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基于DEM的数字流域水系中面状水体自动提取方法研究
随着数字地形数据的广泛应用，数字流域水系中面状水体的自动提取已经成为了需要研究和解决的问题。在数字流域水系中，面状水体指的是湖泊、水库、蓄水池等对地形有显著影响的水体，在水文、环境、农业等领域中都具有重要的作用。因此，面状水体的自动提取方法对于科学研究和实践应用都有重要的价值。
本文主要介绍一种基于数字高程模型（DEM）的面状水体自动提取方法。该方法基于流域地形分析和地形特征提取，结合数学模型，通过自动提取数字流域中的水体面状特征，实现了面状水体自动提取的目标。
首先，通过DEM进行地形分析，确定数字流域的潜在水体位置。然后，通过对数字高程模型(DEM)的处理，计算流域内每一网格点的坡度和流量。通过计算，确定流域的主要河道和水流方向。接下来，可以通过比较不同高程值的网格单元的流量，来找出潜在水体的位置。只要有一定的坡度，水体就有可能被收集。
在确定潜在水体位置之后，需要进行图像处理，以确定流域中真正的水体面状特征。在处理图像之前，需要根据潜在水体的位置进行确保。通常，流域内的水体是由一系列相连的网格点组成，这些网格点的高程值都略低于周围的网格点高程值。
在图像处理中，使用的主要方法为面积计算和边缘检测。面积计算是通过统计一定区域内的像素点数量来估计水体的面积。边缘检测是通过找到水体与周边地形之间的像素变化，来根据像素值来检测边缘线并确定面积。这些检测可以通过不同算法来实现，例如基于灰度级的边缘检测算法等等。
总之，通过DEM的高程测量和流域确定，加之面积计算和边缘检测两种方法，可以实现对数字流域中面状水体的自动提取。这种方法提供了一种快速、可靠、准确的自动提取数字流域中水体的方式，对于水文、环境和城市规划等领域有着广泛的研究和应用前景。