CN110334384B - 一种基于数字高程模型构建河道数据的方法 - Google Patents

一种基于数字高程模型构建河道数据的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110334384B
CN110334384B CN201910385087.1A CN201910385087A CN110334384B CN 110334384 B CN110334384 B CN 110334384B CN 201910385087 A CN201910385087 A CN 201910385087A CN 110334384 B CN110334384 B CN 110334384B
Authority
CN
China
Prior art keywords
river
data
elevation
real
network
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.)
Active
Application number
CN201910385087.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110334384A (zh
Inventor
孔乔
丁永生
王琰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Maritime University
Original Assignee
Shanghai Maritime University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Maritime University filed Critical Shanghai Maritime University
Priority to CN201910385087.1A priority Critical patent/CN110334384B/zh
Publication of CN110334384A publication Critical patent/CN110334384A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110334384B publication Critical patent/CN110334384B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/05Geographic models
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2210/00Indexing scheme for image generation or computer graphics
    • G06T2210/04Architectural design, interior design

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于数字高程模型构建河道数据的方法,该算法通过可获得的DEM数据,依据真实水系分布及形状,结合河道深度数据或断面数据,通过ArcGIS、遥感图像处理系统软件及水文处理软件等相结合,合理进行插值计算,构建出一个河底高程平滑合理、河床边界形状真实连续的河道DEM数据。其优点是:较好地改善了目前无实测数据情况下无法进行二维泛洪模拟的情况,为后续水文建模或水动力模拟提供数据支撑。

Description

一种基于数字高程模型构建河道数据的方法
技术领域
本发明涉及水文技术领域,具体涉及一种基于数字高程模型构建河道数据的方法。
背景技术
我国幅员辽阔,地形多样,地质构造复杂,由此产生的大大小小的河流水系类型也多种多样,主要类型有树枝状水系、格子状水系、网状水系、放射状水系等。由分水线所包围的河流集水区也因地理气候条件和河流大小而大小形状各异,目前国内存在的流域面积在200km2至3000km2的中小流域近9000余个。自古我国在对河流的观测和研究从眼睛和经验到工具和技术逐渐发展至今,主要包括引渠排水、防洪减灾、水力运输、设施建设和水产养殖等方面。由于我国气候和地形特殊,特别是近几年受极端天气影响和土地利用变化剧烈,洪水灾害频繁发生,暴雨过程频繁、重叠度高、极端性强,河流产成的突发性洪水产生的生命财产损失严重,特别是建国以来随着经济发展和人口增多,对洪水灾害的研究和防御更是我国防洪减灾的重要任务但同时也是薄弱环节。由于众多河流中上游处于地形复杂、陡峭险峻的山区地带,缺少长期水文气象数据和实测地形数据,中下游尽管多处设立水文雨量站,但对形状多变、分支复杂的河道实测数据较少,基于地形数据对洪水进行水文研究和快速预报成为一个亟待解决的问题。
