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适用于大河流域的栅格DEM洼地填充算法
  • ISSN号:1009-2307
  • 期刊名称:《测绘科学》
  • 时间:0
  • 分类:P285[天文地球—地图制图学与地理信息工程;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]河南理工大学资源环境学院,河南焦作454000, [2]中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室,北京100094
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(41105074,41275108); 河南理工大学博士研究基金项目(B2011-038); 中国科学院数字地球重点实验室开放基金项目(2011LDE010)
中文摘要:

针对地势平坦且空间范围较大的流域水系自动提取任务中,采用常规的洼地填充算法难以提取出完整水系,形成大量"断头河"的问题,提出了一种能够导出整个数字高程模型(DEM)所有像元被淹没的次序表的方法,由该次序表构成的矩阵代替原有DEM来实现流向的计算,进而提取出累积流向及分级河道。经用覆盖中心流域的高精度DEM以及覆盖黄河和长江等大型流域的DEM来测试,结果表明:用其他算法提取结果均发生了"断头河"错误,而该方法则能提取出完整的水系。这种方法能正确实施洼地填充和像元填平处理,可以适应于任意规模和精度的DEM填洼问题,具有较强的鲁棒性,克服了以往算法难以处理大河流域DEM洼地填充的不足。

英文摘要:

Currently there are a variety of commonly used algorithms for filling depressions and removing planar cells in extracting digital river networks from the digital elevation models(DEM)data.For the extraction for flat and large river basins,conventional depression-filling algorithm is still difficult to ensure the complete extraction of river networks.This paper proposes a method based on an existing algorithm,which takes the idea of gradual inundating the cells and using apriority queue.By modifying this algorithm,the inundating orders of all cells are exported to a matrix.Then the flow directions and accumulated flow directions are calculated from this matrix instead of the original DEM.For testing the algorithm,small scale and middle scale DEM with high resolution,the comparatively low-resolution DEM covering large river basins such as Yellow River basin and Yangtze River basin,the results show that the proposed method can extract complete river networks,but other algorithms have produced intermittent and erroneous river networks for large river basins.This indicates the proposed method is very robust,and it overcomes the shortcomings of the existing algorithms for depression filling of DEM data on large river basins.

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期刊信息
  • 《测绘科学》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家测绘地理信息局
  • 主办单位:中国测绘科学研究院
  • 主编:程鹏飞
  • 地址:北京市海淀区莲花池西路28号
  • 邮编:100830
  • 邮箱:niu@casm.ac.cn
  • 电话:010-63880931
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-2307
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4415/P
  • 邮发代号:2-945
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:21361