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基于DEM和RS的流域河網(wǎng)提取
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資料類別
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化工建筑畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)） |
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課程(專業(yè))
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環(huán)境藝術(shù)設(shè)計(jì) |
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關(guān)鍵詞
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DEM|遙感圖像 |
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適用年級(jí)
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大學(xué) |
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身份要求
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游客 |
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金 幣
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0 �。�金幣如何獲得？） |
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文件格式
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word |
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文件大小
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922K |
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發(fā)布時(shí)間
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2018-02-17 09:43:00 |
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kj008 |
內(nèi)容簡(jiǎn)介：
基于DEM和RS的流域河網(wǎng)提取，畢業(yè)設(shè)計(jì)，說(shuō)明書共35頁(yè)，15597字。
摘 要
流域水文模型是水文科學(xué)中一個(gè)重要分支之一，4是研究水文自然規(guī)律和解決水文實(shí)踐問題的主要工具。而流域水系這一地貌特征是流域水文建模的主要參數(shù)，其包含的水系信息是水文模型分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。因此，流域水系特征的提取一直是水文科學(xué)研究的熱點(diǎn)。
本文分析了基于DEM提取水系方法的不足，引入了遙感信息來(lái)彌補(bǔ)DEM的缺陷。文中首先基于遙感影像，利用多種方法提取水體信息，最終得出利用MNDWI（改正歸一化差異水體指數(shù)）獲得水體信息為最佳方法。然后基于“Burn_in”算法，利用提取的水體信息對(duì)DEM進(jìn)行修正，最終利用修正后DEM生成河網(wǎng)。將此種方法在黃水河流域進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能消除大量平行河道，修正與實(shí)際偏差較大的主干河流。
關(guān)鍵詞:DEM;遙感圖像；“Burn in”算法；河網(wǎng)；黃水河流域
目 錄
摘 要 IV
ABSTRACT V
前 言 1
1.2 研究現(xiàn)狀 1
1.3 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線 2
1.4 研究區(qū)概況與研究數(shù)據(jù) 3
1.4.1 研究區(qū)概況 3
1.4.2 研究數(shù)據(jù) 4
2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 6
2.1 遙感影像預(yù)處理 6
2.1.1 輻射校正 6
2.1.2幾何校正 7
3 基于遙感影像水體信息的提取 10
3.1 水體的光譜特征 10
3.2 水體指數(shù)法提取水系 11
3.2.1 波段比值原理 11
3.2.2 應(yīng)用歸一化差異水體指數(shù)（NDWI）提取水體信息 11
3.3 多波段譜間關(guān)系法 12
3.3.1 多波段譜間關(guān)系法原理 12
3.3.2 應(yīng)用多波段譜間關(guān)系法提取水體信息 12
4 基于DEM數(shù)字河網(wǎng)的提取 15
4.1 基于DEM提取水系的方法 15
4.2基于DEM的數(shù)字流域水系提取 17
4.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 17
4.2.2 水流方向提取 20
4.2.3 匯流累積量生成 20
4.2.4 河網(wǎng)生成 21
4.3 基于遙感影像糾正DEM流域水系提取 23
4.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 24
4.3.2 基于修正DEM水系提取 25
5 結(jié)論與展望 27
5.1 結(jié)論 27
5.2 展望 27
6收獲和感想 28
謝 辭 29
參考文獻(xiàn) 30
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