基于多源DEM数据的小流域水文特征提取分析

韩萍; 王晋; 张相忠; Ping HAN; Jin WANG; Xiang-zhong ZHANG

中国农村水利水电 ›› 2022 ›› (5) : 133-137.

水文水资源

基于多源DEM数据的小流域水文特征提取分析

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Extraction and Analysis of Hydrological Characteristics in Small Watershed Based on Multisource DEM Data

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摘要

水系路径、小流域边界、倾泄点位置等水文特征的高精度提取是进行水文特征分析的基础和前提。为了解决低分辨率SRTM DEM、ASTER GDEM等DEM（Digital Elevation Model）数据提取水文特征精度较低的问题，本研究首先基于InSAR（Interferometry Synthetic Aperture Radar）技术与Sentinel-1A的SLC影像数据得到空间分辨率与测高精相对较高的研究区DEM，然后对比分析基于不同DEM数据的小流域水文征提取结果，最终本研究主要得出以下结论：①基于SRTM DEM、ASTER GDEM及InSAR DEM的高程提取误差均值分别为8.1、8.5及3.7 m，其中InSAR DEM的高程提取精度最高；②基于SRTM DEM、ASTER GDEM及InSAR DEM提取6条干流水系路径的重合度分别为74.12%、85.50%及88.36%，重合度依次升高；③基于SRTM DEM、ASTER GDEM和InSAR DEM提取各水系倾泄点位置与实际倾泄点位置的均值误差分别为4.93、4.69及4.63 km，误差依次降低。

Abstract

The high-precision extraction of hydrological characteristics， such as water system route， small watershed boundary and the position of pour point， is the basis and premise of accurate analysis of various hydrological characteristics. In order to solve the problem of low accuracy extraction results of hydrological feature based on low resolution DEM data （SRTM DEM， ASTER GDEM）， this study first obtains relatively high accuracy DEM with spatial resolution and altimetry precision based on InSAR technology and Sentinel-1A/SLC data， and then compares and analyzes the extraction results of hydrological characteristics for small watershed based on different DEM data sources. Finally， the main conclusions of this study are as follows： ① Based on SRTM DEM， ASTER GDEM and InSAR DEM， the extraction errors of mean height of five sampling points are 8.1， 8.5 and 3.7 m respectively， and the InSAR DEM has the highest accuracy. ② Based on SRTM DEM， ASTER GDEM and InSAR DEM， the coincidence degrees of the six main water system routes are 74.12%， 85.50% and 88.36% respectively， and the coincidence degrees increases successively. ③ The mean error between the actual position of pour point and the extracted position of pour point from SRTM DEM， ASTER GDEM and InSAR DEM are 4.93， 4.69 and 4.63 km respectively， and the error decreases successively.

关键词

小流域 / 水文特征 / 干涉合成孔径雷达 / 数字高程模型

Key words

small watershed / hydrological characteristics / InSAR / DEM

基金

国家青年科学基金项目(42107496)

山东省住房和城乡建设厅研究开发项目(2018-K2-09)

山东建筑大学博士科研基金项目(X20192Z)

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韩萍 , 王晋 , 张相忠. 基于多源DEM数据的小流域水文特征提取分析[J].中国农村水利水电, 2022(5): 133-137

Ping HAN , Jin WANG , Xiang-zhong ZHANG. Extraction and Analysis of Hydrological Characteristics in Small Watershed Based on Multisource DEM Data[J].China Rural Water and Hydropower, 2022(5): 133-137

