基于DEM的南充境内河网提取

2017-06-23吴强建中徐珍蒋婷贺春明黎武

安徽农学通报 2017年11期

关键词：南充市

吴强建中+徐珍+蒋婷+贺春明+黎武

摘要：该文应用水文分析方法提取南充境内河流网络。采用ARCGIS10.0作为软件平台，基于南充地區影像图得到无洼地DEM。从无洼地DEM提取出水流方向、汇流累积量，最终得到矢量河网。实验发现阈值的设置对提取到的河网起决定性作用。

关键词：DEM；南充市；河网提取

中图分类号 P333 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2017）11-0033-04

River Network Extraction in Nangchong Based on DEM

Wu Qiangjianzhong et al.

（School of Land and Resources，China West Normal University，Nanchong 637009，China）

Abstract：This paper applicated the method of hydrology for extraction of river network in Nanchong County of Sichuan based on DEM.Using ARCGIS10 as software platform，based on satellite imagery received non_depression DEM.Extract direction of flow，flow accumulation from non_depression DEM and finally received river network.The setting of threshold plays a decisive role for extracting river network.

Key words：DEM；Nanchong City；River network extraction

DEM是描述地球表面形态的多种信息空间分布的有序数字阵列，是地球表面地形地貌的一种离散表达，现已经成为国家空间数据基础设施的“4D”产品之一，是水文分析的主要数据[1]。利用DEM可以快捷的得到数字流域信息[2]。数字流域信息能够反映河流分布的规律并能模拟河流分布的形态，广泛应用于水文预测、城市规划等领域，是地理数据的核心内容之一，也是分布式水文模型的基础数据[3]。数字流域信息对地区规划设计，洪涝灾害监测都有非常重要的意义。因此，基于DEM的流域分析已经非常常见[4-8]，例如，郭超颖研究不同水平分辨率对流域水文特征的影响发现，相同阈值下分辨率越低，地形及水流就越简单，相反则越详细[9]；李霜林等借助ArcGIS平台，在DEM上进行流域分析，提取了长江三峡地区地形的河网、集水区域等重要水文信息，方便了三峡地区水资源利用，地质灾害的监测等[10]。本文基于DEM地表水文分析的方法，运用ArcGIS10.0作为软件平台，提取了南充段嘉陵江流域的水流方向、汇流累积量等河流信息，最终得到矢量河网。

1 研究区域概况

南充市地处四川盆地东北部，介于30°35′N～31°51′N、105°27′E～106°58′E；南北跨度165km（图1），东西跨度143km。东邻达州市，南连广安市，西与遂宁市、绵阳市接壤，北与广元市、巴中市毗邻，幅员面积12479.96km2。嘉陵江流经南充市的阆中、南部、仪陇、蓬安4县市和高坪、顺庆、嘉陵3区，全长298km，沿途接纳了东河、构溪河、西河、西充河等支流，流域面积9753km2，占南充市总面积的78%。北与广元、巴中市毗邻，南与广安市相接，东临达州市，西接遂宁、绵阳市。南充水系比较发达，除嘉陵江外南充还有20余条支小河流和24座大中小型通航水库，较大的支流有东河、构溪河、西河、西充河等，与嘉陵江交汇形成树枝状水系。嘉陵江水系河道蜿蜒曲折，多曲流，河道弯曲系数一般在2以上，在南充青居牛肚坝形成了堪称“世界地貌奇观”的大曲流，河道回旋接近360°；嘉陵江流量大，季节分配不均，年际变化大，夏秋多，冬春少；嘉陵江含沙量大，以细沙粒物质为主。

2 数据与方法

2.1 数据本研究的数据主要为南充及周边地区的影像地图。为了契合小流域范围内的水域分析，选择下载有符号整型像素深度16位的单波段TIFF格式影像数据，投影类型D_WGS_1984_UTM_Zone_48N，线性单位为：meter，分辨率为30m×30m。实验中下载的DEM数据共有4幅。将四幅影像图在ArcGIS中合并，设置合并后的数据基本信息为有符号整型、像素深度16位、波段数为1。运用按掩膜提取工具去除南充辖区以外的区域，得到只包含南充地区的DEM数据。图幅范围（上：35421199.13288，左：499973.201333，右：692964.201333，下：3318729.13288）；灰度值范围：43～183；可以看出图中灰度值较高的区域为水体，以河流为主。

2.2 研究方法地表河流网提取是DEM水文分析的主要内容之一，目前河网提取方法主要采用地表径流漫流模型：首先在无洼地DEM上拟用最大坡降法计算每一个栅格的水流方向，然后依据自然水流由高处流往低处的自然规律，计算出每一个栅格在水流方向上累积的栅格数，既汇流累积量。假设每个栅格携带一份水流，那么栅格的汇流累积量就代表该栅格的水流量。基于这种思维，当汇流量达到一定值就会产生地表水流，所有汇流量大于临界值的栅格就存在潜在的水流路径，这些水流路径构成的河流网络就称为河网。本实验从原始DEM数据处理，最后得到矢量河网，主要可以分为提取无洼地DEM的水流方向、计算汇流累积量、设置临界积水面积阈值生成河网、河网矢量化等几个步骤[11]。具体流程如图2所示。

DEM是一种地形表面模型，其中包含有真实洼地和假的洼地既由数据精度不够高所造成的水流积聚地。洼地填平的主要功能是排除由于DEM的精度不够高所产生的假的洼地。这些区域的存在会让分析得不到我们想要的效果甚至出现错误的水流方向，因此做水文分析之前需要对原始DEM数据进行洼地填充生成无洼地DEM。具体步骤如下：

