CN114155350B - 一种航道的水下地形冲淤演变分析方法及装置 - Google Patents

一种航道的水下地形冲淤演变分析方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种航道的水下地形冲淤演变分析方法，其包括：获取航道测绘图的数据图层；根据各个所述数据图层的数据要素筛选出水深图层，将所述水深图层中水深点的点要素导出为GIS格式数据；通过插值算法根据所述GIS格式数据生成数字高程模型，包括：由最大边缘值划定所述数字高程模型的实际水域地区生成数字高程模型；以不同时间的所述数字高程模型相减计算获得冲淤演变结果。本申请通过不同时间数字高程模型的相减得出冲淤演变结果，能够准确描述航道水下地形冲淤情况以及冲淤方量。

Description

一种航道的水下地形冲淤演变分析方法及装置
技术领域
本申请涉及一种航道水下地形分析技术，尤其涉及一种航道的水下地形冲淤演变分析方法。本申请还涉及一种航道的水下地形冲淤演变分析装置。
背景技术
对于某一河段，若上游输来的泥沙数量，大于本河段的挟沙能力，多余的泥沙就会沉积下来，这就是淤积。若上游输来的泥沙数量，小于本河段的挟沙能力，则本河段的泥沙就会被冲走，这就是冲刷。
对于船舶通航的河流，能够准确的分析水下地形的淤积冲刷结果，可以有效判断航道演变方向，为航道设计提供基础参数，并保证航道安全。
目前长江、珠江流域航道演变分析的水深数据计算方法不够准确，没有多时段航道冲淤比较分析，没有对航道水下地形冲淤量计算，导致航道水下地形分析不够全面完善。
发明内容
为解决现有技术中航道水下地形分析不够全面完善的问题，本申请提供一种航道的水下地形冲淤演变分析方法。本申请还涉及一种航道的水下地形冲淤演变分析装置。
本申请提供一种航道的水下地形冲淤演变分析方法，包括：
获取航道测绘图的数据图层；
根据各个所述数据图层的数据要素筛选出水深图层，将所述水深图层中水深点的点要素导出为GIS格式数据；
通过插值算法根据所述GIS格式数据生成数字高程模型，包括：由最大边缘值划定所述数字高程模型的实际水域地区生成数字高程模型；
以不同时间的所述数字高程模型相减计算获得冲淤演变结果。
可选的，所述数据要素包括：形状要素、位置要素、水深值要素。
可选的，所述水深值要素包括：水深值大于0m小于100m。
可选的，所述最大边缘值得计算包括：
根据所述GIS格式数据生成水深三角网数据，计算所述三角网内全部三角形边长的数值；
将所述三角形边长按照所述数值的大小排序获得边长数组，去除所述边长数组的头部和尾部的1/4数据形成修正边长数组；
计算所述修正边长数组的平均值的3倍数得到所述最大边缘值。
可选的，所述数字高程模型的单元值为5。
可选的，所述冲淤演变结果的计算包括：
对所述数字高程模型进行栅格化处理，计算每一个栅格体积，获得体积数组，将所述体积数组按照正负值分为正体积数组和负体积数组；
将所述正体积数组的栅格体积和作为冲刷方量；
将所述负体积数组的栅格体积和作为淤积方量。
本申请还提供一种航道的水下地形冲淤演变分析装置，包括：
识别模块，用于获取航道测绘图的数据图层；
导出模块，用于根据各个所述数据图层的数据要素筛选出水深图层，将所述水深图层中水深点的点要素导出为GIS格式数据；
生成模块，用于通过插值算法根据所述GIS格式数据生成数字高程模型，包括：由最大边缘值划定所述数字高程模型的实际水域地区生成数字高程模型；
分析模块，用于以不同时间的所述数字高程模型相减计算获得冲淤演变结果。
可选的，所述数据要素包括：形状要素、位置要素、水深值要素。
可选的，所述导出模块还包括：