0 引言

DEM数据是在水系路径、汇水区边界、倾泄点位置、径流量等水文特征提取时常用的基础数据源^［1］。因此，以上水文特征的提取精度对DEM的空间分辨率与测高精度是十分敏感的^［2，3］。受当时技术所限，SRTM DEM、ASTER GDEM的空间分辨率仅有30 m，测高精度不足15 m，皆相对较低^［4-6］。随着SAR技术的进步与发展，可获取SAR影像的分辨率相应得到提高，应用InSAR技术得到的DEM产品精度也随之提高^［7］。例如，通过应用InSAR技术及Sentinel-1A/B、ENVISAT ASAR、COSMO SkyMed、TerraSAR-X/TanDEM-X等SAR影像得到DEM产品的空间分辨率与测高精度显著优于SRTM DEM与ASTER GDEM产品^［8］。

为了对比分析基于不同精度的DEM提取得到的小流域水文特征结果精度，本研究以SRTM DEM、ASTER GDEM及Sentinel-1A-SAR影像为数据源，以青岛市部分地区为研究范围，首先通过InSAR技术及Sentinel-1A影像得到精度相对较高的 InSAR DEM；然后分别对比分析SRTM DEM、ASTER GDEM和InSAR DEM的DEM测高精度；最后基于ArcGIS的Hydrology水文分析工具及3种不同DEM数据分别提取研究区的水系路径、小流域边界、倾泄点位置等水文特征参数，并与实际水系路径与倾泄点位置进行对比分析。具体技术路线见图1。

图1 研究技术路线

Fig.1 Research technology route

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1 研究对象

研究范围为青岛市市内三区、崂山区、城阳区和即墨区，提取分析的水系包含流浩河、周疃河、张村河、白沙河、墨水河、桃源河。基于高分辨率遥感光学影像、2020年青岛市水资源公报及野外调研校验结果，得到以上6条水系的现状分布情况。水系具体分布结果见图2。

图2 研究区遥感影像和实际水系分布

Fig.2 Remote sensing image and actual water system distribution of the study area

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2 研究方法

2.1 SRTM DEM及ASTER GDEM获取

SRTM DEM及ASTER GDEM数据分别来自美国地质调查局（United States Geological Survey-USGS）及日本宇宙航空研究开发机构（Japan Aerospace Exploration Agency-JAXA）。其中SRTM-DEM是2002年美国发射的“奋进”号航天飞机的地形测绘产品；ASTER GDEM 是2009年公布的基于Terra卫星对地观测形成的地形测绘产品。原影像经过裁剪、渲染等预处理，得到研究区的SRTM DEM及ASTER GDEM空间分布结果图3。

图3 研究区SRTM DEM 及ASTER GDEM空间分布

Fig.3 Spatial distribution of SRTM DEM and ASTER GDEM in the study area

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2.2 使用INSAR技术提取DEM

InSAR技术基于两幅具有相干性的单视复数图像及其干涉相位获取地面DEM。随着SAR影像质量的提高，通过InSAR技术获取地形信息的精度也在逐步提高^［9，10］。通常，基于InSAR技术提取DEM的流程主要包括基线估算及干涉图生成、滤波、相位解缠、轨道精炼和重去平、相位转高程和地理编码等步骤^［11］。基于欧空局的Sentinel-1A-IW-SLC影像（两景SAR影像的时相分别为2018年12月31日和2019年01月12日，影像入射角均为38.91，极化方式均为VV极化^［12］），通过InSAR技术提取得到的研究区InSAR DEM空间分辨率为20 m×20 m。

2.2.1 基线估算及干涉图生成

两景SAR影像可以进行干涉分析的前提是空间基线小于临界基线的1/3。经过估算，本研究两景影像的基线距离为111.315 m，远小于临界基线6 422.948 m。此外，时间基线为12 d，同样满足进行干涉分析的理想条件。将两景SAR影像进行复共轭相乘即可得到研究区的干涉图。去平后得到的干涉图条纹表示研究区的地形相位信息。

2.2.2 滤波及相位解缠

采用可显著提高干涉条纹清晰度的Goldstein滤波法抑制两景SAR影像之间的失相干噪声。相位解缠表示对去平和滤波后的相位进行解缠处理，使相位与线性变化的实际地形信息相对应，进而确定地形的真实相位，反演得到对应的高程信息。本研究采用分解等级为“-1”的最小费流法进行相位解缠。

