专利名称：一种面向大城市灾害展示的洪涝淹没分析方法
技术领域：
本发明涉及灾害信息管理领域，主要是一种面向大城市灾害展示的洪涝淹没分析方法。
背景技术：
应用于大城市灾害展示中的洪涝淹没分析方法的基础建立在GIS技术之上。在给定洪水 水位和洪量两种条件下，对基于三角形格网模型和任意多边形格网模型，采用平面模拟方法 进行洪水淹没范围和水深分布的模拟，分别得出洪水淹没范围和深度结果。该方法通过已知 的洪水水位和洪量，能够得出比较精确的洪水淹没范围和水深分布，为灾害展示提供精确的 数据支持。
自然灾害在我国发生非常频繁，其中以洪涝灾害尤为严重。近十几年来，自然资源的开发 利用不断扩大，城乡经济建设飞速发展，洪水出现的频率及其造成的损失也不断地增加。因此， 快速、准确、科学地模拟、预测洪水淹没范围，对防洪减灾具有重要意义。特别是对于一些重 点防洪城市和行蓄洪区,如果能够预先获知洪水的淹没范围和水深的分布情况,对于预先转移 受灾区的生命财产,减少损失具有非常重要的价值，而且对于洪水造成的灾害损失进行评估也 是非常有用的。
洪涝淹没分析方法是一种基于GIS的分析方法，目的是在提供洪水淹没范围和水深分布 的服务的前提下，保持数据的准确性。其中，基于格网模型的洪水淹没算法是至关重要的。 当前的洪水淹没分析方法都只进行了简单平面模拟，抛弃了复杂的地形因素的影响，输出的 淹没范围和水深分布相当粗糙。本发明在分析洪水淹没范围和水深分布中考虑了复杂的地形 因素，在必要的时候通过GIS技术的格网模型，从而增加了输出数据的准确性。
发明内容
有鉴于此，本发明提出了一种面向大城市灾害展示中的洪涝淹没分析方法，本方法的目
的在于通过现有的洪水水位和洪量，结合地形因素，提供准确的洪水淹没范围和水深分布。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案这种面向大城市灾害展示中的洪涝淹没分析 方法，具体步骤如下
1. 确定待研究的淹没区域
首先，圈定一个最大的可能淹没范围，并且将河流两岸分成左右两半分别进行处 理，靠河流边的边界处理为淹没区的进水边界。这样处理对于防洪减灾来说是合 理的， 一般在防洪区域,河流两岸堤防建设的洪水保证率是不一样的,有重点地保 护一些地区和放弃一些地区,所以需要将两岸分开处理。
其次，根据国家测绘局提供的l : 1万的DEM数据(地形数据)，对洪水最大可能 淹没范围进行剪裁，得到的区域就是所需要进行淹没分析研究的范围。
2. 生成所需的格网模型
(1) 三角单元格网模型。将研究区的DEM转换为TIN模型，提取三角单元格网， 并对每个三角网格赋高程值，高程值按3个顶点从GRID上取得的高程值取平均 求得。生成的三角格网就是要进行洪水淹没分析的三角单元格网模型，如图1所示。
(2) 任意多边形格网模型。将研究区的DEM转换为几何特征图层，在处理时自动 将具有相同高程并且相邻的单元合并为一个多边形，多边形的高程自动取GRID的 高程值，这样保证DEM的高程数据原始精度完全不损失。生成的多边形格网就是 要进行洪水淹没分析的任意多边形格网模型，如图2所示。
3. 基于格网模型的洪水淹没连通算法 对洪水淹没区域连通性的考虑，在一些淹没分析软件中，仅考虑高程平铺的问题， 即在任何地势低洼的区域都同时进水，实际上从洪水本身淹没的角度来说这是不 准确的，洪水首先是从洪水源处开始向外扩散淹没，只有水位高程达到一定程度 之后，洪水才能越过某一地势较高的区域到达另一个洼地。洪水淹没的连通性算 法可以采用有种子点的填充算法。 种子点的填充算法步骤
我们总是先给定区域内一点，称为种子点。对种子点赋予指定的颜色，并将 这种颜色扩充到区域内的所有点。区域填充的扫描线算法相对于前面的递归算法 是一种较好的区域填充扫描线算法。它很好地避免了递归算法由于多层递归、反 复进出堆栈操作而造成的费时费内存的缺点。这一借助于堆栈技术实现的种子点 入堆栈的区域填充扫描线算法可以由如下几个步骤实现 步骤l:(初始化)设置一空的堆栈，将预先给定的种子点(x,y)压入堆栈。 步骤2:(种子点出栈)弹出栈顶元素(x，y)作为当前种子点。 步骤3:(向左填充)沿当前种子点所在的扫描线从种子点开始向左侧逐个像素点 进行填色，直到区域边界，像素点颜色值置为new color,填充区段左端点记为 xl。
步骤4:(向右填充)类似步骤3的操作向右填充，相应地获得一右端点值记为xr。 步骤5:(新种子点入栈)分别确定与当前扫描线相邻的上下两条扫描线上位于给 定的区段[xl;xr]内含于区域的区段。如果有这样的区段，则取区段的右端点为 新的种子点压入堆栈(这样的区段可不止一个)。如果区段内的像素点值为new color或者边界像素点颜色值为boundary color,则不产生新的种子点入栈。 步骤6:(结束判断)如果种子了点堆栈非空则转步骤2;否则算法结束。 本发明有益的效果是-
(1) 洪水淹没的特性与格网的这种大小分布特性是一致的，即在平坦的地区淹没面积大， 在陡峭的区域淹没面积小，所以采用这种格网能更好地模拟洪水的淹没特性；
