[发明专利]基于路径追踪的最佳河道计算方法及基于多时相遥感影像的河网提取方法

说明书

本发明公开了一种基于路径追踪的最佳河道计算方法及基于多时相遥感影像的河网提取方法，所述的基于路径追踪的最佳河道计算方法，包括以下步骤，1)根据目标区域的水面出现频率图计算成本分数图像Cost；2)设定河道的起点S点和终点G点；3)迭代计算最佳河道。有益效果为：1)综合处理历年遥感图像，可获取多水文状态下的河流水面信息，为提取河网提供全面、完整的信息源。2)创建和使用随机森林模型，实现快速、批量处理大空间尺度内的遥感水面信息的高精度提取。3)设计寻找最佳河道的计算方法，检测河流中心线像素，并矢量化出高精度且完全连通的河流网络。

技术领域

本发明属于遥感应用技术与水文学技术技术领域，具体涉及一种基于路径追踪的最佳河道计算方法及基于多时相遥感影像的河网提取方法。

背景技术

河网的精准刻画对洪水风险管理、水资源管理、地貌演化以及全球生物地球化学循环等具有重要意义。尽管数字化的河网具有极强的应用价值和重要性，但目前对河道的实地测站数量很少、分布稀疏，且未覆盖全球的大部分地区。传统上，人们可借助地形图、航片或卫星影像手动勾画河网。尽管手动提取的河网精度较高，但须耗费大量人力，因此不适用于大尺度的研究区域。所以人们开始研究如何借助相关数据和手段自动提取河网。目前，研究和应用最多的方法是从数字高程模型(DEM)中自动描绘河网。

基于DEM的河网提取方法是以景观尺度上的地貌、水文和水动力之间的相互物理作用机制为基础，通过对这些物理机制的简化和应用，获取相关的地形属性和经验规则以构建水文特征要素，比如河网。基于DEM提取河网的方法在山区表现良好，因为山区的水文特征要素，如河岸、山峰和山脊线等，易于通过地形信息识别；而基于DEM的方法在平坦地区提取河网的准确性和效率不尽如人意，仍面临十分大的挑战。已持续有研究指出从DEM中提取平坦地区河网面临的问题，包括缺失真实河段和创建虚假河网，如生成不符合实际的平行河流和不自然的直线或棱角河网。除此以外，基于DEM的方法的另一个限制是它们严重依赖于由高程属性定义的地形形态，而无法确保由地形形态提取的河段就是有稳定水流经过的河流。因此，这些方法可能会提取出一些多余的虚假源头河流。更重要的是，由于水文条件变化、气候变化以及人类活动影响，河网可以在短时间内发生较大变化，比如人为修建一条河道，而DEM的有限可用性通常很难捕捉到河网时空变化信息。

与此同时，遥感影像能够以高的时空分辨率提供连续的全球覆被监测。遥感影像可以监测地表水体的时空变化。已有研究表明了基于遥感影像提取河网的潜力和效率(如：Allen,G.H.,Pavelsky,T.M.(2018).Global extent of rivers and streams.Science,361(6402),585-588.)。基于遥感影像提取河网的方法主要以通过波段或指数阈值法提取地表水体为基础数据，借助数学形态学方法，如图像细化算法，将栅格化的水面逐渐变薄，最终创建出一个像素宽的河流中心线。但是，数学形态学方法通常仅考虑局部区域水面的形态特征，不考虑河网整体的水文连通性，因此会产生一些不连通和不连续的河段(Cazorzi,F.,Fontana,G.D.,Luca,A.D.,Sofia,G.,Tarolli,P.(2013).Drainagenetwork detection and assessment of network storage capacity in agrarianlandscape.Hydrological Processes,27(4),541-553.)。显然，这与真实的具有较强水文连通性的河网不符。鉴于连通的河网对于需要在河段之间进行精确拓扑连接的水文应用的重要性，亟需进一步研究探索如何建立完全连通的河网。