(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211302771.7 (22)申请日 2022.10.24 (71)申请人 南京师范大学 地址 210024 江苏省南京市 鼓楼区宁海路 122号 (72)发明人 杨昕　李思进　马俊飞　陈阳　 李昕　 (74)专利代理 机构 南京苏高专利商标事务所 (普通合伙) 32204 专利代理师 向文 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 30/10(2020.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 基于数字高程模型和坡度成本距离的河谷 平原提取方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于数字高程模型和坡 度成本距离的河谷平原提取方法， 包括： 基于DEM 数据， 分别计算地表流向和地表坡度； 根据地表 流向计算获得地表汇流累积量， 基于地表汇流累 积量数据， 设置阈值， 设定大于阈值的区域为地 表汇流网络； 基于地表汇流网络和地表坡度， 计 算区域内其他位置到地表汇流网络的坡度成本 距离； 基于坡度成本距离结果， 设置阈值， 对结果 进行二分类， 小于阈值的区域为河谷平原。 本发 明通过使用数字地形分析方法， 实现了自动化河 谷平原分类与提取， 具有提取结果完整性好、 准 确性高、 地形自适应性强且计算效率高的特点， 填补了地貌制图工作中河谷平原提取方法的空 白， 为国土资源普查和山区资源利用等工程提供 基础数据和决策支持。 权利要求书1页 说明书5页 附图4页 CN 115544789 A 2022.12.30 CN 115544789 A 1.一种基于数字高程模型和坡度成本距离的河谷平原提取方法， 其特征在于， 包括如 下步骤： S1： 基于DE M数据， 分别计算 地表流向和地表坡度； S2： 根据地表流向计算获得地表汇流累积量， 基于地表汇流累积量数据， 设置阈值， 设 定大于阈值的区域 为地表汇流网络； S3： 基于地表汇流网络和地表坡度， 计算区域内其他位置到地表汇流网络的坡度成本 距离； S4： 基于坡度成本距离结果， 设置阈值， 对结果进行二分类， 小于阈值的区域为河谷平 原。 2.根据权利要求1所述的一种基于数字高程模型和坡度成本距离的河谷平原提取方 法， 其特征在于， 所述 步骤S1中使用水文计算方法计算 地表流向。 3.根据权利要求1所述的一种基于数字高程模型和坡度成本距离的河谷平原提取方 法， 其特征在于， 所述 步骤S1中使用二阶差分法计算 地表坡度。 4.根据权利要求1所述的一种基于数字高程模型和坡度成本距离的河谷平原提取方 法， 其特征在于， 所述 步骤S2中设置的阈值 为 5.根据权利要求1所述的一种基于数字高程模型和坡度成本距离的河谷平原提取方 法， 其特征在于， 所述 步骤S3中坡度成本距离的计算包括如下步骤： A1： 设置源位置与成本矩阵： 源位置为得到的地表汇流网络， 即输出像元位置在搜索过 程中需要到达的潜在位置； 成本矩阵为得到的地表坡度， 其表示经过某一位置时移动每单 位距离所需的坡度； A2： 在首次迭代中， 标识出源像元并分配0值， 查找与源像元相邻的所有像元， 计算其坡 度累积成本， 坡度累积成本即每个成本矩阵的像元值乘以像元分辨率， 按由最低到最高坡 度累积成本的顺序排列于列表中， 从列表中选择具有最低坡度累积成本的像元， 将该值写 入输出结果中此位置， 并重新计算其他所有位置坡度累积成本， 取最小坡度累计成本写入 列表； A3： 重复步骤A 2， 直至所有输出 结果中所有像元均获得值， 结束迭代。 6.