顾及地表形态的多尺度数字地形分析研究

For the current problems of the multi-scale DTA, such as the multi-scale expression of the Digital Elevation Model, inconsistent of multi-scale terrain analysis and results of analysis, this topic puts forward a new kind theory and method of multi-Scale Digital Terrain Analysis (S-DTA) which is considering the surface morphology. Research begins from a fine scale DEM database extracting terrain features (ridge points, rivers, etc.). Then we are giving the terrain features scale property to dynamically build TIN which are constrained by the river network. On this basis, we calculate the direction flow of each triangle faces in the TIN and get the flow paths from any points to basin export to build the Flow-Path Network model (FPN). Combining multi-scale TIN with FPN, we form a multi-scale topographic expression vector data field (TIN-FPN). Based on the TIN-FPN model, we design a set of multi-scale terrain analysis algorithms which can consider the consistency of terrain feature to meet the application requirements of analysis from the wide area to the local range ,improve the theory system of DEM and digital terrain analysis and provide the analysis basis and decision support for environmental protection, geological disasters, soil and other application fields.

针对当前多尺度数字地形分析中存在的多尺度DEM表达、多尺度地形分析应用和分析结果一致性等问题，本课题提出一种顾及地表形态的多尺度数字地形分析（S-DTA）理论和方法。研究从一个精细尺度DEM数据库中提取地形特征(山脊点、河流网等)，为地形特征赋予尺度属性，动态构建河流网约束的TIN。在此基础上，计算每个三角面的水流方向，得到从任意位置到流域出口的水流路径，建立流水线网络模型(FPN)。结合多尺度TIN和FPN模型，构建多尺度地形表达的矢量数据场（TIN-FPN），并建立一套顾及地形特征一致性的多尺度数字地形分析方法，以满足从广域到局部范围的分析应用需求，从而完善DEM和数字地形分析的理论体系，为环境保护、地质灾害、土壤等应用领域提供分析依据和决策支持。

目前，数字地形分析是以DEM为核心的地形属性计算和特征提取分析技术，而现有的DEM模型无论是规则格网DEM还是不规则三角网TIN都是地表形态的一种近似表达，其本质是对地表形态的离散采样，并非是连续表达。数字地形分析的尺度效应与DEM分辨率和分析窗口大小密切相关，两者的变化将导致地形分析结果的较大变化，无法保持不同尺度间地形分析结果的一致性。因此本课题提出了一种多尺度地形表达的矢量数据场（TIN-FPN）——结合多尺度TIN和流水线网络（FPN）模型，发展了一套顾及地形特征一致性的多尺度数字地形分析（multi-Scale Digital Terrain Analysis，简称S-DTA）方法。.多尺度TIN模型只存储具有尺度属性的特征点和河流网信息，不存储栅格DEM或矢量TIN结构。在实际应用中，根据需求尺度自适应地提取特征点和河流网，动态构建河流网约束TIN。在此基础上，确定TIN中三角面的水流方向，结合随机采样的水流源点，追踪得到从任意位置到流域出口的水流路径，构建具有方向信息的流水线网络模型（FPN）。在TIN-FPN基础上，构建了S-DTA中的基本地形参数分析模型、地形形态特征分析模型和水文参数分析模型。.为了快速构建高精度的河流网约束TIN，本课题提出了一种基于CUDA的地形综合并行化算法。该算法能够最大程度地保留地形特征和河流网，且运行效率较高。为了能够快速构建流水线网络（FPN），本课题提出了一种基于CUDA的流水线网络构建并行化方法。该方法能够快速生成流水线网络，加速比高达5.9。.在TIN-FPN基础上，本课题提出了基于多尺度TIN-FPN的坡度计算方法、基于多尺度TIN-FPN的坡向计算方法、基于多尺度TIN-FPN的地形湿度指数计算方法、基于多尺度TIN-FPN的坡长因子计算方法和基于多尺度TIN-FPN的流线曲率计算方法。.经过实验验证表明，S-DTA不仅可以利用高精度DEM实现多尺度数字地形表达和分析，而且能够保证不同尺度间地形分析结果的一致性。S-DTA能够从根本上解决多尺度DEM模型在实际地形分析中所在的问题和尺度与地形分析结果之间的一致性问题，满足从广域到局部范围的地形分析应用需求，为环境保护、地质灾害、规划、土壤等应用领域提供分析依据和决策支持。