Dostępne na serwerze Image Server
Jednym z kluczowych czynników przy otrzymywaniu charakterystyki hydrologicznej powierzchni jest możliwość określenia kierunku przepływu z każdej komórki w rastrze. Służy do tego narzędzie Kierunek przepływu.
Narzędzie to używa powierzchni jako danych wejściowych i generuje raster wynikowy pokazujący kierunek przepływu od każdej komórki. W przypadku wybrania opcji Wynikowy raster spadku tworzony jest raster wynikowy pokazujący stosunek maksymalnej zmiany wysokości z każdej komórki wzdłuż kierunku przepływu do długości ścieżki między środkami komórek i jest wyrażony w procentach. Jeśli wybrana zostanie opcja Wymuś wypływanie na zewnątrz wszystkich komórek krawędziowych, wszystkie komórki na krawędzi rastra powierzchni będą wypływać na zewnątrz rastra powierzchni.
Istnieje osiem prawidłowych kierunków wynikowych odnoszących się do ośmiu sąsiednich komórek, do których może następować przepływ. Podejście to jest powszechnie określane jako ośmiokierunkowy model przepływu (D8) i jest zgodne z podejściem przedstawionym w pracy Jenson i Domingue (1988).
Oblicz kierunek przepływu za pomocą metody D8
W metodzie D8 kierunek przepływu jest określany przez kierunek największego lub maksymalnego spadku wysokości z każdej komórki (Jenson i Domingue, 1988). Obliczenia są dokonywane w następujący sposób:
maksymalny_spadek = zmiana_w_wartości_Z/odległośćOdległość jest obliczana między środkami komórek. Jeśli na przykład wielkość komórki wynosi 1, odległość między dwiema ortogonalnymi komórkami wynosi 1, a odległość między dwiema komórkami po przekątnej jest pierwiastkiem kwadratowym z 2. Jeśli maksymalny spadek do kilku komórek jest taki sam, sąsiedztwo jest powiększane do momentu znalezienia najbardziej stromego spadku.
Po znalezieniu kierunku największego spadku komórka wynikowa jest kodowana wartością reprezentującą ten kierunek.
Jeśli wszyscy sąsiedzi znajdują się wyżej niż komórka przetwarzana, zostanie ona uznana za szum, wypełniona do najniższej wartości spośród jej sąsiadów i będzie miała kierunek przepływu w stronę tej komórki. Jeśli jednak jednokomórkowe obniżenie znajduje się obok fizycznej krawędzi rastra lub ma co najmniej jedną komórkę Brak danych jako sąsiada, nie zostanie ono wypełnione z powodu niewystarczających informacji o sąsiadach. Aby obniżenie zostało uznane za prawdziwie jednokomórkowe, muszą być dostępne informacje o wszystkich sąsiadach.
Jeśli dwie komórki przepływają do siebie, są one obniżeniami i mają niezdefiniowany kierunek przepływu. Ta metoda wyznaczania kierunku przepływu na podstawie numerycznego modelu terenu (DEM) została przedstawiona w pracy Jenson i Domingue (1988).
Komórki będące obniżeniami można identyfikować za pomocą narzędzia Obniżenie. Aby uzyskać dokładne odwzorowanie kierunku przepływu przez powierzchnię, należy wypełnić obniżenia przed użyciem narzędzia Kierunek przepływu.
Oblicz kierunek przepływu za pomocą metody MFD
W metodzie MFD przepływ jest dzielony na wszystkich sąsiadów w kierunku spadku (Qin i in., 2007). Ilość przepływu, jaką otrzymuje każdy sąsiad w kierunku spadku, jest szacowana jako funkcja maksymalnego gradientu spadku, co pozwala na uwzględnienie lokalnych warunków terenowych. Wyrażenie do oszacowania MFD jest następujące:
Gdzie:
- di = część przepływu z każdej komórki, która wpływa do komórki i
- f (e) = funkcja wykładnicza, która dostosowuje się do lokalnych warunków terenowych i jest określona przez
- β = kąt spadku (w radianach)
- n = liczba komórek, które wpływają do komórki i
- Li, Lj = skorygowany współczynnik uwzględniający odległość między komórką przetwarzaną a komórkami ortogonalnymi i diagonalnymi
- κ = maksymalny spadek na komórkach, które wpływają do komórki i
Odniesienia
Jenson, S. K. i Domingue, J. O. 1988. „Extracting Topographic Structure from Digital Elevation Data for Geographic Information System Analysis”. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 54 (11): 1593–1600.
Qin, C., Zhu, A. X., Pei, T., Li, B., Zhou, C. i Yang, L. 2007. „An adaptive approach to selecting a flow partition exponent for a multiple flow direction algorithm”. International Journal of Geographical Information Science 21(4): 443–458.