Більше

Як відокремити спільні вододіли?


Я ставлю точку виливу в кінці потоку верхнього стоку, а потім ще один нижче за течією, який подається цим потоком верхнього стоку плюс два інших.

Очевидно, що точка виливу далі за течією буде розділяти вододіл із точкою виливу.

Чи існує спосіб ідентифікації окремих водозборів, щоб вододіл точки виливу далі за течією включав цей витік?

Я хочу мати змогу зробити багато точок злиття разом і отримати справжні вододіли, але вони завжди перерізані перекриттями.

Я НЕ маю Arc Hydro, оскільки я не можу змусити його правильно встановитись і не міг знайти інструкції, як це зробити - див. / Questions / 137538 / installation-arc-hydro-problems.

Я використовую ArcMap 10.2.2


Усі інструменти, згадані нижче (з великих літер), походять із набору інструментів Spatial Analyst-Hydrology.

  1. ЗАПОВНІТЬ цифрову модель висоти. Результат - "заповнений"
  2. Обчисліть растр НАПРЯМУ ПОТОКУ, використовуючи "заповнений". Результат - 'fdir'
  3. Обчисліть растр АКУМУЛЯЦІЇ ПОТОКУ, використовуючи 'fdir'. Виведіть "facc". Застосуйте класифіковану символіку до "facc", щоб побачити, де знаходяться ваші "потоки". На малюнку внизу зображена місцевість із позначкою "facc" у верхній частині (синя). Зверніть увагу, що клітини з низьким накопиченням показані прозорим кольором:

  1. Створіть точки у місцях розряду, використовуючи "facc", щоб красиво розмістити їх у "потоці". У показаних точках є поле [pointid], тип поля - коротке ціле число. Я позначив їх за допомогою значень, що зберігаються в цьому полі (0,1,2,3)
  2. Обчисліть ВОДНУ. Вихідні дані Щоб отримати це, застосуйте Raster до Polygon (інструменти перетворення) до 'wsheds'. Примітки вододіли позначаються їх точкою скидання ID

Розуміння ГІС

Геоінформаційна система (ГІС) є основою для збору, управління та аналізу просторових та географічних даних. ГІС - це комп’ютерна технологія, що поєднує географічні дані [місцезнаходження техногенних та природних об’єктів на земній поверхні] та інші типи інформації [імена, класифікації, адреси та багато іншого] для створення візуальних карт та звітів.

ГІС інтегрує багато типів даних. Він аналізує просторове розташування та організовує шари інформації для візуалізації за допомогою карт та 3D-сцен. Маючи унікальні можливості, ГІС має глибше розуміння даних, закономірностей, взаємозв’язків та ситуацій, допомагаючи користувачам приймати розумніші рішення.

ГІС допомагає практично у кожній галузі створювати карти, які обмінюються даними, виконують аналіз, обмінюються інформацією та вирішують складні проблеми у всьому світі. ГІС допомагає виявляти проблеми, керувати та реагувати на події, встановлювати пріоритети, контролювати зміни, виконувати прогнозування та розуміти тенденції.

ГІС допомагає створювати карти та дані з просторовим розташуванням. Він проводить просторовий аналіз, який допомагає оцінити придатність та можливості, оцінити та передбачити, інтерпретувати та зрозуміти та прийняти рішення.

ГІС допомагає створювати додатки, які забезпечують взаємодію з користувачами для виконання роботи та використання ГІС до життя.


Моделі ГІС та розподілених вододілів. I: Покриття даних та джерела

Зростаюче розповсюдження просторових даних, геоінформаційних систем (ГІС) та моделей для гідрологічних застосувань надає багато нових можливостей для досліджень, але також представляє ряд проблем для непосвячених фахівців з водних ресурсів. Цей документ із двох частин призначений для практикуючого інженера, який хоче розширити сферу просторових даних та моделювання розподілених вододілів. Він забезпечує інтегрований огляд різноманітних аспектів питань моделювання даних ГІС та джерело довідкової інформації для вибору та застосування ГІС у моделюванні вододілів. У цій першій роботі розглядаються окремі питання просторових даних, структури даних та прогнози, джерела даних та інформація про роздільну здатність даних та невизначеності. Охоплені просторові дані включають цифрові дані про висоту, дані про потік та дренаж, дані про грунт, дані про цифровий ортофото, дані з дистанційним зондуванням та дані радіолокаційних опадів. Основна увага приділяється даним та проблемам, які є спільними для багатьох програм моделювання даних-ГІС. У другій роботі представлені питання та приклади ГІС та гідрологічних моделей та надані рекомендації щодо організації та впровадження інтегрованого використання просторових даних, ГІС та моделей розподілених вододілів.