最大边缘值得计算单元，根据所述GIS格式数据生成水深三角网数据，计算所述三角网内全部三角形边长的数值；将所述三角形边长按照所述数值的大小排序获得边长数组，去除所述边长数组的头部和尾部的1/4数据形成修正边长数组；计算所述修正边长数组的平均值的3倍数得到所述最大边缘值。
可选的，所述分析模块还包括：
计算单元，用于对所述数字高程模型进行栅格化处理，计算每一个栅格体积，获得体积数组，将所述体积数组按照正负值分为正体积数组和负体积数组；
将所述正体积数组的栅格体积和作为冲刷方量；
将所述负体积数组的栅格体积和作为淤积方量。
本申请相对与现有技术的优点：
本申请提供一种航道的水下地形冲淤演变分析方法，包括：获取航道测绘图的数据图层；根据各个所述数据图层的数据要素筛选出水深图层，将所述水深图层中水深点的点要素导出为GIS格式数据；通过插值算法根据所述GIS格式数据生成数字高程模型，包括：由最大边缘值划定所述数字高程模型的实际水域地区生成数字高程模型；以不同时间的所述数字高程模型相减计算获得冲淤演变结果。本申请通过不同时间数字高程模型的相减得出冲淤演变结果，能够准确描述航道水下地形冲淤情况以及冲淤方量。
附图说明
图1是本申请中航道的水下地形冲淤演变分析的流程图。
图2是本申请中插值流程图。
图3是本申请中航道的水下地形冲淤演变分析装置示意图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
本申请提供一种航道的水下地形冲淤演变分析方法，包括：获取航道测绘图的数据图层；根据各个所述数据图层的数据要素筛选出水深图层，将所述水深图层中水深点的点要素导出为GIS格式数据；通过插值算法根据所述GIS格式数据生成数字高程模型，包括：由最大边缘值划定所述数字高程模型的实际水域地区生成数字高程模型；以不同时间的所述数字高程模型相减计算获得冲淤演变结果。本申请通过不同时间数字高程模型的相减得出冲淤演变结果，能够准确描述航道水下地形冲淤情况以及冲淤方量。
图1是本申请中航道的水下地形冲淤演变分析的流程图。
请参照图1所示，S101获取航道测绘图的数据图层。
所示测绘图是可以由人工对航道进行测绘获得，所示测绘图包括有水域地区以及和所述水域地区相邻的陆地地区组成。
在本申请中，需要获取测绘图的数据图层，提取测绘图中用于航道水下地形分析的图层数据。具体的，所述测绘图将绘制成CAD格式、edb格式或者shp格式数据，通过设置读图路径读取所述测绘图的数据图层。
请参照图1所示，S102根据各个所述数据图层的数据要素筛选出水深图层，将所述水深图层中水深点的点要素导出为GIS格式数据。
每个所述测绘图具有多个图层，将所述多个数据图层通过数据要素进行筛选，选出水深图层。本申请所述数据要素包括：形状要素、位置要素、水深值要素，其中具体的筛选流程如下：
第一步，对所述形状要素的形状进行判断，包括判断所述数据图层中是否是具有水深点的点图层，若不是则切换到下一个图层进行判断，如果是则对具有水深点的点图层进行下一步筛选。
第二步，位置要素判断，包括判断所述数据图层与岸线数据和图廓数据的位置关系，若所述图层的图层数据位置不在航道内，则切换到下一个图层进行判断，若所述图层的图层数据位置在航道内，则进行下一步筛选。
第三步，水深值要素，所述水深值就是水深数据，首先判断所述图层是否具有水深值，若否则下一个图层进行判断，若是则判断所述水深值所在范围。当所述水深值处于0m小于100m的范围内，可以确定所述水深值是有效数值，若超出则属于异常数据，不可采用。
经过上述筛选，从所述数据图层中筛选出水深图层，然后将所述水深图层中水深点的点要素导出为GIS格式数据。
请参照图1所示，S103通过插值算法根据所述GIS格式数据生成数字高程模型，包括：由最大边缘值划定所述数字高程模型的实际水域地区生成数字高程模型。
