Геоинформатики научили компьютер распознавать образ речной сети на цифровой модели рельефа

Любой географ знает, что рельеф и речная сеть тесно связаны друг с другом. При выполнении географического анализа и построении карт специалисты часто используют данные, полученные из разных информационных источников: например, реки лучше всего распознаются по космическим снимкам в оптическом диапазоне, а для построения цифровой модели рельефа применяются материалы радиолокационной съемки. Разнородность данных приводит к тому, что их совмещение выглядит географически недостоверным: реки не "текут" по долинам, выраженным в рельефе, а неравномерно смещены относительно них. В некоторых случаях рельеф и реки могут иметь и разную подробность, если использованы источники данных разной детализации.

Ведущий научный сотрудник кафедры картографии и геоинформатики географического факультета разработал метод, который впервые позволил решить эту проблему путем компьютерного распознавания образа речной сети на цифровой модели рельефа. Для каждого водотока определяется наиболее вероятный путь его прохождения по поверхности, а совокупность таких путей объединяется в геометрическую сеть, которая топологически эквивалентна исходным данным о речной сети. Это позволяет трансформировать цифровую модель рельефа таким образом, чтобы она в точности соответствовала данным о речной сети (или в обратную сторону, если предполагается что рельеф более точен). Метод реализован в виде программного модуля для пакета ArcGIS и доступен в репозитории GitHub. Данный модуль также содержит инструменты генерализации ЦМР, которые позволяют выполнять исключение и смещение форм рельефа таким образом, чтобы результирующая поверхность соответствовала генерализованной речной сети.

Разработанный метод будет полезен широкому кругу специалистов, которые используют данные о рельефе и речной сети в своей работе. Результаты исследования опубликованы в одном из ведущих международных журналов по геоинформатике — ISPRS International Journal of Geo-Information. В настоящий момент публикация входит в число наиболее часто просматриваемых статей журнала за 2020 год.

Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда в рамках проекта 19-77-00071 "Создание глобальной цифровой модели рельефа для мелкомасштабного картографирования". Разработанный метод будет в дальнейшем использован для получения высококачественных ЦМР, совмещенных с данными Natural Earth.

Комментарии: