高精度DEM提取农田水文要素研究文献综述

 2022-11-20 14:44:24

文献综述（或调研报告）：

在基于DEM的水系的提取上，众多学者针对格网DEM、TIN和等高线分别提出了大量方法。其中基于格网DEM的算法最为丰富，主要有两种：基于地形表面几何形态分析的算法和基于流水物理模型的算法。前者主要指断面极值法，即将地形断面上的高程极值点判断为地形特征点的候选点，进而提取出特征线[1][2]。但这类方法往往存在特征点零碎、有遗漏等问题[3]。后者主要指流向算法，即根据水流从高到低的物理规律判断每个格网点的水流方向并计算汇水量，进而提取出水系。根据所采用的流向模型，又可将流向算法分为两大类：单流向算法（Single Flow Direction Algorithm, SFD）和多流向算法（Multiple Flow Direction Algorithm, MFD）[4]。单流向算法主要包括D8算法、Rho4/Rho8算法、Lea算法、Dinfin;算法等[5]；多流向算法主要包括FD8算法[6]、FRho8算法[7]、MFD-fg[8]算法等。虽然相比于SFD，MFD能更好地模拟水流的漫散流动，但其在平缓区域的应用仍往往不尽如人意[9]，尤其是人工渠系中平坦区域的影响难以消除。基于TIN和等高线的水系提取方法研究相对较少，如苏丹阳等人[10]通过计算TIN中每个三角形的最大坡度和各边过水面积以确定流向从而进行东阳地区的水系提取，吴凡等人[11]、郭庆胜等人[12]分别借助Delaunay三角网对基于等高线的地形特征提取做了研究。

在基于DEM的田坎的提取上，相关研究甚少，因此，调查了从DEM提取具有相似形态特征地物的相关研究，如提取堤坝。如Casas等人[13]使用坡度分析技术提取了加利福尼亚州堤坝的四种特征参数、Choung[14]借助slope map以坡度计算为主要方法对韩国洛东江流域的堤坝进行了提取，以上两种方法的实验对象主要是大尺度堤坝，对于小尺度堤坝或更小尺度的田坎的适用性并未得到验证；Palaseanu-Lovejoy等人[15]使用最小代价路径法、矩阵法、垂线法和匹配点交叉法四种方法分别实现了对南路易斯安那州地区阿查法拉亚流域和拉福什教区堤坝顶部的提取，结果表明四种方法中匹配点交叉法，即在堤坝两侧正交方向上匹配点间取极值，拥有最好的提取效果。但以上三个研究均只实现了对堤坝特征线的提取，并没有提取得到堤坝的面状特征。

同时，随着数据获取方式的发展和DEM数据库的建立，米级、亚米级的高精度DEM数据源获得已成为现实，基于DEM的数字地形分析中的DEM数据精度问题也受到了越来越高的重视。如Andreacute;s等人[16]研究了DEM内插方法对地形分析的影响；Wu等人[17]研究了水文分析对DEM数据分辨率的敏感性；周启明等人[18][19]研究了DEM数据质量对地形参数和地形特征提取的影响，等。

参考文献：

  1. Joseph W. The geomorphological characterization of digital elevation models[D]. Leicester: Department of Geography University of Leicester, 1996.
  2. 刘梅余, 鲍峰, 欧建良. 基于规则格网数据断面极值法[J]. 现代测绘, 2007, 03: 11-12 31.
  3. 查正军. 基于数字高程模型DEM的地形特征提取[D]. 同济大学, 2007.
  4. Bertolo F. Catchment delineation and characterization: a review[R]. Tech. Rep. EUR 19563 EN, Joint Res. Cent. Rue. Comm., Ispra, Italy, 2000: 36.
  5. 秦承志, 朱阿兴, 李宝林, 等. 基于栅格DEM的多流向算法评述[J]. 地学前缘, 2006, 13(3): 091-098.
  6. Freeman T G. Calculating catchment area with divergent flow based on a regular grid[J]. Computer amp; Geosciences, 1991, 17(3): 413-422.
  7. Quinn P F, Beven K J, Chavallier P. The prediction of hillslope flow paths for distributed hydrological modeling using digital terrain models[J]. Hydrological Processed, 1991, 5(1): 59-79.
  8. 秦承志, 李宝林, 朱阿兴, 等. 水流分配策略随下坡坡度变化的多流向算法[J]. 水科学进展, 2006, 17(4): 450-456.
  9. 宋晓猛, 张建云, 占车生, 等. 基于DEM的数字流域特征提取研究进展[J]. 地理科学进展, 2013, 32(1): 31-40.
  10. 苏丹阳, 富强, 楼章华, 等. 基于三角网DEM的地形特征提取算法[J]. 应用基础与工程科学学报, 2009, 17: 37-48.
  11. 吴凡, 粟为民, 杨英伟, 等. 基于联合Delaunay三角网的等高线地形特征提取研究[J]. 中国矿业大学学报, 2007, 36(2): 172-176.
  12. 郭庆胜, 杨族桥, 冯科. 基于等高线提取地形特征线的研究[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2008, 33(3): 253-256.
  13. Casas A, Riantilde;o D, Greenberg J, et al. Assessing levee stability with geometric parameters derived from airborne LiDAR[J]. Remote Sensing of Environment, 2012, 117(15): 281-288.
  14. Yunjae Choung. Accuracy assessment of the levee lines generated using lidar data acquired in the Nakdong River basins, South Korea[J]. Remote Sensing Letters, 2014, 5(10): 853-861.
  15. Monica Palaseanu-Lovejoy, Cindy A. Thatcher, John A. Barras. Levee crest elevation profiles derived from airborne lidar-based high resolution digital elevation models in south Louisiana[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2014, 91: 114-126.
  16. Andreacute;s A, Freacute;deacute;ric C, Yann G, et al. Interpolation of digital elevation models using AMLE and related methods[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2002, 40(2): 314-325.
  17. Simon Wu, Jonathan Li, G.H. Huang. A study on DEM-derived primary topographic attributes for hydrologic applications: Sensitivity to elevation data resolution[J]. Applied Geography, 2008, 28: 210-223.
  18. Zhou Qiming, Liu Xuejun. The accuracy assessment on algorithms that derive slope and aspect from DEM[C]. The 2nd International Symposium on Spatial Data Quality, Hong Kong, 2003.
  19. Zhou Qiming, Liu Xuejun. Analysis on errors of derived slope and aspect related to DEM data properties[J]. Computer and Geoscience, 2004, 30: 369-378.

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