根据所述GIS格式数据生成水深三角网数据，计算所述三角网内全部三角形边长的数值；将所述三角形边长按照所述数值的大小排序获得边长数组，去除所述边长数组的头部和尾部的1/4数据形成修正边长数组；计算所述修正边长数组的平均值的3倍数得到所述最大边缘值。
图2是本申请中插值流程图。
请参照图2所示，所述数字高程模型（DEM）是通过水深点的水深值进行插值生成的，具体步骤如下：
S201将所述GIS格式数据转换为TIN（水深三角网）数据，即将所述水深点进行连线生成三角网状的水深点数据。
S202计算最大边缘数，包括：
计算所述水深三角网的每个三角形的边长，并根据所述边长生成边长数组。具体的，将每个所述三角形边长按照大小不同从大到小进行排序，获得边长数组，所述边长数组表达式如下：
Figure 834419DEST_PATH_IMAGE002
去除所述边长数组的头部和尾部的1/4数据形成修正边长数组，所述修正边长数组的表达式如下：
Figure 188040DEST_PATH_IMAGE004
对所述修正边长数组进行平均值计算。所述计算式如下：
Figure 127177DEST_PATH_IMAGE006
根据所述平均值计算最大边缘数，该计算表达式如下：
Figure 857235DEST_PATH_IMAGE008
其中，所述
Figure DEST_PATH_IMAGE009
是表示每个边长，所述
Figure 463797DEST_PATH_IMAGE010
表示平均数，所述
Figure DEST_PATH_IMAGE011
是最大边缘数。
S203根据所述最大边缘数生成数字高程模型。具体的，通过所述最大边缘数对随时三角网状水深点进行插值，去除陆地区域数据，只留下水域区域获得数字高程模型。
请参照图1所示，S104以不同时间的所述数字高程模型相减计算获得冲淤演变结果。
在建立了上述数字高程模型后，分别采用不同时间段的所述测绘图建立航道水底的地形图，然后通过相减获得最终的冲淤演变结果。具体步骤包括：
将航道水底的地形进行栅格画出来，分成多个栅格。在本申请中，所述每个栅格的长度为5m，即每个栅格的面积是5*5mm。
然后计算栅格体积，所述栅格体积是所述栅格面积乘以所述栅格对应的水深值获 得，即
Figure 129265DEST_PATH_IMAGE012
，然后获得栅格的体积数组，所述体积数组是不同时间段相减 后获得的，其表达式如下：
Figure 290119DEST_PATH_IMAGE014
其次，将所述体积数组进行分类，包括将正值的所述体积和负值的体积分为正体积数组和负体积数组，表达式分别为：
Figure 558289DEST_PATH_IMAGE016
Figure 502848DEST_PATH_IMAGE018
最后，将所述正体积数组的栅格体积和作为冲刷方量，其表达式为：
Figure 729430DEST_PATH_IMAGE020
将所述负体积数组的栅格体积和作为淤积方量，其表达式为：
Figure 377580DEST_PATH_IMAGE022
优选的，本申请根据所述冲刷方量和淤积方量绘制冲淤演变图发送到显示器屏幕显示。
本申请还提供一种航道的水下地形冲淤演变分析装置包括：识别模块301、导出模块302、生成模块303和分析模块304。
图3是本申请中航道的水下地形冲淤演变分析装置示意图。
请参照图3所示，识别模块301，用于获取航道测绘图的数据图层。
所示测绘图是可以由人工对航道进行测绘获得，所示测绘图包括有水域地区以及和所述水域地区相邻的陆地地区组成。
在本申请中，需要获取测绘图的数据图层，提取测绘图中用于航道水下地形分析的图层数据。具体的，所述测绘图将绘制成CAD格式、edb格式或者shp格式数据，通过设置读图路径读取所述测绘图的数据图层。
