基于DEM的黄土高原沟谷提取汇流阈值自适应研究

发布时间：2019-08-19 10:36

【摘要】：基于DEM的沟谷网络提取过程中,汇流阈值的确定是其关键步骤。目前该阈值的确定大多是通过随机选择、经验判断或目视观察等方式,主观性较强。为解决沟谷网络提取汇流阈值不确定性问题,该文以黄土高原典型小流域样区的5m分辨率DEM为实验数据,提出一种基于沟头点群汇流分布的沟谷提取汇流阈值自适应确定方法。首先,基于DEM提取沟沿线;其次,依据汇流关系提取沟头点位;再者,基于汇流矩阵提取各沟头点位置的汇流值;最后,基于沟头点群的汇流频率分布确定沟谷网络自动提取阈值,并利用Horton定律的沟谷网络平均分枝比自适应确定阈值。结果显示,该方法所采用的阈值处于相对合理汇流值区间内,且利用该阈值提取的沟谷网络与实际吻合度较好,可应用于黄土高原不同地貌类型区。同时,基于DEM的沟头点位提取,并依据沟头点位的汇流特征,可自适应快速选择不同地貌类型的沟谷汇流阈值,并准确提取沟谷网络。
[Abstract]:The determination of the convergence threshold is the key step in the process of the valley network extraction based on the DEM. At present, the determination of the threshold is mostly subjective by random selection, experience judgment or visual observation. In order to solve the problem of the uncertainty of the convergence threshold of the valley network, this paper presents a method of self-adaptive determination of the threshold self-adaptive threshold for the channel valley of a typical small watershed in the Loess Plateau as the experimental data. The method comprises the following steps of: firstly, extracting a groove along a line based on a DEM extraction groove; secondly, extracting a groove head point according to a bus relationship; thirdly, extracting a confluence value of each groove head point position based on a bus matrix; and finally, determining a channel valley network automatic extraction threshold value based on the bus frequency distribution of the channel head point group, And the threshold value is determined by the average branch ratio of the channel valley network of the Horton's law. The results show that the threshold value adopted by the method is in a relatively reasonable confluence value interval, and the valley network extracted by the threshold value is better with the actual anastomosis degree, and can be applied to different landforms of the Loess Plateau. At the same time, the ditch head point extraction based on the DEM is extracted, and according to the bus characteristics of the ditch head point, the channel valley convergence threshold value of different landform types can be selected adaptively and rapidly, and the channel valley network can be accurately extracted.
【作者单位】：南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室;偏关县水利局;
【基金】：国家自然科学基金项目(41601411;41671389;41401440)
【分类号】：P208

【参考文献】

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