एक भूभाग को देखते हुए, धारा प्रवाह मार्ग कैसे खींचना है?

Question

मान लें कि मेरे पास एक इलाक़ा है, हमेशा की तरह इलाक़े में लकीरें, लताएँ और वे सभी विशेषताएँ हैं जो आप एक वास्तविक जीवन के नक्शे पर पा सकते हैं। पानी पहाड़ की चोटी से निचले क्षेत्र में बहता है, जिस रास्ते से पानी बहता है उसे धारा प्रवाह मार्ग कहते हैं।

इलाके को त्रिकोणीय अनियमित नेटवर्क (TIN) के संदर्भ में दिया गया है, जिसका प्रत्येक बिंदु p (x, y) में az मान है। धारा प्रवाह पथ के निर्माण के लिए इस जानकारी का उपयोग कैसे करें? इसके पीछे भौतिकी क्या है?

जो मैं जानता हूं, इस समस्या को हल करने के लिए सबसे सरल वंश विधि का उपयोग किया जा सकता है । मैं अपने स्वयं के स्ट्रीम फ्लो एल्गोरिदम को लिखने के बारे में सोच रहा हूं, इसलिए मुझे मौजूदा टूल का उपयोग करने के बजाय सैद्धांतिक पृष्ठभूमि में दिलचस्पी है।

Answer 1

अलग-अलग संभव कार्यान्वयन हैं, लेकिन अधिकांश प्रक्रियाएं ग्रिड से शुरू होंगी और टीआईएन से नहीं।

सबसे सरल संभावना डी 8 प्रक्रिया है: आप उस दिशा की गणना करते हैं जहां पानी बह रहा होगा। 8 संभावनाएं हैं, 8 कोशिकाएं जो एक केंद्रीय ग्रिड सेल के बगल में हैं। आप पहले इन दिशाओं की गणना कर सकते हैं कि कोशिकाएँ कैसे जुड़ी हुई हैं, और अंत में आप रेखाएँ खींच सकते हैं)। सागा में एक आसान कार्यान्वयन पाया जाता है, यह लगभग pseudocode के रूप में पढ़ता है: http://saga-gis.svn.sourceforge.net/viewvc/saga-gis/trunk/saga-gis/src/modules_terrain_analysis/terrain_analysis/ta_channels/D8_Flow_Flow। सीपीपी? संशोधन = 911 और देखने = मार्कअप

हालांकि बहुत आसान है, यह बहुत यथार्थवादी नहीं है: आपके पास प्रत्येक सेल में शुरू होने वाली एक धारा नहीं होगी। अधिक उन्नत एल्गोरिदम आमतौर पर पहले गड्ढों को बंद करते हैं (विशेषकर यदि आपके पास एक विस्तृत डीईएम है), तो प्रति सेल कैचमेंट क्षेत्र की गणना करें, यह उन कोशिकाओं की संख्या है जो एक विशेष सेल में पानी का योगदान करते हैं, और फिर एक धारा निर्धारित करने के लिए एक सीमा का उपयोग करते हैं। उपस्थित है।

एसएजीए जीआईएस इन कैचमेंट एरिया के बहुत सारे तरीकों को लागू करता है, आप उनका वर्णन इस मैनुअल http://sourceforge.net/settings/mirror_choices?projectname=saga-gis&filameame=SAGA%20-%20Documentation/SAGA%20Documents/ में पा सकते हैं। SagaManual.pdf

इसे सागा जीआईएस के पुराने संस्करण के लिए लिखा गया था, लेकिन एल्गोरिदम का वर्णन अभी भी सटीक है, और मैं इसे त्वरित संदर्भ के लिए यहां कॉपी करूंगा (यह पृष्ठ 120 के आसपास है), चूंकि यह खुला स्रोत है, आप इसकी जांच कर सकते हैं कोड को देखकर कार्यान्वयन विवरण।

