利用不同數(shù)字高程模型的水系提取對(duì)比分析

李宗梅，魏錦旺，滿　旺，孫鳳琴，黃于同

(廈門理工學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，福建 廈門 361024)

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利用不同數(shù)字高程模型的水系提取對(duì)比分析

李宗梅，魏錦旺，滿旺，孫鳳琴，黃于同

(廈門理工學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，福建 廈門 361024)

水系提取是研究流域水文的基礎(chǔ)，基于單流向算法(D8)，選取SRTM DEM與ASTER GDEM兩種高程數(shù)據(jù)提取水系，試驗(yàn)得出SRTM的匯流累積量閾值為10 000(柵格)，GDEM的匯流累積量閾值設(shè)定為90 000(柵格).分別用兩種DEM合適閾值提取的水系結(jié)果對(duì)比分析，并利用實(shí)際河網(wǎng)和遙感影像進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明：利用SRTM DEM提取大范圍水系的精度和效率較高.相對(duì)于平坦地區(qū)，地形起伏大的地區(qū)精度更高.可用于指導(dǎo)水系提取時(shí)數(shù)據(jù)源的選取.

水系提?。粩?shù)字高程模型；單流向算法

DEM作為一種獨(dú)立的產(chǎn)品應(yīng)用越來越廣泛，對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的評(píng)價(jià)也做了相應(yīng)的研究[1].水系分布作為地理研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在科研工作中起著重要的作用，但目前水系主要是地形圖和水系圖紙，這制約著科學(xué)研究的發(fā)展，因此快速精確的自動(dòng)提取水系是非常重要的.目前基于DEM數(shù)據(jù)提取水系的方法簡單快速[2].

利用DEM提取流域水系主要由DEM數(shù)據(jù)來處理和加入一些輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行處理.提取過程中最重要的是確定水流方向，其算法主要分為單流向算法和多流向算法[3].單流向算法簡單，易于操作，效率較高[4].多流向算法方法較復(fù)雜，效率低[5].單流向算法主要有O'Callagham等[6]提出的D8算法、Lea[7]提出的Lea方法、Fairefield等[8]提出的Rh08方法等.目前應(yīng)用最多的是D8算法.

目前DEM數(shù)據(jù)源較多，利用不同數(shù)據(jù)源提取水系的研究較多[9].但比較不同數(shù)據(jù)源提取水系結(jié)果的研究較少.研究表明DEM的尺度和分辨率不同，對(duì)流域提取特征具有不同的精度[10].有研究在河網(wǎng)提取和流域劃分方面比較不同DEM數(shù)據(jù)源的效果分析，結(jié)果表明SRTM3-2、ASTER GDEM提取的數(shù)字河網(wǎng)改善明顯，HYDRO1K提取的流域邊界與實(shí)際邊界基本吻合[11].

本文基于單流向算法(D8)，選取SRTM DEM與ASTER GDEM兩種高程數(shù)據(jù)，分析兩種DEM水系提取的結(jié)果，并與實(shí)際河網(wǎng)和遙感影像對(duì)比驗(yàn)證，可用于指導(dǎo)水系提取時(shí)數(shù)據(jù)源的選取.

1　數(shù)據(jù)與方法

1.1數(shù)據(jù)

1.1.1ASTER GDEM(第二版)

ASTER GDEM(第二版)，是2009年6月30日美國太空總署(NASA)和日本經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)省(METI)聯(lián)合發(fā)布，是根據(jù) NASA的新一代對(duì)地觀測衛(wèi)星Terra的詳盡觀測結(jié)果制作完成的，空間分辨率30 m.通過23幅影像拼接，然后利用福建省省界進(jìn)行裁剪而得的福建省GDEM數(shù)據(jù)，如圖1(a).1.1.2SRTM 3

SRTM 3數(shù)據(jù)是美國太空總署(NASA)和國防部國家測繪局(NIMA)聯(lián)合測量而得，SRTM地形數(shù)據(jù)按精度可以分為SRTM1和SRTM3，分辨率精度分別為30 m和90 m.目前公開的是90 m分辨率的數(shù)據(jù)SRTM3，修訂版本為V4.1版.該版本是由CIAT(國際熱帶農(nóng)業(yè)中心)利用新的插值算法得到的SRTM地形數(shù)據(jù)，此方法更好地填補(bǔ)了90 m分辨率的SRTM數(shù)據(jù)空洞.通過3幅影像拼接，然后利用福建省省界進(jìn)行裁剪而得的福建省SRTM3數(shù)據(jù)，如圖1(b).