根据权利要求1所述的一种基于数字高程模型和坡度成本距离的河谷平原提取方 法， 其特征在于， 所述步骤S4中设置的阈值为0.5*坡度成本距离的下四分位数， 其中， 下四 分位数指将所有数值由小到大排列后， 处在25％位置上的数值。 7.根据权利要求1所述的一种基于数字高程模型和坡度成本距离的河谷平原提取方 法， 其特征在于， 所述步骤S4中通过合并无效值来获取到河谷平原范围， 具体为： 对结果进 行二分类， 将小于阈值的位置像素值设为1， 反之为0， 通过重分类工具， 将坡度成本距离计 算中产生的位于 极其平坦区域的无效值的位置像素值设置为 1， 将二分类后的位置像素值 1 的区域和包 含无效值的位置像素值1的区域进行合并， 组成最终的河谷平 原范围。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115544789 A 2基于数字高 程模型和坡度成 本距离的河 谷平原提取方 法 技术领域 [0001]本发明属于自然地貌和土地资源自动分类领域， 涉及河谷平原提取技术， 具体涉 及一种基于数字高程模型和坡度成本距离的河谷平 原提取方法。 背景技术 [0002]地貌极其明显地控制着地球表层物质与热量的地域再分配， 制约着地表景观及生 态系统的演替与发展， 也在影响着人类活动的形式与规模。 河谷平原， 作为一种重要的地貌 类型， 是土地类型调查、 土地利用规划、 地貌研究中重要的组成部 分， 具有重要研究价值。 其 通常分布在丘陵、 山脉中， 河谷平原区域内地势较平坦， 涵盖河道、 河床、 河漫滩、 江心洲以 及河流阶地等类型。 河谷平原作为丘陵和山地区域中少有的平坦区域， 在合理规划土地利 用类型、 居民生产生活、 山 地灾害防控等方面均占据着重要地 位。 [0003]数字高程模型(DEM)作为数字化表达地表形态的重要数据源， 已被广泛用于各类 地球科学研究中， 且随着数据采集技术的发展， 可以实现大范围可靠的D EM数据的采集和处 理， 基于DE M的地貌分类与提取也成为了目前 热门的研究方向之一。 [0004]然而， 由于河谷平原通常位于丘陵和山地区域， 周围地形较为复杂， 传统方法较难 通过基础地形因子实现河谷平原的有效提取； 同时， 河谷平原除了非常平坦的河道、 河床 外， 还有微起伏的河漫滩、 江心洲以及河流阶地， 这也给完整河谷平原的提取造成了困难。 传统以人工勾画 为主的提取方法已经很难适应国家土地资源普查等一系列大工程的要求。 基于地形数据， 通过计算地形 因子(如坡度、 起伏度、 曲率等)来提取河 谷平原的方法虽然 可 以提高效率。 但是， 普遍存在提取不完整、 不连续、 细碎图斑较多、 地形适应性差等问题。 此 外， 由于丘陵和山区地形较为多样， 在非河谷平原 区域也会出现河谷平原的典型地形特征 (如平地和陡坎的组合)， 这使 得难以通过基础地形 因子实现河 谷平原的有效提取。 因此， 如 何同时保证河谷平 原提取精度和提升算法效率成为急需解决的问题。 发明内容 [0005]发明目的： 针对河谷平原通常位于坡地和平地的交界处， 由于地貌的渐变性， 其边 界难以确定； 传统基于坡度或其他简单地形因子的方法易被局部突变干扰， 造成较大提取 误差或错误的情况， 提供一种基于数字高程模型和坡度成本距离的河谷平原提取方法， 其 通过使用数字地形分析方法， 实现了自动化河 谷平原分类与提取， 具有提取结果完整性好、 准确性高、 地形自适应性强且计算效率高的特点， 填补了地貌制图工作中河谷平原提取方 法的空白。 [0006]技术方案： 为实现上述目的， 本发明提供一种基于数字高程模型和坡度成本距离 的河谷平 原提取方法， 包括如下步骤： [0007]S1： 基于DE M数据， 分别计算 地表流向和地表坡度； [0008]S2： 根据地表流向计算获得地表汇流累积量， 基于地表汇流累积量数据， 设置阈 值， 设定大于阈值的区域 为地表汇流网络；说　明　书 1/5 页 3 CN 115544789 A 3