基于DEM的南充境內河網提取

吳強建中+徐珍+蔣婷+賀春明+黎武

摘 要：該文應用水文分析方法提取南充境內河流網絡。采用ARCGIS10.0作為軟件平臺，基于南充地區影像圖得到無洼地DEM。從無洼地DEM提取出水流方向、匯流累積量，最終得到矢量河網。實驗發現閾值的設置對提取到的河網起決定性作用。

關鍵詞：DEM；南充市；河網提取

中圖分類號 P333 文獻標識碼 A 文章編號 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是描述地球表面形態的多種信息空間分布的有序數字陣列，是地球表面地形地貌的一種離散表達，現已經成為國家空間數據基礎設施的“4D”產品之一，是水文分析的主要數據[1]。利用DEM可以快捷的得到數字流域信息[2]。數字流域信息能夠反映河流分布的規律并能模擬河流分布的形態，廣泛應用于水文預測、城市規劃等領域，是地理數據的核心內容之一，也是分布式水文模型的基礎數據[3]。數字流域信息對地區規劃設計，洪澇災害監測都有非常重要的意義。因此，基于DEM的流域分析已經非常常見[4-8]，例如，郭超穎研究不同水平分辨率對流域水文特征的影響發現，相同閾值下分辨率越低，地形及水流就越簡單，相反則越詳細[9]；李霜林等借助ArcGIS平臺，在DEM上進行流域分析，提取了長江三峽地區地形的河網、集水區域等重要水文信息，方便了三峽地區水資源利用，地質災害的監測等[10]。本文基于DEM地表水文分析的方法，運用ArcGIS10.0作為軟件平臺，提取了南充段嘉陵江流域的水流方向、匯流累積量等河流信息，最終得到矢量河網。

1 研究區域概況

南充市地處四川盆地東北部，介于30°35′N～31°51′N、105°27′E～106°58′E；南北跨度165km（圖1），東西跨度143km。東鄰達州市，南連廣安市，西與遂寧市、綿陽市接壤，北與廣元市、巴中市毗鄰，幅員面積12479.96km2。嘉陵江流經南充市的閬中、南部、儀隴、蓬安4縣市和高坪、順慶、嘉陵3區，全長298km，沿途接納了東河、構溪河、西河、西充河等支流，流域面積9753km2，占南充市總面積的78%。北與廣元、巴中市毗鄰，南與廣安市相接，東臨達州市，西接遂寧、綿陽市。南充水系比較發達，除嘉陵江外南充還有20余條支小河流和24座大中小型通航水庫，較大的支流有東河、構溪河、西河、西充河等，與嘉陵江交匯形成樹枝狀水系。嘉陵江水系河道蜿蜒曲折，多曲流，河道彎曲系數一般在2以上，在南充青居牛肚壩形成了堪稱“世界地貌奇觀”的大曲流，河道回旋接近360°；嘉陵江流量大，季節分配不均，年際變化大，夏秋多，冬春少；嘉陵江含沙量大，以細沙粒物質為主。

2 數據與方法

2.1 數據 本研究的數據主要為南充及周邊地區的影像地圖。為了契合小流域范圍內的水域分析，選擇下載有符號整型像素深度16位的單波段TIFF格式影像數據，投影類型D_WGS_1984_UTM_Zone_48N，線性單位為：meter，分辨率為30m×30m。實驗中下載的DEM數據共有4幅。將四幅影像圖在ArcGIS中合并，設置合并后的數據基本信息為有符號整型、像素深度16位、波段數為1。運用按掩膜提取工具去除南充轄區以外的區域，得到只包含南充地區的DEM數據。圖幅范圍（上：35421199.13288，左：499973.201333，右：692964.201333，下：3318729.13288）；灰度值范圍：43～183；可以看出圖中灰度值較高的區域為水體，以河流為主。

2.2 研究方法 地表河流網提取是DEM水文分析的主要內容之一，目前河網提取方法主要采用地表徑流漫流模型：首先在無洼地DEM上擬用最大坡降法計算每一個柵格的水流方向，然后依據自然水流由高處流往低處的自然規律，計算出每一個柵格在水流方向上累積的柵格數，既匯流累積量。假設每個柵格攜帶一份水流，那么柵格的匯流累積量就代表該柵格的水流量。基于這種思維，當匯流量達到一定值就會產生地表水流，所有匯流量大于臨界值的柵格就存在潛在的水流路徑，這些水流路徑構成的河流網絡就稱為河網。本實驗從原始DEM數據處理，最后得到矢量河網，主要可以分為提取無洼地DEM的水流方向、計算匯流累積量、設置臨界積水面積閾值生成河網、河網矢量化等幾個步驟[11]。具體流程如圖2所示。

DEM是一種地形表面模型，其中包含有真實洼地和假的洼地既由數據精度不夠高所造成的水流積聚地。洼地填平的主要功能是排除由于DEM的精度不夠高所產生的假的洼地。這些區域的存在會讓分析得不到我們想要的效果甚至出現錯誤的水流方向，因此做水文分析之前需要對原始DEM數據進行洼地填充生成無洼地DEM。具體步驟如下：