2.2.3 轨道精炼和重去平

轨道精炼和重去平的目的是消除可能存在的斜坡相位，对卫星轨道和相位偏移进行纠正。需要注意的是，在研究中需选择研究区内相干性高、相位质量好的控制点进行轨道精炼和重去平。轨道精炼和重去平后的干涉结果见图4（a）。

图4 轨道精炼和重去平后的干涉结果与InSAR DEM

Fig.4 Interferometric results after orbit refining and reflatting and InSAR DEM

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2.2.4 相位转高程和地理编码

相位转高程是将经过绝对校准和解缠的相位最终转换为实际高程数据。地理编码以参考DEM的坐标系为准，得到相同坐标系下的InSAR DEM。本研究的参考DEM坐标系为WGS84坐标，因此本研究得到的InSAR DEM地理坐标同样为WGS84坐标。

2.3 水文特征提取

分别以SRTM-DEM、ASTER GDEM及InSAR DEM为源数据进行研究区的水文特征提取。目前，在水系路径、倾泄点位置及小流域边界等水文特征的提取算法中，基于DEM的坡面累积法应用最为广泛，即D8算法^［13］。基于此，本研究采用ArcGIS中的Hydrology水文分析模块进行研究区的水文特征提取。

2.3.1 水系路径提取

在ArcGIS软件空间分析工具的Hydrology模块中首先对裁剪的研究区DEM进行洼地填充，生成无洼地的研究区DEM；然后依次通过Hydrology模块中的Flow Direction及Flow Accumulation功能，分别生成栅格流向及栅格累积流量结果。研究区栅格流向及栅格累积流量结果见图5（以InSAR DEM为例）。

图5 研究区栅格流向及栅格累积流量

Fig.5 Flow direction and cumulative flow raster based on image in the study area

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基于流向和流量的提取结果，在栅格计算器中设定合适的阈值以提取到最符合实际情况的水系栅格图^［14］。经过多次试验，设定基于DEM提取水系路径的阈值设为10000。为了后续分析，将提取得到的河流水系栅格图转化为矢量格式（.shp格式），并结合实际水系路径对提取的水系进行伪水系处理^［15］。图6是基于SRTM DEM、ASTER GDEM和InSAR DEM提取的水系干流路径结果。

图6 研究区水系提取结果

Fig.6 Extraction results of water system in study area

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2.3.2 倾泄点及小流域边界提取

为了提取各小流域的出水口位置，基于捕捉倾泄点功能及DEM栅格数据寻找潜在的出水点，即倾泄点。为了提取小流域的边界，本研究基于对应DEM栅格依次进行盆域和分水岭提取分析。基于SRTM DEM、ASTER GDEM和InSAR DEM提取的小流域边界及倾泄点结果见图7。

图7 提取的水系倾泻点和小流域边界结果

Fig.7 The extraction results of pour point and boundary of small watershed boundary

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3 分析与讨论

3.1 不同DEM的测高精度对比分析

采用户外手持GPS海拔测高仪获取5处不同位置的实际高程值，记录对应的经纬度信息，并在不同精度的DEM数据上提取对应位置的高程信息，进行对比分析具体结果见表1。从表中可以看出，InSAR DEM的测高精度最高，高程误差仅为3.7 m，相对误差为3.9%；SRTM DEM测高精度次之，高程误差为8.1 m，相对误差为14.6%；ASTER GDEM测高精度最差，高程误差为8.5 m，相对误差为17.1%。以上结果与公布的SRTM DEM及ASTER GDEM测高精度相一致，同时也间接说明了InSAR DEM的测高精度最准确。