1.1.3福建省水系

依據(jù)2006年福建省農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所編制的福建省水系資料進(jìn)行數(shù)字化(圖1c)，用于提取河網(wǎng)時(shí)所涉及的匯流累積量閾值設(shè)定作參照.

1.1.4 TM遙感影像

將2006年福建省90 m分辨率TM遙感影像(圖1d)，用于對(duì)提取的河網(wǎng)精度分析時(shí)作參考.

1.2方法

D8算法的基本思想是：在3×3的柵格窗口中，計(jì)算出中心格網(wǎng)c 與鄰域八格網(wǎng)i(i=1,2,…，8)之間的距離權(quán)落差P，確定流向?yàn)榫哂凶畲驪值的鄰域格網(wǎng)方向[10].計(jì)算公式為

(1)

綜上所述，從當(dāng)前道路交通運(yùn)輸行業(yè)發(fā)展實(shí)際來說，安全事故頻發(fā)，阻礙著其發(fā)展。對(duì)于此問題，要從當(dāng)前運(yùn)輸安全管理實(shí)際出發(fā)，結(jié)合存在的問題，采取相應(yīng)的完善和改進(jìn)措施，提高安全管理水平，減少安全事故的發(fā)生。

1.3技術(shù)路線圖

目前，ARCGIS軟件是利用DEM進(jìn)行流域分析的主流工具，它含有獨(dú)立的水文分析模塊，能用于河網(wǎng)和地形的提取及分析，實(shí)現(xiàn)地形模型可視化.一般，利用該模塊提取河網(wǎng)的技術(shù)流程主要分為五步，分別為DEM填洼處理、D8流向計(jì)算、匯流累積量計(jì)算、設(shè)定閾值生成河網(wǎng)、河網(wǎng)矢量化(圖3).

2　結(jié)果與討論

2.1基于DEM提取河網(wǎng)

不同尺度下的DEM數(shù)據(jù)每個(gè)柵格所代表的集水面積是不一樣的，對(duì)于GDEM來說，其分辨率為30 m，那么每個(gè)柵格的集水面積為30×30=900 m2；同理，90 m分辨率的SRTM每個(gè)柵格所代表的集水面積為90×90=8 100 m2.

對(duì)匯流累積量設(shè)定的閾值越大，提取出的河網(wǎng)就會(huì)越粗，可能只能提取出河流的主干；相反的，設(shè)定的閾值越小，提取出的河網(wǎng)分級(jí)也就會(huì)越多，但這也可能提取出現(xiàn)實(shí)中不存在的支流.所以，設(shè)定合適的閾值才能提取出與實(shí)際符合的河網(wǎng)，這就需要借助其他輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，本文利用福建省實(shí)際數(shù)字化水系、校正后的2006年福建省90 m分辨率TM遙感影像作為輔助數(shù)據(jù).通過反復(fù)試驗(yàn)得出，匯流累積量閾值設(shè)定為90 000(柵格)時(shí)，生成的河網(wǎng)與實(shí)際河網(wǎng)較為符合，并且，再增加或減少一些閾值的大小對(duì)河網(wǎng)密度影響很小，故以該河網(wǎng)作為GDEM最終提取的河網(wǎng).GDEM數(shù)據(jù)90 000個(gè)柵格所代表的集水面積為90 000×900 m2=81 km2，在SRTM數(shù)據(jù)中，一個(gè)柵格代表的面積為8 100 m2，因此，設(shè)定10 000(柵格)作為SRTM的匯流累積量閾值.同理，得到利用SRTM數(shù)據(jù)提取的最終河網(wǎng)(圖4a和4b).

2.2不同DEM水系提取的精度分析

2.2.1兩種DEM提取的水系的對(duì)比

通過分析得出，在福建省進(jìn)行大范圍山區(qū)區(qū)域的河網(wǎng)提取，兩種不同精度的DEM提取的河網(wǎng)基本相符，因此90 m分辨率已經(jīng)滿足了提取要求.另外，這些河網(wǎng)有偏差的區(qū)域，其地勢平坦，說明這兩種DEM數(shù)據(jù)主要在平坦區(qū)域有較大差異.

2.2.2用DEM提取的水系與遙感圖像對(duì)比

將兩種DEM提取的河網(wǎng)，與2006年福建省90 m分辨率TM遙感影像作比較，來進(jìn)行兩種DEM提取的水系精度對(duì)比(圖5).在上述研究中得知，基于SRTM提取的河網(wǎng)和GDEM提取的河網(wǎng)偏差主要在東南沿海區(qū)域，現(xiàn)只需對(duì)比該區(qū)域河網(wǎng)與遙感圖的匹配程度.SRTM提取的河網(wǎng)(圖5a中紅色)與遙感圖對(duì)比(圖5b)，GDEM提取的河網(wǎng)(圖5c中白色)與遙感圖對(duì)比(圖5d).通過圖5的對(duì)比分析得出，SRTM提取的河網(wǎng)更逼近于實(shí)際河流.表明利用SRTM數(shù)據(jù)提取的河網(wǎng)優(yōu)于GDEM數(shù)據(jù).

雖然SRTM提取的河網(wǎng)更逼近于實(shí)際真實(shí)河流，但是與實(shí)際水系還是存在較多差異，尤其是在平坦區(qū)域.在提取平坦區(qū)域的河網(wǎng)時(shí)，出現(xiàn)了偏離真實(shí)河道、未產(chǎn)生河網(wǎng)等情況，說明利用單純DEM提取河網(wǎng)有局限性.

3　結(jié)語

以福建省為實(shí)驗(yàn)樣區(qū)，利用SRTM DEM與ASTER GDEM兩種高程數(shù)據(jù)，基于D8單流向算法，對(duì)比分析了不同DEM下水系提取的結(jié)果.結(jié)果表明SRTM數(shù)據(jù)和ASTER GDEM數(shù)據(jù)都可以用于提取福建省大范圍地區(qū)的河網(wǎng)提取，經(jīng)過與實(shí)際河網(wǎng)對(duì)比，GDEM的匯流累積量閾值設(shè)定為90 000(柵格)，SRTM的匯流累積量閾值為10 000(柵格)；相對(duì)于ASTER GDEM數(shù)據(jù)來說，SRTM數(shù)據(jù)效率更高；與實(shí)際水系和遙感圖像對(duì)比發(fā)現(xiàn)，采用基于SRTM數(shù)據(jù)提取的河網(wǎng)更逼近于真實(shí)河流，其質(zhì)量優(yōu)于GDEM數(shù)據(jù).

雖然SRTM提取的河網(wǎng)更逼近于實(shí)際真實(shí)河流，但與實(shí)際水系還是存在較多差異，尤其是在平坦區(qū)域.平坦地區(qū)由于高程差距較小，會(huì)產(chǎn)生偽河道現(xiàn)象，或者無法提取水系的情況.這說明在平坦地區(qū)利用單純DEM提取河網(wǎng)有局限性，在以后的研究中需要更多的支持?jǐn)?shù)據(jù)，來修正提取的水系.福建省多山，地形平坦地區(qū)較少，誤差較少，選用SRTM數(shù)據(jù)適合于福建省的水系提取.

[1]李爽,姚靜.數(shù)字地形模型數(shù)據(jù)產(chǎn)品特點(diǎn)與評(píng)估分析[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2005,24(6):99-108.

[2]葉愛中,夏軍,王綱勝,等.基于數(shù)字高程模型的河網(wǎng)提取及子流域生成[J].水利學(xué)報(bào),2005,36(5):531-537.

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[7]LEA N L.An aspect driven kinematic routing algorithm in overland flow:Hydraulics and erosion mechanics[G].New York:Chapman and Hall,1992.

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(責(zé)任編輯宋靜)

Comparison of Drainage Network Extractions from Two DEMs

LI Zongmei,WEI Jinwang,MAN Wang,SUN Fengqin,HUANG Yutong

(School of Computer & Information Engineering,Xiamen University of Technology,Xiamen 361024,China)

Extracting of drainage network is the foundation of watershed hydrology studies.The paper compared two river network extractions by SRTM DEM with a flow accumulation threshold of 10 000 grids and ASTER GDEM with a flow accumulation threshold of 90 000 grids,using the D8 single flow direction algorithm,and verified the drainage network extraction with real river and remote sensing image.The results show that wide-area drainage network extraction from SRTM DEM has higher precision and efficiency.It is more accurate in undulating areas than in flat areas and can be used for choice of data sources river network extractions.

drainage network extraction;DEM;single flow direction algorithm(D8)

2016-04-15

2016-06-08

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41501448，41501447，41401475)；廈門理工學(xué)院高層次人才項(xiàng)目(YKJ13025R)；廈門理工學(xué)院科研基金項(xiàng)目(E201411339)

李宗梅(1985-)，女，講師，碩士，研究方向?yàn)樯鷳B(tài)脆弱帶的生態(tài)環(huán)境研究.E-mail：lizongmei106@163.com

P333

A

1673-4432(2016)03-0072-05