如何使用Erds进行洪水淹没分析

马尔科夫链是一种描述随机过程的数学工具，它用来描述状态空间中的状态之间的转移概率。

在海洋灾害模拟中，使用马尔科夫链可以模拟海洋灾害的发生和演变过程，进而帮助我们更好地了解灾害的可能性和影响。

马尔科夫链的基本概念马尔科夫链是一种随机过程，它包括一组状态和状态之间的转移概率。

在海洋灾害模拟中，我们可以将海洋的不同状态看作是不同的状态，比如晴天、多云、暴雨等。

这些状态之间的转移概率可以根据历史数据或专家知识进行估计。

假设我们有一个包含n个状态的马尔科夫链，那么状态之间的转移可以用一个n×n的转移矩阵来表示。

转移矩阵的每个元素表示从一个状态转移到另一个状态的概率。

海洋灾害的模拟假设我们想要模拟海洋灾害的发生和演变过程，我们可以首先确定海洋的各种状态，比如晴天、多云、暴雨、飓风等。

然后，我们可以根据历史数据或专家知识来估计这些状态之间的转移概率，进而构建转移矩阵。

一旦我们有了转移矩阵，我们就可以使用马尔科夫链来模拟海洋灾害的发生和演变过程。

我们可以从一个初始状态开始，根据转移概率逐步地模拟出海洋灾害的发生和演变过程，直到达到某个终止状态。

通过多次模拟，我们可以得到海洋灾害发生的可能性以及不同状态之间的转移规律。

这些信息可以帮助我们更好地了解海洋灾害的潜在风险和影响，进而制定相应的防灾预案和措施。

马尔科夫链的应用除了海洋灾害模拟，马尔科夫链还可以在其他领域中得到广泛的应用。

比如在金融领域，马尔科夫链可以用来模拟股票价格的波动，帮助投资者更好地进行风险管理和资产配置。

在生态学领域，马尔科夫链可以用来模拟生物种群的演变过程，帮助科学家更好地保护和管理生物资源。

总结马尔科夫链是一种强大的数学工具，它可以帮助我们模拟复杂系统的随机演变过程，包括海洋灾害的发生和演变过程。

通过使用马尔科夫链，我们可以更好地了解海洋灾害的可能性和影响，从而制定相应的防灾预案和措施。

同时，马尔科夫链还可以在其他领域中得到广泛的应用，帮助我们更好地理解和管理复杂系统的随机过程。

一种大区域洪水淹没范围快速提取的分块种子蔓延算法-回复洪水是一种自然灾害，给人们的生活和财产造成了巨大的损失。

当洪水发生时，准确地了解洪水范围对于灾区救援和灾后重建工作至关重要。

为了快速提取大区域洪水淹没范围，一种高效的分块种子蔓延算法应运而生。

首先，让我们来了解一下分块种子蔓延算法的基本原理和步骤。

1. 分块：将待处理的大区域划分为若干个小块，每个小块都有一个中心点作为种子点。

2. 种子点初始化：根据洪水预测模型或实时观测数据，选择区域内可能受到洪水影响的点作为种子点，并进行初始化。

3. 种子点扩散：从种子点开始，按照一定的扩散规则，将洪水淹没范围逐步扩散至周围区域。

4. 分块合并：将相邻的小块的洪水边界进行合并，得到整个大区域的洪水淹没范围。

接下来，我们会详细介绍每个步骤的具体操作和注意事项。

第一步，分块。

将大区域划分为多个小块，可以使用网格方式进行分割，每个小块的大小应根据实际情况选择，一般来说，小块的大小应该能够覆盖到洪水可能扩散的范围。

第二步，种子点初始化。

选择合适的种子点是非常关键的，可以借助历史洪水数据、地形地貌分析和降雨量预测等信息来选取种子点，以提高初始化的准确性。

第三步，种子点扩散。

种子点初始化后，按照事先定义好的扩散规则进行种子点的扩散，一般情况下，种子点会向周围点进行蔓延，直到达到一定条件停止扩散。