2.2.1 提取原始DEM的水流方向对于DEM中的某一个格网，水流方向表征的是该格网表面的降水受重力作用在地形表面约束下的离开该格网的方向。在ArcGIS中通过对中心栅格的8个邻域栅格进行编码，中心栅格的某一方向便可由其中的某一值来确定。例如中心栅格的水流方向向右，这水流方向被赋值为1，方向值以2的幂值指定是因为存在格网水流方向不确定的情况，此时需要将数个方向值相加，这样在后续处理中从相加结果便可以确定相加时中心格网的领域格网的情况如图3所示。ArcGIS的水文分析以D8算法为基础的。D8算法的基本思想是假设单个栅格中的水流只能流入与之相邻的8个栅格中。采用最陡坡度法来确定水流的方向，在3×3的DEM栅格上，计算中心栅格单元与各相邻的8个栅格单元间的距离权落差（即栅格中心点落差除以栅格中心点之间的距离），取距离权落差最大的栅格为中心栅格的流出栅格既水流方向，并且规定一个栅格的水流方向用一个特征码表示。被处理栅格单元同相邻8个栅格单元之间坡降的算法为：

式（1）中：FlowDiretion为2个栅格之间的距离权落差；Dz为2个栅格单元之间的高程差；Di为2个栅格单元中心之间的距离。格网间距离与有方向有关，若领域栅格对中心栅格的方向值为2、8、16、128，则栅格间的距离为[2]倍的栅格大小否则距离为1。该步骤主要用流向提取工具，栅格数据为原始DEM，得到水流方向栅格flowdir如图4所示。

2.2.2 洼地计算双击Hydrology工具集中的Sink工具，选择计算的水流方向数据Flowdir作为输入数据，指定输出数据为Sink，得到洼地数据sink。

2.2.3 洼地填充计算得知原始DEM上有洼地，需要进行洼地填充。双击Hydrology工具集中的Fill工具，进行原始DEM挖地填充。在Input surface raster中选择原始DEM数据，指定输出文件名为filldem，得到无洼地DEM如图5所示。

2.2.4 计算无洼地DEM的汇流累积量使用Flow Accumulation工具，栅格数据就是上面获得的数据flowdirfill，得到无洼地的DEM数据flowacc。无洼地DEM水流方向见图6，汇流累积量见图7。

2.2.5 河网的生成河网生成的思路是根据需要设定恰当的阈值，依据设定的阈值逐个对栅格单元进行判断，若单元格汇流量大于阈值其属性为1，小于或等于阈值的栅格设置为无数据（NoDate）。具体操作使用spatial analyst中的栅格计算器，将汇流累积量计算结果作为输入数据，提取公式为“Con（"flowacc">100，1）”。设置的阈值是100、500、2000、5000，得栅格河网str100、str500、str2000、str5000图。在图中像元值只有0、1，其中1表示是河网，0是非河网区域。

2.2.6 栅格河网矢量化使用Stream To Feature工具，将是栅格河网作为输入数据，将flowdirfill作为水流方向，得到矢量化后的河网。

3 结果与分析

本文运用ArcGIS10.0软件平台对南充流域的DEM数据进行了一系列水文分析，设置不同的阈值提取得到了不同的矢量河网。现对比分析阈值分别为5000、2000、500、100……时提取的河流局部图。图7是相邻的4个区域不同阈值提取得到的河网对比图；图8是同一区域不同阈值提取的河网叠加在一起形成的对比图。对比发现设置阈值越小河流越详细，设置阈值越大河流信息越简单，但在某些河流段主要是一些较大的主干河流，阈值为500与阈值为100时提取的河网完全相同；既阈值较大的河网与阈值较小的河网的主干部分完全重合。在河流的主干部分阈值越大得到的河网越理想，但会让河流的部分分支尤其是在源头处的细小河流被忽略；在河流的分支尤其是河流的源头阈值越小得到的河流越理想，但阈值较小会在河流的主干较宽的部分产生很多平行的伪河道[12]。

在河网的属性表中记录了有关河流的信息，现按照阈值从大到小排序，如表1所示。从表1可以看出，随着阈值的变小，河流总条数急剧增加，其原因是小河沟也加入了进来，导致总数激增。随着阈值的变小，最长河流在变短，其原因是阈值变小的过程中，小河流的加入将最长的那条河流分割成两条甚至更多，所以最长河流在发生变化。随着阈值的变小，河流的总长度也在激增，同样也是由于在阈值变小的过程中，加入了小河流的缘故。

4 结论与讨论

本文主要基于DEM地表水文分析的方法，对南充段嘉陵江流域进行了研究。采用ARCGIS10.0作为软件平台，提取了研究区域矢量河网，实验发现预知的设置对河网起至关重要的作用。阈值设置越小河流越详细，阈值设置越大河流越稀疏，且阈值较大时得到的河网与阈值较小时得到的河网的主干部分完全重合。随着阈值的变小，许多小河流被纳入河网中，使得河流总条数急剧增加，河流的总长度也在激增。

在整个研究过程中，由于阈值的设定不是很科学，如果采用科学梯度法可能得到更为理想的河网栅格数据。阈值的设置对提取的河网起决定性作用，阈值过大会造成关键河流的丢失，阈值过小会产生很多多余的数据，都得不到我们想要的数据。怎样确定合理的阈值？阈值为多少时得到的河网与现实中河流最为接近？这些都是以后的研究需要提高和完善的，该方面的研究还需要更高分辨率的数据，更加科学和专业的研究方法。

参考文献

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