求取。
附图说明
图1是本发明的计算流程示意图。
图2为本发明提取目标流域栅格的地理信息系统工作流示意图。
图3为本发明提取出的流域DEM栅格示意图。
图4为本发明提取出的流域河道栅格示意图。
图5为本发明中由河道栅格转换成矢量格式的线型河道LineRiver示意图。
图6为本发明中由河道栅格转换成矢量格式的点型河道PointRiver示意图。
图7为本发明提取河流链之间的交汇点IntersectPoint的示意图。
图8为本发明提取出的距每一个交汇点在搜索距离d之内的栅格单元RasterUnit示意图。
图9为本发明提取出的子流域出口分块InjectChunk示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步描述。
如图1至图9所示，本发明提供的一种基于数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法，包括以下步骤：
S1、利用地形信息系统软件ArcGIS构建地理处理工作流如图2，提取目标流域的数字高程模型(DEM)栅格数据如图3，其中包括：
1)填洼，得到填洼之后的栅格Fill；
2)计算流向，得到流向栅格Dir；
3)计算汇流流量，得到累计流量栅格Acc；
4)确定流域出口站点StationPiont；
5)提取目标流域AimWatershed；
S2、利用目标流域DEM数据提取流域分级河道栅格，包括：
1)由流域DEM数据经过填洼，计算流向，计算汇流流量得到累计流量栅格Acc；
2)设置汇流阈值threshold，依据汇流阈值threshold对累计流量栅格Acc进行重分类，低于汇流阈值threshold的栅格赋空值NODATA，高于汇流阈值threshold的栅格赋值为1，提取出流域河道栅格RiverRaster；
3)在2.2中提取的流域河道栅格RiverRaster的基础上进行河流分级，将流域河道栅格RiverRaster依据Strahler分级法进行河流分级，得到分级河道栅格。
S3、基于分级河道栅格提取河流交汇点，包括：
1)将分级河道栅格转换成矢量格式的线型河道LineRiver；
2)将分级河道栅格转换成矢量格式的点型河道PointRiver；
3)对于点型河道PointRiver，按线型河道LineRiver中的链与其空间位置相交的原则，逐一提取出点型河道PointRiver中与线型河道LineRiver中的水系的各条链相交的点集RallyPoint：
RallyPoint＝LineRiver*PointRiver(式1)
其中：*为相交运算；
4)将点集RallyPoint之间作相交运算，提取出点集RallyPoint之间的交点，即为河网中各条河流链之间的交汇点IntersectPoint ij：
IntersectPointij＝RallyPointi*RallyPointj(i，j＝1,2……n，且i≠j) (式2)
其中：*为相交运算，n为点集RallyPoint的总个数，i、j为RallyPoint的序列号，且i≠j。
S4、依据河流交汇点提取各子流域出口点，包括：
1)提取所用栅格的分辨率a，依据分辨率a确定搜索距离d：
2)对步骤3中提取出来的各条河流链之间的交汇点进行邻域分析，提取出距每一个交汇点在搜索距离d之内的栅格单元RasterUnit；
3)对4.2中提取出的每一个的栅格单元RasterUnit进行分析，判断其是否为子流域的出口点，找出栅格单元中的分支河流链的注入点即各子流域出口点InjectPoint：
(InjectPoint＝Con(RasterUnit＞threshold)and(RasterUnit＜max(RasterUnit))) (式4)
其中：Con为ArcGIS中条件判断工具函数，threshold为汇流阈值。
S5、运用各子流域出口点提取相对应的各子流域面积，包括：
1)在步骤2提取出的流域河道栅格RiverRaster基础上，将流域河道栅格RiverRaster转换为矢量格式Rivershp：
Rivershp＝Rastertoshp(RiverRaster) (式5)
其中：Rastertoshp为ArcGIS中栅格转换为矢量的工具函数；
2)将4.3中提取出来的各子流域出口点InjectPoint与5.1中提取出来的矢量格式Rivershp做相交计算，提取出各子流域出口点InjectPoint所在的矢量格式Rivershp的小分块即子流域出口分块InjectChunk，并读取子流域出口分块InjectChunk的值，然后乘以每一个栅格单元RasterUnit的面积a2，得到相对应的各子流域的面积AChunk：
InjectChunk＝InjectPoint*Rivershp (式6)
其中：*为相交运算；
AChunk＝Value(InjectChunk)×a2 (式7)
其中：Value(InjectChunk)为子流域出口分块InjectChunk、中的值。
S6、以各子流域面积为基础分析计算得到地貌单位线初始概率，包括：
1)将子流域出口分块InjectChunk与经过其中的河流做连接汇总分析，将河流的级别属性赋予InjectChunk；
2)将同一级的子流域出口分块InjectChunk的值相加得到areaAw，并用高一级的河流的汇流面积areaAw+1减去低一级的河流的汇流面积areaAw计算得到每一级河流的汇水面积Aw：
Aw＝areaAw+1-areaAw (式8)
3)基于每一级河流的汇水面积计算其初始概率θw：
θw＝Aw/A (式9)
其中：A为目标流域总的面积。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (7)
1.一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，提取流域数字高程模型数据；
步骤2，利用流域数字高程模型数据提取流域分级河道栅格；
步骤3，基于分级河道栅格提取河流交汇点；
步骤4，依据河流交汇点提取各子流域出口点；
步骤5，运用子流域出口点提取各子流域面积；
步骤6，以各子流域面积为基础分析计算得到地貌单位线初始概率。
2.根据权利要求1所述的一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法，其特征在于，步骤1中利用地形信息系统软件ArcGIS构建地理处理工作流，获取流域数字高程模型数据，包括以下步骤：
1.1，填洼，得到填洼之后的栅格Fill；
1.2，计算流向，得到流向栅格Dir；
1.3，计算汇流流量，得到累计流量栅格Acc；
1.4，确定流域出口站点StationPiont；
1.5，提取目标流域AimWatershed。
