一种稳定水系提取方法

技术领域

本发明涉及地理信息技术领域，特别涉及一种基于地理信息数据提取获得稳定水系数据的方法。

背景技术

水资源是社会经济发展不可缺少和不可替代的重要自然资源与环境要素，是关系人类社会经济与发展的重要因素。水资源的异常变化会对经济乃至社会的各个方面带来严重影响，因此，获取水资源分布数据并通过分析来获得水资源的稳定性数据,有利于水资源的安全开发和利用，确保区域经济的可持续发展，这是区域水资源安全的重要内涵，也是资源环境承载力、水资源开发利用管理等工作的重要参考指标。

在对水资源数据的分析过程中，对于稳定水系，也即是长期存在，例如至少连续三年或五年均存在的，稳定性较高的水系的区域分布特征的识别提取，以及定量分析是至关重要的信息，分析所获得的结果在很大程度上是作为判断水资源稳定性的高低的决策依据。

在现有的水资源数据获取以及数据分析技术中，一般使用气象和水文监测站点的水系资料来计算特定水系的稳定或变化情况。例如，在“非线性动力学学报”1998年6月增刊第5卷中发表的“一个非线性水资源系统的稳定性”一文中，所提供的一种分析水资源自然分系统对径流的调控作用的方法。

但是由于监测站点只能反映站点附近局部的情况，站点以外的信息通常需要通过空间插值方式计算获得，因此准确性通常难以保障，也就难以得到小尺度上精确的稳定水系空间分布信息。对于大的地理范围，例如全国或者更大范围，对水系数据的提取受到监测站点覆盖以及资料收集的限制，以现有的根据监测站点数据然后利用空间插值方式计算的方式，几乎不具备可行性；此外监测站点分布密度的区域差异较大，也难以准确反映稳定水系的空间分布特征；

随着地理信息技术，特别是卫星遥感技术的发展，通过卫星遥感技术获得的数据越来越多的被作为源数据用于水资源分析，特别是水系特征分析。

在“科技创新与生产力”2018(000)008中发表的“高分一号卫星遥感数据的水体信息提取”中，提供了几种水体信息提取方法的比较。

中国专利ZL201910299477.7中提供了“基于高分卫星光学遥感数据的水体快速提取方法及系统”。

在“地球信息科学”杂志2007年10月第5期第9卷中发表的“水资源空间分布模型及GIS分析应用”一文中，在模型构建过程中，考虑了自然和社会人文因素对水资源空间分布的影响，模型结果将基于三级流域区套的统计数据展布在1km格网中，打破了统计单元的限制，在1km格网的地理空间单元里灵活表达了水资源数据的空间差异。

此外，利用Arcgis或google earth等工具，对某一特定地理信息数据进行分析，从而获得特定水系的数据，也是现在常用的技术手段，具体可参见“https://blog.csdn.net/demosenli/article/details/105911188”所记载的“【Arcgis水文分析】使用DEM数据提取流域水系”，以及“https://jingyan.baidu.com/article/5553fa82040af824a33934d1.html”所记载的“GIS中流域范围提取之用谷歌地图法”等文献记载。

但目前尚未有对于从地理信息数据中进行稳定水系进行提取以及定量计算的方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种稳定水系提取方法，以减少或避免前面所提到的问题。

为解决上述技术问题，本发明提出了一种稳定水系提取方法，通过对同一地理区域在多个时间的地理信息进行分析，从而获得稳定水系数据，其包括如下步骤，

步骤1，对多期水系要素数据进行地理要素实体化处理，得到实体化的多期水系要素数据；之后将实体化的多期水系要素数据进行处理，提取获得反映多期时段内水系变化情况的多期水系综合数据。

