本文關(guān)鍵詞：基于遙感和GIS的洪水淹沒(méi)范圍估測(cè)與模擬研究

  更多相關(guān)文章： 洪水淹沒(méi)范圍 洪水痕跡 遙感 種子淹沒(méi)算法 DEM

【摘要】：我國(guó)的洪水災(zāi)害發(fā)生十分頻繁,每年因洪水災(zāi)害造成數(shù)百億元的直接經(jīng)濟(jì)損失。洪水淹沒(méi)作為洪水災(zāi)害最重要的性質(zhì),一直是洪水研究重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題,也是水文調(diào)查、工廠選址、城市規(guī)劃等研究的重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象。使用遙感手段解譯提取洪水淹沒(méi)范圍相較于野外觀測(cè)具有很大的優(yōu)勢(shì),既節(jié)省了觀測(cè)成本,又降低了觀測(cè)風(fēng)險(xiǎn)。GIS作為一個(gè)功能強(qiáng)大的系統(tǒng)集成工具,既可以綜合管理遙感、地形、水文等不同來(lái)源的數(shù)據(jù),又可以提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理分析方法,實(shí)現(xiàn)洪水淹沒(méi)模擬分析。本文針對(duì)洪水發(fā)生時(shí)刻衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)缺乏的情況,提出了一種延時(shí)估測(cè)洪水淹沒(méi)范圍的方法。首先采用植被指數(shù)法和土壤含水量變化法提取洪水發(fā)生前、后植被、土壤遺留下的變化和痕跡;然后利用DEM高程數(shù)據(jù)進(jìn)行淹沒(méi)推算,估測(cè)洪水淹沒(méi)的最大范圍。文章選取大通河流域洪水和五里河流域洪水作為研究實(shí)例,使用Landsat TM、ETM數(shù)據(jù)以及SRTM DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)。結(jié)果表明,在植被覆蓋率高、植被種類復(fù)雜的平原地區(qū),植被指數(shù)變化痕跡可用于估測(cè)洪水淹沒(méi)范圍;而在植被覆蓋率低、植被種類單一的河谷地區(qū),土壤含水量變化痕跡更加適用。將估算結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)調(diào)訪數(shù)據(jù)或洪水發(fā)生后一天的影像數(shù)據(jù)對(duì)比顯示,不同類型的地貌區(qū)選取相適宜的估算方法能夠獲得較好的洪水淹沒(méi)范圍估算效果。將估測(cè)結(jié)果同基于DEM的最高洪水位模擬結(jié)果對(duì)比,發(fā)現(xiàn)估測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確。最后文章針對(duì)此方法設(shè)計(jì)了一個(gè)洪水淹沒(méi)范圍估測(cè)與模擬系統(tǒng),使用.NET框架下AE與IDL一體化開(kāi)發(fā)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的部分功能,為同時(shí)使用到遙感與GIS技術(shù)的專業(yè)軟件系統(tǒng)構(gòu)建提供了一種可行的解決方案。
【關(guān)鍵詞】：洪水淹沒(méi)范圍 洪水痕跡 遙感 種子淹沒(méi)算法 DEM
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院研究生院(海洋研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P208;P237;P333.2
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 1 引言11-19
• 1.1 水文調(diào)查與洪痕調(diào)查11-12
• 1.1.1 水文調(diào)查與洪水調(diào)查11
• 1.1.2 洪痕調(diào)查11-12
• 1.1.3 傳統(tǒng)調(diào)查手段的局限性12
• 1.2 基于遙感的洪水淹沒(méi)范圍提取研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 水體光譜特征12-13
• 1.2.2 研究數(shù)據(jù)13
• 1.2.3 研究方法13-14
• 1.3 基于GIS的洪水淹沒(méi)模擬研究現(xiàn)狀14-16
• 1.4 研究的目的和意義16-17
• 1.5 研究思路17-19
• 2 基于遙感的洪水痕跡提取19-34
• 2.1 遙感信息提取原理19-22
• 2.1.1 目視解譯19
• 2.1.2 計(jì)算機(jī)信息提取19-22
• 2.2 洪水痕跡標(biāo)志22-24
• 2.2.1 植被指數(shù)22-24
• 2.2.2 土壤含水量24
• 2.3 應(yīng)用實(shí)例24-32
• 2.3.1 研究區(qū)概況24-25
• 2.3.2 數(shù)據(jù)25-26
• 2.3.3 痕跡提取26-32
• 2.4 小結(jié)32-34
• 3 基于GIS的洪水淹沒(méi)范圍估測(cè)與模擬34-44
• 3.1 洪水淹沒(méi)范圍模擬算法34-37
• 3.1.1 數(shù)字高程模型34-35
• 3.1.2 種子淹沒(méi)算法35-36
• 3.1.3 八方向種子淹沒(méi)算法構(gòu)建36-37
• 3.2 洪水淹沒(méi)范圍估測(cè)算法37-38
• 3.2.1 估測(cè)算法設(shè)計(jì)37
• 3.2.2 估測(cè)算法的偽代碼37-38
• 3.3 應(yīng)用實(shí)例38-42
• 3.3.1 大通河洪水淹沒(méi)估測(cè)38-39
• 3.3.2 五里河洪水淹沒(méi)估測(cè)39-40
• 3.3.3 大通河洪水淹沒(méi)模擬40-41
• 3.3.4 結(jié)果與討論41-42
• 3.4 小結(jié)42-44
• 4 基于AE與IDL的洪水淹沒(méi)范圍估測(cè)與模擬系統(tǒng)設(shè)計(jì)44-57
• 4.1.NET框架下的AE與IDL一體化開(kāi)發(fā)44-48
• 4.1.1.NET框架44-45
• 4.1.2 Arc GIS Engine45-46
• 4.1.3 ENVI/IDL46
• 4.1.4 在.NET框架中搭建一體化平臺(tái)46-48
• 4.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)48-51
• 4.2.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)48-50
• 4.2.2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)50-51
• 4.3 應(yīng)用實(shí)例51-56
• 4.3.1 指數(shù)計(jì)算52-54
• 4.3.2 淹沒(méi)估測(cè)與模擬54-55
• 4.3.3 三維可視化表達(dá)55-56
• 4.4 小結(jié)56-57
• 5 總結(jié)與展望57-59
• 5.1 總結(jié)57-58
• 5.2 問(wèn)題與展望58-59
• 參考文獻(xiàn)59-65
• 附錄65-76
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷76
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文76

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本文編號(hào)：1111142