• नियतात्मक 8 (D8): शास्त्रीय। प्रवाह कोशिका के केंद्र से आसपास की कोशिकाओं के एक (और केवल एक) के केंद्र तक जाता है। इसलिए, प्रवाह निर्देश 45o के गुणकों तक सीमित हैं, जो कि विधि की अधिकांश कमियों का मुख्य कारण है। (ओ'कालाघन और मार्क 1984)।
• Rho8: ऊपर के समान लेकिन एक स्टोकेस्टिक घटक के साथ जो इसे सुधारना चाहिए। प्रवाह दिशा एक यादृच्छिक तर्क द्वारा निर्धारित की जाती है जो पहलू और दो आसन्न पड़ोसी कोशिकाओं की दिशा के बीच अंतर पर निर्भर है। बहुत उपयोगी नहीं है। । । (फेयरफील्ड और लेयमेरी 1991)।
• नियतात्मक अनन्तता (D∞): प्रवाह एक कोशिका से दो सन्निहित आसपास की कोशिकाओं में जाता है, इस प्रकार एक द्विदिश प्रवाह पर विचार करता है और D8 विधि की कमियों पर काबू पाता है। (टरबॉटन 1998)।
• Braunschweiger Digitales Reliefmodell: एक और मल्टीपल फ्लो डायरेक्शन एल्गो- रिथम। प्रवाह को आसपास के सेल के बीच विभाजित किया जाता है जिसका अभिविन्यास केंद्र सेल और इसके दो आसन्न कोशिकाओं के पहलू के सबसे करीब है। (बाउर, बोर्क और रोहडेनबर्ग 1985)।
• FD8 (एसएजीए में मल्टीपल फ्लो डायरेक्शन के रूप में पाया जाता है): एक डी 8-व्युत्पन्न द्विदिश प्रवाह मार्ग एल्गोरिथ्म। (क्विन एट अल 1991)।
• किनेमेटिक रूटिंग एलगोरिदम (केआरए)। एक यूनिडायरेक्शनल फ्लो ट्रेसिंग एल्गोरिथम। कोशिकाओं के केंद्र तक अपनी स्थिति को प्रतिबंधित किए बिना, फ्लो एक गेंद की तरह व्यवहार करता है जो डीईएम को लुढ़काता है। (ली 1992)।
• डिजिटल एलिवेशन मॉडल नेटवर्क (DEMON): सबसे जटिल एक। एक द्विदिश प्रवाह अनुरेखण एल्गोरिथ्म। बल्कि समय लगता है। (कोस्टा-कैब्रल और बर्गेस 1994)।

और भी मॉडल हाल ही में जोड़े गए हैं:

• त्रिकोणीय एकाधिक प्रवाह दिशा- Seibert, J. / McGlynn, B. (2007): 'एक नया त्रिकोणीय एकाधिक प्रवाह दिशा एल्गोरिथ्म gridded डिजिटल उन्नयन मॉडल से upslope क्षेत्रों के लिए', जल संसाधन अनुसंधान, वॉल्यूम। 43, W04501। यह आपके लिए दिलचस्प हो सकता है क्योंकि यह सीधे TIN पर भी काम कर सकता है
• ग्रुबर और पेकहम (2008) द्वारा प्रस्तावित प्रवाह संचय की डीईएम आधारित गणना के लिए मास-फ्लक्स विधि (एमएफएम)। ग्रबेर, एस।, पेकहैम, एस। (2008): लैंड-सरफेस पैरामीटर्स एंड ऑब्जेक्ट्स इन हाइड्रोलॉजी। में: हेंगल, टी। और रेउटर, HI [Eds।]: जियोमॉर्फोमेट्री: कॉन्सेप्ट, सॉफ्टवेयर, एप्लीकेशन। मृदा विज्ञान, एल्सेवियर, Bd.33, S.293-308 में विकास।
• साइड एल्गोरिथ्म: http://watershed.montana.edu/Hydrology/Home_files/2010WR009296.pdf और उनका कोड उनकी वेबसाइट पर भी है: http://thomasgrabs.com/side-alnm/

Answer 2

मूल दृष्टिकोण इस पत्र में प्रस्तावित एक है :