3.根据权利要求2所述的一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法，其特征在于，步骤2中利用流域数字高程模型数据提取流域分级河道栅格的步骤包括：
2.1，由流域数字高程模型数据经过填洼、计算流向、计算汇流流量得到累计流量栅格Acc；
2.2，设置汇流阈值threshold，依据汇流阈值threshold对累计流量栅格Acc进行重分类，低于汇流阈值threshold的累计流量栅格赋空值NODATA，高于汇流阈值threshold的累计流量栅格赋值为1，提取出流域河道栅格RiverRaster；
2.3，在2.2中提取的流域河道栅格RiverRaster的基础上进行河流分级，将流域河道栅格RiverRaster依据Strahler分级法进行河流分级，得到流域分级河道栅格。
4.根据权利要求3所述的一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法，其特征在于，步骤3中基于分级河道栅格提取河流交汇点的步骤包括：
3.1，将分级河道栅格转换成矢量格式的线型河道LineRiver；
3.2，将分级河道栅格转换成矢量格式的点型河道PointRiver；
3.3，对于点型河道PointRiver，按线型河道LineRiver中的链与其空间位置相交的原则，逐一提取出点型河道PointRiver中与线型河道LineRiver中的水系的各条链相交的点集RallyPoint：
RallyPoint＝LineRiver*PointRiver (式1)
其中：*为相交运算；
3.4，将点集RallyPoint之间作相交运算，提取出点集RallyPoint之间的交点，即为河网中各条河流链之间的交汇点IntersectPointij：
IntersectPointij＝RallyPointi*RallyPointj(i，j＝1,2……n，且i≠j) (式2)
其中：*为相交运算，n为点集RallyPoint的总个数，i、j为RallyPoint的序列号，且i≠j。
5.根据权利要求4所述的一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法，其特征在于，步骤4中依据河流交汇点提取各子流域出口点的步骤包括：
4.1，提取所用栅格的分辨率a，依据分辨率a确定搜索距离d：
4.2，对步骤3中提取出来的各条河流链之间的交汇点进行邻域分析，提取出距每一个交汇点在搜索距离d之内的栅格单元RasterUnit；
4.3，对4.2中提取出的每一个栅格单元RasterUnit进行分析，判断其是否为子流域出口点，找出栅格单元RasterUnit中的分支河流链的注入点即各子流域出口点InjectPoint：
(InjectPoint＝Con(RasterUnit＞threshold)and(RasterUnit＜max(RasterUnit))) (式4)
其中：Con为ArcGIS中条件判断工具函数，threshold为汇流阈值。
6.根据权利要求5所述的一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法，其特征在于，步骤5中运用子流域出口点提取各子流域面积的步骤包括：
5.1，在步骤2的2.2中提取出的流域河道栅格RiverRaster基础上，将流域河道栅格RiverRaster转换为矢量格式Rivershp：
Rivershp＝Rastertoshp(RiverRaster) (式5)
其中：Rastertoshp为ArcGIS中栅格转换为矢量的工具函数；
5.2，将4.3中提取出来的各子流域出口点InjectPoint与5.1中提取出来的矢量格式Rivershp做相交计算，提取出各子流域出口点InjectPoint所在的矢量格式Rivershp的小分块即子流域出口分块InjectChunk，并读取子流域出口分块InjectChunk的值，然后乘以每一个栅格单元RasterUnit的面积a2，得到相对应的各子流域的面积AChunk：
InjectChunk＝InjectPoint*Rivershp (式6)
其中：*为相交运算；
AChunk＝Value(InjectChunk)×a2 (式7)
其中：Value(InjectChunk)为子流域出口分块InjectChunk、中的值。
7.根据权利要求6所述的一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法，其特征在于，步骤6中以各子流域面积为基础分析计算得到地貌单位线初始概率的步骤包括：
6.1，将子流域出口分块InjectChunk与经过其中的河流做连接汇总分析，将河流的级别属性赋予子流域出口分块InjectChunk；
6.2，将同一级的子流域出口分块InjectChunk的值相加得到汇流面积areaAw，并用高一级的河流的汇流面积areaAw+1减去低一级的河流的汇流面积areaAw计算得到每一级河流的汇水面积Aw：
Aw＝areaAw+1-areaAw (式8)
6.3，基于每一级河流的汇水面积计算其初始概率
其中：A为流域总的面积。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710041192.4A CN106780737B (zh) | 2017-01-20 | 2017-01-20 | 一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710041192.4A CN106780737B (zh) | 2017-01-20 | 2017-01-20 | 一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106780737A true CN106780737A (zh) | 2017-05-31 |
| CN106780737B CN106780737B (zh) | 2019-09-24 |
Family
ID=58944795
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710041192.4A Expired - Fee Related CN106780737B (zh) | 2017-01-20 | 2017-01-20 | 一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106780737B (zh) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107844757A (zh) * | 2017-10-24 | 2018-03-27 | 河海大学 | 一种利用数字高程模型提取流域内河道宽度的方法 |