3 відповіді 3

Перш за все: функція minMaxLoc знаходить лише загальний мінімум та глобальний максимум для даного вводу, тому вона в основному марна для визначення регіональних мінімумів та / або регіональних максимумів. Але ваша ідея правильна, витягувати маркери на основі регіональних мінімумів / максимумів для виконання перетворення водозбору на основі маркерів абсолютно нормально. Дозвольте мені спробувати пояснити, що таке трансформація вододілу та як слід правильно використовувати реалізацію, присутню в OpenCV.

Деякі пристойні статті, що стосуються водозбору, описують це подібно до наступного (я можу пропустити деякі деталі, якщо ви не впевнені: запитайте). Розглянемо поверхню якогось відомого вам регіону, він містить долини та вершини (серед інших деталей, які для нас тут не мають значення). Нехай під цією поверхнею у вас є лише вода, кольорова вода. Тепер зробіть отвори в кожній долині своєї поверхні, і тоді вода почне заповнювати всю територію. У якийсь момент зустрічаються води різного кольору, і коли це трапляється, ви споруджуєте дамбу так, щоб вони не торкалися одна одної. Зрештою у вас є колекція дамб, яка є вододілом, що розділяє всю різнокольорову воду.

Тепер, якщо ви зробите занадто багато отворів на цій поверхні, у вас з’явиться занадто багато регіонів: надмірна сегментація. Якщо ви робите занадто мало, ви отримуєте недостатню сегментацію. Отже, практично будь-який документ, який пропонує використовувати вододіл, насправді представляє методи, щоб уникнути цих проблем для програми, з якою вона має справу.

Я написав усе це (що, можливо, занадто наївно для тих, хто знає, що таке Вододільна трансформація), оскільки це безпосередньо відображає те, як слід використовувати реалізації вододілу (що прийнята на сьогодні відповідь робить абсолютно неправильно). Почнемо з прикладу OpenCV зараз, використовуючи прив'язки Python.

Зображення, представлене у питанні, складається з багатьох об’єктів, які в основному занадто близькі і в деяких випадках перекриваються. Корисність водозбору тут полягає у правильному розділенні цих об’єктів, а не в об’єднанні їх в єдиний компонент. Отже, вам потрібен принаймні один маркер для кожного об’єкта та хороші маркери для фону. Як приклад, спочатку виконайте бінарізацію вхідного зображення Оцу та виконайте морфологічний отвір для видалення дрібних предметів. Результат цього кроку показано нижче на лівому зображенні. Тепер з двійковим зображенням розглянемо застосування перетворення відстані до нього, результат праворуч.

З результатом перетворення відстані ми можемо розглянути деякий поріг, такий, що ми розглядаємо лише регіони, найбільш віддалені від фону (ліве зображення внизу). Роблячи це, ми можемо отримати маркер для кожного об’єкта, позначивши різні регіони після попереднього порогу. Тепер ми також можемо розглянути кордон розширеної версії лівого зображення вище, щоб скласти наш маркер. Повний маркер показано праворуч (деякі маркери занадто темні, щоб їх можна було побачити, але кожна біла область на лівому зображенні представлена ​​праворуч).

Цей маркер, який ми маємо тут, має багато сенсу. Кожна кольорова вода == один маркер почне заповнювати регіон, а перетворення водозбору побудує дамби, що перешкоджатимуть злиттю різних "кольорів". Якщо ми робимо перетворення, ми отримуємо зображення зліва. Розглядаючи лише дамби, складаючи їх з оригінальним зображенням, ми отримуємо результат праворуч.


Інтенсивні за часом методи управління вододілом

Традиційним підходом до планування та моделювання водозбору є те, що інженер вручну визначав схеми та шляхи водовідведення за допомогою друкованих копій повітряних та історичних контурних карт.

Потім гідрологічні параметри водозбору, такі як площа стоку, кількість кривої та час концентрації, обчислюються для кожного окремого басейну вручну або за допомогою електронної таблиці, процеси, які можуть зайняти тижні для великого проекту. Ця трудомістка процедура є лише першим кроком на шляху до набуття базового розуміння основних транспортних засобів водозбору.

Наступний крок, налаштування комп’ютерної моделі, традиційно передбачав би переведення конструкцій, мостів і даних обстеження поперечного перерізу у придатний для використання формат гідравлічної моделі. Сюди входило складне калібрування, яке мало на меті відтворити польові умови, зберігаючи гідравлічний характер водозбору.

Більше того, якщо після калібрування інженер виявив відсутність зв’язку в оригінальній моделі - наприклад, перекриття дороги або взаємозв’язок між озером та сусідньою зоною западини - інтегрувати нову інформацію в модель стало ще більш проблематично. Тоді рішенням було часто ефективно розпочати більшу частину процесу спочатку.

Таким чином, традиційний підхід виявився складним, трудомістким і витратним.


Вимірювання сили за допомогою звуку

Звук передається швидше завдяки більш жорстким матеріалам. Тож дослідники створили невелику звукову хвилю незабаром після удару та використали лазери для відстеження її прогресу через алмаз. Лонсдалейт виявився більш жорстким, ніж алмаз.

Оскільки більш жорсткі матеріали, як правило, твердіші і стійкіші до подряпин, вони дійшли висновку, що лонсдалейт міцніший за алмаз - на 58%, новий рекорд. Вони опублікували свої висновки в Фізичні оглядові листи.

Нам не потрібно турбуватися, що створені в лабораторії супер-діаманти зроблять наші дорогоцінні коштовності нудними. Лонсдалейт протримався лише кілька наносекунд, перш ніж удар зі швидкістю знищив самоцвіт - досить довго, щоб команда могла провести вимірювання. Гупта каже, що якщо їм вдасться тримати їх довше, рідкісна, швидкоплинна природа лонсдалейту може зробити їх ціннішими за кубічні алмази.

"Якщо коли-небудь ми зможемо їх виготовити та відполірувати, я думаю, що вони будуть більш затребувані, ніж кубічні алмази", - сказав Гупта. "Якщо хтось сказав вам:" Дивіться, я дам вам на вибір два діаманти: один набагато рідше, ніж інший ". Якого б ви вибрали? "


Цифрова стипендія @ UNLV

Заголовок

Автор

Дата нагородження

Тип ступеня

Назва ступеня

Доктор філософії екологічних наук

Кафедра

Радник 1

Доктор Кристина Стейв, голова екзаменаційного комітету, професор екологічних наук Університету Невади, Лас-Вегас

Кількість сторінок

Анотація

Метою даної дисертації було вивчити зв'язок між просторовими закономірностями використання міських земель та параметрами якості поверхневих вод на виході з водозбору. Метою дослідження було зрозуміти силу та природу цього взаємозв'язку та вивчити нові методи класифікації та кількісної оцінки міського землекористування та їх просторових моделей. Гіпотеза цього дослідження полягала в тому, що на міському вододілі зміна просторових моделей землекористування, що сприяє, матиме значний вплив на параметри якості поверхневих вод на виході з водозбору.

Цей взаємозв'язок між урбанізацією та якістю води є важливими умовами розуміння та управління зростанням міст для збереження водних ресурсів, особливо в сухих посушливих регіонах. Результат цього дослідження встановить та визначить взаємозв'язок між моделями використання міських земель та параметрами якості поверхневих вод на виході з водозбору. Політики, менеджери вододілів та регулятори землекористування можуть зацікавитись у розумінні цих відносин для розробки стратегій сталого міського зростання.

Міський район вододілу долини Лас-Вегас був використаний як тематичне дослідження для перевірки гіпотези дослідження. Існуючі станції моніторингу якості води на чотирьох основних притоках до Лас-Вегасської мийки були використані для визначення чотирьох незалежних вододілів. Географічні інформаційні системи (ГІС) використовувались для геореференційних станцій моніторингу якості води та для окреслення окремих водозборів у кожній точці відбору проб. Події дощів, що призвели до відбору проб якості води, використовувались для отримання землекористувань, що сприяють зростанню, на кожному вододілі. Зв'язок між загальною кількістю, типами, моделями землекористування та параметрами якості поверхневих вод на виході з водозбору був перевірений за допомогою кореляції Пірсона.

Результати кореляції показали дуже чітко, що загальна кількість та типи землекористувань, що сприяють, не можуть повністю пояснити самі варіації параметрів якості поверхневих вод на виході з водозбору. Подальший аналіз зв'язку між просторовими моделями землекористування, що сприяє, та параметрами якості води показав, що деякі вимірювані параметри якості води є більш чутливими до змін у просторовій структурі загального землекористування, що сприяє.

Визначено дві різні моделі використання земель, що сприяють: (1) фрагментований зразок, розподіл характеризується великою кількістю менших ділянок, розподілених по ландшафту, та (2) кластерний зразок, розподіл характеризується меншою кількістю більших плями в безпосередній близькості один від одного.

