本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模河網(wǎng)提取方法與河流結(jié)構(gòu)規(guī)律，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：承載物質(zhì)與能量輸移的河流系統(tǒng)是氣象、水文、生態(tài)與地貌等相關(guān)研究的重要載體,其基本屬性、結(jié)構(gòu)特征及其幾何參數(shù)直接影響流域的水文-生態(tài)過程。隨著DEM(Digital Elevation Model)數(shù)據(jù)柵格分辨率的提高,傳統(tǒng)河網(wǎng)提取算法逐漸不能滿足數(shù)十億柵格的計算效率要求,而現(xiàn)有的河流結(jié)構(gòu)規(guī)律的研究也存在河網(wǎng)精確度、河網(wǎng)規(guī)模和樣本代表性等方面的諸多局限。因此,開展流域河網(wǎng)的提取方法研究,探索河流結(jié)構(gòu)特征與幾何規(guī)律,具有重要的研究意義。為了解決高分辨率DEM柵格數(shù)據(jù)規(guī)模帶來的河網(wǎng)提取效率和準確性問題,本文在現(xiàn)有河網(wǎng)提取算法的基礎(chǔ)上,引入節(jié)點大小平衡二叉樹,建立高效的大規(guī)模高精度河網(wǎng)的提取方法,并通過實際案例分析了算法的計算性能,提取河網(wǎng)的可靠性和完整性。為了有效地管理高精度河網(wǎng)數(shù)據(jù),本文基于河流分級方法,提出了從低層河網(wǎng)生成高層河網(wǎng)并構(gòu)建河網(wǎng)金字塔的分層管理方法,以及適用于全球河網(wǎng)的編碼體系。本文將上述方法應(yīng)用于全球范圍內(nèi)的大多數(shù)河流,獲得了高精度數(shù)字河網(wǎng)產(chǎn)品-Hydro30數(shù)據(jù)集。為了進一步描述復(fù)雜河流的結(jié)構(gòu)規(guī)律及其局部特征,本文基于建立的河網(wǎng)分層方法,通過提取分層河網(wǎng)的層次拓撲信息,定義河流結(jié)構(gòu)的基本單元并構(gòu)建單元金字塔,提出了河流結(jié)構(gòu)的層次描述方法。為了研究河流的拓撲與幾何結(jié)構(gòu)規(guī)律,本文基于獲取的Hydro30數(shù)據(jù)集選取了具有代表性的127條大型河流樣本,統(tǒng)計了傳統(tǒng)描述方法中的6個結(jié)構(gòu)參數(shù)以及層次描述方法中單元金字塔的8個結(jié)構(gòu)參數(shù)分布,發(fā)現(xiàn)所選127條河流均具有一致的結(jié)構(gòu)特征并且滿足一般性的規(guī)律。研究表明,河流的結(jié)構(gòu)遵守以長度、面積、坡度和角度等因素為代表的特定拓撲規(guī)律和幾何規(guī)律。本文建立的大規(guī)模河網(wǎng)提取算法,海量河網(wǎng)數(shù)據(jù)分層管理方法、相應(yīng)的全球范圍高精度河網(wǎng)Hydro30數(shù)據(jù)集,以及揭示的河流拓撲與幾何結(jié)構(gòu)一般性規(guī)律,為流域水文過程模擬、水資源管理與河道生態(tài)修復(fù)等研究提供了重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐,也為進一步探索自然界河流結(jié)構(gòu)的內(nèi)在本質(zhì)及其成因研究提供了科學(xué)依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：流域 河網(wǎng)提取 DEM數(shù)據(jù) 層次結(jié)構(gòu) 幾何規(guī)律
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P333
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第1章 緒論9-26
• 1.1 選題背景與研究意義9-10
• 1.2 河網(wǎng)提取方法與數(shù)據(jù)管理研究進展10-16
• 1.2.1 河網(wǎng)提取方法10-13
• 1.2.2 河網(wǎng)分層管理13-15
• 1.2.3 河網(wǎng)編碼方法15-16
• 1.3 河流結(jié)構(gòu)規(guī)律研究進展16-21
• 1.3.1 河流分級方法16-18
• 1.3.2 河流結(jié)構(gòu)參數(shù)規(guī)律18-20
• 1.3.3 河流的自相似性20-21
• 1.4 問題的提出21-22
• 1.5 研究內(nèi)容與技術(shù)路線22-26
• 1.5.1 研究目標22
• 1.5.2 研究內(nèi)容22-24
