自动化集水区河川网络分析：数值地形模型与林地分级的适配

本研究专注于探讨利用数值地型模型进行自动化集水区河川网络分析的可行性。研究由朱子豪教授指导，学生庄永忠进行，目标是通过数值地形资料处理，特别是应用D8网格法，比较不同网格分辨率和阈值设定对台湾山区森林集水区的影响。研究的核心内容包括以下几个方面： 1. **研究背景与动机**： - 针对台湾山地复杂地形和高森林密度的特点，缺乏对不同网格分辨率和阈值在实际应用中的研究，因此需要通过实验检验这些参数对集水区划分和河川网络分析的效果。 2. **研究方法与步骤**： - 基于D8法，编写AML程序，进行自动化演算，获取河川网络和集水区划分。首先，通过测量认可度（Cohen’s kappa统计量）评估自动化的与人工结果的误差，以确定最佳的网格分辨率和阈值设定。 - 结果将应用于林地分级系统，对比自动化和人工分类的差异，以优化工作流程，减少人工干预的需求。 3. **数值地型模型与高程网格**： - 数值地型模型（DTM）是数字化表示地形特征的空间分布模型，利用规则网格点、等高线、断面线或不规则三角网等形式，记录地形的三维信息，如高程、坡度和坡向。 - 数值高程网格是DTM的一种表现形式，每个网格点对应其中心点的海拔高度，用于模拟地表地貌。 4. **生产数值地形模型的方式**： - 通过航空摄影立体像对测量（航照立體測圖儀）获取高精度数据。 - 实地现场测量。 - 从现有等高线地形图数字化转换。 5. **数据模式分类**： - 分为点模式（规则网格点）、线模式（数字等高线）和三角网模式（不规则三角网），每种方法各有其适用性和优缺点，根据实际需求选择合适的模型。 综上，该研究旨在通过科学的方法论和技术手段，找出最适宜的数值地型模型参数组合，以实现对台湾山地集水区的自动化高效分析，从而提高地理信息处理的精确度和效率。