Advertisement

基于ArcGIS的水文分析及流域特征提取实例

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目利用ArcGIS软件进行水文分析与流域特征提取，通过具体案例展示如何应用该工具计算流域参数、绘制流经路径等技术流程。 水文分析是数字高程模型（DEM）数据应用的关键领域之一。通过使用DEM生成的集水区和水流网络，可以为大多数地表水文分析模型提供主要输入数据。这些表面水文分析模型用于研究与地表水流相关的各种自然现象，例如洪水水位及泛滥情况、划定受污染源影响区域以及预测地貌改变对整个地区的影响等。这类模型在城市和区域规划、农业、林业、交通运输等多个领域都有广泛应用，并且对于理解地球表面的形状具有重要意义。 这些应用需要了解水流如何通过某一特定地区的流动模式，同时也要考虑该地区地形变化可能以何种方式影响到水流的行为。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于ArcGIS的水文分析及流域特征提取实例
    优质
    本项目利用ArcGIS软件进行水文分析与流域特征提取，通过具体案例展示如何应用该工具计算流域参数、绘制流经路径等技术流程。 水文分析是数字高程模型（DEM）数据应用的关键领域之一。通过使用DEM生成的集水区和水流网络，可以为大多数地表水文分析模型提供主要输入数据。这些表面水文分析模型用于研究与地表水流相关的各种自然现象，例如洪水水位及泛滥情况、划定受污染源影响区域以及预测地貌改变对整个地区的影响等。这类模型在城市和区域规划、农业、林业、交通运输等多个领域都有广泛应用，并且对于理解地球表面的形状具有重要意义。 这些应用需要了解水流如何通过某一特定地区的流动模式，同时也要考虑该地区地形变化可能以何种方式影响到水流的行为。
     
  • ARCGIS中的流域水系提取
    优质
    本教程详细讲解如何使用ArcGIS软件进行流域和水系的提取与分析，涵盖数据准备、工具应用及结果解释等步骤。 ### ARCGIS流域水系提取知识点详解 #### 一、基础知识概述 在地理信息系统（GIS）领域中，ArcGIS是一款非常强大的工具，广泛应用于环境科学、城市规划、资源管理等多个方面。其中，流域水系的提取是一项重要的技术应用，主要用于识别和分析地表水流的方向、路径以及集水区等信息。 #### 二、关键术语解释 1. **DEM (Digital Elevation Model)**：数字高程模型，一种用于表示地表起伏的数据形式。 2. **TIN (Triangulated Irregular Network)**：三角网状不规则网格，通过三角形网络来表示复杂地形表面的方法。 3. **Flow Direction**：流向，指地表水流的方向。 4. **Sink (洼地)**：地表上的凹陷区域，通常无法流出水的地方。 5. **Watershed (集水区)**：某一河流或湖泊收集雨水的全部区域。 6. **Basin（流域盆地）**：由分水岭分割而成的区域，可以理解为较大尺度的集水区。 7. **Flow Accumulation**：流量累积，表示水流汇入某一点的数量。 #### 三、操作步骤详解 1. **导入原始DEM** - 建议使用黑白DEM图以避免色彩影响计算准确性。DEM精度直接影响结果质量。 2. **流方向（Flow Direction）的计算** - 这是一个自动化过程，根据DEM大小和计算机性能的不同，可能需要一定时间来完成此步骤。 3. **洼地提取** - 洼地是指地形中的不合理集水区域。通常由DEM误差造成，需判断是否填平。 4. **分析并填充洼地** - 步骤①：使用watershed工具计算每个洼地的贡献区； - 步骤②：确定各洼地最低高程； - 步骤③：确定各洼地出水口高程； - 步骤④：通过洼地出口与最低点之间的差值来填充，作为填平阈值。 5. **Fill（填洼）处理** - 根据地形资料设定合理的填充深度。若无特殊地质现象，则直接使用最大洼地深度加1为标准进行填埋操作。 - 经过此步骤后生成新的DEM，并检查是否有剩余的洼地，若有则需重复上述流程直至完全消除。 6. **流域盆地（Basin）生成** - 通过填充处理后的DEM可以用于创建流域盆地。此时可调整颜色以便于观察分析。 - 可将非必要的区域裁剪掉以减轻计算机负担。 7. **集水区（Watershed）生成** - 步骤①：使用Flow Accumulation工具计算河流分布，识别水流集中区域； - 步骤②：设定合理的阈值过滤较小的水流，形成合理河网结构。 - 步骤③：利用Raster Calculation进一步细化河网，确保只保留符合定义的河道。 #### 四、总结 通过解析ArcGIS在流域水系提取中的应用流程，我们可以了解到该过程涉及多个关键技术点。包括DEM准备、洼地分析及处理、流域和集水区生成等步骤，并且这些环节相互关联紧密。每一步的成功执行都是后续操作顺利进行的基础条件。实际操作中可以更好地理解和掌握ArcGIS在这一领域的技术技巧。
     
  • 基于PyTorch的特征提取实现，涵盖时域、频域及时频域特征
    优质
    本项目利用PyTorch框架开发了全面的特征提取系统，涉及音频信号处理中的关键领域——时域、频域及时频域，为深度学习模型提供了丰富的特征输入。 对传感器数据进行特征提取。
     