步骤2，对多期地表覆盖数据分别进行处理，提取获得反映多期时段内水域变化情况的多期地表覆盖综合数据；其中，所述多期地表覆盖数据为同一地区不同时相的地表覆盖数据；

步骤3，对步骤2获得的多期地表覆盖综合数据中属于水域的数据进行分类标识，得到多期地表覆盖数据中的人工静水水域、人工流水水域和天然水域三类稳定水域数据；

步骤4，对多期水系综合数据中水系结构未发生变化的数据与稳定水域数据进行叠加分析处理和标识，得到多期水系要素数据中的稳定水系数据。

优选地，在步骤1中，通过叠加合并的方式得到同一地域上多期时段内的水系要素数据，即多期水系综合数据。

优选地，在步骤2中，通过叠加求交的方式得到同一地域上多期时段内的地表覆盖类型，即多期地表覆盖综合数据。

优选地，在步骤3中，对所述多期地表覆盖综合数据，新增稳定水域标识字段与稳定水域类型标识字段。

优选地，在步骤4中，对所述多期水系综合数据，新增稳定水系标识字段。

本发明所提供的一种稳定水系提取方法，具有如下优点：

(1)通过空间拓扑匹配关系对所述实体化多期水系要素数据与多期地表覆盖数据进行叠加分析处理，方法区别于空间插值原理，不存在空间插值引起的数值失真现象，可以准确提取任意区域的稳定水系空间分布信息。

(2)采用实体化的水系要素数据与地表覆盖数据，得到空间化全域覆盖的效果，可以实现稳定水系的全域覆盖提取，避免缺少监测站点而无法提取稳定水系的问题，降低了大范围稳定水系信息获取的难度。

(3)采用实体化的水系要素数据与地表覆盖数据，得到空间化全域覆盖效果，可以区分水域类型与流域等级的对稳定水系的不同贡献，并且不受监测站点分布不均匀的影响，因此更加准确的反映区域内不同类型与不同等级水系的稳定程度，可以为水资源精细管理提供科学依据。

具体实施方式

为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现说明本发明的具体实施方式。

本发明提供了一种稳定水系提取方法，使用GIS(Geographic InformationSystem地理信息系统)软件，例如ArcGIS、QGIS等开源软件，以及商用的美国ESRI，Intergraph和MapInfo的产品，国产MapGIS，GeoStar和Citystar产品，通过对同一地理区域在多个时间(至少三年，也即是至少三期)的地理信息进行分析，从而获得水资源数据，其工作原理为，通过空间拓扑匹配关系进行叠加分析的原理，计算长时间序列多期水系要素数据和地表覆盖数据中相对稳定的水系空间分布信息，保证了稳定水系信息提取的全面性与科学性；在稳定的水系空间分布信息提取的基础上，根据水域类型与流域等级配置权重，同时考虑稳定水系结构与稳定水域面积，计算一定区域内的水系稳定度，更好的反映不同类型不同等级水域的稳定度贡献，使不同区域水系的稳定度具有可比性，保证了水系稳定度定量化计算的客观性与准确性。

在本申请中，将以我国西藏自治区米林县与江苏省宝应县2015年至2019年共计五期水系要素数据和地表覆盖数据为例进行举例说明，数据来源于地理国情监测工作，也即是国家自然自然资源部门开展的一项常态化工作成果。

需要说明的是，水系要素数据从地理要素的角度，以线状类型数据反映天然形成的陆地表面宣泄水流的通道，包含溪、川、江、河等。每一年的水系数据均为一期。

地表覆盖数据以面状数据反映地表自然营造物和人工建造物的自然属性或状况类型，可以包括种植土地、林草覆盖、水系、房屋建筑(区)、铁路与道路、构筑物、人工堆掘地、荒漠与裸露地等。每一年的地表覆盖数据均为一期。

其包括如下步骤，

步骤1，对多期水系要素数据进行地理要素实体化处理，得到实体化的多期水系要素数据；之后将实体化的多期水系要素数据进行处理，提取获得反映多期时段内水系变化情况的多期水系综合数据。

具体来说，

以米林县与宝应县两个区域的2015年至2019年共计五期的多期时序水系要素数据集为基础，作为实体化处理的对象；

为了保证数据成果的质量，需将多期水系要素数据进行预处理，例如将五期水系要素数据进行常规方法(即通过前述GIS软件自带功能即可实现)的质量检查和预处理，包括数据一致性、数据连通性以及空间参考匹配性参数；

其中，数据一致性的检查包括五期水系要素数据的空间范围、采集标准、属性分类等内容是否一致，对不一致的数据判断为不合格数据，不参与进一步的实体化处理；

数据连通性检查包括五期水系要素数据的交汇点是否属于同一连通性组中、水系等级属性的连通性是否合理；

空间参考匹配性的检查包括五期水系要素数据的空间投影与坐标系是否一致，对不一致的数据以基期数据为准，可以利用GIS软件的投影与坐标系转换功能，将五期数据的空间投影与坐标系转换保持一致；

