Использование цифровых моделей местности высокого пространственного разрешения для выделения водотока

DOI: 10.35595/2414-9179-2024-1-30-410-424

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

А.В. Кочетова

Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о Земле, кафедра картографии и геоинформатики,
Университетская наб., д. 7-9, Санкт-Петербург, Россия, 199034,
E-mail: st110592@student.spbu.ru

Д.А. Игнатенко

Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о Земле, кафедра картографии и геоинформатики,
Университетская наб., д. 7-9, Санкт-Петербург, Россия, 199034,
E-mail: st110672@student.spbu.ru

И.Е. Сидорина

Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о Земле, кафедра картографии и геоинформатики,
Университетская наб., д. 7-9, Санкт-Петербург, Россия, 199034,
E-mail: i.sidorina@spbu.ru

Аннотация

Глобальные цифровые модели местности (ЦММ) и рельефа (ЦМР) среднего пространственного разрешения (30 м) традиционно используются для извлечения векторной гидрографической основы на большие территории. В статье рассмотрена возможность выделения водотока инструментами геоинформационных систем применительно к региональной цифровой модели местности ArcticDEM высокого (2 и 10 м) и среднего (32 м) пространственного разрешения для оценки корректности и целесообразности такого подхода в моделировании гидрографии. Поскольку алгоритм выделения водотока зависит от рельефа прилегающих территорий, для исследования выбраны три объекта — р. Северная Двина, р. Мойеро и р. Мома, протекающие в различных физико-географических условиях. Для валидации результатов выделения водотоков по ЦММ и ЦМР построены их эталонные объекты. Рассмотрен фактор производительности персонального компьютера при обработке данных высокого пространственного разрешения. Выявленная зависимость времени расчета промежуточных слоев для выделения водотока от пространственного разрешения цифровой модели местности предоставляет возможность оценить предполагаемую нагрузку на конкретный персональный компьютер при проведении схожих исследований. Установлено, что выделение водотока по моделям высокого пространственного разрешения не может гарантировать увеличение корректности векторной гидрографической основы. На примере участка р. Северной Двины по ЦММ и ЦМР построены продольные профили рельефа местности, которые позволяют судить о качестве исходных данных перед использованием алгоритма выделения водотока. По продольным профилям можно идентифицировать артефакты моделей в местах нехарактерно больших перепадов высот. Эти же участки будут наиболее некорректными в результирующей векторной гидрографической основе, а значит, в прикладных географических исследованиях им стоит уделять повышенное внимание.

Ключ. слова

векторная гидрографическая основа, моделирование гидрографических объектов, ArcticDEM, производительность ПК при выделении гидрографии

Список литературы

  1. Лурье И.К. Геоинформационное картографирование. Методы геоинформатики и цифровой обработки космических снимков. М.: КДУ, 2008. 424 с.
  2. Полякова Е.В., Кутинов Ю.Г., Минеев А.Л., Чистова З.Б. Анализ возможности применения цифровых моделей рельефа ASTER GDEM v2 и ArcticDEM для исследований арктических территорий России. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2020. Т. 17. № 7. С. 117–127. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-7-117-127.
  3. Пьянков С.В., Шихов А.Н. Геоинформационное обеспечение моделирования гидрологических процессов и явлений. Пермь: ПГНИУ, 2017. 148 с.
  4. Решин Н.А., Ковалева М.В., Гайдукова Е.В. Оценка морфометрических характеристик водосборов рек ГИС-системами на примере АЗРФ. Региональная информатика и информационная безопасность, 2020. № 9. С. 216–217.
  5. Энтин А.Л. Методы повышения достоверности цифровых моделей рельефа для гидрологического моделирования и картографирования. Диссертация на соискание … кандидата географических наук. М: МГУ имени М.В. Ломоносова, 2019. 106 с.
  6. Gorelick N., Hancher M., Dixon M., Ilyushchenko S., Thau D., Moore R. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, 2017. V. 202. P. 18–27. DOI: 10.1016/j.rse.2017.06.031.
  7. Jenson S., Domingue J. Extracting Topographic Structure from Digital Elevation Data for Geographic Information System Analysis. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 1988. V. 54. No. 11. P. 1593–1600.
  8. Lu X., Yang K., Lu Y., Gleason C., Smith L., Li M. Small Arctic rivers mapped from Sentinel-2 satellite imagery and ArcticDEM. Journal of Hydrology, 2020. V. 584. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2020.124689.
  9. O’Callaghan J., Mark D. The extraction of drainage networks from digital elevation data. Computer vision, graphics, and image processing, 1984. V. 208. No. 3. P. 323–344.

Для цитирования: Кочетова А.В., Игнатенко Д.А., Сидорина И.Е. Использование цифровых моделей местности высокого пространственного разрешения для выделения водотока. ИнтерКарто. ИнтерГИС. M.: Географический факультет МГУ, 2024. Т. 30. Ч. 1. С. 410–424. DOI: 10.35595/2414-9179-2024-1-30-410-424

For citation: Kochetova A.V., Ignatenko D.A., Sidorina I.E. Use of high spatial resolution digital surface models to waterline delineation. InterCarto. InterGIS. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2024. V. 30. Part 1. P. 410–424. DOI: 10.35595/2414-9179-2024-1-30-410-424 (in Russian)