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在基于DEM遍历进行淹没分析基础上,提出了基于流域范围约束的DEM遍历算法,减少DEM遍历阶数,以提高计算速度。同时,将算法付诸于代码实现,在算例中与全局遍历进行对比测试。其对比结果表明,基于流域DEM遍历的淹没分析算法速度更快,计算结果可信。在大数据量条件下,速度优势更为明显,而在流域特征显著的地形条件下,计算结果精度高,与全局遍历结果基本一致。本文所研究的基于流域DEM遍历算法使得淹没分析更高效,对水文水力的研究与生产提供了捷径。 相似文献
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基于Sentinel-2的潮间红树林提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
位于潮间带的红树林可能在高潮时被海水淹没的特点,使得传统的植被提取方法在红树林信息提取方面存在局限性。本文在对比分析了出露的红树林、高潮水位淹没的红树林、海水水体的光谱特征后,提出了一种利用归一化潮间红树林指数(NIMI)提取潮间带红树林的方法。该指数是由植被强吸收的红波段,强反射的两个红边波段和近红外波段组成的归一化表达式。利用该指数对福建省龙海九龙江口湿地的红树林进行了分类提取,提取结果与高分二号影像目视验证和现场调查结果进行了对照。结果显示,该方法提取红树林的用户精度达到93.98%,并显著优于利用归一化水体指数(NDWI)、归一化植被指数(NDVI)及随机森林的结果。 相似文献
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研究城市雨洪风险问题,对提高城市洪涝灾害监测、预报的准确性,以及促进城市防洪决策制定具有重要的意义。鉴于高精度的城市三维模型可以提供丰富地理信息,便于准确分析淹没情况,本文针对当前城市洪涝模型对地形数据的高敏感性,且雨洪风险评估研究的准确性受限于地形数据精度的问题,提出利用无人机倾斜摄影测量技术重建高精度实景三维模型,并结合GIS的空间分析功能,以淹没深度为关键指标进行研究区的雨洪风险评估。通过提取不同重现期下研究区的淹没深度信息,进行可视化渲染实现三维淹没分析,可以直观地看到研究区的淹没情况,作为暴雨内涝风险管理依据,同时对城市规划布局有一定的参考价值。 相似文献
47.
在理论分析的基础上通过物理模型实验探究了规则波与簇状沉水植物群的相互作用。结果表明,植物群沿程波高衰减规律在多数情况下与Kobayashi指数形式和Dalrymple幂函数形式波高衰减理论模型吻合较好,少数情况下波高衰减集中在植物群后半部分,与上述理论模型并不一致。在植物淹没度等于0.4条件下,植物群沿程波高出现较多壅高现象,且相对壅高值随入射波高的增大而减小;植物群的规则波透射系数变化情况与入射波周期、相对波高、植物淹没度以及植物分布密度等因素相关。当入射波周期等于1.0 s时,透射系数随相对波高的增大而减小,周期大于1.0 s时,透射系数随相对波高的增大出现较强的波动性。本文提出了规则波透射系数与水动力因素及植物因素之间的关系式,得到了近岸簇状沉水植物群消浪特性的基本认识,为采用近岸植物消波护岸提供一定的理论依据。 相似文献
48.
以皮里青河流域为研究区,运用小时降水、土地利用类型、数字高程(DEM)、实测淹没深度等数据,基于FloodArea模型对研究区2010年5月2日、2012年6月3日、2016年5月9日、2016年6月17日洪水过程进行再现模拟,通过精度验证并建立了降水-淹没深度的关系,在此基础上确定了4个淹没等级对应的致灾临界雨量。相关分析得出喀拉亚尕奇乡累计8 h降雨量与模拟洪水淹没深度的相关性最好,达到了0.96,潘津乡降雨累计5 h的相关性最好,为0.99;通过实测数据对模拟淹没深度进行精度检验得出,喀拉亚尕奇乡和潘津乡两个考察点相对误差分别为0.47 m和0.1 m,误差率分别为31.33%和7.69%,FloodArea模型对研究区洪水过程模拟的效果较好,可以反映出该区域的洪水淹没情况,能为无水文资料的山区流域的山洪过程进行较为精准的模拟;按照山洪灾害等级划分标准和降水-淹没深度的关系得出,预警点累计5 h降水得到对应4个等级的致灾临界雨量阈值分别为:四级17.84 mm、三级32.39 mm、二级54.21 mm、一级76.04 mm。 相似文献
49.
淹没不整合型层序——一种特殊的加深淹没 总被引:1,自引:0,他引:1
淹没不整合型层序以其凝缩层直接覆盖于层序界面上,即凝缩层+高水位体系域层序类型为特征,以不含有任何暴露证据而区别于层序地层学定义的Ⅰ型和Ⅱ型层序界面,成为碳酸盐地层层序中的一种特殊类型的三级旋回层序界面。以淹没不整合型层序的特征描述、鉴别方法和实例分析阐述了淹没不整合是一种旋回层序的特殊类型即加深淹没型层序界面。这种淹没不整合型层序在油气运移方面起着重要作用。 相似文献
50.
潮滩是陆地与海洋之间重要的生态过渡地带,具有复杂的生态过程和重要的服务功能。受陆海交互作用及人类活动的影响,潮滩处于高度动态变化过程中,而传统测绘技术受到潮滩可达性影响无法快速获取潮滩地形信息。为解决潮滩高程数据获取困难的问题,本文提出一种基于潮汐动态淹没过程和时序遥感影像的潮滩地形信息提取算法,利用K-means++聚类方法实现水域提取,并通过时序淹没特征计算潮滩淹没频率提取潮滩范围信息,最终综合区域潮汐特征反演潮滩地形。研究以崇明东滩为例,利用2016—2020年所有可用Sentinel-2和Landsat-8时序遥感影像,实现潮滩范围提取与高程反演,并通过实测高程数据进行精度验证。研究结果表明,潮滩范围提取总体精度为97.73%,F1_score为0.98;高程反演平均绝对误差为0.15 m,潮滩高程的反演精度与可用影像的数量呈正相关。研究利用该算法进一步反演长江口地区主要潮滩地形特征,结果表明区域内潮滩面积为346.93 km2,高程范围为1.00~3.84 m,且与现有潮滩范围数据集相比,本研究提取的长江口潮滩范围更为完整。该算法为潮滩地形的快速反演提供了可能,对潮滩资源动态监测和管理具有重要意义。 相似文献