Курсовая работа (т): Определение характеристик водосбора

Рисунок. Направление потока из рассматриваемой точки и присваиваемое значение направлению.

Расстояние вычисляется между центрами ячеек. Следовательно, если размер ячейки принять за единицу, расстояние между двумя ортогональными ячейками будет равно 1, а расстояние между диагональными ячейками - 1,414 (квадратный корень из 2). Если максимальное понижение высоты до ближайших ячеек одинаково в нескольких направлениях, область соседства расширяется до тех пор, пока не будет найден самый крутой спуск.

Если найдено направление самого крутого понижения, выходной ячейке дается значение, представляющее это направление.

Если все соседние ячейки выше, чем обрабатываемая ячейка, такая ячейка будет рассматриваться как ошибка в данных; она должна быть заполнена до минимального значения высоты соседних ячеек. Сток будет осуществляться в эту ячейку. Однако в том случае, если локальное понижение размером в одну ячейку расположено на физическом краю растра, или в ее окрестностях есть хотя бы одна ячейка со значением NoData (нет данных), заполнения не происходит из-за недостаточной информации по соседним ячейкам. Чтобы ячейка могла рассматриваться как истинное локальное понижение размером в одну ячейку, для нее должна быть информация по всем соседним ячейкам. Если сток из двух ячеек осуществляется друг в друга, они являются локальными понижениями с неопределенным направлением стока. Такой метод определения направления стока по цифровой модели рельефа рассмотрен в книге Дженсона и Доминика (Jenson and Domingue, 1988).

Рисунок. Пример растра направления потока. Каждая ячейка растра содержит код направления потока.

Следующим этапом работы является выполнение операции Flow Accumulation (Суммарный сток) из того же модуля, что и Flow Direction, а именно Arc Hydro Tools - Terrain Preprocessing. Инструмент Flow Accumulation вычисляет суммарный сток как суммарный вес всех ячеек, впадающих в каждую ячейку вниз по склону выходного растра. В качестве входных данных инструмент Flow Accumulation использует растр, полученный в результате выполнения операции Flow Direction, то есть растр, содержащий направления потока в каждой точке.

Ячейки с высоким суммарным стоком - это участки концентрированного стока; они могут быть использованы для определения русел водотоков. Ячейки с суммарным стоком, равным нулю, - это локальные топографические пики; они могут быть использованы для выделения хребтов или линий водораздела.

Пример:

Примером использования инструмента Суммарный сток (Flow Accumulation) с входным растром направления потока может служить определение количества дождевых осадков, попадающих в заданный бассейн. В таком случае входной растр весов может быть непрерывным растром, представляющим среднее количество дождевых осадков за определенный период. Выходные данные инструмента будут представлять количество осадков, протекающее через каждую ячейку, при допущении, что весь выпавший дождь стекает по поверхности и не существует перехвата осадков, нет испарения, и осадки не просачиваются в грунтовые воды. Этот процесс можно также рассматривать как количество дождевых осадков, которые выпадают на поверхность земли выше по склону относительно каждой ячейки.

Результаты выполнения инструмента Суммарный сток (Flow Accumulation) могут быть использованы для создания сети водотоков путем применения порогового значения для выбора ячеек с высоким суммарным стоком. (#"796092.files/image006.jpg">

Рисунок. Сравнение речной сети, полученной в результате выполнения инструмента Flow Accumulation, и карты-схемы с отображенной гидрографической сетью

