识别河流网络
可使用流量工具的输出,通过数字高程模型 (DEM) 描绘河流网络。如果以最简单的形式表示,流量就是流入每个像元的上坡像元数。使用条件函数或设为空函数对通过流量工具得到的结果应用阈值,可以描绘河流网络。例如,要创建在 NoData 背景上以值 1 表示河流网络的栅格,工具的参数应如下所示:
- 对于条件函数工具:
输入条件栅格数据:flowacc
表达式:"Value > 100"
输入条件为真时所取的栅格数据或常数值:1
输入条件为假时所取的栅格数据或常数值:""
输出栅格:stream_net
或者
- 对于设为空函数工具:
输入条件栅格数据:flowacc
表达式:"Value <= 100"
输入条件为假时所取的栅格数据或常数值:"1"
输出栅格:stream_net
两个示例中,所有流入像元数超过 100 的像元都被赋予了值 1,所有其他像元都被赋予了值 NoData。要进行后续处理,必须在值为 NoData 的背景上以特定值来表示河流网络(一组栅格线状要素)。创建河流网络后,可以使用河网分级、河流连接和栅格河网矢量化工具对其进行进一步分析,以分别对河流进行分级、为河流连接分配唯一的 ID 或创建要素数据集。确定表示常流河或河道的起点的阈值时需要考虑的因素不仅包括汇流区域,还包括气候、坡度和土壤特征。有关河道起始的详细信息,请参阅 Tarboton and Bras (1991)。
河网分级
河网分级工具提供了两种可用于为河流网络中的连接分配数值顺序的方法。最为常用的方法是默认的 Strahler 方法,而 Shreve 方法也具有其自身的优势,即受进一步分析时所执行的添加或移除连接的操作的影响相对较小。
矢量化栅格河流网络
使用栅格河网矢量化工具可精确地将栅格线性网络转换为要素数据。
参考书目
Tarboton D. G., R. L. Bras, I. Rodriguez–Iturbe.1991. On the Extraction of Channel Networks from Digital Elevation Data.Hydrological Processes. 5: 81–100.