随着地理信息系统(GIS)技术、空间与测控技术和计算机与计算技术的发展,目前已开发多种软件,其中ArcGIS系列软件具有强大的数据处理功能,也成为水文分析的主要软件之一,基于栅格数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)的分布式流域水文模型以其考虑各处气候信息和下垫面特性要素信息的不同,成为流域水文模型的发展趋势。其中GIS以其独特的空间分析功能和可视化表达方式能迅速处理描述流域下垫面因子复杂的空间分布,而且能根据网格型DEM自动生成流域水系和分水线等,因此DEM往往是水文模拟中至关重要的基础数据。航空航天科学及遥感的快速发展,为获取大范围详细的空间信息和资料创造了有利条件,目前所能获得的卫星地图和商业数字地图能清楚的看到真实水系形状,为河网修正等提供数据支撑。计算机与计算技术的发展,为数据提取分析和计算提供了技术支撑,提高了信息利用,特别是在编辑算法对数据进行插值、分类等必要工作中,利用计算机和相关软件往往能高效准确地建立目标数据。
目前国内外所包含的水文模型众多,模型总体发展趋势是从集总式到分布式,所要求的的数据精度和复杂程度也逐渐提高,其中分布式模型通常将流域划分为若干小的计算单元,在每个计算单元中附以不同单元属性对产汇流等过程进行计算,在汇流计算中十分重要的一环就是河道验算,DEM作为包含地形特征信息的基础数据,为分布式水文模型的河道计算单元提供高程等信息属性支持。DEM的数据生成是由人工实测到卫星遥测发展而来,目前用于水文研究的高程数据主要是由国外航天卫星遥测提供的全球DEM数据,所受欢迎的数据包括SRTM DEM数据和ASTER GDEM数据等,而这些卫星高精度的DEM数据国内往往很难获得,目前可方便获得的最大精度为30m×30m。水文研究中往往还会根据所研究尺度对原始数据进行插值重采样或修正处理,因此在基于计算机提取的包含河道宽度二维数据中往往与真实河道形状产生差别,另外在一些基于水动力学的洪水淹没范围模拟中需要带有测深数据的河道DEM,目前常用的一种方法是沿河流流向设置多处断面位置,对该处河道横断面进行测量绘制断面形状,基于水动力学对该断面进行一维洪水过程水位变化模拟;在二维模拟数据构建中,往往不考虑断面间变化直接进行边界直线连接构建河道,该方法忽略了两断面间河道弯曲性,在强弯段直接连接处理往往也使建立的河道数据失真较大。该方法在实测数据基础上可以较准确地模拟该断面横向水位变化情况,但相对于河流纵向长度,一个简单横断面的模拟或忽略断面间底坡、弯曲性的变化所构建的河道在基于水动力泛洪模拟中存在一定局限性,并且基于此方法测量大断面所需工作量及花费较大,在复杂的山区和河流中上游处条件恶劣,人工难以实测,因此其推广性较小,在无实测数据情况下很难建立相关数据;然而,基于水力学的二维淹没模拟必须需要具有真实形状且连续的河道数据,目前并没有一种较好的方法能建立一个包含河底高程平滑合理、河床边界形状真实连续的河道DEM数据。因此,在可获得的既有DEM基础上缺乏实测数据情况下无法建立含有真实形状的河道DEM数据限制了基于水动力学模型对洪水淹没区的模拟,同时也无法满足分布式水文模型要求的高精度流域地形特征对河道网格化的要求,不利于国内洪水模拟研究和分布式水文模型的发展。
在以上理论和技术基础上,针对以上不足,如何在实测数据缺乏情况下将多种已知的遥感或地形数据结合、合理进行插值计算构建含有河道高程的DEM,正是发明人需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于数字高程模型构建河道数据的方法,该方法通过可获得的DEM数据,依据真实水系分布及形状,结合河道深度数据或断面数据,通过多软件结合处理,合理进行插值计算,构建出一个含有河底高程平滑合理、河床边界形状真实连续河道的DEM数据。
为了达到上述目的,本发明通过以下技术方案实现:一种基于数字高程模型构建河道数据的方法,包含以下步骤:
S1、从遥感或已有地理信息数据中提取接近真实情况的河面水系,得到河面矢量数据;
S2、从所述河面矢量数据中提取河面中心线,获得真实河网数据;
S3、将原始栅格数字高程模型高程数值映射到步骤S2所得的真实河网,得到带有高程数据的真实河网;
S4、对所述带有高程数据的真实河网进行平滑处理,将其信息转化为河网折点坐标高程值导出;
S5、将步骤S2的真实河网进行分类处理,以分类后的真实河网河面轮廓线为边界,将折点坐标高程值插值至经分类处理后的真实河网中,得到带有高程值的河面数据;
S6、根据已知的实际河道深度数据或实测断面深度数据对步骤S5所得的河面数据进行分段,将河面高程值减去河深度值得到河道底面高程数据;
S7、将河道底面高程数据镶嵌入原始栅格数字高程模型数据中,得到含有河道数据的栅格数字高程模型。
优选地,所述的步骤S1具体包含:
S11、下载含有高分辨率的水系图或遥感影像数据;
S12、根据步骤S11中的水系图或遥感影像数据,构建所需研究河段或河流的形状,得到一连续的河面矢量数据。
优选地,所述步骤S12中所述的构建河流的方法包含:
S121、将水系图矢量化,获得水系shape格式矢量图,其中,水系的支流数目及细致程度由研究要求尺度与精度确定;
S122、根据真实情况和要求,对比步骤S11下载的遥感影像数据,对提取的水系shape格式矢量图数据进行目视矫正手动修复,包括被道路、桥梁遮挡的河面连接,最终得到一个连续的河面矢量数据。
优选地,所述的步骤S2具体包含:
S21、将步骤S1中创建的河面矢量数据转化为有河面轮廓的线数据;