请参照图3所示，导出模块302，用于根据各个所述数据图层的数据要素筛选出水深图层，将所述水深图层中水深点的点要素导出为GIS格式数据。
每个所述测绘图具有多个图层，将所述多个数据图层通过数据要素进行筛选，选出水深图层。本申请所述数据要素包括：形状要素、位置要素、水深值要素，其中具体的筛选流程如下：
第一步，对所述形状要素的形状进行判断，包括判断所述数据图层中是否是具有水深点的点图层，若干不是则切换到下一个图层进行判断，如果是则对具有水深点的点图层进行下一步筛选。
第二步，位置要素判断，包括判断所述数据图层与岸线数据和图廓数据的位置关系，若所述图层的图层数据位置不在航道内，则切换到下一个图层进行判断，若所述图层的图层数据位置在航道内，则进行下一步筛选。
第三步，水深值要素，所述水深值就是水深数据，首先判断所述图层是否具有水深值，若否则下一个图层进行判断，若是则判断所述水深值所在范围。当所述水深值处于0m小于100m的范围内，可以确定所述水深值是有效数值，若超出则属于异常数据，不可采用。
经过上述筛选，从所述数据图层中筛选出水深图层，然后将所述水深图层中水深点的点要素导出为GIS格式数据。
请参照图3所示，生成模块303，用于通过插值算法根据所述GIS格式数据生成数字高程模型，包括：由最大边缘值划定所述数字高程模型的实际水域地区生成数字高程模型。
本申请中，所述导出模块还包括最大边缘值得计算单元，根据所述GIS格式数据生成水深三角网数据，计算所述三角网内全部三角形边长的数值；将所述三角形边长按照所述数值的大小排序获得边长数组，去除所述边长数组的头部和尾部的1/4数据形成修正边长数组；计算所述修正边长数组的平均值的3倍数得到所述最大边缘值。
请参照图2所示，所述数字高程模型（DEM）是通过水深点的水深值进行插值生成的，具体步骤如下：
S201将所述GIS格式数据转换为TIN（水深三角网）数据，即将所述水深点进行连线生成三角网状的水深点数据。
S202计算最大边缘数，包括：
计算所述水深三角网的每个三角形的边长，并根据所述边长生成边长数组。具体的，将每个所述三角形边长按照大小不同从大到小进行排序，获得边长数组，所述边长数组表达式如下：
Figure 183862DEST_PATH_IMAGE002
去除所述边长数组的头部和尾部的1/4数据形成修正边长数组，所述修正边长数组的表达式如下：
Figure 233857DEST_PATH_IMAGE004
对所述修正边长数组进行平均值计算。所述计算式如下：
Figure 834603DEST_PATH_IMAGE024
根据所述平均值计算最大边缘数，该计算表达式如下：
Figure 970049DEST_PATH_IMAGE026
其中，所述
Figure 845601DEST_PATH_IMAGE009
是表示每个边长，所述
Figure 484524DEST_PATH_IMAGE010
表示平均数，所述
Figure 787330DEST_PATH_IMAGE011
是最大边缘数。
S203根据所述最大边缘数生成数字高程模型。具体的，通过所述最大边缘数对随时三角网状水深点进行插值，去除陆地区域数据，只留下水域区域获得数字高程模型。
请参照图3所示，分析模块304，用于以不同时间的所述数字高程模型相减计算获得冲淤演变结果。
在建立了上述数字高程模型后，分别采用不同时间段的所述测绘图建立航道水底的地形图，然后通过相减获得最终的冲淤演变结果。所述分析模块304还包括：计算单元，用于执行如下步骤：
将航道水底的地形进行栅格画出来，分成多个栅格。在本申请中，所述每个栅格的长度为5m，即每个栅格的面积是5*5mm。
然后计算栅格体积，所述栅格体积是所述栅格面积乘以所述栅格对应的水深值获 得，即
Figure 3547DEST_PATH_IMAGE012