扩散规则可以根据具体需求定义，可以考虑洪水淹没的速度、地形地貌对水流传播的影响以及周围水系的情况等。

在种子点扩散过程中，需要考虑数据更新的问题。

因为洪水是动态的，随着时间的推移，洪水淹没范围会不断变化。

为了保证准确性，需要及时更新洪水淹没模型或观测数据，并对种子点进行相应的调整和更新。

第四步，分块合并。

当每个小块的洪水边界确定后，就可以将相邻的小块进行合并，得到整个大区域的洪水淹没范围。

在合并的过程中，需要考虑边界的平滑和消除重叠的问题，同时保留洪水蔓延的形态特征。

除了基本步骤之外，还有一些值得注意的问题。

Flow Direction Map第7部分 水域分析第12章 ：水文分析地表形态结构决定水流的路径。

水文学模型的功能提供了描述地表水文学要素的一种方法。

利用栅格高程数据作为数据源，可以模拟水的流向，建立水域和水系网，同时获取其它的水文学要素。

练习12a ：水系网和支流集水区的描绘水域和水系网是主要的地表水文模型的数据来源。

它们是由DEM 模型中利用栅格建立的。

在你模拟水的运动之前，首先你必须知道水从哪里来，并流向哪里？下面的流程图解释如何运用工具在栅格中模拟水从地表流过的过程。

步骤：启动ArcMap ，从..\jhiku\folder 加入栅格图层DEM20。

水流路径决定水流的路径是从地表获取水文学要素的关键。

这是通过Flowdirection 完成的。

它要每一个表面都做为一个输入和输出的栅格，每个栅格有自己的流向。

总共有八个可能的流向，是从这个中央栅格到八个邻近的栅格的可能流向。

在Spatial analyst 菜单中，单击Raster Calculator,并输入如下公式：Flowdirection （[DEM]）（如下图所示）。

Profile view of a Sink Profile view of aPeak单击Evaluate 。

一个栅格图层将被加入，打开Calculation 图层的Properties （属性对话框），把图层名改为Flowdir 。

寻找沟槽地DEM 中的错误通常被分类为Sink 或Peaks ，Sink 是指一个被高程值包围的区域，有时也被认为是一个低压区或一个坑。

这可能是一个内部的排水区域。

尽管有许多Sink 在DEM 中是不太完美的，但有些是自然形成的，特别是在冰川湖和喀斯特地形区域。

类似的Spike 或Peak 是指一个被低高程值包围的区域，这些是普遍存在的自然要素，但是Peak 对流径影响较小。

上述的错误，特别是Sink ，我们应该在尝试获取表面信息之前将这些Sinks 移去。

利用ERDAS进行洪水淹没分析【摘要】我国是洪水多发国家，洪水灾害的预防十分重要。

结合ERDAS IMAGINE软件的虚拟GIS模块进行洪水淹没分析，分析洪灾覆盖的范围，为防灾提供可参考的数据。

【关键词】洪水淹没；GIS；ERDAS0 引言人类自古以来就开始研究洪水的灾害，分析研究的方法有好多种，而结合ERDAS IMAGINE软件进行的研究还很少。

利用虚拟GIS模块分析洪水层，为洪水损失的计算提供数据，其方法的准确程度，需要进一步研究。

依靠海量的实地数据是数据可靠性的保障。

但是预演和推算可以借助卫星以及雷达获取的数据进行分析。

洪水分析的一些要解决的问题：一是各部门对同一地区、同一时间发生的洪水灾害淹没范围的监测数据差距大，获取数据的方法不能覆盖完整的区域；二是灾情的统计主要依据抽样调查，时效性不足；三是灾情的估算缺乏依据或者片面。