S22、从所述有河面轮廓的线数据中提取河面中心线,对所获得的河面中心线进行修正,得到真实河网数据。
优选地,所述的步骤S3具体包含:
S31、在水文处理软件WMS模型系统中将该流域原始栅格数字高程模型数据导入;
S32、导入所述真实河网数据,将真实河网数据中的中心线进行河流属性定义并设定河流流向;
S33、将栅格数字高程模型高程值映射到真实河网中心线,并定义折点间距为最终栅格数字高程模型要求像素大小。
优选地,所述的步骤S4具体包含:
S41、在所述水文处理软件模型系统中,选择河段,对高程值进行平滑处理,直到高程沿河流方向平滑向下;
S42、将真实河网数据转化为河网折点,并将河网折点坐标高程值导出。
优选地,所述的步骤S5具体包含:
S51、将所述河网折点坐标高程值转化为遥感图像处理系统软件所需文件数据;
S52、将步骤S2中真实河面数据进行分类,分为河面属性和非河面属性;
S53、利用遥感图像处理系统软件进行编程,以分类后的真实河网河面轮廓线为边界,使用移动窗插值方法,并基于反距离权重插值原理,在河面属性的区域内进行高程值插值,得到含有高程值的河面数据。
优选地,所述的步骤S6具体包含:
S61、将步骤S5所得河面数据根据实际河深或实测断面数据划分河段;
S62、如果有已知河深数据,将河道断面概化为矩形,分别将各河段高程值减去河深深度值,得到河道底面高程数据;若没有已知河深数据,则跳过此步;
S63、如果有已知断面深度数据,将河面高程值减去断面深度值,以河面形状为约束,对断面之间的点进行插值,得到河道底面高程数据,若没有已知断面深度数据,则跳过此步。
优选地,所述的步骤S7具体包含:
在ArcGIS软件中应用叠合工具将步骤S6所得河道底面高程数据嵌入原始栅格数字高程模型中,得到含有河道高程数据的栅格数字高程模型。
优选地,所述的河面矢量数据由ArcGIS软件转化获取。
本发明与现有技术相比具有以下优点:
(1)针对目前的无实测数据情况下无法进行二维泛洪模拟的情况,本发明所述的一种基于数字高程模型构建河道数据方法,基于目前所能获得的DEM数据,依据真实水系分布及形状,结合所需河道深度或实测断面数据,通过ArcGIS、遥感图像处理系统软件及水文处理软件等相结合,构建出含有河道信息的DEM数据,较好地改善了无实测数据情况下无法进行二维泛洪模拟的情况,为后续水文建模或水动力模拟提供数据支撑;
(2)在国内高分辨率河道数据很难获得的情况下,能够根据既有数据利用所述方法创建出所需河道DEM数据,且为构建其他详细地形要素DEM数据提供了新思路;
(3)本发明所需现有数据易得可靠,方法简便,DEM原始数据精度越高,所构建的DEM河道数据精度越高。
附图说明
图1为本发明方法的执行流程图;
图2为本发明中提取处理后的温德河河段水系图;
图3为本发明中提取的温德河河段河面中心线示意图;
图4为本发明中主干河流河面中心线由DEM映射后高程示意图;
图5为本发明中平滑处理后主干河流河面中心线高程即带有高程数据的真实河网示意图;
图6为插值得到的河道DEM示意图;
图7为最终构建的含有温德河河段河道数据DEM示意图。
具体实施方式
以下结合附图,通过详细说明一个较佳的具体实施例,对本发明做进一步阐述。
如图1所示,为本发明的基于数字高程模型构建河道数据方法的执行流程图,本实施例以吉林省温德河流域为例,进行该流域DEM河道数据的构建。该流域的原始DEM数据采用美国太空部署(NASA)与国防部国家测绘局(NIMA)联合提供的90m分辨率SRTM(ShuttleRadar Topography Mision,即航天飞机雷达地形测绘使命)DEM数据,已知流经吉林永吉县温德河河段水深为6m,在进行洪水泛洪模拟时需要该河段河道数据,具体构建方法如下所述:
ArcGIS软件是Esri公司集40多年地理信息系统和研发经验,奉献给用户一套完整的平台产品。ArcGIS for Desktop是GIS专业用户的主要工作平台,包括ArcMap主要应用程序,ArcMap承担了所有地图制图和数据编辑任务。本实施例采用ArcGIS软件来处理河面矢量数据,但本发明的方法不仅限于使用此软件,本发明主要强调的是整个方法的思想,只要所用软件能实现本方法的算法功能都可以来替代所述ArcGIS软件。
S1:在ArcGIS软件中,从遥感或已有地理信息数据中提取接近真实情况的河面水系,得到河面矢量数据。
所述的步骤S1具体包含:
S11、下载温德河流域含有河床形状信息高分辨率详细水系的天地图;
S12、将水系天地图导入到ArcGIS软件中,构建该河段的形状。
所述的步骤S12中具体构建河段形状的方法包含:
S121、将水系栅格图矢量化,获得水系shape格式矢量图,其中,水系的支流数目及细致程度由研究要求尺度与精度确定;
S122、在ArcGIS中运用ArcMap应用程序对shape矢量图编辑获得温德河永吉河段数据,对比遥感影像,对提取的水系shape格式矢量图数据进行目视矫正修复,包括被道路、桥梁遮挡的河面连接,删除不需要的池塘、洼地、沟渠及其他错误数据,最终得到一个连续的河面矢量数据,如图2所示,为本发明中提取处理后的温德河河段水系图。
S2、从所述河面矢量数据中提取河面中心线,获得河面中心线数据即真实河网数据。
如图3所示,为本发明提取的温德河河段河面中心线示意图。
所述的步骤S2具体包含:
