数字化水系辅助 DEM提取Karst地区水系的应用研究

陈 旺,邓亚东,2,梁 虹,谢晓云,李金益

(1.贵州师范大学地理与环境科学学院,贵阳 550001;2.中国地质科学院岩溶地质研究所,桂林 541004)

1 概 述

DEM(Digital Elevation Model)由 Miller1958年提出,经过长达半个多世纪的发展,其理论研究和产品精度不断提高。目前获取DEM产品主要由 3种技术:①地面测量;②根据航空或航天遥感影像,通过摄影测量途径获取;③在现有地形图上采集。DEM是零阶单纯的单项数字地貌模型、坡度、坡向及坡度变化率等各种地貌因子可在DEM的基础上提取,因此在水文分析中越来越受到科研和工程人员的重视。在国外,Saunders等[1]通过人工数字化水系图来提高虚拟河网精度;Turcotte等[2]在Saunders等研究的基础上通过数字河流和湖泊网络DRLN(Digital River＆Lake Network)来提高湖泊和平原的水系提取精度。在国内,王加虎等[3]通过数字化不同比例尺的地形图水系等方式解决了DEM水系提取中的部分河道缺失的信息,此方法使提取出的河道流向更加准确,在水系提取方法上值得借鉴;林凯荣等[4]采用了目视解译遥感影像方法对提取出的河系进行修正,此方法虽然可以生成比较符合实际地形的河系,但目视解译受研究者经验的影响比较大,而且花费大量时间;李栋梁[5]充分利用了现在遥感影像的多光谱信息并结合形态学知识提取出了主河道水系,该方法受研究者干扰小,但水系提取易受遥感信息中噪音的影响。

贵州省是我国碳酸盐分布最广泛的省份之一且地处亚热带湿润气候带的石灰岩等碳酸盐类分布区,造壤能力低,并在长期的岩性构造场、水动力场和化学场及气候条件等因素综合作用下产生了地表和地下二元空间结构;大气降水一部分通过地表岩溶裂隙、洼地、落水洞、漏斗等地貌形态而直接渗入地下岩溶空间。这样的地貌形态对基于DEM提取Karst地区的水系影响极大,而且不能采用填洼的常规方法来提取Karst地区的水系,更重要的是这样提取出的水系严重影响了研究 Karst地区分布式水文模型分析精度。如果用可见光和红外遥感信息来修正 DEM提取水系,该方法自动化程度较高,但是贵州地处云贵高原,是我国云量分布的稠密区,云量多,日照少,能见度低,加之山地气候明显,因此多光谱可见光和红外遥感信息中含有大量的山体阴影和云噪音,从而影响了该方法在Karst地区的应用。为了提高 DEM提取水系的精度,本文采用数字化1∶20 000的水系图进而提取出相应的水系用于辅助DEM提取水系,这样可以修正单纯依靠 DEM提取出来的平行水系和河道缺失的等信息,更重要的是避免了Karst地区的特殊地貌背景(如洼地、落水洞、溶丘盆地等)对提取水系流向的影响。这样提取出的流域水系能比较真实反映出 Karst地区的实际情况,从而提高了Karst地区的水文分析的质量(如产流、汇流计算,洪水预报等)。

2 研究区域概况

六硐河平湖流域地处贵州省平塘县与都匀市,位于107°8′至 107°38′E,25°25′至 26°9′N之间,地貌类型以岩溶峰丛低中山、岩溶峰丛低山、岩溶中山及岩溶洼地为主,地貌受岩性的控制明显,隔槽式褶皱内宽缓的箱状背斜与紧密的窄向斜组成了醒目的岩溶化山原地貌,这导致了主要河流皆斜向南流,区内溶洞,暗河发育数量多,分布范围广,类型及结构复杂等特点。而且该流域的平塘水文站记录了几十年的水文资料,精确地提取该流域的水系对研究该地区的精准分布式水文模型有着积极的意义。

3 流域水系提取技术流程

数字化1∶20 000地形图的水系对 DEM数据进行修正以便提取出更符合 Karst地区的实际水系,提取技术流程如图1,主要处理内容如下:

图1 水系提取流程Fig.1 River extraction system procedure

(1)去除原始 DEM数据中的坏值。

(2)数字化1∶20 000的地形图水系,把数字化的水系用于修正 DEM数据,以确定研究区的地表岩溶裂隙、漏斗、落水洞、洼地和溶丘盆地内外栅格水流方向和水流出口方向。

(3)对基于填洼常规方法提取的水系和基于数字化水系辅助 DEM提取出的水系进行对比分析和精度评价。

4 流域水体提取

4.1 基于单纯的DEM提取水系

基于单纯的DEM信息自动提取水系的算法主要有 4种:①Puecker等[6]提出的移动窗口法,该方法生产的水系不连续,需要人工进一步的修正。②O'Callaghan和Mark[7]提出的坡面流模拟方法,该方法不能确定凹陷洼地和平坦地区的栅格单元的水流方向,改进后经填洼后无法区分洼地的真伪,易造出大片平坦地区,但是该方法被普遍应用。③Yoeli[8]提出了谷线搜索算法,该算法主要由 DEM的最低点沿着谷底向上依次搜索,最后确定水系。④叶爱中[9]等提出的AEDNM(automated extraction of drainage network)法,该方法是利用图论和水文学相关的知识提出的算法,并且有机地和D8算法[即假定中间栅格单元的水流流向有 8个方向(正东、东南、正南、西南、正西、西北、正北),而最终的流出方向为中心栅格单元与邻近 8个格网中坡度最陡的方向]相结合,该方法提取出的水系和实际水系比较接近。本文采用ArcGIS9.2中Hydrology模块提取水系,处理步骤如下:①对 DEM中的洼地,溶丘盆地进行相应的处理;②计算每个栅格单元的流向;③确定流域大小;④提取该流域的水系。提取结果如图2所示。