  • 利用ArcGIS进行流域水文特性分析
    优质
    本研究运用ArcGIS软件技术对特定流域的地形、降雨等数据进行处理与分析，深入探讨该区域的水流分布及水质状况，评估其水文特性。通过模型构建和数据分析，为水资源管理和环境保护提供科学依据和技术支持。 水文模型在水文科学研究中一直扮演着重要角色。数字高程模型（DEM）是地理信息系统的核心数据之一，可以通过它提取流域内的多种关键水文特征参数。通过研究基于DEM的流域水文信息提取的基本原理与技术手段，并利用ArcGIS 9.3软件中的水文学分析工具箱，成功实现了对这些信息的抽取工作。将所得结果和原始区域影像图进行对比后发现，从DEM数据中获取到的流域水文特征同实际河流系统特性基本一致。因此，使用DEM来提取流域内水文特征的方法是可行且有效的。
     
  • iPLS用于特征提取及光谱分析_iPLS_光谱特征提取_光谱特征_光谱分析
    优质
    简介：本文介绍了iPLS（间隔偏最小二乘）方法在特征提取和光谱数据分析中的应用，探讨了其如何有效简化复杂光谱数据并提高预测模型的准确性。 iPLS（迭代部分最小二乘法）是一种在光谱分析领域广泛应用的数据处理技术。它结合了主成分分析（PCA）与偏最小二乘法（PLS）的优点，旨在高效地从高维光谱数据中提取特征，并用于分类或回归分析。这些数据通常包含多个波长的测量值，每个波长对应一个光谱点。 在实际应用中，iPLS常面对的是大量冗余信息和噪声的情况。为解决这些问题，iPLS通过迭代过程逐步剔除与目标变量相关性较低的部分，并保留最关键的特征成分。其工作原理包括： 1. 初始化：选取部分变量（波段）进行PLS回归。 2. 迭代：每次迭代都利用上一步得到的残差重新计算因子，从而剔除非关键因素并强化重要信息。 3. 停止条件：当达到预设的迭代次数或者特征提取的效果不再显著提升时停止操作。 4. 结果解释：最终获得的iPLS因子可用作新的输入变量进行后续建模和分析。 在光谱数据处理中，iPLS方法具有以下优点： 1. 处理多重共线性问题的能力强大； 2. 发现隐藏于高维数据中的关键特征，并有助于减少模型过拟合的风险； 3. 动态优化过程逐步剔除不重要的变量，提高模型的解释性和准确性。 在实际应用中，iPLS被广泛应用于诸如遥感图像的地物分类和生物样本化学成分分析等领域。它能够从复杂的光谱数据集中提取有用的特征信息，并为建立机器学习模型（如支持向量机、随机森林等）提供有效的输入变量。总结来说，iPLS是一种强大的工具，在高维光谱数据分析中发挥着重要作用，通过减少复杂性提高预测能力和解释能力。
     
  • 脑电信号的分析及特征提取-脑电信号的分析及特征提取
    优质
    本研究聚焦于脑电信号的深入分析与关键特征提取技术，旨在通过有效的信号处理方法揭示大脑活动模式，为神经科学和临床应用提供重要数据支持。 脑电信号分析与特征提取 指导教师: 童基均 老师 学 生: 叶建伟 班 级: 03电子（2）班 浙江理工大学信息电子学院 2007.1.17
     
  • ArcGIS中提取流域水系的步骤.docx
    优质
    本文档介绍了如何使用ArcGIS软件来识别和提取特定区域内的完整流域水系网络。通过一系列详细的操作步骤，读者可以掌握从基础地理数据到生成复杂水流路径分析的专业技能。 ArcGIS流域水系提取步骤： 1. 准备数据：确保已准备好DEM（数字高程模型）数据以及其他必要的矢量数据。 2. 创建流网络：使用“流向”工具计算水流方向，然后利用“流量”工具生成累积流量栅格，并通过设定阈值创建河流网络。 3. 河网提取与编辑：运用ArcGIS中的河网分割和合并功能进行水系的进一步细化处理。根据实际情况对提取出的结果进行适当的调整或修正以确保精度。 4. 划分流域区域：基于先前建立好的流向数据，应用“汇流累积量”工具识别各个子盆地边界，并生成完整的流域划分图层。 5. 分析与展示结果：利用ArcGIS提供的空间分析功能如缓冲区、叠加等操作对提取得到的水系信息进行深入探究；同时也可以通过地图符号化等方式来美化最终输出的地图成果。
     
  • 基于MATLAB的HOG特征提取分析代码
    优质
    本代码利用MATLAB实现HOG（方向梯度直方图）特征提取算法，适用于图像处理与计算机视觉领域的人体姿态识别等任务。 基于HOG特征提取的图像分类器的核心思想是所检测的局部物体外形能够被光强梯度或边缘方向的分布所描述。通过将整幅图像分割成小的连接区域称为cells，每个cell生成一个方向梯度直方图或者cell中像素的边缘方向，这些直方图的组合可表示出所检测目标的目标描述子。为了提高准确率，局部直方图可以通过计算图像中的较大区域（称为block）内的光强作为测量值进行对比标准化，并用这个测量值归一化该block中的所有cells。这一归一化过程完成了更好的光照/阴影不变性处理。
     
  • GA特征提取_光谱分析_光谱特征提取-war21r
    优质
    本项目专注于利用GA（遗传算法）进行高效的光谱特征提取与分析，旨在优化光谱数据处理流程，提高特征识别准确性。 使用GA提取特征，数据为高光谱数据及感兴趣区域数据，最后一列为标签。
     
  • 时域和频域特征的提取
    优质
    本研究探讨了在信号处理中时域和频域特征的有效提取方法，旨在提升模式识别与数据分析的准确性。 提取数据的时域和频域指标，以获得相应的时域和频域特征。