利用GIS软件的属性选择功能，对多期水系要素数据中水系等级、水系名称相同的图元(单个要素)进行选择，并在此基础上利用GIS软件的空间选择功能，在以上选择数据集的基础上对具有连通性的数据进一步进行选择，得到一个或多个的组合，并对每一项组合赋予唯一实体标识码进行标识，得到实体化多期水系要素数据，每一个实体标识码对应一个地理实体，具体可参见GB/T 37118-2018“地理实体空间数据规范”。

需要说明的是，要素是水系空间数据表达与分类分层组织的最基本单元，每个要素均有唯一性的要素标识，都包含水系的空间位置信息与水系等级、水系类型、水系名称、时间周期等属性信息，能够灵活的进行水系要素的分类分级与组合。

地理实体是根据各类自然资源信息空间化的应用需求，对基础地理信息要素数据进行内容提取、分层细化、对象化重构、统计分析等处理需求形成的。地理实体由一个或多个具有一定规则和内在联系的基本要素构成，每个实体均有唯一的实体标识。文中的单个水系地理实体对象由一个或多个等级相同名称相同的水系要素构成。

在完成水系要素数据的实体化之后，即可在实体化的多期水系要素数据之间建立空间拓扑匹配关系；根据空间拓扑匹配关系对所述实体化多期水系要素数据进行叠加分析处理，通过叠加合并的方式得到同一地域上多期时段内的水系要素数据，即多期水系综合数据；

具体来说，可利用GIS软件的叠加分析功能，对经过质量检查和预处理的水系要素数据，根据所述空间拓扑匹配关系对所述五期水系要素数据进行合并叠加分析处理，新生成一层叠加分析处理后数据，得到同一地域上五期时段内的水系情况，即水系变化情况的多期水系综合数据；

步骤2，对多期地表覆盖数据分别进行处理，提取获得反映多期时段内水域变化情况的多期地表覆盖综合数据；其中，所述多期地表覆盖数据为同一地区不同时相的地表覆盖数据；

具体来说，可在多期地表覆盖数据之间建立空间拓扑匹配关系；根据空间拓扑匹配关系对多期地表覆盖数据进行叠加分析处理，通过叠加求交的方式得到同一地域上多期时段内的地表覆盖类型，即多期地表覆盖综合数据。

具体来说，以米林县与宝应县同一区域2015年至2019年共计五期的多期时序数据集为基础，作为多期地表覆盖综合数据提取的对象；

为了保证数据成果的质量，需将五期地表覆盖数据进行常规方法的质量检查和预处理(数据一致性、空间参考匹配性)；

其中，数据一致性的检查包括五期地表覆盖数据的空间范围、采集标准、属性分类等内容是否一致，对不一致的数据判断为不合格数据，不参与进一步的多期地表覆盖综合数据提取；

空间参考匹配性的检查包括五期地表覆盖数据之间的空间投影与坐标系是否一致，对不一致的数据以步骤1获得的完成空间参考匹配性检查的水系数据为准，利用GIS软件的投影与坐标系转换功能，将五期地表覆盖数据的空间投影与坐标系转换保持一致；

利用GIS软件的叠加分析功能，对经过质量检查和预处理的地表覆盖数据，根据所述空间拓扑匹配关系对所述五期地表覆盖数据进行求交叠加分析处理，新生成一层叠加分析处理后数据，得到同一地域上五期时段内的地表覆盖类型，即地表覆盖变化情况的多期地表覆盖综合数据。

步骤3对步骤2获得的多期地表覆盖综合数据中属于水域的数据进行分类标识，得到多期地表覆盖数据中的人工静水水域、人工流水水域和天然水域三类稳定水域数据；

在本发明中，对于水系的人工、自然以及流域等级等属性特征进行区别性的标识和定义，可以更精确的利于后继对稳定水系进行定量化描述。

具体的实现方法可以是，通过GIS软件的字段管理工具，对所述多期地表覆盖综合数据，新增稳定水域标识字段与稳定水域类型标识字段，字段类型均为文本型；

通过GIS软件的字段管理工具，对所述多期地表覆盖综合数据，逐个图斑判断其各个时期的地表覆盖类型是否均为水系，若各个时期的地表覆盖类型均为水域，则在稳定水域标识字段中记录为“是”，若图斑任意时期内地表覆盖类型不为水系，则在稳定水系标识字段中记录为“否”，直至所有图斑判断完毕；