因此需要大区域的进行洪水淹没的分析对洪灾的准确把握十分重要。

随着GIS技术的日趋成熟，很多研究人员将GIS与水文模拟结合起来，对水灾多发地区进行淹没分析，从预警的视角研究水灾覆盖的范围。

ERDAS以其强大的GIS分析功能，在防洪中起到了很大的作用。

对洪水淹没的预演是ERDAS VirtualGIS的强项，可以在事发前后进行相关的淹没区模拟，从而为决策提供依据。

ERDAS IMAGINE可以生产数字高程模型，可以清楚的确定洪水威胁的地区，对于高程低的地方可以划为高危险区域，无论对防灾减灾还是灾后处理都有着参考价值，甚至是经济开发选址方面都有一定的作用。

1 利用ERDAS中虚拟GIS分析处理1.1 数据预处理首先要在所要分析的区域图上生成DEM，将已有图件在Arcview中进行矢量化处理，尽量多得保持低洼点的高程。

平坦区域可以少采点，然后通过内插数据的方法生成三维地形表面。

生成三维地形表面有两种差值方法，线性插值和非线性插值。

线性插值就是一次多项式进行计算，非线性插值就是多次多项式进行计算。

Science &Technology Vision 科技视界0引言人类自古以来就开始研究洪水的灾害,分析研究的方法有好多种,而结合ERDAS IMAGINE 软件进行的研究还很少。

利用虚拟GIS 模块分析洪水层,为洪水损失的计算提供数据,其方法的准确程度,需要进一步研究。

依靠海量的实地数据是数据可靠性的保障。

但是预演和推算可以借助卫星以及雷达获取的数据进行分析。

洪水分析的一些要解决的问题:一是各部门对同一地区、同一时间发生的洪水灾害淹没范围的监测数据差距大,获取数据的方法不能覆盖完整的区域;二是灾情的统计主要依据抽样调查,时效性不足;三是灾情的估算缺乏依据或者片面。

因此需要大区域的进行洪水淹没的分析对洪灾的准确把握十分重要。

随着GIS 技术的日趋成熟,很多研究人员将GIS 与水文模拟结合起来,对水灾多发地区进行淹没分析,从预警的视角研究水灾覆盖的范围。

ERDAS 以其强大的GIS 分析功能,在防洪中起到了很大的作用。

对洪水淹没的预演是ERDAS VirtualGIS 的强项,可以在事发前后进行相关的淹没区模拟,从而为决策提供依据。

ERDAS IMAGINE 可以生产数字高程模型,可以清楚的确定洪水威胁的地区,对于高程低的地方可以划为高危险区域,无论对防灾减灾还是灾后处理都有着参考价值,甚至是经济开发选址方面都有一定的作用。

1利用ERDAS 中虚拟GIS 分析处理1.1数据预处理首先要在所要分析的区域图上生成DEM,将已有图件在Arcview 中进行矢量化处理,尽量多得保持低洼点的高程。

平坦区域可以少采点,然后通过内插数据的方法生成三维地形表面。

生成三维地形表面有两种差值方法,线性插值和非线性插值。

线性插值就是一次多项式进行计算,非线性插值就是多次多项式进行计算。

线性插值出来棱角较多,非线性插值结果较为平滑,过渡自然。

所以采用非线性插值较为合理。

把处理好的Grid 格式的文件导入到ERDAS 软件中,并另存为IMG 格式。

第七届国际水信息学会议，HIC 2006, 尼斯, 法国人工神经网络在遥感影像洪水淹没图自动解译中的应用研究刘学工黄河水利委员会信息中心郑州 450004DIMITRI P. SOLOMATINE荷兰IHE国际水利学院水信息与知识工程系荷兰代尔夫特摘要：当洪水发生时，洪水淹没图为防洪管理进行洪水控制和滩区救灾提供重要信息。

