CN110737931A - 一种基于ArcGIS的铁路桥渡水文关键参数提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于ArcGIS的铁路桥渡水文关键参数提取方法，包括：确定所研究的铁路沿线大范围区域，获取该区域的低分辨DEM数据；对上述低分辨DEM数据进行洼地填充、流向提取和累积流量计算；自动选取合适的阈值，进行河网栅格数据提取；对河网栅格数据进行矢量化并进行汇水区域提取，得到汇水区域数据；在矢量化河网数据上叠加铁路线位数据，生成推荐桥涵汇水点位置数据；根据每个汇水点位置，采用小流域高分辨率DEM，重复上述步骤；针对重新得到的每个桥涵汇水点位置，根据上游流域回溯提取算法计算上游汇水区域、主河道长度和坡度桥渡水文关键参数。该方法能自动快速计算桥渡水文关键参数，减少人工操作工作量，提升铁路桥渡水文计算的效率。

Description

一种基于ArcGIS的铁路桥渡水文关键参数提取方法
所属技术领域
本发明属于水文领域，具体涉及一种基于ArcGIS的铁路桥渡水文关键参数提取方法
背景技术
在铁路桥涵勘察设计环节中，桥涵位置的确定以及相应的径流计算是一项重要工作。传统的方法主要基于1:10000或者1:2000地形图人工解译流域面积、河道长度及坡度等水文设计参数，结合现场调查确定工点位置，然后进行径流计算。此方法存在主观性强、精度较低、人工工作量大的问题。
数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)数据中包含了丰富的地形、地貌信息，它能够反映各种分辨率的地形特征，已经广泛应用于三维地形建模、可视分析、水文分析等诸多工程应用领域。ArcGIS软件水文分析模块可以通过DEM提取并分析大量的地表形态信息，如坡度、流域河网、集水流域等重要水文特征参数。
但是，铁路工程具有线路长、数据量大并呈带状的特点，单一分辨率和单一覆盖范围DEM无法满足桥渡水文参数的计算。利用ArcGIS水文分析模块进行河网提取过程中，参数阈值的选择往往由人工经验选择，需要反复试验，造成工作量增加。同时，提取桥涵汇水点上游流域范围数据的效率也会影响整个桥渡水文关键参数提取的工作量。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术存在的不足，提出一种多分辨率DEM、不同DEM覆盖范围组合应用的实现方法，并利用ArcGIS水文分析模块提出一种河网提取的自动阈值选择算法和桥涵汇水点上游流域范围的提取算法。该方法能提升桥涵设计关键水文参数的提取效率，对于铁路桥涵选址、水文分析具有实际应用价值。
为此，本发明的技术方案如下：
一种基于ArcGIS的铁路桥涵设计水文关键参数提取方法，包括以下步骤：
1.一种基于ArcGIS的铁路桥渡水文关键参数提取方法，包括以下步骤：
S1，确定所研究的铁路沿线大范围区域，获取该区域的低分辨DEM数据；
S2，基于ArcGIS水文分析模块对上述低分辨DEM数据进行洼地填充、流向提取和累积流量计算，得到无洼地的DEM数据、流向数据以及累积流量数据；
S3，基于S2得到的累积流量数据，根据选取合适的阈值，进行河网栅格数据提取；
S4，利用ArcGIS水文分析模块，将步骤3所得到河网栅格数据进行矢量化，得到矢量化河网数据，并进行汇水区域提取，得到汇水区域数据；
S5，在步骤S4生成的矢量化河网数据上，叠加铁路线位数据，利用ArcGIS空间分析工具计算两者交点，生成推荐桥涵汇水点位置数据；
S6，根据步骤S5得到的推荐桥涵汇水点位置数据，确定每个汇水点附近的小流域范围，采用高分辨率DEM重复步骤S2到S5，得到重新计算的无洼地的DEM数据、流向数据、汇水区域数据、矢量化河网数据、桥涵汇水点位置数据和累积流量数据；
S7.针对步骤S6得到的每个桥涵汇水点位置，根据重新计算的流向数据和汇水区域数据，采用上游流域回溯提取算法，进行汇水点上游流域范围提取并计算上游流域面积；
S8.根据步骤S6生成的矢量化河网数据和桥涵汇水点位置数据，利用ArcGIS数据管理工具，将该矢量化河网数据在汇水点位置处分隔为两部分，再根据重新计算的累积流量数据判断汇水点位置的上下游，提取汇水位置的上游河网线，并由此计算主河道长度及坡度。
