中文摘要：

坡面径流法是最为常用的河网提取方法，其中DEM中洼地及平地流向的确定与流量累积矩阵的计算是影响提取精度的关键问题，也是国内外研究的热点与难点问题。本研究针对1)现有洼地和平地流向确定算法中对辅助数据利用不够充分，2)在计算流量累积矩阵时因假设流域地表均质而造成的水系错提与漏提等问题，拟在整合DRLN（数字河流湖泊网络）与遥感特征提取信息等数据优点的基础上，充分挖掘辅助数据中的有效地形信息，设计算法来确定DEM中洼地和平地的合理流向。在此基础上，结合野外降雨-径流小区试验及流域实测水文数据，研究土壤、植被、土地利用及地质条件等流域特征对产流量的贡献，进而构建BP神经网络，来反演非均质流域下垫面栅格的相对产流系数，用于计算相应的实际流量累积矩阵。本研究将传统基于数据的河网提取方法与坡面径流形成的物理机制相结合，从根本上提高了河网提取的精度，具有较高的理论研究意义与实用价值。