简介:Burn-in算法和AGREE算法是目前应用广泛的基于实际河网高程强迫修正的河网提取算法.该算法能有效提取出同真实河网高拟合度的模拟河网,但某些情况下,所提取的河网会产生“断裂”现象.河网“断裂”现象的产生在于实际河网栅格高程“高估”和“低估”所引起的局部流向计算错误,其中所有“低估”类以及大部分“高估”类影响都是可以通过填洼等方法加以消除的,即不会产生“断裂”问题.真正产生“断裂”的原因是:存在“高估”类河网栅格且“高估”所带来的影响无法通过填洼等操作加以消除.基于此,对Burn-in算法和AGREE算法进行修正,提出一种消除“高估”类影响的解决方案,从根本上解决河网“断裂”问题,实现程序自动化处理.渭河流域实例应用表明,改进算法可有效解决模拟河网“断裂”问题,且适用于多种基于高程的强迫修正算法.
简介:测量机器人(即自动电子全站仪)固然可以对大坝进行自动化(或半自动化)外部形变监测,但测量机器人设站处(监测基点)的稳定性对监测精度的影响非常大,并且当测量视线被遮挡后测量机器人将无法监测相应的形变点,为了解决上述问题,笔者及科研组将GPS技术与测量机器人技术有机结合,开发出了大坝形变集成监测系统,该系统彻底解决了监测基站不稳定对监测结果的影响问题,使监测的程序得以简化、监测的固定性投资成本得以降低.文章介绍了大坝形变集成监测系统的结构、工作原理,给出了监测实例.以实际监测数据为依据,提出了大坝预警的基本准则.