其中，步骤S3中选取阈值的方法包括以下步骤：
(1)根据S2得到的累积流量数据，选取不同的栅格阈值θ1,θ2,...,θn，对每一个阈值θi将累积流量数据进行分类处理，将大于阈值的栅格值设为1，小于阈值的栅格值设为NoData，统计每个栅格阈值对应的栅格值为1的栅格数量si，得到一系列河网栅格数据s1,s2,...,sn；
(2)对步骤(1)中不同栅格阈值得到的栅格数量进行指数函数拟合，求出斜率变化最大时对应的栅格阈值作为最佳栅格阈值；
(3)根据上述的最佳栅格阈值θopt对累积流量数据进行重新分类，将大于阈值的栅格值设为1，小于阈值的栅格值设为NoData，此时值为1的栅格即为河网栅格数据。
上述步骤(2)中进行指数函数拟合的方法为：
对阈值θi和栅格数据si利用以下公式进行归一化
Figure BDA0002183293270000021
得到
Figure BDA0002183293270000022
与
Figure BDA0002183293270000023
的对数值之间的线性关系：
Figure BDA0002183293270000024
对与
Figure BDA0002183293270000026
的对数值进行线性拟合，得到拟合参数a,b，进而得到
Figure BDA0002183293270000027
与
Figure BDA0002183293270000028
的指数对应关系，其中e为自然底数：
Figure BDA0002183293270000029
之后求出
Figure BDA00021832932700000210
相对于斜率变化转折点(即满足
Figure BDA00021832932700000212
的阈值点)得到所述最佳栅格阈值θopt，
Figure BDA0002183293270000031
上述步骤S7中所述的上游流域回溯提取算法包括以下步骤：
第一步，利用ArcGIS自带的python工具，读取重新计算的流向数据，定义空链表SearchList，AddList和FinalList，将当前汇水点位置加入所述SearchList中；
第二步，针对SearchList中每个位置，读取该位置8个邻域栅格流向数据，如果某邻域栅格的流向指向当前位置，则将该邻域位置加入AddList和FinalList中；
第三步，将SearchList中数据更新为AddList数据，将AddList设置为空，重复进行第二步，直至SearchList为空，此时FinalList所在位置的栅格即为该汇水点上游的流域范围，利用ArcGIS空间分析工具提取上游流域范围线并计算上游流域面积。
上述的铁路桥渡水文关键参数包括计算上游流域面积、主河道的长度和坡度。
优选的是，步骤S1中所述的铁路沿线大范围区域范围不小于100平方公里；所述的低分辨DEM数据为1:10000图数字高程数据。
优选的是，步骤S6中所述的小流域范围是30-50平方公里；所述的高分辨率DEM数据为1:2000图DEM数据。
本发明具有以下有益效果：
(1)铁路工程由于跨度大、线路长、数据量大的特点，单一分辨率和单一覆盖范围DEM无法满足高精度桥渡水文参数的计算。本发明的方法针对大流域采用低分辨率DEM，能够提高数据处理效率，快速获取桥涵汇水点位置。根据桥涵汇水点位置，即可选取小流域高分辨率DEM数据，如此能提高汇水点的水文参数计算精度。
(2)利用ArcGIS水文分析模块进行河网提取过程中，需要根据一个阈值来对累积流量数据进行分类，大于此阈值的栅格即可组成河网栅格数据。然而实际操作中，该阈值的选择往往由人工经验选择，需要反复试验，造成工作量增加。本发明的方法根据一些阈值采样点的计算结果，根据数学参数拟合的方法，自动给出阈值的最佳选择，减少人工主观性干扰，提高计算效率。
(3)利用ArcGIS水文分析模块得到流向数据、累积流量数据和河网数据后，如何快速准确提取汇水点上游的流域范围，直接影响后续关键水文参数的计算效率和精度。本发明的方法通过一种回溯算法，根据流向数据，能快速自动提取上游流域范围。
附图说明
图1是本发明的基于ArcGIS的铁路桥渡水文关键参数提取方法的流程图；
图2是本发明实施例中的铁路沿线大范围低分辨率DEM数据；
图3是本发明实施例中的累积流量数据；