表1 各DEM测高精度对比

Tab.1 Comparison of Altimetry accuracy of different DEM

采样点	经度/（°）	纬度/（°）	实测值/m	SRTM DEM			ASTER GDEM			InSAR DEM
采样点	经度/（°）	纬度/（°）	实测值/m	提取高程/m	高程误差/m	相对误差/%	提取高程/m	高程误差/m	相对误差/%	提取高程/m	高程误差/m	相对误差/%
平均误差				-	8.1	14.6	-	8.5	17.1	-	3.7	6.9
1	120.492	36.159	83.7	62.0	-21.7	-25.9	52.0	-31.7	-37.9	66.8	-16.9	-20.2
2	120.950	36.469	18.0	13.0	-5.0	-27.8	19.0	1.0	5.6	17.6	-0.4	-2.2
3	120.832	36.571	8.9	9.0	0.1	1.1	7.0	-1.9	-21.3	7.9	-1.0	-11.2
4	120.848	36.589	30.9	28.0	-2.9	-9.4	25.0	-5.9	-19.1	30.9	0	0
5	120.830	36.543	127.0	116.0	-11.0	-8.7	125.0	-2.0	-1.6	128.1	1.1	0.9

注：“平均误差”为“提取高程误差”与“相对误差”绝对值后的平均值。

3.2 水文特征提取结果与实际情况对比分析

已有研究表明，提取水系路径的距离误差与DEM的空间分辨率及像元数量直接相关^{［16，17］}。经多次试验后设定本研究中提取水系路径与实际水系路径重合的允许误差距离为2 km。即，提取水系路径与实际水系路径距离误差小于2 km时认定为两水系路径为重合^［18］。本研究中定义模糊重合度的计算公式为：

模 糊 重 合 度 = \frac{有 效 提 取 水 系 路 径 长 度}{实 际 水 系 路 径 长 度} \times 100 %

（1）

有效提取水系路径长度=提取水系路径长度-误差距离缓冲区外水系路径长度（2）

对比分析图6中各干流水系路径、距离误差缓冲区及表2中实际干流水系与有效提取水系的结果发现，基于3种不同DEM提取的水系干流路径与实际水系路径均有所出入，具体为：基于InSAR DEM、ASTER GDEM及SRTM DEM提取6条干流水系的重合度均值分别为88.36%、85.50%及74.12%，重合度依次降低。

表2 实际干流水系与有效提取水系对比

Tab.2 Comparison of actual trunk water system and effective extraction water system

水系	实际水系长度/km	有效提取水系长度/km			模糊重合度/（km·%^-1）			重合度均值
水系	实际水系长度/km	SRTM DEM	ASTER DEM	InSAR DEM	SRTM DEM	ASTER DEM	InSAR DEM	重合度均值
重合度均值					74.12	85.50	88.36	-
流浩河	34.63	33.11	31.33	32.24	95.61	90.47	93.10	93.06
桃源河	33.03	15.01	21.46	20.25	45.44	64.97	61.31	57.24
墨水河	38.49	29.27	34.03	37.43	76.05	88.41	97.25	87.23
周疃河	24.82	16.28	18.92	20.41	65.59	76.23	82.23	74.68
白沙河	35.77	30.50	35.01	34.58	85.27	97.88	96.67	93.27
张村河	23.94	18.37	22.76	23.84	76.73	95.07	99.58	90.46

结合研究区遥感影像图2，进一步分析可发现，除流浩河外，整体上流经丘陵及山区地貌的水系路径提取结果与实际水系路径重合度相对较高，流经平原地区的水系路径提取结果与实际结果重合度较低。例如，张村河、白沙河干流流经山区地貌，基于3种DEM提取的水系路径重合度均值分别为90.46%及93.27%，水系路径重合度较高；桃源河流经平原地区，基于SRTM DEM、ASTER GDEM和InSAR DEM提取的重合度分别为45.44%、64.97%及61.31%，水系路径重合度较低。

图7（a）、图7（b）与图7（c）分别是基于SRTM DEM、ASTER GDEM和InSAR DEM提取的水系倾泻点和小流域边界提取结果。从图7中可以看出，基于各DEM提取各水系的倾泄点位置和小流域边界有所不同。

