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基于地形图高程点的流域水系提取精度研究
汇报时间：2024-01-31
汇报人：
目录
引言
地形图高程点数据预处理
流域水系提取方法研究
精度评价指标体系构建
实验设计与结果分析
结论与展望
引言
01
水系提取是水资源管理、洪涝灾害防治等领域的基础工作
地形图高程点是水系提取的重要数据源之一
高精度的水系提取对于流域水文模拟、水资源配置等具有重要意义
01
国内外学者已开展了大量基于地形图高程点的水系提取研究
02
研究方法包括基于地形特征的水系提取、基于机器学习的水系提取等
03
未来发展趋势是融合多源数据、提高提取精度和自动化程度
基于地形图高程点的流域水系提取方法、精度评估及优化
收集并处理地形图高程点数据，构建水系提取模型，进行精度评估，根据评估结果优化模型参数，提高提取精度
地形图高程点数据预处理
02
01
原始数据来源
包括数字高程模型（DEM）、等高线图等；
02
数据质量评估指标
如分辨率、精度、完整性等；
03
数据质量评估方法
目视检查、统计分析等。
01
02
03
中值滤波、高斯滤波等，用于去除噪声；
滤波方法
移动平均法、样条插值法等，使高程点数据更加连续平滑；
平滑处理方法
根据数据特点和研究需求选择合适的参数。
滤波与平滑处理参数选择
1
2
3
基于统计学的方法，如Z-score、IQR等；
异常值检测方法
插值法、回归分析法等，对检测出的异常值进行修正；
异常值修正方法
重新进行数据质量评估，确保数据准确性和可靠性。
修正后数据质量评估
流域水系提取方法研究
03
03
子流域划分
在流域边界内，根据地形特征和汇流关系，进一步划分子流域，以便更精细地描述水系结构。
01
高程点数据采集与处理
通过地形图获取高程点数据，进行数据清洗、格式转换等预处理操作。
02
流域边界确定
基于高程点数据，利用数字高程模型（DEM）进行流域边界的划分和确定。
基于高程点和子流域信息，利用图论和网络分析技术生成初始水系网络。
水系网络生成
对初始水系网络进行平滑处理、去除冗余分支、调整水系等级等优化操作，以提高水系网络的精度和美观度。
水系网络优化
针对平原、山地等不同地形类型，采用相应的处理策略和优化算法，确保水系提取的准确性和适用性。
特殊地形处理
将提取的水系网络以二维图形的形式进行展示，包括水系走向、流域边界、子流域划分等信息。
二维可视化
利用三维渲染技术，将提取的水系网络与地形图进行叠加展示，提供更直观、更真实的水系分布和地形特征信息。
三维可视化
支持用户交互操作，如缩放、平移、旋转等，以便用户更好地查看和分析水系提取结果。同时，提供水系属性查询、统计分析等功能，满足用户的不同需求。
交互式可视化
精度评价指标体系构建
04
基于专家经验和流域水系特征，选取能够反映水系提取精度的关键指标，如河流长度、河流宽度、河流走向等。
采用层次分析法、德尔菲法等主观赋权方法，根据各指标的重要程度进行权重分配，确保评价结果的合理性和准确性。
权重分配方法
评价指标选取
综合评价指标选取
将主观评价指标和客观评价指标相结合，构建综合评价指标体系，全面反映水系提取的精度。
权重分配与综合评价
根据各综合评价指标的重要程度进行权重分配，并采用加权平均等方法计算综合评价结果，为流域水系提取精度的改进提供科学依据。
实验设计与结果分析
05
实验区域选择
选择具有典型地形特征和水系分布的流域作为实验区域，确保研究结果的代表性。
数据准备
收集实验区域的高程点数据、水系图、土地利用图等相关数据，并进行预处理和格式转换，以满足后续分析需求。
算法选择
采用基于高程点的流域水系提取算法，如D8算法、Rhone算法等，并进行对比分析。
提取结果对比
从提取的水系结构、河流走向、支流数量等方面对不同算法的提取结果进行对比分析，总结各算法的优缺点。
采用常用的精度评价指标，如准确率、召回率、F1分数等，对提取结果进行定量评价。
精度评价指标
结合实验区域的实际水系分布情况，对评价结果进行解读和分析，探讨影响提取精度的主要因素，并提出改进建议。
结果解读
结论与展望
06
01
提出了基于地形图高程点的流域水系提取方法，通过对比实验验证了该方法的可行性和有效性。
02
针对不同地形条件和流域规模，优化了算法参数设置，提高了水系提取的精度和效率。
建立了流域水系提取精度评价体系，为相关领域研究提供了重要参考。
03
1
2
3
创新性地利用地形图高程点数据进行流域水系提取，突破了传统方法对数据源和处理技术的限制。
通过算法优化和参数设置，实现了对复杂地形条件下流域水系的精确提取，为相关领域研究提供了新的思路和方法。
流域水系提取精度评价体系的建立，为定量评估不同方法的水系提取精度提供了统一标准，具有重要的学术价值。
03
将研究成
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