S21、在ArcGIS软件中,使用“要素转线”工具将步骤S1中创建的河面矢量数据转化为有河面轮廓的线数据;
S22、采用提取中心线工具,从所述有河面轮廓的线数据中提取河面中心线,对所获得中心线进行修正,保证河网连续,无其他产生的多余线等错误,删除不需要或错误线要素,得到河面中心线数据即真实河网数据。
WMS(Watershed Modeling System,即水文处理软件模型系统)是由美国BrighamYoung大学环境模型研究实验室与美国陆军工程兵团水道试验站(WES)共同开发研制的流域水文模型模拟软件。该模型模拟软件计算精度高,其前后处理、图形演示色及可视化功能强大,且能与ArcGIS系统完美结合。本实施例采用水文处理软件处理真实河网数据,但本发明的方法不仅限于使用此软件,本发明主要强调的是整个方法的思想,只要所用软件能实现本方法的算法功能都可以来替代所述水文处理软件。
S3、在水文处理软件WMS(Watershed Modeling System)模型系统中,将温德河流域原始DEM高程数值映射到步骤S2所得的真实河网,得到带有高程数据的真实河网。
如图4所示,为本发明中主干河流河面中心线由DEM映射后高程示意图,水平坐标是距离,纵坐标是高程。
所述的步骤S3具体包含:
S31、在水文处理软件WMS模型系统中将该流域原始DEM数据导入;
S32、导入河面中心线数据即真实河网数据,将真实河网数据中的中心线进行河流属性定义并设定河流流向;
S33、将DEM高程值映射到真实河网中心线,本实施例所研究的该温德河河段最窄河宽为5米,在WMS软件中以真实河网中心线数据为特征对象,使用“Interpolate”工具中的“To feature objects”功能即可将DEM高程值映射到真实河网中,此时所获得的河网数据是由多个经高程映射后的折点连线所得。选中河网线使用‘redistribute’功能定义含高程折点间距,保证最窄河宽大于等于设置的高程折点间距,即可保证所构建的河道数据能完整地表达出来,所述含高程折点间距为最终DEM要求像素大小。
如图5所示,为本发明实施例中平滑处理后主干河流河面中心线高程即带有高程数据的真实河网示意图。
由于DEM原始数据存在一定误差,此时映射的河网在河流方向上的高程可能违背真实情况中上游高程高于下游高程的自然规律,对河床坡度不利,为消除不自然存在的逆斜率需要对沿河流方向的高程中有突变部分进行平滑处理。
S4、对所述带有高程数据的真实河网进行平滑处理,将其信息转化为折点坐标高程值导出至表格。
所述的步骤S4具体包含:
S41、在水文处理软件WMS模型系统中,利用平滑处理功能选择河段对高程值进行平滑处理,直到高程沿河流方向平滑向下;
S42、使用要素转化功能将河网线数据转化为河网折点,将河网折点坐标值导出至EXCEL表格。
S5、以真实河网河面轮廓线为边界,将折点坐标高程值插值至经分类处理后的步骤2的真实河网中,得到带有高程值的河面数据。即对提取的河面矢量数据进行河面和非河面的赋值属性分类。
所述的步骤S5具体包含:
S51、将河网折点坐标值导入至ArcGIS,导出遥感图像处理系统软件ERDASIMAGINE所需文件数据;
S52、将步骤S2中真实河面数据进行分类,分为河面属性和非河面属性,可采用二值化处理方法,即在ArcGIS软件中加载河面矢量数据,设置合适的约束比例,采用tiff方式记录坐标,格式设置为1位单色阈值,点击全屏视图导出地图,此时导出的图像河面内部像素值为0,河面外像素值为1;
S53、利用遥感图像处理系统软件进行编程,使用移动窗插值方法,基于反距离权重插值原理,在河面属性的区域内进行高程值插值,得到含有高程值的河面数据。利用遥感图像处理系统软件ERDAS编程将移动插值窗口从河面一侧进入,将窗口内已知点高程平均值首先赋值给中间像元,其他未知像元值基于反距离权重进行插值。
S6、根据已知的实际河道深度数据或实测断面深度数据对步骤S5所得的河面数据进行分段,将河面高程值减去深度值得到河道底面高程数据。
如图6所示,为插值得到的河道DEM示意图。
所述的步骤S6具体包含:
S61、将步骤S5所得河面数据根据实际河深或实测断面数据划分河段;
S62、已知流经吉林永吉县温德河河段水深为6m,将河道断面概化为矩形,分别将各河段高程值减去河深深度值,得到河道底面高程数据。
S7、在ArcGIS软件中,将河道底面高程数据镶嵌入原始DEM数据中,得到含有河道数据的DEM。
如图7所示,为最终构建的含有温德河河段河道数据DEM示意图。
所述的S7具体包含:
在ArcGIS软件中,应用叠合工具将步骤S6所得河道底面高程数据嵌入原始DEM中,即得到含有河道高程数据的DEM。
以上显示为本发明的构建河道DEM数据的基本方法流程、主要特征及优点。本发明不受上述实施例限制,上述实施例和说明书中描述只是说明本发明原理和方法流程,在不脱离本发明精神和范围前提下还会有各种变化和改进,比如采用其他软件替代本发明所述的ArcGIS软件、水文处理软件WMS或遥感图像处理系统软件ERDAS来实现相同的算法功能,这些变化和改进都落入要求保护范围。
综上所述,本发明提供的一种基于数字高程模型构建河道数据的方法,基于目前所能获得的DEM数据,依据真实水系分布及形状,结合所需河道深度或实测断面数据,通过ArcGIS、遥感图像处理系统软件及水文处理软件等相结合,构建出含有河道信息的DEM数据,为后续水文建模或水动力模拟提供数据支撑。
尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍,但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后,对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此,本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (10)

1.一种基于数字高程模型构建河道数据的方法,其特征在于,包含以下步骤:
S1、从遥感或已有地理信息数据中提取接近真实情况的河面水系,得到河面矢量数据;
S2、从所述河面矢量数据中提取河面中心线,获得真实河网数据;
S3、将原始栅格数字高程模型高程数值映射到步骤S2所得的真实河网,得到带有高程数据的真实河网;
S4、对所述带有高程数据的真实河网进行平滑处理,将其信息转化为河网折点坐标高程值导出;
S5、将步骤S2的真实河网进行分类处理,以分类后的真实河网河面轮廓线为边界,将折点坐标高程值插值至经分类处理后的真实河网中,得到带有高程值的河面数据;
S6、根据已知的实际河道深度数据或实测断面深度数据对步骤S5所得的河面数据进行分段,将河面高程值减去河深度值得到河道底面高程数据;
S7、将河道底面高程数据镶嵌入原始栅格数字高程模型数据中,得到含有河道数据的栅格数字高程模型。
2.如权利要求1所述的基于数字高程模型构建河道数据的方法,其特征在于,所述的步骤S1具体包含:
S11、下载含有高分辨率的水系图或遥感影像数据;
S12、根据步骤S11中的水系图或遥感影像数据,构建所需研究河段或河流的形状,得到一连续的河面矢量数据。
3.如权利要求2所述的基于数字高程模型构建河道数据的方法,其特征在于,所述步骤S12中所述的构建河流的方法包含:
S121、将水系图矢量化,获得水系shape格式矢量图,其中,水系的支流数目及细致程度由研究要求尺度与精度确定;
S122、根据真实情况和要求,对比步骤S11下载的遥感影像数据,对提取的水系shape格式矢量图数据进行目视矫正手动修复,包括被道路、桥梁遮挡的河面连接,最终得到一个连续的河面矢量数据。
4.如权利要求1所述的基于数字高程模型构建河道数据的方法,其特征在于,所述的步骤S2具体包含:
S21、将步骤S1中创建的河面矢量数据转化为有河面轮廓的线数据;
S22、从所述有河面轮廓的线数据中提取河面中心线,对所获得的河面中心线进行修正,得到真实河网数据。
5.如权利要求1或4所述的基于数字高程模型构建河道数据的方法,其特征在于,所述的步骤S3具体包含:
S31、在水文处理软件WMS模型系统中将该流域原始栅格数字高程模型数据导入;
S32、导入所述真实河网数据,将真实河网数据中的中心线进行河流属性定义并设定河流流向;
S33、将栅格数字高程模型高程值映射到真实河网中心线,并定义折点间距为最终栅格数字高程模型要求像素大小。
6.如权利要求5所述的基于数字高程模型构建河道数据的方法,其特征在于,所述的步骤S4具体包含:
S41、在所述水文处理软件模型系统中,选择河段,对高程值进行平滑处理,直到高程沿河流方向平滑向下;
S42、将真实河网数据转化为河网折点,并将河网折点坐标高程值导出。
7.如权利要求6所述的基于数字高程模型构建河道数据的方法,其特征在于,所述的步骤S5具体包含:
S51、将所述河网折点坐标高程值转化为遥感图像处理系统软件所需文件数据;
S52、将步骤S2中真实河面数据进行分类,分为河面属性和非河面属性;
S53、利用遥感图像处理系统软件进行编程,以分类后的真实河网河面轮廓线为边界,使用移动窗插值方法,并基于反距离权重插值原理,在河面属性的区域内进行高程值插值,得到含有高程值的河面数据。
8.如权利要求1或7所述的基于数字高程模型构建河道数据的方法,其特征在于,所述的步骤S6具体包含:
S61、将步骤S5所得河面数据根据实际河深或实测断面数据划分河段;
S62、如果有已知河深数据,将河道断面概化为矩形,分别将各河段高程值减去河深深度值,得到河道底面高程数据;若没有已知河深数据,则跳过此步;
S63、如果有已知断面深度数据,将河面高程值减去断面深度值,以河面形状为约束,对断面之间的点进行插值,得到河道底面高程数据,若没有已知断面深度数据,则跳过此步。
9.如权利要求1所述的基于数字高程模型构建河道数据的方法,其特征在于,所述的步骤S7具体包含:
在ArcGIS软件中应用叠合工具将步骤S6所得河道底面高程数据嵌入原始栅格数字高程模型中,得到含有河道高程数据的栅格数字高程模型。
10.如权利要求1或2所述的基于数字高程模型构建河道数据的方法,其特征在于,
所述的河面矢量数据由ArcGIS软件转化获取。