फिशर, पी।, जे। वुड और टी। चेंग (2004)। हेलवेलिन कहाँ है? मल्टीस्केल लैंडस्केप मॉर्फोमेट्री की फजीता। इंस्टीट्यूट ऑफ ब्रिटिश ज्योग्राफर्स 29, 106-128 के लेनदेन।

यह फ़ज़ी और मल्टी स्केल प्रतिनिधित्व के आधार पर एक विधि प्रस्तावित करता है। मुझे यकीन नहीं है लेकिन यह तरीका लैंडस्र्फ में लागू किया जा सकता है ।

Comments

ऊपर दिया गया पेपर लिंक अब उपलब्ध नहीं है

— ग्रेविटन

@ ग्रेविटोन: लिंक को सही कर दिया गया है!

— जुलिएन

Answer 3

यदि आपके पास आर्कगिस में स्थानिक विश्लेषक तक पहुंच है, तो आपके पास स्ट्रीम पथ की गणना करने के लिए उपकरणों की एक श्रृंखला है। ESRI संदर्भ में एक पूर्ण वर्कफ़्लो प्रदान किया जाता है, लेकिन विशिष्ट वर्कफ़्लो में शामिल हैं:

1. अपने टीआईएन को एक ऊँचाई रेखापुंज में परिवर्तित करें।
2. फ्लो डायरेक्शन की गणना करें।
3. छोटे सिंक भरें।
4. फ्लो संचय की गणना करें
5. दहलीज का उपयोग करके, दिए गए प्रवाह के साथ केवल कोशिकाओं का चयन करें।
6. स्ट्रीम को फ़ीचर टूल के लिए स्ट्रीम का उपयोग करके वेक्टर शेपफाइल में स्ट्रीम निर्यात करें।

बेशक, विभिन्न तरीकों का वर्णन करने वाले कई अकादमिक पेपर हैं, लेकिन यह विधि उन सभी के लिए आसान है, जिनके पास स्थानिक विश्लेषक तक पहुंच है।

Comments

मुझे स्क्रैच से कोड लिखना होगा, इसलिए मैं इस सॉफ्टवेयर पैकेज का उपयोग नहीं कर सकता।

— ग्रेविटन

खैर, यह अधिकांश जीआईएस पैकेजों द्वारा उपयोग की जाने वाली प्रक्रिया है। टेराफ्लो एक खुला स्रोत विकल्प है, लेकिन मैंने इसका इस्तेमाल कभी नहीं किया। क्या आप टिन को संभालने के लिए उपयोग करने की योजना बना रहे हैं?

— पैट्रिक

मैं अपने स्वयं के स्ट्रीम फ्लो एल्गोरिदम को लिखने के बारे में सोच रहा हूं, यही वजह है कि आपके द्वारा

— उल्लेखित

ठीक है। जब आपने कहा कि "मुझे इस पर अमल करना कम स्पष्ट है", तो मैंने माना कि आप इसे कैसे करना चाहते हैं, इस पर व्यावहारिक सलाह चाहते हैं। संभवतः इन सॉफ्टवेयर पैकेजों द्वारा उपयोग किए जाने वाले वर्कफ़्लो आपके एल्गोरिथ्म की समग्र संरचना को एक मार्गदर्शिका प्रदान कर सकते हैं। वहां से मैं आपको सुझाव देता हूं कि आप विशिष्ट साहित्य के बारे में बताएं। उदाहरण के लिए, तरबटन, 1997 को प्रवाह दिशा एल्गोरिदम की मेरी खोज में कई बार संदर्भित किया गया था।

— पैट्रिक

Answer 4

ग्रिड-आधारित डिजिटल ऊंचाई मॉडल में, ढलान की रेखाओं के विश्वसनीय निर्धारण डी 8-लिमिटेड विधि द्वारा प्रदान किए जाते हैं:

ऑरलैंडिनी, एस।, और जी। मोरेटी (2009), ग्रिड्ड एलीवेशन डेटा, वाटर राउर से सतही प्रवाह पथों का निर्धारण। Res।, 45 (3), W03417, doi: 10.1029 / 2008WR007099।