图2 基于单纯DEM提取水系Fig.2 Extraction river system based on pure DEM

4.2 基于数字化河流辅助 DEM提取水系

Karst地区由于长期的岩性构造场、水动力场和化学场及气候条件等因素综合作用下产生了地表和地下二元空间结构,地表具有岩溶裂隙、漏斗、落水洞、洼地、溶丘盆地等多种地貌形态,地表河流因为有大量漏斗和落水洞的影响而出现许多断头河,而且需要人工确定断头河流向和出水口,我们必须根据Karst地区的真实地貌形态对 DEM进行科学的处理,进而提取出的水系才能对建立 Karst地区分布式水文模型具有科学和实践意义,因此本文受到了Torcotle等[2]提出来的数字河流和湖泊网络 DELN(Digital River and Lake Network)修正 DEM提取水系方法的启发。该方法先根据 DEM的栅格尺寸将实际河网分为若干段并人工输入各段的流向,以此确定部分DEM的栅格流向,其余的栅格流向采用坡面径流累计法确定[3]。该方法的优点是能提高对平坦地方处理能力,而且处理精度高,缺点就是需要大量人工数字化地形图或水系图的水系。但是Karst地区的特殊地质、地貌结构决定了用数字化的水系来修正 DEM数据,才能正确地引导断头河、洼地、落水洞、溶丘盆地的栅格单元的水流方向,才能提取出比较渐近 Karst地区的真实水系。基于以上的地质、地貌背景,本文利用数字化的水系并采用Agree方法对 DEM进行修正,其中“AGREE”算法是一种基于矢量图层为附加信息的DEM表面高程调整算法,目的是使得 DEM和输入的矢量图层相一致[10]。本次试验选取研究区上的落水洞 2处的河道作为矢量图层,该算法使输入的河道矢量图层引导 DEM数据中的流向得到一定程度的修改,从而达到提高河网提取精度的目的,其局部修正结果如图3所示。

图3 基于数字化水系修正 DEM前后的流向比较Fig.3 Comparison of flow directions before and after modified DEM based digital river network

Agree方法在修正 DEM时的处理速度快,自动化程度高,修正后的DEM流向更能接近实际地貌形态和满足研究者实地考察后的水系修改要求,而且Agree方法只对数字化水系缓冲区内的DEM数值进行修改,而非缓冲区的栅格则不受影响,更重要的是修正后提取出的河网更能接近真实的地表水系,其处理结果如图4所示。

5 提取结果对比分析

5.1 基于单纯的DEM信息提取水系分析

虽然本文采用的是10 m分辨率的高精度DEM数据,水系提取自动化程度高,但是从图3我们可以看出,基于单纯的DEM数据经过填洼处理后提取的水系,对提取的水系采用 Strahler编码法对水系的分级数最大为5级,水系从第1级到第4级都有大量的平行水系;有的水系是经过落水洞、洼地汇集进入地下水系,再在下一个出水口而进入地表水系,而经过填洼后造成水系流向改变,而且出现了许多断头的水系和无源的水系,这是不符合 Karst地区特有的地质、地貌背景下的水系结构。由此可知,经过填洼常规步骤和单纯的DEM信息提取出的水系用于Karst地区分布式水文模型的定量分析是不科学的。

图4 基于水系修正DEM后提取出的水系Fig.4 Extraction drainage after amended DEM based on river network

5.2 基于数字化水系和DEM的复合信息提取水系分析

通过数字化地形图或水系图提取出的水系,用于修正 DEM数据中的落水洞、洼地、溶丘盆地等地貌形态造成的水系流向的改变,这样经过修正后的DEM数据无需填洼而且也不能填洼就能提取出比较接近 Karst地区的真实水系;经过分级的水系中从第1级到第5级几乎没有平行水系,也几乎没有断头水系和无源水系的出现。由此可知,基于数字化的水系修正后的DEM信息提取出的水系是地貌客观性和主观性相结合的结果,这既符合 Karst地区的水文自然规律,又能主观地克服单纯DEM信息提取水系的缺点。虽然数字化水系图需要投入大量的人力、物力和时间,但是要提取出符合 Karst地貌形态的水系并应用于Karst地区精准的分布式水文模型是不可避免的过程。

6 结论与展望

本文首先介绍了中国南方 Karst地区地貌特点,在分析单纯依靠 DEM信息自动提取Karst地区水系存在不足的基础上,首次在Karst地区应用数字化的水系辅助 DEM提取水系的方法,发现该方法不但能提高局部溶丘盆地的处理能力,而且用该方法修正后的DEM数据能更好地引导岩溶裂隙、漏斗、落水洞、洼地的栅格单元流向,从而提取出的水系更加符合 Karst地貌形态,这为构建 Karst地区的更高精度分布式水文模型和水资源的空间优化配置提供了科学的空间参考信息。为了提高 Karst地区水系提取效率,可以借助遥感信息辅助DEM提取水系,虽然可见光和红外遥感信息在贵州受山体阴影和云等噪音的影响,从而限制其在多云地区(云贵山区)的广泛应用,但是可以利用雷达遥感具有穿云透雾、全天时、全天候的特点,从雷达影像上解译出较全面的水体信息,并在人工实地考察不确定地方水系流向的基础上辅助 DEM提取水系,笔者认为这是高效解决多云、多雾地区遥感水体信息辅助DEM提取水系的方法之一。

致谢:感谢贵州省水文水资源局舒栋才博士提供的研究区数据。

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