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基于点云生成和DEM的水文分析及侵蚀、河流泥沙运移研究

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简介:
本研究结合点云数据生成与数字高程模型(DEM),深入探讨了水文学中的侵蚀现象以及河流中泥沙的迁移规律,为流域管理提供科学依据。 使用Agisoft Photoscan添加照片并设置标记,对齐图片,并进行优化以生成点云数据。在ArcGIS中创建LAN数据集,然后生成DEM(数字高程模型)数据。通过水文分析模块执行填洼、流向、流量计算等操作,并利用栅格计算器功能和河网分级系统来处理数据。最后一步是差值提取沟道信息,使用掩膜进行特定区域的提取以及剖面分析。

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  • DEM
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    本研究结合点云数据生成与数字高程模型(DEM),深入探讨了水文学中的侵蚀现象以及河流中泥沙的迁移规律,为流域管理提供科学依据。 使用Agisoft Photoscan添加照片并设置标记,对齐图片,并进行优化以生成点云数据。在ArcGIS中创建LAN数据集,然后生成DEM(数字高程模型)数据。通过水文分析模块执行填洼、流向、流量计算等操作,并利用栅格计算器功能和河网分级系统来处理数据。最后一步是差值提取沟道信息,使用掩膜进行特定区域的提取以及剖面分析。
  • DEMArcGIS.pdf
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    本论文探讨了如何利用数字高程模型(DEM)在ArcGIS平台中进行水文学分析的方法和应用,深入剖析了流域划分、水流路径及汇流累积等关键问题。 基于DEM的ArcGIS水文分析包括根据DEM提取河流网络,并进行河网分级、计算流水累积量、流向以及水流长度。此外,还可以根据指定的流域面积大小自动划分流域区域。
  • 小浪底调Mathematica)
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    本研究聚焦于运用Mathematica软件进行黄河小浪底水库调水调沙工作的模拟与分析,旨在优化水资源管理和防洪减灾策略。 利用Mathematica数学工具解决黄河小浪底调水调沙问题,其中设计了插值法(三次样条函数)和拟合方法(线性和非线性)。文档中包含了实验原理、实验过程、实验代码以及实验感想与收获等方面的内容,并进行了详细的数据分析和图像制作说明。该资源包包含实验报告和实验代码,其中实验代码为.nb格式。
  • 土壤模型
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    《土壤侵蚀的模型研究》一书聚焦于利用数学和计算机模型分析土壤侵蚀过程,探讨不同地形、气候条件下土壤侵蚀机制,旨在为土地管理和生态保护提供科学依据。 KINEMAtic土壤侵蚀预测预报模型用户手册为全英文编写,详细介绍了模型的使用方法及所需数据结构。
  • 土壤模型进展
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    土壤侵蚀模型的研究进展简介:本文综述了近年来土壤侵蚀模型的发展趋势与关键研究成果,探讨了不同模型在预测和管理土壤侵蚀中的应用效果及局限性。 土壤侵蚀模型研究是全球学术界关注的重要课题之一,在预测水土流失、优化资源利用及指导水土保持工作等方面具有重大意义。各国学者致力于开发更精准且适用的土壤侵蚀模型,这些模型有助于改善土地管理、降低自然灾害风险,并在非点源污染研究中扮演基础性角色。 土壤侵蚀模型主要分为两大类:经验统计模型和理论物理模型。经验统计模型基于降雨量、植被覆盖度及土地利用等因素建立统计关系,结构简单且便于计算,能够快速预测土壤侵蚀情况。而理论物理模型则以水文学、水力学等学科的基本原理为依据,致力于模拟土壤侵蚀的物理过程,并提供更详细的机制描述。 随着计算机技术及其他相关学科的进步,建模手段和方法不断演进。20世纪上半叶的研究主要围绕单个影响因素展开,其中美国通用土壤流失方程(USLE)是该领域的里程碑式成果。USLE量化了五个影响因子:降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡长与坡度及作物覆盖与管理,并广泛应用于年平均侵蚀量的预报。 非点源污染研究兴起后,土壤侵蚀模型的重要性进一步凸显。这些污染物主要通过降雨径流导致的土壤颗粒流失传播,因此,模拟土壤侵蚀过程成为非点源污染模型的基础。目前普遍认为未来的发展方向是将地理信息系统(GIS)与物理机制相结合,开发分布式土壤侵蚀模型。 该领域涉及多个学科领域的交叉融合,包括水文学、土壤学、气象学和生态学等。这些跨学科合作推动了研究的进展,并促进了模型的实际应用,在农业可持续发展及生态文明建设等方面发挥了重要作用。 未来随着科技进步和深入研究,土壤侵蚀模型将更加精确实用,为人类社会提供更有效的支持以实现可持续发展目标。
  • 土保持区边界数据:涵盖区界、支区界、域界省界等
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    本数据集包含黄河流域关键界限信息,如泥沙区域边界、主要支流分界、完整流域范围和省级行政区划边界,为研究水土保持提供精准分区依据。 黄河流域水土保持边界数据涵盖泥沙区界、支流区界、流域界及流域省界等多个方面;该数据集较为全面且统一采用了WGS-84坐标系统,所有包含的数据格式均为shapefile(shp)格式,并确保了数据的完整性。此数据集适用于实验分析和科研工作等用途,同时保证了其准确性。
  • 数据
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    水土侵蚀数据收录了关于土壤流失与地形变化的关键信息,包括降雨强度、植被覆盖率及坡度等影响因素的数据集,旨在研究和预防土地退化。 我们基于大量初始数据进行了太阳能值的转换,并计算了相应的转换率。此外,还获得了水土流失的数据。最终通过能值分析法得出了绿色GDP的排名。