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基于DEM的数字流域时空特征及提取研究
摘要
数字高程模型（DEM）是数字流域时空特征及提取研究的基础数据。本文提出基于DEM的数字流域时空特征及提取研究方法，通过对DEM数据的预处理，包括栅格化、重采样和填洼等操作，获得精确、连续的地表高程数据。然后，采用流域分割和河网提取方法对数字流域进行处理，获得数字流域的空间特征。最后，基于数字流域的时序数据，分析数字流域的时空变化规律，进一步提取数字流域的时空特征。
关键词：数字高程模型（DEM）；数字流域；时空特征提取；流域分割；河网提取
Abstract
DigitalElevationModel(DEM)isthefundamentaldatasetfortheresearchofdigitalbasin'sspatiotemporalcharacteristicsandextraction.Inthisstudy,weproposedamethodforextractingspatiotemporalfeaturesofdigitalbasinsbasedonDEM.WepreprocessedtheDEMdataincludingrasterization,resampling,andfillingdepressionstoobtainaccurateandcontinuoussurfaceelevationdata.Wethenemployedbasinsegmentationandrivernetworkextractionmethodstoprocessthedigitalbasinandobtainitsspatialfeatures.Finally,basedonthetemporaldataofthedigitalbasin,weanalyzedthespatiotemporalchangepatternsandfurtherextracteditsspatiotemporalfeatures.
Keywords:DigitalElevationModel(DEM);DigitalBasin;SpatiotemporalFeatureExtraction;BasinSegmentation;RiverNetworkExtraction
1.引言
数字高程模型是数字流域时空特征及提取研究的基础数据。数字流域时空特征及提取研究是流域水文、生态、地质等领域的重要研究内容。对数字流域的时空特征及提取研究，可以更好地了解流域的地形、水文、生态等基本情况，为流域的管理和规划提供科学依据。因此，基于DEM的数字流域时空特征及提取研究具有重要意义。
2.前期处理
在进行数字流域时空特征提取之前，需要对DEM数据进行一系列预处理操作。主要包括栅格化、重采样和填洼。
2.1栅格化
DEM数据是连续的高程数据，需要进行栅格化处理，将其转化为离散的栅格格式。栅格化的原则是保证在一定精度范围内，栅格化后的高程数据与原始高程数据相差较小，同时保证栅格分辨率不会过低，保证地形的细节特征不会丢失。
2.2重采样
处理大规模流域时，DEM数据可能过大，计算量过大，需要进行重采样处理。重采样是在保持高程数据准确性的情况下，将原有分辨率下的数据通过一定方法得到新的较低分辨率的数据。常用的重采样方法有最近邻、双线性插值、三次样条插值等。
2.3填洼
在DEM数据中存在着一些局部凹陷的情况，需要进行填洼处理，以保证数字流域的连通性和准确性。常用的填洼方法包括流向填洼、流向.Depth、迭代过程等方法。
3.数字流域提取
基于预处理的DEM数据，可以进行数字流域和河网的提取。数字流域是流域分割方法，可以把一个流域按照水流的汇聚关系分为若干个小流域。数字河网提取可以把数字流域的河流拓扑结构提取出来，包括支流、主流等关系。
3.1流域分割
流域分割常用的算法有：水库算法、流向迭代算法、Watershed算法等。流向迭代算法是目前流域分割的主流算法之一，通过迭代算法逐步确定每个像元的流向，最终得到流域划分结果。流向迭代算法具有较好的时间复杂度和空间复杂度，适合大规模数字流域计算。
3.2河网提取
河网提取是在流域分割的基础上，进一步提取数字流域的河网拓扑结构，包括河流的方向、长度和流量等特征。常用的河网提取算法包括有血统和无血统算法两种。有血统算法是在数字流域中，基于确定流向和河段起点结束点等信息，先对河道进行定位，然后逐步确定河道的拓扑结构。无血统算法是通过对数字流域的地形特征进行分析，判断每个像元的河流属性，从而得到河网拓扑结构。
4.数字流域时空特征提取
通过前期处理和数字流域提取，获取数字流域的时序数据，可以分析数字流域的时空变化规律和特征，进一步提取数字流域的时空特征。常用的时空特征提取方法主要有：