| CN108446502A (zh) * | 2018-03-22 | 2018-08-24 | 中国水利水电科学研究院 | 一种利用完整二维浅水方程组获得流域单位线的方法 |
| CN108597022A (zh) * | 2018-05-08 | 2018-09-28 | 河海大学 | 一种估算中小流域内河道宽度的方法 |
| CN108874936A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-11-23 | 河海大学 | 一种基于改进新安江模型的适用于山丘区的水文预报方法 |
| CN109308375A (zh) * | 2018-08-20 | 2019-02-05 | 河海大学 | 一种基于地貌参数的流域最优流速的测算方法 |
| CN110096751A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-08-06 | 河海大学 | 一种估算无资料地区中小型水库蓄量的方法 |
| CN110543692A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-12-06 | 河海大学 | 一种基于下垫面特征的重配置汇流模拟方法 |
| CN111127646A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-08 | 西南林业大学 | 一种度量地貌高差的栅格化高程曲面的构建方法及系统 |
| CN114820990A (zh) * | 2022-06-29 | 2022-07-29 | 浙江远算科技有限公司 | 一种基于数字孪生的流域防洪可视化方法及系统 |
| CN116126983A (zh) * | 2022-12-10 | 2023-05-16 | 黄河水利委员会黄河水利科学研究院 | 一种基于dem确定多级流域出口位置的方法 |
| CN118350227A (zh) * | 2024-06-17 | 2024-07-16 | 山东锋士信息技术有限公司 | 基于dem数据和模型构建器的自动化划分小流域的方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030018432A1 (en) * | 2001-07-18 | 2003-01-23 | Helms Preston W. | Method for determining an instantaneous unit hydrograph |
| CN103729552A (zh) * | 2013-12-19 | 2014-04-16 | 河海大学 | 一种自动识别流域数字化过程中出口点的方法 |
| CN105160658A (zh) * | 2015-08-10 | 2015-12-16 | 南京师范大学 | 一种基于子流域边界和流路特征的山脊线提取方法 |
-
2017
- 2017-01-20 CN CN201710041192.4A patent/CN106780737B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030018432A1 (en) * | 2001-07-18 | 2003-01-23 | Helms Preston W. | Method for determining an instantaneous unit hydrograph |
| CN103729552A (zh) * | 2013-12-19 | 2014-04-16 | 河海大学 | 一种自动识别流域数字化过程中出口点的方法 |
| CN105160658A (zh) * | 2015-08-10 | 2015-12-16 | 南京师范大学 | 一种基于子流域边界和流路特征的山脊线提取方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 邹霞 等: "基于地貌瞬时单位线的缺资料小流域水文预报", 《人民黄河》 * |
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107844757A (zh) * | 2017-10-24 | 2018-03-27 | 河海大学 | 一种利用数字高程模型提取流域内河道宽度的方法 |
| CN107844757B (zh) * | 2017-10-24 | 2020-02-21 | 河海大学 | 一种利用数字高程模型提取流域内河道宽度的方法 |
| CN108446502B (zh) * | 2018-03-22 | 2019-01-29 | 中国水利水电科学研究院 | 一种利用完整二维浅水方程组获得流域单位线的方法 |
| CN108446502A (zh) * | 2018-03-22 | 2018-08-24 | 中国水利水电科学研究院 | 一种利用完整二维浅水方程组获得流域单位线的方法 |
| CN108597022A (zh) * | 2018-05-08 | 2018-09-28 | 河海大学 | 一种估算中小流域内河道宽度的方法 |
| CN108874936A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-11-23 | 河海大学 | 一种基于改进新安江模型的适用于山丘区的水文预报方法 |
| CN109308375A (zh) * | 2018-08-20 | 2019-02-05 | 河海大学 | 一种基于地貌参数的流域最优流速的测算方法 |
| CN109308375B (zh) * | 2018-08-20 | 2022-09-20 | 河海大学 | 一种基于地貌参数的流域最优流速的测算方法 |
| CN110096751B (zh) * | 2019-04-03 | 2022-11-04 | 河海大学 | 一种估算无资料地区中小型水库蓄量的方法 |
| CN110096751A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-08-06 | 河海大学 | 一种估算无资料地区中小型水库蓄量的方法 |
| CN110543692A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-12-06 | 河海大学 | 一种基于下垫面特征的重配置汇流模拟方法 |
| CN111127646A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-08 | 西南林业大学 | 一种度量地貌高差的栅格化高程曲面的构建方法及系统 |
