本技术公开了基于B‑G分割和M‑K趋势检验的河道断面宽度自动修正方法,包括步骤:研究区坡度及坡向计算;生成初始河道断面;断面信息提取;断面坡度M‑K趋势检验;断面坡向B‑G突变检验;根据坡度M‑K趋势检验和坡向B‑G突变检验结果调整断面宽度。本发明综合考虑河道的坡向周期变化的和坡度趋势变化,可以更准确地分析河道断面的形态特征,实现了河道断面宽度自动修正,本发明该方法具有客观、便于实施、适用地区广泛等优点。
背景技术
河道地形资料是构建水文水动力学数值模型的重要基础资料,也是研究河道演变过程、河道工程设计的重要参考依据,河道的宽度与河流流量有密切的关系,准确的河道断面数据可以提高工程设计、洪水模拟的准确性。
传统地基测绘方式能比较准确地反映河流实际情况,但由于河道断面数据不易获得或测量成本过高,当前河道地形资料的提取主要通过数字高程模型结合遥感影像目视解译。随着计算机技术和遥感技术的发展,遥感影像的时间分辨率和空间分辨率得到了显著提升,基于深度学习的遥感影像解译为河道断面提取提供了新方法,为快速识别水域复杂边界提供了可能,但影像中河道的形态与水资源的态势变化有关,如上游水库建设、洪涝干旱时期都会影响遥感影像水体识别结果,进而影响断面的宽度,再者,基于遥感解译的水体识别比较适用于边界规整或宽阔的入海型河道以及山区型河道,对于狭窄、蜿蜒连续的河道识别误差较大,因此根据遥感影像解译结果提取的河道断面宽度误差较大,不能完全准确描述河道宽度,断面宽度的修正仍需进一步使用目视解译或水文地形资料查询的方法,需要耗费大量人力。
实现思路