运用Arc Hydro提取河网

1.设置存储路径

ApUtilities-set target locations

2.导入dem

3.拼接dem

Dataset Name  设置为.tif,即存为tif格式,否则为grid格式。pixel type 设置为与原dem一致。

4.预处理-fill sink

Terrain Preprocessing - dem munipulation - fill sink

5.流向计算

Terrain Preprocessing - flow direction

6.汇流计算

Terrain Preprocessing - flow Accumulation

7.水系生成

Terrain Preprocessing - stream definition

Number of cells 设置生成水系的阈值,阈值越大,水系越少,阈值越小,水系越多。此处取12000

8.河流分段

Terrain Preprocessing - stream Segmentation

将连接的河流从节点处分段,河系转化为一条条河流

注:生成的河流为grid类型,可将栅格转化为要素类-stream to feature

stream order 可以将河流分级,按strcher分级。操作对象为str,不是strlink。

9.生成流域

10.将流域转化为polygon要素类

11.生成要素类河流

12.根据河系和流域生成伴随流域

即将相同出口处的河流划分为同一个流域

13.生成河流节点(link)

14.提取所需的流域

point delineation-根据排水口获取流域范围

ok-然后选取你要截取的流域的排水口的河流,会自动选最近的节点

结果如下:

(此处随便截取的)

15.剪裁dem,提取流域所在的dem

使用掩膜提取extract by Mask

结果如下:

至此结束

原文地址:https://www.cnblogs.com/crazytao/p/9129869.html

时间: 2024-10-25 17:44:32

运用Arc Hydro提取河网的相关文章

利用ArcGIS水文分析工具提取河网

转自原文 利用ArcGIS水文分析工具提取河网(转) DEM包含有多种信息,ArcToolBox提供了利用DEM提取河网的方法,但是操作比较烦琐(帮助可参看Hydrologic analysis sample applications),今天结合我自己的使用将心得写出来与大家分享.提取河网首先要有栅格DEM,可以利用等高线数据转换获得.在此基础上,要经过洼地填平.水流方向计算.水流积聚计算和河网矢量转化这几个大步骤. 1.洼地填平 DEM洼地(水流积聚地)有真是洼地和数据精度不够高所造成的洼地.

基于数字高程模型的冲沟提取

目录 1.DEM预处理 1 2.冲沟的形态学特征分析 1 2.1计算坡度大于7%的地形 1 2.2计算坡向标准差大于40的地形 5 3.冲沟的水文学特征分析 10 3.1计算[200,7400]阈值范围内的河网并生成200米的缓冲区 10 3.2提取河段交点生成冲沟发育的流域范围 13 4.提取冲沟范围 15 5.去除噪声等处理 16 6.冲沟对象生成及几何特征量算 17 1.DEM预处理 在确定水流方向前先填平DEM中的洼地.在ArcToolbox中打开Spacial Analyst Tool

手机上也可以用的快手和火山小视频提取工具

之前分享过一个火山无水印视频提取软件,但是需要安装到电脑上,很多人觉得很麻烦. 今天分享个网页版,无需安装,并且电脑和手机都可以用的视频提取工具,支持提取快手和火山小视频里的任何视频,就连火山小视频里那种<作者不允许他人下载>的视频都可以解析,并且解析出来的视频都是没有水印的.(是不是觉得这工具特别赞,觉得赞的话,给我的文章点个赞吧??) 工具地址: 快手视频解析下载:http://kuaishou.iiilab.com/ 火山小视频解析下载:http://huoshan.iiilab.com

linux提取指定列字符并打印所有内容(awk)

假设有文件长如下样子: CHROM  POS     ID      REF     ALT     QUAL    FILTER  INFO    FORMAT  samplename 1 3552841 . G . 32.995 . DP=1;MQ0F=0;AF1=0;AC1=0;DP4=1,0,0,0;MQ=40;FQ=-29.9912 GT:PL:DP 0/0:0:1 1 3552842 . T . 32.995 . DP=1;MQ0F=0;AF1=0;AC1=0;DP4=1,0,0,0

基于单分类器的高分辨率遥感影像道路提取

本人硕士阶段做了很久的高分辨率遥感影像道路提取,颇有心得,在此,本人将最新的研究成果进行开源... 大家都知道,传统的基于机器学习的分类方法通常需要正负样本的同时参与,才能得到目标类,但是负样本的勾选,通常很困难,也非常难获得,根据文献- <Elkan, Charles, and Keith Noto. "Learning classifiers from only positive and unlabeled data." Proceedings of the 14th ACM

提取代码中的部分代码字段

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-

【图像处理】提取图片中的交点数据

1. 前言 前两天老板突然给了一幅图像数据, 让我提取出其中的交点信息, 图片是这样的: 由于图像数据实在太大,就传了一张截图上来~~ 2. 处理思路 2.1 基本需求 我们的需求实际上就是, 提取图像中黑色线段相交的部分(简单来说就是相交的点) 2.2 基本思路 检测图像中的黑色直线部分, 根据hough变换提取出相应的直线方程, 根据直线方程求出他们的交点, 即为我们所需要的点.由于处理的时候, 存在一定误差, 所以一般可以分为两个步骤, 先粗略的寻找一个交点, 然后对他的周围进行搜素即可.

利用颜色和形态学两种方法进行车牌区域提取的OpenCV代码

要想提取车牌号,首先你要定位车牌区域嘛,本文分别两种方法用,即颜色和形态学的方法,对车牌区域进行判定.说得是两种方法,其实两种方法并无多大的区别,只是有一步的判断标准不一样而已,你看了下面整理出的的思路就知道两者的区别真的很小了. 方法一:利用颜色提取车牌区域的思路: ①求得原图像的sobel边缘sobelMat ②在HSV空间内利用车牌颜色阈值对图像进行二值化处理,得到图像bw_blue→ ③由下面的判别标准得到图像bw_blue_edge for (int k = 1; k != heigh

OpenCV与EmguCV中的图像轮廓提取

轮廓是图像中表示边界的一系列点的集合. 虽然边缘检测算法可以根据像素间的差异检查出轮廓边界的像素,但是它并没有把轮廓做为一个整体表示出来.所以下一步工作是把这些边缘检测出来的像素组装成轮廓. openCV中可以用findContours()函数来从二值图像中提取轮廓. openCV中一般用序列来存储轮廓信息.序列中的每一个元素是曲线中一个点的位置. 函数findContours()从二值图像中寻找轮廓.findContours()处理的图像可以是Canny()后得到的有边缘像素的的图像,也可以是