По сути, каждая ячейка растра аккумуляции содержит в себе информацию о количестве ячеек, с которых идёт уклон именно в эту точку. Иначе говоря, каждый пиксель данного растра хранит в себе площадь водосбора в данной точке. Площадь водосбора отображается в количестве ячеек, но, зная параметры одного пикселя (его длина и ширина на местности в километрах), можно легко перейти к площади водосбора в квадратных километрах. Изначально, как описано выше, параметры одного пикселя определяются разрешением используемой цифровой модели рельефа. В нашем случае мы имеем дело с моделью SRTM, разрешение которой составляет 90 м, т.е. один пиксель ЦМР на местности занимает квадратный полигон со стороной 90 м. Но в связи с тем, что в ходе работы было произведено проецирование исходного растра в прямоугольную систему координат (с помощью инструмента Data management tools - Projections and Transformations - Project Raster), а именно - Пулково 1942, исходные параметры модели немного изменились. Таким образом, на местности длина и ширина одного пикселя растра, спроецированного в прямоугольную систему координат, составляют 74 м, или 0,074 км, а его площадь 5,48∙10^-3 км².

Теперь, фактически имея площади водосбора в любой интересующей нас точке речной сети, не составляет труда сопоставить рассчитанные данные с данными ОГХ 1970-1975 гг. Для выполнения этой задачи был составлен список гидрологических постов, лежащих в пределах рассматриваемого района. Далее была оформлена таблица Excel, содержащая в столбцах такие данные, как река, на которой находится пост, наименование населенного пункта, где он расположен, его время действия, пространственные координаты, площадь водосбора. Затем с помощью приложения QuantumGIS произведен переход от формата .xls к формату .shp, т.е. создан шейп-файл, содержащий в себе ту самую таблицу excel с гидрологическими постами и их координатами. Данный формат можно обрабатывать в среде ArcGIS, в которой, собственно, и производится основная работа над цифровой моделью рельефа. Все это делается для того, чтобы отследить местоположение того или иного поста непосредственно на синтетически созданной речной сети и снять значение растра аккумуляции в данной точке. Таким образом, в исходную таблицу добавляется еще один столбец, содержащий рассчитанную с помощью программного оборудования, площадь водосбора (см. Приложение). Следующим шагом было сопоставление рассчитанных данных и данных ОГХ, вычисление погрешности, анализ результатов, данный этап будет описан чуть позже.

Итак, следующие этапы работы направлены на получение непосредственно определенных контуров водосбора. Были выбраны 10 конкретных бассейнов разной площади (от 1000 до 8000 км²), для которых было необходимо получить растровое изображение их контура. Данная задача выполнялась для дальнейшей работы над бассейном и определением его гидрографических характеристик (залесенность, озерность, доля урбанизированных территорий). Для этого были использованы функции модуля ArcHydro, описание которого было представлено выше в разделе 2.3. Первой была задействована функция определения направления потока (Stream Definition). В качестве входных данных использовался растр аккумуляции (Flow Accumulation Raster), а также задается пороговая площадь водосбора, т.е. ячейки растра аккумуляции, хранящие в себе площадь водосбора, меньше пороговой, в растр направления потока включаться не будут. По сути, растры Stream Definition и Flow Accumulation визуально выглядят одинаково, отличие заключается лишь в том, что ячейки растра направления потока состоят только из нулей и единиц, т.е. либо есть в данной точке пороговая площадь водосбора, либо ее нет.

Рисунок. Наложение растров Flow Accumulation и Stream Definition

На рисунке красным цветом отмечены ячейки растра Flow Accumulation, хранящие в себе площадь водосбора, синим же - ячейка растра Stream Definition, который наложен сверху. В итоге мы видим, что красным отмечены точки, хранящие в себе площадь водосбора меньше заданной пороговой при выполнении операции SD. Эта операция выполняется для того, чтобы ускорить процесс оконтуривания водосбора, отбросив слишком малые водосборы.

Следующие два используемых инструмента из раздела Terrain Preprocessing модуля ArcHydro - Stream Segmentation и Catchment Grid Delineation. По сути, эти 2 операции ведут к получению растра, каждая ячейка которого содержит значение с указанием, к какому водосбору она принадлежит. При отображении данного растра на экране компьютера мы наблюдаем "облако" из наложенных друг на друга "залитых" с различной интенсивностью водосборов. Более темные - соответственно более крупные, включающие в себя более мелкие, окрашенные в светлые тона бассейны.