图4是本发明实施例中的参数阈值自动选择方法示意图；
图5是本发明实施例得到的矢量河网及流域范围图；
图6是本发明实施例得到的河网叠加铁路线位图；
图7是本发明中上游流域提取方法流程图；
图8是本发明实施例中汇水点上游流域范围提取结果；
图9是本发明实施例中提取的汇水位置的上游河网线。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明的技术方案进行详细说明。
实施例一
实验数据以某实际铁路项目为例，采用1:10000图数字高程数据(DEM)以及1:2000图DEM数据，数据覆盖范围167平方公里；软件操作以ArcGIS10.2为平台展开。如图1所示，本发明的具体实施步骤如下：
S1.确定研究的铁路沿线大范围区域，即167平方公里；采用低分辨1:10000图DEM数据，如图2所示；
S2.基于ArcGIS水文分析模块，对上述DEM数据进行洼地填充、流向提取、累积流量计算，得到无洼地的DEM数据、流向数据以及累积流量数据。其中，累积流量数据如图3所示；
S3.针对上述累积流量数据，采用一种自动阈值选择算法选取合适的阈值，具体操作如下：
(1)选取6个栅格阈值θ＝4000,6000,8000,10000,12000,14000；对每一个阈值θ，将累积流量数据进行分类处理，将大于阈值θ的栅格值设为1，小于阈值θ的栅格值设为NoData，统计栅格值为1的栅格数量s，结果见表1：
表1.不同栅格阈值θ对应栅格值为1的数量s
(2)将上述阈值θ和栅格数量s进行归一化，得到
Figure BDA0002183293270000042
与
Figure BDA0002183293270000043
然后对归一化数据进行线性拟合，得到拟合函数
Figure BDA0002183293270000044
进而根据斜率变化转折点条件
Figure BDA0002183293270000045
得到最佳栅格阈值θopt＝5657，如图4所示。
(3)根据上述的推荐最佳栅格阈值θopt对累积流量数据进行重分类，将大于阈值的栅格值设为1，小于阈值的栅格值设为NoData，此时值为1的栅格即为河网栅格数据。
S4.利用ArcGIS水文分析模块，将步骤3所得到河网栅格数据进行矢量化，得到矢量化河网数据，并进行汇水区域提取，得到汇水区域数据，如图5所示。
S5.在步骤S4生成的矢量化河网数据上，叠加铁路线位数据，利用ArcGIS空间分析工具计算两者交点，生成推荐桥涵汇水点位置数据，如图6所示。
S6.根据步骤S5得到的推荐桥涵汇水点位置数据，确定每个汇水点附近的小流域范围，采用高分辨率DEM即1:2000图DEM数据，重复步骤S2到S5，得到重新计算的无洼地的DEM数据、流向数据、汇水区域数据、矢量化河网数据、桥涵汇水点位置数据和累积流量数据。
S7.针对每个桥涵汇水点位置，根据重新计算的流向数据，采用上游流域回溯提取算法，进行汇水点上游流域范围提取并计算上游流域面积，该方法的流程如图7所示，提取结果如图8所示。
S8.根据步骤S6生成的矢量化河网数据和推荐桥涵汇水点位置，利用ArcGIS数据管理工具，将河网矢量线在汇水点位置处分隔为两部分，再根据重新计算的累积流量数据，判断汇水点位置的上下游，提取汇水位置的上游河网线，如图9所示，找到主河道并由此计算主河道的长度及坡度，水文关键参数计算结果见表2：
表2水文关键参数计算结果
Figure BDA0002183293270000051

Claims (9)

1.一种基于ArcGIS的铁路桥渡水文关键参数提取方法，包括以下步骤：
S1，确定所研究的铁路沿线大范围区域，获取该区域的低分辨DEM数据；
S2，基于ArcGIS水文分析模块对上述低分辨DEM数据进行洼地填充、流向提取和累积流量计算，得到无洼地的DEM数据、流向数据以及累积流量数据；
S3，基于S2得到的累积流量数据，根据选取合适的阈值，进行河网栅格数据提取；
S4，利用ArcGIS水文分析模块，将步骤S3所得到河网栅格数据进行矢量化，得到矢量化河网数据，并进行汇水区域提取，得到汇水区域数据；
S5，在步骤S4生成的矢量化河网数据上，叠加铁路线位数据，利用ArcGIS空间分析工具计算两者交点，生成推荐桥涵汇水点位置数据；