进一步结合实际水系与提取水系对比统计结果（表3）分析可发现，基于SRTM DEM、ASTER GDEM和InSAR DEM提取各水系的倾泄点与实际倾泄点位置的误差均值分别为4.93 km、4.69 km及4.63 km，误差距离依次降低。流经丘陵及山区地貌水系的提取倾泄点位置与实际倾泄点位置误差较低，流经平原地区的提取倾泄点位置与实际倾泄点位置误差较高。例如，张村河的倾泄点误差均值仅为0.17 km，误差较小；周疃河及桃源河的倾泄点误差均值分别为6.77 km及13.30 km，误差相对较高。

表3 实际水系与提取水系对比结果 (km)

Tab.3 Statistics result of actual water system and extracted water system

水系	实际水系长度	提取水系倾泄点与实际倾泄点距离
水系	实际水系长度	SRTM DEM	ASTER GDEM	InSAR DEM
倾泄点误差均值		4.93	4.69	4.63
流浩河	34.63	2.61	0.96	2.67
桃源河	33.03	13.08	13.49	13.30
墨水河	38.49	2.76	4.05	2.82
周疃河	24.82	6.41	7.05	6.77
白沙河	35.77	4.69	1.91	2.07
张村河	23.94	0.01	0.67	0.17

4 结论

水系路径、小流域边界、倾泄点位置等水文特征的高精度提取是各种水文特征准确分析的基础和前提。为了解决基于低分辨率DEM的水文特征提取结果精度较低这一问题，本研究首先基于InSAR技术与Sentinel-1A数据得到了空间分辨率与测高精度更高的DEM，然后对比分析不同DEM数据的水文特征提取结果。最终本研究主要得出以下结论：

（1）基于研究区5个不同位置采样点的实测高程数据，在SRTM DEM、ASTER GDEM及InSAR DEM提取对应的高程进行对比，高程误差均值分别为8.1、8.5及3.7 m。发现InSAR DEM的高程提取精度最高。

（2）基于SRTM DEM、ASTER GDEM及InSAR DEM提取的6条干流水系路径与实际干流水系路径的重合度分别为74.12%、85.50%及88.36%，重合度依次升高。

（3）基于SRTM DEM、ASTER GDEM和InSAR DEM提取的6条干流水系的倾泄点与实际倾泄点位置的距离误差均值分别为4.93、4.69及4.63 km，误差依次降低。

（4）整体上，流经丘陵及山区地貌的水系与倾泄点位置提取结果与实际水系路径重合度相对较高，流经平原地区的水系和倾泄点位置与实际水系路径重合度较低。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序

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基金
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图1 研究技术路线
1 研究对象
图2 研究区遥感影像和实际水系分布
2 研究方法
2.1 SRTM DEM及ASTER GDEM获取
图3 研究区SRTM DEM 及ASTER GDEM空间分布
2.2 使用INSAR技术提取DEM
2.2.1 基线估算及干涉图生成
2.2.2 滤波及相位解缠
2.2.3 轨道精炼和重去平
图4 轨道精炼和重去平后的干涉结果与InSAR DEM
2.2.4 相位转高程和地理编码
2.3 水文特征提取
2.3.1 水系路径提取
图5 研究区栅格流向及栅格累积流量
图6 研究区水系提取结果
2.3.2 倾泄点及小流域边界提取
图7 提取的水系倾泻点和小流域边界结果
3 分析与讨论
3.1 不同DEM的测高精度对比分析
表1 各DEM测高精度对比
3.2 水文特征提取结果与实际情况对比分析
表2 实际干流水系与有效提取水系对比
表3 实际水系与提取水系对比结果 (km)
4 结论
参考文献

收稿日期	出版日期
2121-08-01	2022-05-15
发布日期
2022-06-28

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