ArcGIS环境下基于AML的流域分级自动提取算法研究与应用

本文主要探讨了一种基于AML流域分级自动提取的算法实现，由赵苗琦、王茜等人合作完成。他们首先概述了ArcGIS的水文分析工具——Hydro和ArcHydroTools在流域特征提取中的关键作用，这两者是GIS（地理信息系统）中用于处理和分析水文学数据的重要组件。ArcGIS的Hydro工具集包括一系列功能，如流域分割、流量计算等，而ArcHydroTools则提供了更高级的功能支持。 在算法实现中，研究者引入了数字化水系修正DEM（Digital Elevation Model）的"Agree"算法，这是一种用于优化地形数据精度和提高流域提取准确性的技术。"Agree"算法通过修正DEM，可以减少因地形细节缺失或误差导致的流域划分不准确问题，从而提升流域划分的精度和效率。 为了应对大规模数据处理带来的挑战，特别是考虑到运行时间和性能需求，文章提到在ArcGIS Workstation环境中使用AML（ArcMacro Language）编程，实现了流域分级的自动化提取。AML是一种脚本语言，允许用户在ArcGIS环境中编写自定义命令和操作，从而简化复杂任务的执行过程。 文章以四川省的一个小流域为例，对ArcHydroTools和AML算法提取的分级流域结果进行了对比分析，验证了新算法的有效性和可行性。通过这种方法，算法能够自动完成流域分级的各个环节，显著节省了时间和精力，提高了工作效率。 关键词方面，"Agree算法"是核心概念，强调了算法在改进DEM精度和流域提取方面的贡献；"流域分级"表明了这项工作的实际应用，即如何根据地形和水系特征将流域划分为不同等级；而"AML"则代表了研究者使用的自动化工具和技术。 本文介绍了一种结合ArcGIS工具和自定义AML脚本的流域分级自动化提取方法，其在提高流域分析精度和效率方面具有重要的实践价值。这一研究对于地理信息系统领域的流域管理、水资源规划和灾害预警等方面都有积极的推动作用。