ऑरलैंडिनी, एस।, जी। मोरेट्टी, एम। फ्रांचिनी, बी। एल्डीगिएरी, और बी। टेस्टा (2003), ग्रिड-आधारित डिजिटल उन्नयन मॉडल, वाटर रिसौर में नॉनडिस्पर्सिव ड्रेनेज दिशाओं के निर्धारण के लिए पथ-आधारित विधियाँ। रेस।, 39 (6), 1144, डोई: 10.1029 / 2002WR001639।

समोच्च-आधारित डिजिटल उन्नयन मॉडल में, ढलान की रेखाओं को निम्नलिखित पेपर में वर्णित (जटिल) मॉडल का उपयोग करके जटिल स्थलाकृतिक संरचनाओं को हल करके स्वचालित रूप से निर्धारित किया जा सकता है:

मोरेट्टी, जी।, और एस। ऑरलैंडिनी (2008), कंकाल निर्माण तकनीक, जल पुनर्भरण का उपयोग करके समोच्च उन्नयन डेटा से जल निकासी घाटियों का स्वत: परिसीमन। रेस।, 44 (5), W05403, doi: 10.1029 / 2007WR006309।

Answer 5

लगता है कि यह खरोंच से एक उपकरण लिखने के लिए काफी काम होगा। ESRI दशकों से इस पर है और वे अभी भी सही नहीं है।

ऑटोकैड (सिविल 3 डी) यह एक टिन का उपयोग करके कर सकता है। मुझे इस बात की जानकारी नहीं है कि वहां के पर्दे के पीछे क्या चल रहा है, लेकिन आरकेजीआईएस में स्ट्रीम नेटवर्क की पहचान रैस्टर एनालिसिस के जरिए की जाती है।

संक्षेप में एक इनपुट डीईएम रेखापुंज (जहां प्रत्येक कोशिका में एक्स, वाई, जेड मान हैं) का उपयोग इनपुट के रूप में किया जाता है और एक एल्गोरिथ्म इनपुट रेखापुंज में प्रत्येक डाउनसॉलोप सेल में बहने वाली सभी कोशिकाओं के "संचित प्रवाह (संचित वजन के रूप में) के उद्धरण की गणना करता है। " उत्पाद एक रेखापुंज है जहां प्रत्येक कोशिका का प्रवाह संचय मूल्य होता है। स्ट्रीम नेटवर्क की पहचान करने के लिए आप उच्च प्रवाह की कोशिकाओं को अलग करते हैं जो "केंद्रित प्रवाह" के क्षेत्र हैं। वैकल्पिक वजन कारक, हाइड्रोलॉजिकल सही इनपुट डेम आदि जैसे अन्य विचार हैं।

मैं बस कुछ विचारों में टॉस करूँगा: इस तरह के एल्गोरिथ्म के "यांत्रिकी" के कार्यकाल में, मुझे लगता है कि यह काफी आगे हो सकता है; पुनरावर्ती और प्रत्येक कोशिका के लिए, सभी आस-पास की कोशिकाओं के स्थान और ऊंचाई का निर्धारण करते हैं और इसकी ऊंचाई के आधार पर इसमें बहने वाली कोशिकाओं की संख्या को जोड़ते हैं। टिन के लिए जैसा कि आप शायद प्रत्येक त्रिभुज (उच्चतम और निम्नतम शीर्ष) पर दो बिंदुओं से एक रेखा का निर्माण कर सकते हैं, फिर इन सभी को एक नेटवर्क में जोड़ सकते हैं।

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डूब और समतल क्षेत्रों से निपटने में जटिलताएँ उत्पन्न होती हैं। एक चरम उदाहरण के रूप में, एक डेम को एक पहाड़ी झील का प्रतिनिधित्व करने पर विचार करें, ताकि अधिकांश डेम बिल्कुल सपाट हो। बिल्कुल कैसे एक पुनरावर्ती कार्यान्वयन मार्ग झील में सभी प्रवाह को अपने बहिर्वाह बिंदु (ओं) तक ले जाएगा?

— व्हिबर