(2) 洪水的淹没边界和河流边界都是非常不规则的，采用三角单元格网和任意多边形格 网模型比规则的四边形格网模型，能够更好地模拟这种不规则的边界。
(3) 网格大小疏密变化不一致，既能满足模型物理意义上的需求，也能节省计算机的存储 空间，提高计算速度。
图l为三角形格网模型图。 图2为任意多边形格网模型图。 图3为种子点填充算法的流程图。
具体实施例方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步介绍
图l所示为生成的三角格网，也就是要进行洪水淹没分析的三角单元格网模型。 图2所示为生成的三角格网，也就是要进行洪水淹没分析的三角单元格网模型。 图3所示为种子点填充算法流程。流程共分六个步骤
步骤l，初始化一个空堆栈，将给定的种子点(x,y)压入堆栈。
步骤2，从堆栈中弹出一个种子，作为当前的种子点。
步骤3，沿当前种子点所在的扫描线从种子点开始向左侧逐个像素点进行填色，直到区域
边界，像素点颜色值置为new color,填充区段左端点记为xl。
步骤4，类似步骤3的操作向右填充，相应地获得一右端点值记为xr。
步骤5，分别确定与当前扫描线相邻的上下两条扫描线上位于给定的区段[xl; xr]内含
于区域的区段。如果有这样的区段，则取区段的右端点为新的种子点压入堆栈(这样的
区段可不止一个)。如果区段内的像素点值为new color或者边界像素点颜色值为
boundary color,则不产生新的种子点入栈。
步骤6，如果种子了点堆栈非空则转步骤2;否则算法结束。
上述实施例用来解释说明本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要 求的保护范围内，对本发明作出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围。
权利要求
1、一种面向大城市灾害展示中的洪涝淹没分析方法，其特征在于步骤如下(1)、确定待研究的淹没区域首先，圈定一个最大的可能淹没范围，并且将河流两岸分成左右两半分别进行处理，靠河流边的边界处理为淹没区的进水边界；其次，根据国家测绘局提供的1∶1万的DEM数据，对洪水最大可能淹没范围进行剪裁，得到的区域就是所需要进行淹没分析研究的范围；(2)、生成所需的格网模型(2.1)、三角单元格网模型，将研究区的DEM转换为TIN模型，提取三角单元格网，并对每个三角网格赋高程值，高程值按3个顶点从GRID上取得的高程值取平均求得，生成的三角格网就是要进行洪水淹没分析的三角单元格网模型；(2.2)、任意多边形格网模型，将研究区的DEM转换为几何特征图层，在处理时自动将具有相同高程并且相邻的单元合并为一个多边形，多边形的高程自动取GRID的高程值，生成的多边形格网就是要进行洪水淹没分析的任意多边形格网模型，；(3)、基于格网模型的洪水淹没连通算法对洪水淹没区域连通性，洪水淹没的连通性算法采用有种子点的填充算法。
2、 根据权利要求1所述的面向大城市灾害展示中的洪涝淹没分析方法，其特征在于种子点的填充算法步骤先给定区域内一点，称为种子点，对种子点赋予指定的颜色，并将这种颜色扩充到区域内的所有点，区域填充的扫描线算法由如下几个步骤实现步骤l:设置一空的堆栈，将预先给定的种子点(x,y)压入堆栈； 步骤2:弹出栈顶元素(x， y)作为当前种子点；步骤3:沿当前种子点所在的扫描线从种子点开始向左侧逐个像素点进行填色，直到区域 边界，像素点颜色值置为new color,填充区段左端点记为xl;步骤4:类似步骤3的操作向右填充，相应地获得一右端点值记为xr;步骤5:分别确定与当前扫描线相邻的上下两条扫描线上位于给定的区段[xl; xr]内含 于区域的区段，如果有这样的区段，则取区段的右端点为新的种子点压入堆栈，如果区段内 的像素点值为new color或者边界像素点颜色值为boundary color,则不产生新的种子点入 栈；步骤6:如果种子了点堆栈非空则转步骤2;否则算法结束。
全文摘要
本发明涉及一种面向大城市灾害展示中的洪涝淹没分析方法，具体步骤如下确定待研究的淹没区域首先，圈定一个最大的可能淹没范围，并且将河流两岸分成左右两半分别进行处理，靠河流边的边界处理为淹没区的进水边界；其次，根据国家测绘局提供的1∶1万的DEM数据，对洪水最大可能淹没范围进行剪裁，得到的区域就是所需要进行淹没分析研究的范围；生成所需的格网模型基于格网模型的洪水淹没连通算法采用有种子点的填充算法。本发明有益的效果是洪水淹没的特性与格网的这种大小分布特性是一致的，采用这种格网能更好地模拟洪水的淹没特性；采用三角单元格网和任意多边形格网模型能够更好地模拟这种不规则的边界。
文档编号G06T11/00GK101188022SQ20071030058
公开日2008年5月28日 申请日期2007年12月20日 优先权日2007年12月20日
发明者健 吴, 吴朝晖, 周少林, 尹建伟, 炜 施, 莹 李, 邓水光 申请人:浙江大学