基于水文分析法的海底峡谷特征要素自动提取方法研究及应用
  
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中文关键词:  海底峡谷  水文分析法  特征要素提取  数字高程模型
英文关键词:Submarine canyon  Hydrologic analysis  Feature extraction  Digital elevation model
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作者单位
周庆杰 1. 自然资源部第一海洋研究所海洋沉积与环境地质国家海洋局重点实验室青岛2660612. 中国科学院海洋研究所中国科学院海洋地质与环境重点实验室青岛 2660713. 青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋地质过程与环境功能实验室青岛266061 
高珊 1. 自然资源部第一海洋研究所海洋沉积与环境地质国家海洋局重点实验室青岛2660613. 青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋地质过程与环境功能实验室青岛266061 
刘乐军 1. 自然资源部第一海洋研究所海洋沉积与环境地质国家海洋局重点实验室青岛266061 
李西双 1. 自然资源部第一海洋研究所海洋沉积与环境地质国家海洋局重点实验室青岛2660614. 青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室青岛 266071 
周航 1. 自然资源部第一海洋研究所海洋沉积与环境地质国家海洋局重点实验室青岛266061 
徐元芹 1. 自然资源部第一海洋研究所海洋沉积与环境地质国家海洋局重点实验室青岛2660613. 青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋地质过程与环境功能实验室青岛266061 
栾坤祥 5. 中国冶金地质总局青岛地质勘查院青岛 266061 
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中文摘要:
      海底峡谷是陆源沉积物向深海运移的主要通道,也是陆架/陆坡区重要的地貌单元。随着多波束测深技术的发展,如何快速而准确的从海量数据中识别并提取海底峡谷的特征要素,是一个亟待解决的重要热点问题。本文根据海底峡谷谷底下切、谷壁高而陡等地形特征,基于水文分析法和坡度分析等原理,通过ArcGIS中的数据建模工具建立了一种从数字高程模型(DEM)数据快速识别和提取海底峡谷特征要素的方法。以南海北部陆坡神狐峡谷区为例进行算例分析,结果表明该方法在快速了解海底峡谷的发育位置和特征要素等方面是可行的,并可以获得峡谷头尾部水深、轴线长度、峡谷范围等特征信息。为获得该方法适用于研究区的最优参数组,讨论分析了峡谷形态、重分类阈值及数据分辨率等影响峡谷识别的因素,结果分析表明峡谷形态会在一定程度上影响识别结果的准确性,但不影响对峡谷的总体了解;零值汇流累积量重分类阈值和DEM数据的空间分辨率是影响峡谷识别结果准确度的两个重要因素,在神狐峡谷群区,空间分辨率200 m且重分类阈值0.4时,海底峡谷识别和特征要素提取效果最佳。
英文摘要:
      
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