CN201910385087.1A 2019-05-09 2019-05-09 一种基于数字高程模型构建河道数据的方法 Active CN110334384B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910385087.1A CN110334384B (zh) 2019-05-09 2019-05-09 一种基于数字高程模型构建河道数据的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910385087.1A CN110334384B (zh) 2019-05-09 2019-05-09 一种基于数字高程模型构建河道数据的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110334384A CN110334384A (zh) 2019-10-15
CN110334384B true CN110334384B (zh) 2022-11-08

Family

ID=68140021

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910385087.1A Active CN110334384B (zh) 2019-05-09 2019-05-09 一种基于数字高程模型构建河道数据的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110334384B (zh)

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110715644A (zh) * 2019-10-24 2020-01-21 中石化石油工程技术服务有限公司 线路规划断面数据处理方法
CN112182814A (zh) * 2020-09-11 2021-01-05 河海大学 一种基于稀疏断面点据的河道水下地形建模方法
CN112861639A (zh) * 2021-01-14 2021-05-28 黄河勘测规划设计研究院有限公司 一种基于无人机遥感的河道变迁监测方法
CN112802181B (zh) * 2021-01-18 2024-06-11 郑州轻工业大学 一种基于低细节高程数据的大规模三维河道场景重建方法
CN113360594B (zh) * 2021-07-05 2023-09-26 中煤航测遥感集团有限公司 基于数字高程模型的汇水区提取方法、装置、设备及介质
CN114063616B (zh) * 2021-11-11 2024-03-01 深圳市城市公共安全技术研究院有限公司 基于三维激光扫描探测规划林区路径的方法及装置
CN114842111B (zh) * 2022-05-28 2023-06-16 自然资源部第一航测遥感院(陕西省第五测绘工程院) 一种在dsm影像中使流动水面平缓顺流的自动处理方法
CN114998316A (zh) * 2022-07-18 2022-09-02 河海大学 一种基于dem的中小流域垂直河道淹没探测方法
CN115859855B (zh) * 2022-12-02 2024-05-14 河海大学 基于静水平衡原理的河网汇水域提取方法
CN116912435A (zh) * 2023-04-03 2023-10-20 江苏省气候中心 一种平原水网区河道数据及其dem修正的方法
CN117095141B (zh) * 2023-10-19 2023-12-19 共享数据(福建)科技有限公司 一种河道三维模型的构建方法及其在内河通航预测的应用
CN117114371B (zh) * 2023-10-24 2024-02-13 山东锋士信息技术有限公司 一种基于卫星遥感的现代水网防汛监测与调度方法及系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105844709A (zh) * 2016-03-25 2016-08-10 中国水利水电科学研究院 复杂河道地形流域洪水演进虚拟仿真的淹没线追踪方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8676555B2 (en) * 2010-10-26 2014-03-18 The United States Of America, As Represented By The Secretary Of The Navy Tool for rapid configuration of a river model using imagery-based information

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105844709A (zh) * 2016-03-25 2016-08-10 中国水利水电科学研究院 复杂河道地形流域洪水演进虚拟仿真的淹没线追踪方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于DEM的江西潦河流域河网信息提取方法;黄娟等;《气象与减灾研究》;20080315(第01期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110334384A (zh) 2019-10-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110334384B (zh) 一种基于数字高程模型构建河道数据的方法