Ми виявили, що деякі параметри якості води, такі як TDS, TKN, загальний N, BOD та COD, повинні позитивно корелювати з ландшафтом

метрики, що описують фрагментацію (рН негативно корелював). Тенденція щодо тих самих параметрів була протилежною порівняно з метриками, що описують кластерні шаблони. Ці результати показали, що існує значний зв’язок між параметрами якості води на виході з водозбору та просторовою структурою землекористування, що сприяє цьому.

Крім того, це дослідження ілюструє, що використовується метод класифікації землекористування, орієнтований на людей, який базується на фактичному використанні землі

більше підходить для сильно урбанізованих територій порівняно з методом, орієнтованим на ресурси, який базується на даних дистанційного зондування і часто використовується для землекористування та класифікації земельного покриву.


Вступ

Вододіл - це топографічно окреслена ділянка, що осушується потоковою системою - це загальна площа над якоюсь точкою на потоці або річці, що стікає за цією точкою. Вододіл - це також одиниця гідрологічного реагування, біофізична одиниця та цілісна екосистема з точки зору матеріалів, енергії та інформації, що протікають через нього. Отже, не тільки корисна одиниця для фізичного аналізу, вона також може бути придатною соціально-економічно-політичною одиницею для планування та реалізації управління. Вододіли можуть мати різні розміри - від тисяч квадратних кілометрів до невеликої площі, осушеної фрешею.

Управління вододілами - це процес організації та управління землею, водою та іншими природними ресурсами, що використовуються на вододілі для надання відповідних товарів та послуг, одночасно пом'якшуючи вплив на грунт та ресурси водозбору. Він включає соціально-економічні, людсько-інституційні та біофізичні взаємозв'язки між ґрунтом, водою та землекористуванням, а також зв'язок між нагірними та нижніми течіями (Ffolliott et al. 2002). По суті, це управління ресурсами з вододілом як основною організаційною одиницею.

Концепція управління вододілом бере свій початок у 2000 р. До н. Е. (Zheng 2004 Chen 2007), і вона з часом постійно розвивалася та вдосконалювалась. Управління вододілами можна широко визначити як «вивчення відповідних характеристик водозбору, спрямоване на стійке розподіл його ресурсів та процес створення та реалізації планів, програм та проектів для підтримання та посилення функції вододілу, що впливає на рослину, тварину , та людські спільноти в межах вододілу »(Каліфорнійський департамент охорони 2015). Через еволюцію управління вододілами практика інтегрованого управління вододілами стала більш помітною. Комплексне управління водозбором базується на основних принципах управління вододілами, щоб інтегрувати різні соціальні, технічні та інституційні виміри, а також цілі збереження, соціальні та економічні (German et al. 2007). Ця інтеграція створює «Адаптивний, всебічний, інтегрований процес планування управління багатьма ресурсами, який прагне збалансувати здорові екологічні, економічні та культурні / соціальні умови в межах вододілу. Він служить для інтеграції планування суші та води; він враховує як підземний, так і поверхневий водний потік, визнаючи та плануючи взаємодію води, рослин, тварин та землекористування, знайденого у фізичних межах водозбору "(Річка Червоних Дірів Вододільний Альянс 2015).

Підхід інтегрованого управління вододілами демонструє важливість розгляду багаторазового використання ресурсів водозбору, а не просто гідрології. Він намагається збалансувати людські та екологічні потреби, одночасно охороняючи екосистемні послуги та біорізноманіття (Bakker 2012). Управління водозборами таким чином дозволяє враховувати потреби суспільства та навколишнього середовища, навіть при зростаючому тиску на населення та попиті на більш високу продуктивність та багаторазове використання лісів та пов'язаних з ними ландшафтів (Dortignac 1967). Для цілей цієї статті ми визначаємо інтегроване управління вододілами як адаптивний, інтегрований та мультидисциплінарний системний підхід до управління, який спрямований на збереження продуктивності та цілісності екосистем щодо води, ґрунту, рослин та тварин у межах водозбору, тим самим захищаючи та відновлюючи екосистемні послуги з екологічною, соціальною та економічною вигодою.

Вдосконалення цього інтегративного підходу за останні кілька десятиліть значною мірою акредитовані швидким розвитком інформатики та геопросторових технологій. Інтеграція зображень дистанційного зондування, географічних інформаційних систем, систем глобального позиціонування, підходів до метааналізу та комп'ютерних модельних моделей, а також доступу до великих баз даних забезпечили чіткі інтерфейси для тих, хто приймає рішення, громад, груп громадських інтересів та інших зацікавлених сторін. взаємодіяти між собою. Розвиток демократичного процесу, а також програми громадської участі та роз’яснювальна робота, інтегровані з веб-технологіями, покращили якість управління вододілами та призвели до стійкого управління вододілами.