Следующая операция - Catchment Polygon Processing преобразует растр, полученный в результате выполнения функции Catchment Grid, в растр, содержащий непосредственно контура (границы) водосборов. Наименьший выделенный водосбор как раз таки имеет площадь, которую мы задали в качестве пороговой в модуле Stream Definition.

Последние 2 выполняемые функции модуля ArcHydro - это Adjoint Catchment Processing и Drainage Line Processing. Первая функция объединяет малые водосборы, имеющие направленность потока в одну общую точку и создает растровый слой, содержащий, собственно объединенные контура бассейнов. Иначе говоря, данная функция объединяет смежные водосборы, например, если река образуется двумя малыми притоками, то функция Catchment proc. оконтуривает каждый из них, а Adjoit Catchment proc. объединяет их в один. Функция Drainage Line Processing создает растровый слой, отображающий русловую сеть, т.е. содержит просто графическое отображение рек, не неся в себе какой-либо другой информации.

Рисунок. Одновременное отображение растров Drainage Line, Catchment и Adjoint Catchment Processing

Фактически, все подготовительные этапы на этом заканчиваются. Все входные растры для делинеации контуров заданных бассейнов готовы, остается, собственно, выполнить саму делинеацию в точках. Выбраны 10 бассейнов разной площади: р. Зуша до г. Мценск, (площадь водосбора 6000 км²), р. Жиздра до г. Козельск (6940 км²), р. Ресса до д. Лазино (2440 км²), р. Истра до с. Павловская Слобода (1950 км²), р. Москва до г. Звенигород (5000 км²), р. Ока до д. Костомарово (4900 км²), р. Упа до с. Орлово (8210 км²), р. Воря до с. Мишнево (947 км²), р. Угра до с. Всходы (1890 км²), р. Вазуза до д. Золотилово (5510 км²). Такие бассейны были выбраны не случайно. Бассейны большей площади умышленно не брались в рассмотрение ввиду ограниченности ресурсами персонального компьютера, но в тоже время необходимо было показать разнородные в гидрографическом плане бассейны, чтобы наглядно отобразить возможность программного оборудования выполнять расчеты тех или иных гидрографических характеристик.

Имея shape-файл, содержащий местоположение интересующих нас гидрологических постов, выполняем функцию Point Delineation из модуля ArcHydro. Данная функция отрисовывает контур водосбора в любой интересующей нас точке, используя в качестве входных данных для расчетов выше перечисленные растры (Flow Direction, Stream, Catchment, Adjoint Catchment).

Рисунок. Результат выполнения функции Point Delineation. Полученные контура водосборов выше перечисленных рек

Получив пространственное очертание выбранных для рассмотрения бассейнов можно переходить к следующему этапу - определению гидрографических характеристик водосбора.

С помощью модуля Extract by Mask из раздела Spatial Analyst, мы можем "вырезать" заранее заготовленную и использованную для всех расчетов общую ЦМР по контуру конкретного бассейна. Далее, получив цифровую модель для каждого отдельного водосбора, можем рассчитать его среднюю высоту и уклон. Первый из этих параметров по умолчанию отображается в свойствах растрового слоя, т.е. среднюю высоту водосбора можно легко получить, отобразив на экране свойства "вырезанной" по интересующему контуру ЦМР и найдя соответствующее поле mean. Данное поле показывает среднее из всех значений, хранящихся в узлах ячеек, а так как в узлах ЦМР хранятся отметки высот, мы получаем необходимое значение средней высоты.

Чтобы получить значение уклона, используем инструмент Slope из раздела Spatial Analyst Tools - Surface. Как работает этот инструмент? Для каждой ячейки инструмент Уклон (Slope) вычисляет максимальную степень изменения в значении z между конкретной ячейкой и соседними с ней ячейками. По сути, максимальная степень изменения в значениях высоты на единицу расстояния между ячейкой и восемью соседними с ней ячейками определяет самый крутой спуск вниз по склону из ячейки.

