基于不规则三角网（TIN）的流域特征自动提取算法与原型系统设计研究

论文摘要

基于数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)构建的数字流域是水文研究的基础设施,也是水文研究的技术平台。以DEM为基础数据源,不但可以自动提取与流域水文特性有关的各种地形地貌特征变量,如坡度、水流方向、河网密度等,也可获取流域的河网结构、流域形状等,从而可以进一步实现流域地形的自动分割,以及为分布式流域水文模型划分计算单元等。基于DEM的流域分析是数字化时代水文模拟技术发展的前沿和方向。在水文分析领域中,目前绝大部分算法是针对格网结构DEM设计的并且被集成到地理信息系统(Geographic Information System,GIS)软件和专业水文分析软件中广泛使用。不规则三角网(Triangulated Irregular Network,TIN)也是数字高程模型的主要表达方式之一,与规则格网的数字高程模型相比,TIN具有可变分辨率、地形模拟精度高等特点,TIN的矢量特性使得其在描述河网结构、流域拓扑关系等方面更具优势。本文首先系统的阐述了流域分析的内容与方法,对基于格网DEM的流域查询算法进行了归纳与总结,对基于不规则三角网分析了流域水系结构的一般模式,描述了流域河网的拓扑组织方案;其次基于水流方向和三角形边的关系,讨论了TIN中三角形边的汇流特性,并给出了相应的判断准则;最后设计了基于TIN的河网提取及子流域提取算法。对文中所提出的基于TIN的流域查询算法构建了实验分析系统,并采用了不同的数据对算法进行了验证,对算法的时间复杂度进行了分析。研究结果表明,基于TIN数据的河网提取结果及子流域提取结果与实际地形基本吻合,在处理大面积平坦区域时的算法的准确性有待进一步提高。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 图目录
• 表目录
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 流域提取算法研究
• 1.2.2 流域分析软件应用现状
• 1.2.3 存在的问题
• 1.3 研究的意义
• 1.4 论文的内容和组织
• 1.4.1 本文研究的主要内容
• 1.4.2 论文的组织
• 第二章 研究理论基础
• 2.1 流域及流域特征提取
• 2.1.1 流域的基本概念
• 2.1.2 流域特征提取的内容与方法
• 2.1.3 流域提取流程
• 2.2 流域分析数据源概述
• 2.2.1 数字高程模型（DEM）简介
• 2.2.2 DEM数据类型
• 2.3 基于DEM的流域特征提取概述
• 2.3.1 基于规则格网DEM的流域特征提取研究概述
• 2.3.2 基于TIN的流域特征提取研究概述
• 2.3.3 规则格网DEM及TIN流域特征提取优缺点比较
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于不规则三角网的流域查询算法
• 3.1 TIN的组织与数据结构
• 3.1.1 基本概念
• 3.1.2 TIN的基本元素
• 3.1.3 TIN的数据结构
• 3.2 基于TIN河网水系结构模式
• 3.2.1 河网水系的组织结构
• 3.2.2 河网水系的层级结构
• 3.2.3 河网水系的拓扑结构
• 3.3 基于TIN的三角形边汇流特性分析
• 3.3.1 三角形边的汇流特性定义
• 3.3.2 三角形边与水流方向关系分析
• 3.3.3 三角形边的汇水特性判断
• 3.4 基于TIN的水流路径算法
• 3.4.1 TIN的数据结构变换
• 3.4.2 三角形边的汇流特性计算
• 3.5 基于TIN的河网查询算法
• 3.5.1 河网水系分级方案
• 3.5.2 河网水系追踪查询算法
• 3.6 基于TIN的子流域提取算法
• 3.7 本章小结
• 第四章 TIN流域分析实验系统的设计与实现
• 4.1 实验系统需求分析
• 4.1.1 系统基础功能分析
• 4.1.2 系统应用功能需求分析
• 4.2 实验系统的功能设计与开发
• 4.2.1 系统的总体设计
• 4.2.2 系统的功能开发
• 4.3 实验系统实例研究分析
• 4.3.1 实验数据概述
• 4.3.2 实验结果分析
• 4.3.3 算法效率分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 结论与展望
• 5.1 结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 硕士期间发表的论文和参与的课题
• 致谢