У цій роботі основна увага приділяється розвитку управління вододілами, потенційному використанню нових технологій, поточним проблемам, а також майбутнім напрямкам управління та дослідження вододілів. Він також вивчає три тематичні дослідження з Китаю, Європи та Канади, щоб оцінити їх основні проблеми управління та стратегії та технології, що використовуються для їх подолання.


Як відокремити спільні вододіли? - Геоінформаційні системи

Усі статті, опубліковані MDPI, доступні у всьому світі за ліцензією на відкритий доступ. Спеціальний дозвіл не потрібен для повторного використання всієї статті або її частини, опублікованої MDPI, включаючи малюнки та таблиці. Для статей, опублікованих за ліцензією Creative Common CC BY, будь-яка частина статті може бути повторно використана без дозволу за умови чіткого цитування оригінальної статті.

Основні статті представляють найсучасніші дослідження, що мають значний потенціал для значного впливу в галузі. Основні роботи подаються за індивідуальним запрошенням або рекомендацією наукових редакторів та проходять експертну перевірку перед публікацією.

Основний документ може бути як оригінальною науковою статтею, значним новим науковим дослідженням, яке часто включає декілька методів чи підходів, так і всебічним оглядовим документом із короткими та точними оновленнями про останні досягнення в галузі, що систематично розглядає найцікавіші досягнення в галузі науки література. Цей тип статей дає уявлення про майбутні напрямки досліджень або можливі додатки.

Статті Editor’s Choice базуються на рекомендаціях наукових редакторів журналів MDPI з усього світу. Редактори відбирають невелику кількість статей, нещодавно опублікованих у журналі, які, на їх думку, будуть особливо цікаві авторам або важливі в цій галузі. Мета полягає в тому, щоб надати знімок деяких найбільш захоплюючих робіт, опублікованих у різних сферах досліджень журналу.


Як відокремити спільні вододіли? - Геоінформаційні системи

Вологість ґрунту - дистанційне зондування, вологість ґрунту - вимірювання, супутники Landsat, гідрологія водно-болотних угідь - Орегон - Національний заповідник дикої природи на річці Туалатин - Тематичні дослідження

Анотація

Зростає попит на оцінку функцій екосистем для прісноводних водно-болотних угідь, особливо при порівнянні або визначенні пріоритетів серед водно-болотних угідь за вододілом. Ми оцінили відносний потенціал вибраних функцій екосистеми для прісноводних водно-болотних угідь у межах водозбору, використовуючи широко доступні геопросторові дані. Ми розробили чотири функції для оцінки 1) зберігання повені, 2) пізнього сезону потоку, 3) утримання осаду та 4) контролю температури на чотирьох пілотних вододілах в Орегоні (Туалатин, Кокіль, Верхній Гранд Ронде та Спраг). Ці вододіли географічно відокремлені один від одного, представляючи різноманітні екорегіонні середовища. Просторовий аналіз та геоінформаційна система (ГІС) були розроблені для максимального повторного використання, базуючись на загальнодоступних даних, загальновживаному програмному забезпеченні, напівавтоматизованих техніках та характеристиках водно-болотних угідь, які намагаються відобразити основні водно-болотні процеси. Наші джерела даних включають 30-метрові цифрові моделі висот, витяжки з обстеження ґрунту NRCS, Національні дані земельного покриву USGS, межі USGS HUC8 (полігони) та розмежування заболочених територій (полігони), оброблені в програмному забезпеченні ArcGIS 10.2 та Python 2.7.5. Параметри моделі були складені з використанням кількох значень проксі для розміру, нахилу, аспекту, близькості, відстані шляху потоку, гідрологічного градієнта, тіні та характеристик грунту. Характеристики WPT підкреслюють багатогранну цінність прісноводних водно-болотних угідь, співвідношення потенціалу в межах водозбору, а також надання характеристик між водозборами на основі моделей. Наш інструмент визначення пріоритетів водно-болотних угідь (WPT) надає корисну інформацію для оцінки та порівняння відносного потенціалу для вибраних функцій водно-болотних угідь, тим самим покращуючи успіх у зусиллях із збереження, відновлення та пом'якшення ситуацій.


Перегляньте відео: Чорний ліс (Вересень 2021).