2.2.1 提取原始DEM的水流方向 對于DEM中的某一個格網，水流方向表征的是該格網表面的降水受重力作用在地形表面約束下的離開該格網的方向。在ArcGIS中通過對中心柵格的8個鄰域柵格進行編碼，中心柵格的某一方向便可由其中的某一值來確定。例如中心柵格的水流方向向右，這水流方向被賦值為1，方向值以2的冪值指定是因為存在格網水流方向不確定的情況，此時需要將數個方向值相加，這樣在后續處理中從相加結果便可以確定相加時中心格網的領域格網的情況如圖3所示。ArcGIS的水文分析以D8算法為基礎的。D8算法的基本思想是假設單個柵格中的水流只能流入與之相鄰的8個柵格中。采用最陡坡度法來確定水流的方向，在3×3的DEM柵格上，計算中心柵格單元與各相鄰的8個柵格單元間的距離權落差（即柵格中心點落差除以柵格中心點之間的距離），取距離權落差最大的柵格為中心柵格的流出柵格既水流方向，并且規定一個柵格的水流方向用一個特征碼表示。被處理柵格單元同相鄰8個柵格單元之間坡降的算法為：

式（1）中：FlowDiretion為2個柵格之間的距離權落差；Dz為2個柵格單元之間的高程差；Di為2個柵格單元中心之間的距離。格網間距離與有方向有關，若領域柵格對中心柵格的方向值為2、8、16、128，則柵格間的距離為[2]倍的柵格大小否則距離為1。該步驟主要用流向提取工具，柵格數據為原始DEM，得到水流方向柵格flowdir如圖4所示。

2.2.2 洼地計算 雙擊Hydrology工具集中的Sink工具，選擇計算的水流方向數據Flowdir作為輸入數據，指定輸出數據為Sink，得到洼地數據sink。

2.2.3 洼地填充 計算得知原始DEM上有洼地，需要進行洼地填充。雙擊Hydrology工具集中的Fill工具，進行原始DEM挖地填充。在Input surface raster中選擇原始DEM數據，指定輸出文件名為filldem，得到無洼地DEM如圖5所示。

2.2.4 計算無洼地DEM的匯流累積量 使用Flow Accumulation工具，柵格數據就是上面獲得的數據flowdirfill，得到無洼地的DEM數據flowacc。無洼地DEM水流方向見圖6，匯流累積量見圖7。

2.2.5 河網的生成 河網生成的思路是根據需要設定恰當的閾值，依據設定的閾值逐個對柵格單元進行判斷，若單元格匯流量大于閾值其屬性為1，小于或等于閾值的柵格設置為無數據（NoDate）。具體操作使用spatial analyst中的柵格計算器，將匯流累積量計算結果作為輸入數據，提取公式為“Con（"flowacc">100，1）”。設置的閾值是100、500、2000、5000，得柵格河網str100、str500、str2000、str5000圖。在圖中像元值只有0、1，其中1表示是河網，0是非河網區域。

2.2.6 柵格河網矢量化 使用Stream To Feature工具，將是柵格河網作為輸入數據，將flowdirfill作為水流方向，得到矢量化后的河網。

3 結果與分析

本文運用ArcGIS10.0軟件平臺對南充流域的DEM數據進行了一系列水文分析，設置不同的閾值提取得到了不同的矢量河網。現對比分析閾值分別為5000、2000、500、100……時提取的河流局部圖。圖7是相鄰的4個區域不同閾值提取得到的河網對比圖；圖8是同一區域不同閾值提取的河網疊加在一起形成的對比圖。對比發現設置閾值越小河流越詳細，設置閾值越大河流信息越簡單，但在某些河流段主要是一些較大的主干河流，閾值為500與閾值為100時提取的河網完全相同；既閾值較大的河網與閾值較小的河網的主干部分完全重合。在河流的主干部分閾值越大得到的河網越理想，但會讓河流的部分分支尤其是在源頭處的細小河流被忽略；在河流的分支尤其是河流的源頭閾值越小得到的河流越理想，但閾值較小會在河流的主干較寬的部分產生很多平行的偽河道[12]。

在河網的屬性表中記錄了有關河流的信息，現按照閾值從大到小排序，如表1所示。從表1可以看出，隨著閾值的變小，河流總條數急劇增加，其原因是小河溝也加入了進來，導致總數激增。隨著閾值的變小，最長河流在變短，其原因是閾值變小的過程中，小河流的加入將最長的那條河流分割成兩條甚至更多，所以最長河流在發生變化。隨著閾值的變小，河流的總長度也在激增，同樣也是由于在閾值變小的過程中，加入了小河流的緣故。

4 結論與討論

本文主要基于DEM地表水文分析的方法，對南充段嘉陵江流域進行了研究。采用ARCGIS10.0作為軟件平臺，提取了研究區域矢量河網，實驗發現預知的設置對河網起至關重要的作用。閾值設置越小河流越詳細，閾值設置越大河流越稀疏，且閾值較大時得到的河網與閾值較小時得到的河網的主干部分完全重合。隨著閾值的變小，許多小河流被納入河網中，使得河流總條數急劇增加，河流的總長度也在激增。

在整個研究過程中，由于閾值的設定不是很科學，如果采用科學梯度法可能得到更為理想的河網柵格數據。閾值的設置對提取的河網起決定性作用，閾值過大會造成關鍵河流的丟失，閾值過小會產生很多多余的數據，都得不到我們想要的數據。怎樣確定合理的閾值？閾值為多少時得到的河網與現實中河流最為接近？這些都是以后的研究需要提高和完善的，該方面的研究還需要更高分辨率的數據，更加科學和專業的研究方法。

參考文獻

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（責編：張宏民）