最近十几年，已经开发了多种用于遥感影像解释算法，然而，在利用遥感影像确定洪水淹没面积时，却仍然采用耗费大量时间、由遥感专业人员进行的目视解译方法，为了能够快速进行遥感影像淹没面积解译，本文探讨了基于人工神经网络（ANN）的分类聚合技术的应用，提出了十字窗生成用于分类的实例空间的方法，并进行了黄河下游滩区淹没面积遥感影像自动解译的应用研究，案例研究中选用了2002年7月、2004年6月、2005年6月黄河下游滩区雷达卫星遥感影像进行了模型训练和测试，测试结果表明，ANN模型能够实现雷达影像淹没面积快速自动解译，该模型可为黄河下游洪水遥感监测系统的开发提供技术支撑。

关键词：人工神经网络遥感影像自动解译洪水淹没图1 概述黄河，中国第二大河流，发源于青藏高原，流经9省市自治区，全长5464公里，流入渤海。

黄河下游滩区约4240平方公里，居住180万余人口，约2000个自然村，滩区洪水信息对于黄河下游防洪非常重要，这些信息包括：哪些地方发生洪水了、多少人口被洪水围困、多少农田被洪水淹没，对于滩区防洪来说，获得这些信息越快越好，洪水淹没图是为黄河下游滩区防洪减灾快速提供信息的重要途径。

为了加强黄河水资源综合管理，黄河水利委员会正在进行著名的“数字黄河”工程(DYR)[6]，黄河下游洪水遥感监测系统是“数字黄河”工程建设的重要组成部分[5]，本研究成果将用于该项目建设。

近十几年来，人们开发了各种基于卫星遥感影像解译确定洪水淹没区域的方法[9][4][8]，常用的是目视解译法，根据影像上的灰度值识别洪水淹没区域，这种方法的精度可能会很高，但是，却花费很长时间。

浅谈DEM在洪水灾害中的运用作者：王永飞张娟来源：《数字技术与应用》2010年第09期摘要:DEM是国家基础空间数据中的一个重要组成部分,随着当代信息技术和计算机技术的快速发展,DEM在国民经济和国防建设以及人文、自然科学领域的应用越来越广泛。

运用DEM进行流域水文分析和淹没面积分析,可以对洪水淹没范围模拟和洪水灾害评估,为防洪减灾工作提供辅助决策。

关键词:数字高程模型(DEM) 水淹分析 4D产品 GIS中图分类号:TP399 文献标识码:A 文章编号:1007-0916(2010)09-0149-010 引言我国是一个洪涝灾害频繁的国家,每年都给国家和人民生命财产造成巨大损失,同时影响社会的稳定和发展。

另外洪水灾害危害严重且具有突发性,因此快速、准确、科学的对洪水灾害进行模拟、预测对防洪减灾和实施救援意义重大。

数字高程模型(Digital Elevation Model,简称DEM)是基础地理信息4D产品之一,在国民经济建设及规划等各部门有泛的应用。

DEM是进行水文分析(如汇水区分析、河网水系分析、降雨分析等)、淹没面积分析、洪水灾害评估等的基础,DEM在防洪减灾中也发挥着越来越重要的作用。

1 DEM的定义及特点1.1 DEM定义DEM是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型,是数字地形模型(Digital Terrain Model,简称DTM)的一个分支,是DTM中最基本的部分,它是对地球表面地形地貌的一种离散的数字表达[1]。

数字高程模型DEM是表示特定区域D上的三维向量有限序列,用表达式可以表示为:式中:是地面点的平面坐标;是对应点的高程值。

当DEM表示为规则格网时,将高程值按每行网格顺序存储,则地面点的坐标值可以省略,这样DEM表示为一维的有序序列,节省了大量的存储空间。

1.2 DEM的特点通过对原始数据(DWG等)的验证和重建可以生成DEM 表面,结合具体的应用生成DEM产品,生成的DEM产品以数字形式存储在磁盘等存储介质上。