根据周边地表覆盖类型、地图POI类型、地表覆盖对应遥感影像，对所有稳定水域标识字段中记录为“是”的图斑逐个进行空间分析，对图斑及其周边2公里范围存在明显人工挖掘、人工景观、城镇开发、人工引渠、人工岸线、人工堤坝、工矿设施等各类人工设施和构筑物的判定为人工水域，根据人工水域是否含有河渠沟道，进一步将没有或只有单方向河渠沟道联通的人工水域判断为人工静水水域，其他的人工水域定义为人工流水水域，并对应分别在稳定水域类型标识字段中记录为“人工静水水域”或“人工流水水域”，对人工水域以外的河湖川塘图斑判定为天然水域，在稳定水域类型标识字段中记录为“天然水域”；

通过GIS软件的筛选导出工具，对所述多期地表覆盖综合数据中稳定水域标识字段标识为“是”的图斑导出，新生成一层数据，得到多期时段内地表覆盖类型均为水域的区域，即稳定水域数据；

需要说明的是，图斑是将地表覆盖类型基本一致的地块单元分为一类，是地表覆盖数据的最基础构成单元，图斑也可被称为地表覆盖类型单一的地块，每个图斑内的地表覆盖类型均质且唯一，水域图斑是地表覆盖多类图斑中的一类；

地图POI是“Point of Information”的缩写，中文可以翻译为“兴趣点”。每个POI包含四方面信息，名称、类别、坐标、分类，一个POI可以是一个商铺、一个景点、一栋建筑、一个地址等。本发明中借助POI空间和属性特征对水域图斑周边是否存在人工地物进行判断，进而分析是水域图斑否属于人工水域。

步骤4，对多期水系综合数据中水系结构未发生变化的数据与稳定水域数据进行叠加分析处理和标识，得到多期水系要素数据中的稳定水系数据；

具体的实现方法可以是，通过GIS软件的字段管理工具，对所述多期水系综合数据，新增稳定水系标识字段，字段类型为文本型；

通过GIS软件的字段管理工具，对所述多期水系综合数据，逐个要素实体判断其所含的时间属性是否均包含了2015年、2016年、2017年、2018年、2019年五期的时间属性，如果五年时间属性完整，则将该组实体要素标识字段中记录为“是”，若任意一年或多年时间属性为空，则标识为“否”，直至所有实体要素判断完毕；

通过GIS软件的筛选导出工具，对所述多期水系综合数据中标识为“是”的要素导出，新生成一层数据，得到多期时段内未发生变化的水系区域，即稳定水系初判数据；

以所述稳定水系初判数据和稳定水域数据为基础，作为稳定水系数据成果提取的对象；

利用GIS软件的叠加分析功能，根据空间拓扑匹配关系对所述稳定水系初判数据和稳定水域数据进行叠加分析处理，新生成一层叠加分析处理后数据，得到同一地域上属于稳定水域的结构稳定水系，即稳定水系数据成果。