Концептуально, инструмент подбирает плоскость для z-значений из окрестности размером 3 x 3 ячейки вокруг обрабатываемой или центральной ячейки. Значение уклона этой плоскости вычисляется с использованием методики усредненного максимума. Направление плоских граней является экспозицией обрабатываемой ячейки. Чем ниже значение уклона, тем более плоской является земная поверхность; чем выше значение уклона, тем более крутые склоны расположены на поверхности.

Если в окрестности есть ячейка, не имеющая z-отметки, этому местоположению будет присвоено z-значение центральной ячейки. Результатом этой операции будет уплощение плоскости размером 3 x 3 ячейки, подобранной для этих краевых ячеек, что обычно приводит к уменьшению уклонов.

Выходной растр уклонов может быть вычислен в двух различных единицах измерения, в градусах или в процентах ("процент подъема").

Рисунок. Переход от растра ЦМР к растру уклона.

Итак, выполнив функцию данного инструмента для каждого контура водосбора, мы получаем для каждого контура соответственно растр уклонов. Среднее значение уклона определяем аналогичным образом со средней высотой водосбора - отображаем на экране свойства конкретного растра для интересующего нас бассейна и снимаем значение из поля mean, только в данном случае это значение уже соответствует среднему уклону. Результаты расчетов отображены в соответствующей главе.

.5 Порядок работы при определении гидрографических характеристик

Для определения гидрографических характеристик были использованы спутниковые снимки Google Maps, выполненные в летний период, на которых отчётливо видны водные объекты, контуры леса, урбанизированные территории. Спутниковые снимки территории были получены с помощью приложения SAS.Planet, описание которого представлено в разделе 2.2. Полученные изображения земной поверхности далее обрабатывались в среде ArcGIS. Первым этапом обработки было извлечение изображение по контуру водосбора, что было выполнено с помощью инструмента Extract by Mask из раздела Spatial Analyst Tools - Extraction. Данная операция проводилась для того, чтобы исключить из области обработки территории, не принадлежащие тому или иному водосбору.

Итак, получив изображение земной поверхности каждого интересующего нас водосбора, приступаем, собственно к процессу дешифрирования и классификации изображения. Для подобных целей в приложении ArcGIS есть отдельный модуль - Image Classification.

Классификация изображений - это процесс извлечения классов информации из многоканального растрового изображения. Растр, полученный в результате классификации изображения, можно использовать для создания тематических карт. В зависимости от характера взаимодействия аналитика с компьютером в процессе классификации, различают два типа классификации изображений: классификацию "с обучением" и классификацию "без обучения".

Процесс классификации - это многошаговый рабочий процесс, поэтому предусмотрена специальная панель инструментов Классификация изображений (Image Classification), обеспечивающая интегрированную среду классификации с использованием различных инструментов. Панель инструментов служит не только для выполнения рабочего процесса классификации с обучением и без обучения, но и предоставляет дополнительные функции для анализа входных данных, создания обучающих выборок и файлов сигнатур, а также оценки качества обучающих выборок и файлов сигнатур.

В классификации изображений с обучением используются спектральные сигнатуры, полученные из обучающих выборок. С помощью панели инструментов Классификация изображений (Image Classification) вы можете легко создать обучающие выборки, соответствующие классам, которые нужно извлечь. Вы можете также легко создать из обучающих выборок файл сигнатур, который затем будет использоваться инструментами многомерной классификации для классификации изображения.

Процесс классификации без обучения находит спектральные классы (или кластеры) в многоканальном изображении без вмешательства аналитика. Для выполнения классификации без обучения на панели инструментов Классификация изображений (Image Classification) имеются инструменты для создания кластеров, анализа их качества, а также инструменты классификации.

В ходе выполнения курсовой работы использовалась классификация "с обучением".