一种崩岗内部沟道识别与预测的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种崩岗内部沟道识别与预测的方法，包括：获取目标地区的影像数据和高程数据，并根据所述影像数据和高程数据建立数字高程模型；根据预设的识别算法，识别得到所述数字高程模型中的崩岗内部沟道信息；根据所述崩岗内部沟道信息，并利用预设的指标，预测了崩岗内部沟道的发育情况。本发明专利技术通过高程百分比、斜率和轮廓曲率等参数提取崩岗内部沟道信息，并确定了崩岗内部沟道识别的最佳参数，弥补现阶段对崩岗内部沟道自动识别的研究短缺，然后利用地形湿度指数和水流功率指数预测崩岗内部沟道未来发展情况。

【技术实现步骤摘要】
一种崩岗内部沟道识别与预测的方法及装置
本专利技术涉及崩岗处理
，特别是涉及一种崩岗内部沟道识别与预测的方法、装置、终端设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
崩岗是在水力和重力综合作用下，山坡受到破环和冲刷，发生崩塌和侵蚀现象。崩岗侵蚀一旦发生，产生的大量泥沙会淹没道路、农田等，严重的影响我国的生态经济发展。我国华南地区是崩岗分布最普遍、发育旺盛和危险最严重的地区。崩岗主要由崩壁、崩积堆、沟道、冲积扇四个部分组成。而崩积堆土体结构疏松，使得地表沟壑横生。沟道是崩岗内部土壤侵蚀最严重的部位，沟道侵蚀是运送泥沙的主要途径。目前，对于崩岗内部沟道提取，主要有以下几种方法：1、通过三维激光扫描仪野外获取崩岗的数字地形，利用ArcGIS水文工具确定沟道水系，将野外断面测量数据设定为主支沟的固定宽度，研究崩岗内部沟道发育情况。该方法优点是野外实测崩岗地形，能获取崩岗内部沟道的形态特征，但野外扫描工作量巨大，主支沟设定固定宽度与野外真实沟道形态并不相符。2、通过无人机采集崩岗的正射影像和DEM，利用ArcGIS空间分析进行崩岗本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种崩岗内部沟道识别与预测的方法，其特征在于，包括：/n获取目标地区的影像数据和高程数据，并根据所述影像数据和高程数据建立数字高程模型；/n根据预设的识别算法，识别得到所述数字高程模型中的崩岗内部沟道信息；/n根据所述崩岗内部沟道信息，并利用预设的指标，预测得到崩岗内部沟道的发育情况。/n

【技术特征摘要】
1.一种崩岗内部沟道识别与预测的方法，其特征在于，包括：
获取目标地区的影像数据和高程数据，并根据所述影像数据和高程数据建立数字高程模型；
根据预设的识别算法，识别得到所述数字高程模型中的崩岗内部沟道信息；
根据所述崩岗内部沟道信息，并利用预设的指标，预测得到崩岗内部沟道的发育情况。


2.根据权利要求1所述的一种崩岗内部沟道识别与预测的方法，其特征在于，所述根据预设的识别算法，识别得到所述数据高程模型中的崩岗内部沟道信息，具体为：
根据所述数字高程模型，获取崩岗内网格单元的高程百分比、斜率和轮廓曲率；
利用高程百分比，定位到沟道所在的比较宽泛区域；
再根据所述斜率和轮廓曲率，对所述区域进行精确控制，得到崩岗内部沟道信息。


3.根据权利要求1所述的一种崩岗内部沟道识别与预测的方法，其特征在于，根据所述崩岗内部沟道信息，并利用预设的指标，预测得到崩岗内部沟道的发育情况，具体为：
在不同规模上都计算一个高程百分比定位到相对低的区域，并将其转换为有发育风险的临时性的网格：
TEPj，j＝N(Aij，j，tj，3)
设置t＝0.4和p＝3，使Ai＞0.5时，输出值迅速的趋近于0；
利用地形湿度指数和水流功率指数这两个参数来约束可能发育得风险区域；采用如下公式：



SPI＝AS*tanβ
其中，TWI为地形湿度指数，SPI为水流功率指数，AS为上坡区通过单位长度等高线上地表水所流经的面积，β为倾斜角。


4.一种崩岗内部沟道识别与预测装置，其特征在于，包括：数据获取模块、识别模块和预测模块；其中，
所述数据获取模块，用于获取目标地区的影像数据和高程数据，并根据所述影像数据和高程数据建立数字高程模型；
所...

【专利技术属性】
技术研发人员：温美丽，刘诚，杨龙，张梅梅，孙中宇，
申请(专利权)人：广东省科学院广州地理研究所，
类型：发明
国别省市：广东;44