在获得稳定水系数据成果后，综合考虑稳定水系结构、稳定水域面积、水域类型与流域级别，还可计算获得单位区域内的水系稳定度，从而可对稳定水系进行进一步量化。

例如，对于单位区域内的水系稳定度，可采用如下公式计算，

STAB＝stab

上式中，STAB是水系稳定度，stab

对于水系结构稳定度stab

上式中，Nom

对于水系面积稳定度stab

stab

上式中，Nom

式中，ω

对于上述人工静水水域综合权重系数、人工流水水域综合权重系数以及天然水域综合权重系数，具体的计算方式为，

首先，通过层次分析法判断矩阵求得人工静水水域、人工流水水域和天然水域三类准则层的权重D＝{α

通过主成分分析法或其他客观赋权法求得不同等级流域的权重B

对不同等级流域的权重B

按照水域类型与流域等级的对应关系，对水域类型权重与流域等级权重进行对应相乘，得到w′：

其中ω

对w′归一化得到综合权重w：

其中：

ω

上式中，ω

例如对于我国西藏自治区米林县与江苏省宝应县区域范围，利用2015年至2019年地理信息数据进行水系稳定度的计算过程可以如下：

通过GIS软件的面积计算工具，计算上述区域的总面积A，汇总结果见表1；

表1区域面积汇总表

通过GIS软件的面积计算工具，计算上述区域的前期地表覆盖水域的面积之和A

表2前期地表覆盖水域面积汇总表

通过GIS软件的面积计算工具，计算上述区域的后期地表覆盖水域的面积之和A

表3后期地表覆盖水域面积汇总表

通过GIS软件的分类统计工具，分类分级汇总稳定水系的长度l

表4稳定水系长度汇总表

通过GIS软件的分类统计工具，分类分级汇总稳定水域的面积a

表5稳定水域面积汇总表

根据上述数据，分别对人工静水水域、人工流水水域和天然水域的重要性程度赋予1、3、6的量化值，通过层次分析法构建判断矩阵

计算得到最大特征根λ

对最大特征向量标准化处理后得到人工静水水域、人工流水水域和天然水域三类准则层权重D＝{0.09，0.21，0.69}；

之后对于一级流域、二级流域、三级流域、四级流域、五级流域、六级流域不同等级流域，顺序赋予1、2、3、4、5、6的量化值，

通过层次分析法构建判断矩阵

计算得到最大特征根λ

对最大特征向量标准化处理后得到一级流域、二级流域、三级流域、四级流域、五级流域、六级流域不同等级流域的权重：

B

通过主成分分析法根据主成分相应的特征根＞1，且累计方差贡献率≥80％的原则提取主成分因子，计算各等级流域的主成分综合评价函数，F＝0.356w

根据主成分综合评价函数结果按照如下公式计算原有指标综合值V；

得到

根据指标综合值V按照公式w

求得不同等级流域的权重，

B

对B

根据上式发现B

需要说明的是，两组数据的相似度表明两组权重之间的关联性，相关系数越大，证明两组权重之间的共通性越大，数值间具有较好的一致性，反之，一致性差。其中，相似系数定量表明两个变量之间的关联性，相关系数越大，证明两个变量之间的共通性越大，变量间具有较好的一致性，反之，一致性差。一般可根据客观计算的权重对偏差较大的专家经验数据进行剔除和修正；

根据

B＝{0.5301，0.2126，0.1138，0.0694，0.0443，0.0297}；

按照水域类型与流域等级的对应关系，根据ω

表6权重计算结果

对上表权重归一化得到综合权重w，即表7；

表7权重归一化计算结果

其中，人工静水水域综合权重系数ω

根据表1区域的总面积A、表4不同类型不同等级稳定水系的长度l

得到如表8的水系结构稳定度；

表8水系结构稳定度汇总表

根据表1区域的总面积A、表2前期地表覆盖水域的面积之和A

得到如表9的稳定水域规模指数；

表9稳定水域规模指数汇总表

根据表9稳定水域规模指数，计算水系面积稳定度，具体计算公式如下：

stab

得到如表10的水系面积稳定度；

表10水系面积稳定度汇总表

根据表8水系结构稳定度和表10水系面积稳定度，计算各区域水系稳定度，具体计算公式如下：

STAB＝stabs+stab

得到如表11的水系稳定度；

表11水系稳定度汇总表

本发明所提供的一种稳定水系提取方法，具有如下优点：

(1)通过空间拓扑匹配关系对所述实体化多期水系要素数据与多期地表覆盖数据进行叠加分析处理，方法区别于空间插值原理，不存在空间插值引起的数值失真现象，可以准确提取任意区域的稳定水系空间分布信息。

(2)采用实体化的水系要素数据与地表覆盖数据，得到空间化全域覆盖的效果，可以实现稳定水系的全域覆盖提取，避免缺少监测站点而无法提取稳定水系的问题，降低了大范围稳定水系信息获取的难度。

(3)采用实体化的水系要素数据与地表覆盖数据，得到空间化全域覆盖效果，可以区分水域类型与流域等级的对稳定水系的不同贡献，并且不受监测站点分布不均匀的影响，因此更加准确的反映区域内不同类型与不同等级水系的稳定程度，可以为水资源精细管理提供科学依据。

本领域技术人员应当理解，虽然本发明是按照多个实施例的方式进行描述的，但是并非每个实施例仅包含一个独立的技术方案。说明书中如此叙述仅仅是为了清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体加以理解，并将各实施例中所涉及的技术方案看作是可以相互组合成不同实施例的方式来理解本发明的保护范围。

以上所述仅为本发明示意性的具体实施方式，并非用以限定本发明的范围。任何本领域的技术人员，在不脱离本发明的构思和原则的前提下所作的等同变化、修改与结合，均应属于本发明保护的范围。