Bhatt et al. A tightly coupled GIS and distributed hydrologic modeling framework
Tan et al. Impacts of DEM resolution, source, and resampling technique on SWAT-simulated streamflow
Maathuis et al. Digital elevation model based hydro‐processing
CN102902844A (zh) 基于大数据量dem数据的子流域划分方法
Marsh et al. Multi-objective unstructured triangular mesh generation for use in hydrological and land surface models
CN109597868B (zh) 一种大范围淤地坝位置确定方法
Liao et al. Advances in hexagon mesh-based flow direction modeling
Wang et al. An integrated method for calculating DEM-based RUSLE LS
Riquetti et al. Soil erosion assessment in the Amazon basin in the last 60 years of deforestation
CN117114371B (zh) 一种基于卫星遥感的现代水网防汛监测与调度方法及系统
Nobajas et al. Too much of a good thing? The role of detailed UAV imagery in characterizing large-scale badland drainage characteristics in South-Eastern Spain
Roy et al. Enhanced morphometric analysis for soil erosion susceptibility mapping in the Godavari river basin, India: leveraging Google Earth Engine and principal component analysis
Chourushi et al. A critical review of hydrological modeling practices for flood management
Arash et al. Accuracy assessment of RS-based DEMs in flood inundation mapping of different morphological types of rivers
CN113609683A (zh) 一种基于盆域分析和泰森多边形的雨水管网子汇水区划分方法
Theofanous et al. A streamflow hydrograph analysis and simulation for a study case watershed
Simões Interaction between GIS and hydrologic model: A preliminary approach using ArcHydro Framework Data Model
Shamsi GIS and water resources modeling: state-of-the-art
Šamanović et al. Influence of pit removal algorithms on surface runoff simulation
Maiti et al. Development of hydrological modeling system for flood peak estimation using open source geospatial tools
Cajthaml et al. 3D model of historical Vltava River valley: Combination of sources
Parshotam GIS challenges in applying SWAT to predict national-scale instream sediment loads and concentrations in New Zealand
Perez Application of a Distributed Hydrologic Model for the Analysis of Land Use Change in Kedougou, Senegal
Colby GIS for Watershed Characterization and Modeling

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