，然后获得栅格的体积数组，所述体积数组是不同时间段相减 后获得的，其表达式如下：
Figure 26998DEST_PATH_IMAGE028
其次，将所述体积数组进行分类，包括将正值的所述体积和负值的体积分为正体积数组和负体积数组，表达式分别为：
Figure 176220DEST_PATH_IMAGE030
Figure 525293DEST_PATH_IMAGE032
最后，将所述正体积数组的栅格体积和作为冲刷方量，其表达式为：
Figure 494386DEST_PATH_IMAGE034
将所述负体积数组的栅格体积和作为淤积方量，其表达式为：
Figure 321527DEST_PATH_IMAGE036
优选的，本申请根据所述冲刷方量和淤积方量绘制冲淤演变图发送到显示器屏幕显示，所述演变态根据冲刷方量和淤积方量的数值大小以不同颜色显示。

Claims (6)

1.一种航道的水下地形冲淤演变分析方法，其特征在于，包括：
获取航道测绘图的数据图层；
根据各个所述数据图层的数据要素筛选出水深图层，将所述水深图层中水深点的点要素导出为GIS格式数据；
通过插值算法根据所述GIS格式数据生成数字高程模型，包括：由最大边缘值划定所述数字高程模型的实际水域地区生成数字高程模型；所述最大边缘值得计算包括：根据所述GIS格式数据生成水深三角网数据，计算所述三角网内全部三角形边长的数值，将所述三角形边长按照所述数值的大小排序获得边长数组，去除所述边长数组的头部和尾部的1/4数据形成修正边长数组，计算所述修正边长数组的平均值的3倍数得到所述最大边缘值；
以不同时间的所述数字高程模型相减计算获得冲淤演变结果，所述冲淤演变结果的计算包括：对所述数字高程模型进行栅格化处理，计算每一个栅格体积，获得体积数组，将所述体积数组按照正负值分为正体积数组和负体积数组，将所述正体积数组的栅格体积和作为冲刷方量，将所述负体积数组的栅格体积和作为淤积方量。
2.根据权利要求1所述航道的水下地形冲淤演变分析方法，其特征在于，所述数据要素包括：形状要素、位置要素、水深值要素。
3.根据权利要求2所述航道的水下地形冲淤演变分析方法，其特征在于，所述水深值要素包括：水深值大于0m小于100m。
4.根据权利要求1所述航道的水下地形冲淤演变分析方法，其特征在于，所述数字高程模型的单元值为5。
5.一种航道的水下地形冲淤演变分析装置，其特征在于，包括：
识别模块，用于获取航道测绘图的数据图层；
导出模块，用于根据各个所述数据图层的数据要素筛选出水深图层，将所述水深图层中水深点的点要素导出为GIS格式数据；
生成模块，用于通过插值算法根据所述GIS格式数据生成数字高程模型，包括：由最大边缘值划定所述数字高程模型的实际水域地区生成数字高程模型；
分析模块，用于以不同时间的所述数字高程模型相减计算获得冲淤演变结果；
其中，所述导出模块还包括最大边缘值得计算单元，所述最大边缘值得计算单元根据所述GIS格式数据生成水深三角网数据，计算所述三角网内全部三角形边长的数值；将所述三角形边长按照所述数值的大小排序获得边长数组，去除所述边长数组的头部和尾部的1/4数据形成修正边长数组；计算所述修正边长数组的平均值的3倍数得到所述最大边缘值；
所述分析模块还包括计算单元，所述计算单元用于对所述数字高程模型进行栅格化处理，计算每一个栅格体积，获得体积数组，将所述体积数组按照正负值分为正体积数组和负体积数组，将所述正体积数组的栅格体积和作为冲刷方量，将所述负体积数组的栅格体积和作为淤积方量。
6.根据权利要求5所述航道的水下地形冲淤演变分析装置，其特征在于，所述数据要素包括：形状要素、位置要素、水深值要素。
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