• 1.5.3 研究技術(shù)路線24-26
• 第2章 基于節(jié)點大小平衡二叉樹的河網(wǎng)提取方法26-56
• 2.1 河網(wǎng)提取方法框架26-27
• 2.2 基于節(jié)點大小平衡二叉樹的填洼預(yù)處理方法27-31
• 2.2.1 節(jié)點大小平衡二叉樹27-29
• 2.2.2 基于節(jié)點大小平衡二叉樹的填洼預(yù)處理29-31
• 2.3 基于最優(yōu)匯流路徑的柵格流向判斷方法31-33
• 2.4 基于柵格序列編號的上游集水面積累計方法33-34
• 2.5 基于閾值和參數(shù)檢測的河道識別以及河網(wǎng)建立方法34-36
• 2.6 基于圖形搜索算法的河道與邊界要素矢量化方法36-37
• 2.7 基于坡面柵格劃分的地形參數(shù)統(tǒng)計方法37-40
• 2.8 河網(wǎng)提取方法的案例分析40-46
• 2.8.1 算法性能分析40-42
• 2.8.2 多源數(shù)據(jù)分析42-44
• 2.8.3 提取的河網(wǎng)完整性分析44-46
• 2.9 全球河網(wǎng)的提取技術(shù)46-55
• 2.9.1 全球河網(wǎng)的提取流程46-51
• 2.9.2 河網(wǎng)提取的其他技術(shù)細節(jié)51-55
• 2.10本章小結(jié)55-56
• 第3章 高精度河網(wǎng)的分層管理和編碼方法56-88
• 3.1 高精度河網(wǎng)的分層管理方法56-72
• 3.1.1 基本概念與定義56-59
• 3.1.2 分層過程中的四類河段合并操作59-61
• 3.1.3 分層過程中的河段入?yún)R情景分析61-63
• 3.1.4 分層方法的實現(xiàn)過程63-64
• 3.1.5 河段合并操作中的矢量要素更新與地形參數(shù)計算64-72
• 3.2 河網(wǎng)分層管理方法的案例分析72-78
• 3.2.1 黃河皇甫川流域的分層方法示例72-73
• 3.2.2 長江全流域的分層方法示例73-76
• 3.2.3 基于地圖數(shù)據(jù)服務(wù)的分層方法對比測試76-78
• 3.3 全球河網(wǎng)的編碼體系78-87
• 3.3.1 河網(wǎng)二叉樹編碼方法78-81
• 3.3.2 河網(wǎng)金字塔編碼方法81-84
• 3.3.3 全球河網(wǎng)分區(qū)編碼方法84-87
• 3.4 本章小結(jié)87-88
• 第4章 河流結(jié)構(gòu)的層次描述方法及其拓撲與幾何規(guī)律88-140
• 4.1 河流結(jié)構(gòu)的層次描述方法88-97
• 4.1.1 河段入?yún)R的四種基本形式88-89
• 4.1.2 河流結(jié)構(gòu)的基本單元89-92
• 4.1.3 河流結(jié)構(gòu)的層次分解92-94
• 4.1.4 河流結(jié)構(gòu)的單元金字塔94-97
• 4.2 河流結(jié)構(gòu)的代表性參數(shù)選取97-99
• 4.3 河流結(jié)構(gòu)規(guī)律研究的樣本選取99-100
• 4.4 傳統(tǒng)描述方法中的河流結(jié)構(gòu)參數(shù)100-122
• 4.4.1 河流分叉比100-104
• 4.4.2 河流河長比104-108
• 4.4.3 河流面積比108-111
• 4.4.4 河流密度比111-114
• 4.4.5 河流坡度比114-117
• 4.4.6 河流落差比117-121
• 4.4.7 小結(jié)121-122
• 4.5 層次描述方法中的河流結(jié)構(gòu)參數(shù)122-139
• 4.5.1 單元金字塔中四種河段入?yún)R形式的比例分布122-123
• 4.5.2 單元金字塔中基本單元的比例分布123-133
• 4.5.3 基本單元的幾何結(jié)構(gòu)參數(shù)的分布133-138
• 4.5.4 小結(jié)138-139
• 4.6 本章小結(jié)139-140
• 第5章 結(jié)論140-144
• 5.1 主要研究內(nèi)容140-142
• 5.2 主要創(chuàng)新點142-143
• 5.3 研究展望143-144
• 參考文獻144-154
• 致謝154-156
• 個人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果156-157

  本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模河網(wǎng)提取方法與河流結(jié)構(gòu)規(guī)律，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：266257