| CN111127646B (zh) * | 2019-12-26 | 2023-03-14 | 西南林业大学 | 一种度量地貌高差的栅格化高程曲面的构建方法及系统 |
| CN114820990A (zh) * | 2022-06-29 | 2022-07-29 | 浙江远算科技有限公司 | 一种基于数字孪生的流域防洪可视化方法及系统 |
| CN116126983A (zh) * | 2022-12-10 | 2023-05-16 | 黄河水利委员会黄河水利科学研究院 | 一种基于dem确定多级流域出口位置的方法 |
| CN118350227A (zh) * | 2024-06-17 | 2024-07-16 | 山东锋士信息技术有限公司 | 基于dem数据和模型构建器的自动化划分小流域的方法 |
| CN118350227B (zh) * | 2024-06-17 | 2024-09-03 | 山东锋士信息技术有限公司 | 基于dem数据和模型构建器的自动化划分小流域的方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106780737B (zh) | 2019-09-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106780737A (zh) | 一种利用数字高程模型计算地貌单位线初始概率的方法 | |
| CN110298076B (zh) | 一种基于gis和swmm的城市内涝智能建模及分析方法 | |
| CN108874936B (zh) | 一种基于改进新安江模型的适用于山丘区的水文预报方法 | |
| Adnan et al. | Improving accuracy of river flow forecasting using LSSVR with gravitational search algorithm | |
| CN102915227B (zh) | 面向大区域流域提取的并行方法 | |
| CN106295859B (zh) | 一种无径流资料地区汇流计算方法 | |
| CN102902844A (zh) | 基于大数据量dem数据的子流域划分方法 | |
| CN111143498B (zh) | 小河流洪水预报方法 | |
| Zhang et al. | Integrated hydrological modelling of small-and medium-sized water storages with application to the upper Fengman Reservoir Basin of China | |
| CN114648617A (zh) | 一种基于数字高程模型dem的水系提取方法 | |
| CN110134907A (zh) | 一种降雨缺失数据填补方法、系统及电子设备 | |
| Tahmasebi Nasab et al. | A new depression‐dominated delineation (D‐cubed) method for improved watershed modelling | |
| Ye et al. | Assessment of urban flood risk based on data-driven models: A case study in Fuzhou City, China | |
| CN105005649A (zh) | 一种进行潜在地下水分布制图的方法 | |
| Hariri et al. | A balanced watershed decomposition method for rain-on-grid simulations in HEC-RAS | |
| Chang et al. | Outflow sediment concentration forecasting by integrating machine learning approaches and time series analysis in reservoir desilting operation | |
| Zhou et al. | Risk analysis of road networks under the influence of landslides by considering landslide susceptibility and road vulnerability: a case study | |
| Wambua et al. | Performance of standardized precipitation index (SPI) and effective drought index (EDI) in drought forecasting using artificial neural networks (ANNs) for upper Tana River basin, Kenya | |
| CN108507544A (zh) | 一种新的水文预测模型 | |
| CN116882741A (zh) | 一种超标准洪水灾害动态定量评估方法 | |
| Rossel et al. | Spatial characterization of catchment dispersion mechanisms in an urban context | |
| Guo et al. | Runoff time series prediction based on hybrid models of two-stage signal decomposition methods and LSTM for the Pearl River in China | |
| Samal et al. | Using a Bayesian joint probability approach to improve the skill of medium-range forecasts of the Indian summer monsoon rainfall | |
| CN109710975A (zh) | 基于流域dem计算流域确定的地貌单位线方法 | |
| CN103345589A (zh) | 一种顾及约束特征的城区汇水单元划分方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20190924 |
|
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |