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2010年５月24日

毕业论文（设计）内容介绍

论文（设计）

题目

基于DEM和RS的流域河网提取

选题时间

2010年12月20日

完成时间

2010年5月24日

字数

15000

关键词

DEM；

遥感影像；

“Burn_in”算法;

河网；

黄水河流域

论文（设计）题目的来源、理论和实践意义:

论文题目来源：

老师拟定

理论和实践意义:

流域水文模型是水文科学中一个重要分支之一，是研究水文自然规律和解决水文实践问题的主要工具。

而流域水系这一地貌特征是流域水文建模的主要参数，其包含的水系信息是水文模型分析的基础数据.因此，流域水系特征的提取一直是水文科学研究的热点.

随着地理信息系统技术的广泛应用，流域的数字高程模型（DEM）目前已成为操作和存储最为方便的一种地形信息，因此常被用来提取流域的河道网络和分析地形对流域径流响应的影响。

但利用DEM提取流域河网在平原区和面状水系处会出现位置偏差及产生大量平行河道，随着卫星技术的迅猛发展，遥感图像被广泛应用于水文学中，成为提取流域河网的有效手段.

论文（设计）的主要内容及创新点:

主要内容:

本文分析了基于DEM提取水系方法的不足，引入了遥感信息来弥补DEM的缺陷.文中首先基于遥感影像,利用多种方法提取水体信息，最终得出利用MNDWI（改正归一化差异水体指数）获得水体信息为最佳方法。

然后基于“Burn_in”算法,对DEM进行修正，最终利用修正后DEM生成河网。

将此种方法在黄水河流域进行了实验，实验结果表明该方法能消除大量平行河道，修正与实际偏差较大的主干河流。

创新点:

在对DEM进行修正时，将利用遥感影像提取出的水体与DEM进行叠加，从而对DEM修正,与传统的先对水体数字化，然后转为栅格格式进行叠加相比，提高水系提取自动化程度.

附:

本人签名：

年月日

基于DEM和RS的流域河网提取

摘要：

流域水文模型是水文科学中一个重要分支之一，4是研究水文自然规律和解决水文实践问题的主要工具。

而流域水系这一地貌特征是流域水文建模的主要参数，其包含的水系信息是水文模型分析的基础数据。

因此,流域水系特征的提取一直是水文科学研究的热点。

本文分析了基于DEM提取水系方法的不足，引入了遥感信息来弥补DEM的缺陷。

文中首先基于遥感影像，利用多种方法提取水体信息，最终得出利用MNDWI（改正归一化差异水体指数）获得水体信息为最佳方法.然后基于“Burn_in”算法，利用提取的水体信息对DEM进行修正，最终利用修正后DEM生成河网。

将此种方法在黄水河流域进行了实验，实验结果表明该方法能消除大量平行河道，修正与实际偏差较大的主干河流.

关键词：

遥感图像；

“Burn_in"

算法；

河网;

中图分类号:

P967

MethodforExtractionofDrainageNetworkBasedon

DEMandRemoteSensing

Abstract：

Hydrologicalmodelisoneofanimportantbranchofhydrologicalscience，andisanessentialtooltostudythehydrologicallawsofnatureandsolvehydrologicalpracticeproblem。

Thewaternetworkofthistopographicfeatureisthemainparametersofhydrologicalmodelandtheinformationitcontainsisbasicdataofhydrologicalmodelanalyst。

Therefore,theextractionofdrainagenetworkhasbeenahotspotofhydrologicalresearch。

ThispaperanalyzestheshortageoftheextractionofdrainagenetworkbasedonDEMandthenintroducesremotesensinginformationtomakeupfordeficienciesinDEM.Inthefirstpart,basedonremotesensingimages,variousmethodswereusedtoextractwaterinformation;

ultimatelyMNDWI（ModifiedNormalizedDifferenceWaterIndex）wasthebestwaytoextractwaterinformation。

Then，basedon”Burn_in”algorithm，anamendmenttotheDEM，thefinaldrainagenetworkwasgeneratedbyusingthemodifiedDEM。

ThismethodwillbecarriedoutintheYellowRiverBasinandtheexperimentalresultsshowthatthismethodcaneliminatealargenumberofparallelchannelsandamendtheerrorsofbackbonerivers.

Keywords：

DEM;

RemoteSensingImage；

”Burn_in”Algorithm;

DrainageNetwork；

HuangshuiRiverBasin

1概述

1。

1研究背景

流域水文模型是水文科学中一个重要分支之一，是研究水文自然规律和解决水文实践问题的主要工具［1］。

从20世纪80年代后期以来，计算机技术、遥感技术（RS）、地理信息系统（GIS）、数字高程模型DigitalElevationModel（以下简称DEM）的快速发展，水体信息获得的方法也得到了很大的发展，大体上分为利用光谱知识和利用DEM两类。

DEM是描述地面高程值空间分布的一组有序数组,能够反映一定分辨率的局部地形特征，是目前用于流域地形分析的主要数据,因此也就能根据地形的局部特征，借助一定的算法，进行一定地理空间范围内的水文模拟.但由于DEM提取水系过程中，本身缺少平坦地区水流路径的数据信息和湖塘信息,因此,所提取的水系在有些地方与自然水系有一定的偏差。

而相对于DEM的遥感影像数据，随着卫星技术的迅猛发展，由于其具有宏观、快速和同步等优点，以逐渐在环境、土地、气候等各类动态监测、资源管理等方面得到广泛应用，特别是在水文、水资源领域,以成为提取水体的一种有效数据来源。

2研究现状

由于DEM数据能够反映一定分辨率的局部地形特征，因此，根据地形的局部特征，借助于一定的算法就可以自动提取一定地理空间范围内的自然水系。

基于DEM流域河网的提取方法很多，概括起来主要有两种基本方法:

第一种方法是用一个矩形窗口扫描DEM矩阵来确定洼地，位于洼地内的栅格单元标记为水系的做成部分，而位于局部最高处的栅格单元标记为山脊线的做成部分[2]。

这种方法的最严重的缺陷在于生成的水系不连续，特别对于地形起伏较小或地形复杂处，上述缺陷更为突出。

另一种方法是O’Callaghan和Mark[3]于1984年提出的坡面流模拟方法，模拟地表径流在地表的流动来产生水系。

后来Jenson和Dominique、Martz和deJong等许多研究者使用了该方法.使用该算法的依据是水总是沿斜坡最陡方向流动的原理，确定DEM中每一个栅格单元的水流方向；

然后根据确定的栅格单元的水流方向计算每一个栅格单元的上游给水区,再选择合适的水道给养面积阈值来确定河网。

该方法简单易行,可直接生成相互连接的河网。

由于它依据水文学汇流概念判别水流路径,因此被认为是一种较好的方法。

但是，应用上述方法提取流域河网或山脊线亦存在问题，即DEM中不能存在局部凹陷的和平坦的栅格单元，否则会使水流无法确定.然而，在实际的DEM中，凹陷洼地和平地的存在是普遍现象。

基于DEM的局限，很多学者尝试在DEM基础上输入河道矢量数据来丰富虚拟水系的信息源.这种思路最早在1989年由Hutchinson提出，并于1999年由Saunders加以完善，其主要思路是通过对河道人工输入河道数字地图来改善虚拟河道的精度［4,5]。

在此基础上2001年Turcotle等人引入数字河流和湖泊网络（DRLN：

DigitalRiverandLakeNetwork）来加强湖泊平原的处理能力［6］.郝振海通过数字化主干河道的方法来解决平坦地区主干河道偏离其自然位置的问题［7］。

王加虎[8]利用地形图数字化水系等方式引入矢量河网与栅格化河网信息,来弥补DEM中河道信息的缺失，通过数字化得到的水系有较准确的位置，选用不同的比例尺能够获得不同级别的水系。

但是,这些方法仍然依靠大量的人工输入或大工作量的数字化方式来确定河道流向，同样只适用于面积有限的确定区域，存在数据更新困难的问题。

也有学者尝试在DEM基础上输入遥感水体来丰富信息源。

林凯荣［9］采用植被指数计算和目视解译的方法来提取水系,并修正数字河网，生成较符合实际的连续数字河网,该方法可以生成较符合实际的连续数字河网，其缺点是自动化程度低，主观因素影响大,工作繁琐.李栋梁［10]采用了一种运用形态学知识结合地物光谱知识的遥感影像方法提取主水系，与遥感目视解译相比，提高了自动化程度。

但是其实验区大部分都位于山区，水系光谱特征特别容易与其它地物混淆，仅选择了小块平坦区域进行主水系修正实验，并未应用到地形复杂的整个流域；

而且具体修正原理,修正过程未详细分析叙述。

为了克服以上问题，本文对基于DEM与遥感的数字流域水系提取进行研究，利用遥感影像所提取的流域水系信息，采用基于“Burn_in”原理，修正DEM中平坦地区及湖泊地区高程。

从而使数字流域水系提取过程更加自动化,减少了工作量,及人为直接干预，并使提取的流域水系不仅在平坦地区而且在山区都更能反映流域的实际情况。

1.3研究内容与技术路线

本文的研究目标是利用遥感影像自动提取流域水体信息,并利用提取的水系信息提取对DEM进行修正；

从而提取整个流域的河网.

本文拟解决的问题如下：

（1）数据预处理,包括遥感影像的几何校正,利用等高线生成DEM，遥感影像与DEM配准，研究区裁切。

（2）研究适合中分辨率遥感影像水系提取的方法与技术。

通过水体指数法、多波段谱间关系法等进行水体信息的提取.最终找到最有效方法提取修正DEM所需要的水系信息。

（3）基于“Burn_in”原理，利用提取的遥感水系与原始DEM叠加达到修正DEM的目的，最终提取黄水河流域河网。

研究的技术路线图1—4如下：

图1—1本文技术路线图

4研究区概况与研究数据

1.4.1研究区概况

本文所研究的区域为黄水河流域。

黄水河流域位于山东省烟台市西北部，地理走向为东南西北向,地理坐标为：

东经120°

29′05″至东经120°

48′45″，北纬