S6，根据步骤S5得到的推荐桥涵汇水点位置数据，确定每个汇水点附近的小流域范围，采用高分辨率DEM重复步骤S2到步骤S5，得到重新计算的无洼地的DEM数据、流向数据、汇水区域数据、矢量化河网数据、桥涵汇水点位置数据和累积流量数据；
S7.针对步骤S6得到的每个桥涵汇水点位置，根据重新计算的流向数据和汇水区域数据，采用上游流域回溯提取算法，进行汇水点上游流域范围提取并计算上游流域面积；
S8.根据步骤S6生成的矢量化河网数据和桥涵汇水点位置数据，利用ArcGIS数据管理工具，将该矢量化河网数据在汇水点位置处分隔为两部分，再根据重新计算的累积流量数据判断汇水点位置的上下游，提取汇水位置的上游河网线，并由此计算主河道长度及坡度。
2.根据权利要求1所述的铁路桥渡水文关键参数提取方法，其特征在于，步骤S3中选取阈值的方法包括以下步骤：
(1)根据S2得到的累积流量数据，选取不同的栅格阈值θ1,θ2,...,θn，对每一个阈值θi将累积流量数据进行分类处理，将大于阈值的栅格值设为1，小于阈值的栅格值设为NoData，统计每个栅格阈值对应的栅格值为1的栅格数量si，得到一系列河网栅格数据s1,s2,...,sn；
(2)对步骤(1)中不同栅格阈值得到的栅格数量进行指数函数拟合，求出斜率变化最大时对应的栅格阈值作为最佳栅格阈值；
(3)根据上述的最佳栅格阈值θopt对累积流量数据进行重新分类，将大于阈值的栅格值设为1，小于阈值的栅格值设为NoData，此时值为1的栅格即为河网栅格数据。
3.根据权利要求2所述的铁路桥渡水文关键参数提取方法，其特征在于，步骤(2)中进行指数函数拟合的方法为：
对阈值θi和栅格数据si利用以下公式进行归一化
Figure FDA0002183293260000021
得到
Figure FDA0002183293260000022
与
Figure FDA0002183293260000023
的对数值之间的线性关系：
对
Figure FDA0002183293260000025
与
Figure FDA0002183293260000026
的对数值进行线性拟合，得到拟合参数a,b，进而得到
Figure FDA0002183293260000027
与的指数对应关系，其中e为自然底数：
Figure FDA0002183293260000029
之后求出相对于
Figure FDA00021832932600000211
斜率变化转折点得到所述最佳栅格阈值θopt，
Figure FDA00021832932600000212
4.根据权利要求1所述的铁路桥渡水文关键参数提取方法，其特征在于，步骤S7中所述的上游流域回溯提取算法包括以下步骤：
第一步，利用ArcGIS自带的python工具，读取重新计算的流向数据，定义空链表SearchList，AddList和FinalList，将当前汇水点位置加入所述SearchList中；
第二步，针对SearchList中每个位置，读取该位置8个邻域栅格流向数据，如果某邻域栅格的流向指向当前位置，则将该邻域位置加入AddList和FinalList中；
第三步，将SearchList中数据更新为AddList数据，将AddList设置为空，重复进行第二步，直至SearchList为空，此时FinalList所在位置的栅格即为该汇水点上游的流域范围，利用ArcGIS空间分析工具提取上游流域范围线并计算上游流域面积。
5.根据权利要求1所述的铁路桥渡水文关键参数提取方法，其特征在于，所述铁路桥渡水文关键参数包括计算上游流域面积、主河道的长度和坡度。
6.根据权利要求1所述的铁路桥渡水文关键参数提取方法，其特征在于，步骤S1中所述的铁路沿线大范围区域范围不小于100平方公里。
7.根据权利要求1所述的铁路桥渡水文关键参数提取方法，其特征在于，步骤S1中所述的低分辨DEM数据为1:10000图数字高程数据。
8.根据权利要求1所述的铁路桥渡水文关键参数提取方法，其特征在于，步骤S6中所述的小流域范围是30-50平方公里。
9.根据权利要求1所述的铁路桥渡水文关键参数提取方法，其特征在于，步骤S6中所述的高分辨率DEM数据为1:2000图DEM数据。
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