[发明专利]一种有效减缓地形信息损失的数字高程模型升尺度方法

说明书

本发明公开了一种有效减缓地形信息损失的数字高程模型升尺度方法，属于地理信息分析建模技术领域，根据细网格数字高程(DEM)数据生成累积流(flow accumulation)，将后者作为加权权重和流域边界判断指标，升尺度得到目标网格分辨率的数字高程(DEM)数据。本发明采用网格累积流作为升尺度计算过程中的权重因子，该方法充分考虑了流域特征分析中的河网连续性特征，有效保持了数字高程模型的地形信息，减缓了升尺度过程后DEM信息量的衰减，保证了流域干流和支流河网的连续性，能够依据目标网格DEM获取合理的流域范围。确定合理的连续河网和流域边界是构建数字流域的重要方面，它们与坡度等流域特征参数是水文统计、径流分析、水资源评价、洪水预报、水利工程设计等实践应用的重要依据。

技术领域

本发明属于地理信息分析建模技术领域，具体涉及一种有效减缓地形信息损失的数字高程模型升尺度方法。

背景技术

数字高程模型(DEM)是地球空间信息科学的基础数据，DEM提供的地形信息在流域特征分析、分布式水文建模、气象模拟、生态环境评估、地貌景观分析等各个领域得到了广泛使用，具有重要的应用价值。随着全球卫星对地监测能力的增强，目前已有SRTM DEM、ASTER GDEM、TerraSAR-X DEM、HYDRO1K等高分辨率的数字高程数据，具有水平分辨率高和开放共享访问等特征。

但在进行大区域、国家或大洲尺度的地形分析、数字河网提取等基于DEM的空间信息分析时，这些高分辨率的DEM数据网格细，数据量大，占用大量计算机内存，造成地理信息系统(如ArcGIS)等软件程序在处理DEM数据的难度显著加大，在普通单机平台上难以完成。另外，一些基于DEM建立的分布式水文模型和陆面模型已在洪水预报、旱涝预测和生态评估等领域得到了大量的应用，地形是这些分布式模型中的重要基本参数，当这类模型在进行大区域模拟计算时，通常要求其网格分辨率在几千米至几十千米之间，以满足计算稳定性、计算效率等方面的要求。

这些应用都要求将现有的细网格DEM数据产品进行升尺度到合适的网格分辨率上。在升尺度的过程中，通常直接对细网格DEM进行数值平均，这会造成升尺度后的DEM平均坡度下降、数字河网不再连续、流域边界失真等一系列地形信息量的损失，无法满足科学研究和实际应用的需要。如何升尺度生成合适分辨率的DEM数据并减缓地形信息量的衰减，维持数字河网水系和流域边界准确，是保障DEM数据在水文气象等地理科学科研与生产实践中的重要环节。

发明内容

发明目的：本发明的目的在于提供一种有效减缓地形信息损失的数字高程模型升尺度方法，该方法根据细网格数字高程(DEM)数据生成累积流(flow accumulation)，将后者做为升尺度加权权重和流域边界判断指标，升尺度得到目标网格分辨率的数字高程(DEM)数据。该方法采用网格累积流作为升尺度计算过程中的权重因子，充分考虑了流域特征分析中的河网连续性特征，有效保持了数字高程模型的地形信息，减缓了升尺度过程后DEM信息量的衰减，保证了流域干流和支流河网的连续性。该方法可以提供一组不同分辨率的大区域DEM数据，可为大尺度流域下垫面信息提取、分布式水文模型和陆面模型的建立与应用、分布式模型时空尺度问题、变化环境下的生态环境响应评估等提供必需的支撑。

技术方案：为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种有效减缓地形信息损失的数字高程模型升尺度方法，包括以下步骤：

1)细网格DEM数据收集：收集下载现有常用的细网格DEM数据，网格分辨率通常在几十米至一千米之间；

2)DEM投影转换：将不是等面积投影的细网格DEM进行投影设定，生成等面积投影的细网格DEM数据；

3)坡度计算：选择研究地区范围的DEM数据，采用地理信息系统工具进行填洼，然后计算细网格的网格坡度；

4)细网格的网格累积流计算：采用基于最大坡度的D8法确定网格流向，计算细网格的网格累积流，并与实际河网相对比；