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摘要。现代遥感技术获取的全球和区域高程数据集的可用性为显著提高河流测绘的准确性提供了机会，尤其是在偏远、难以到达的地区。从数字高程模型 (DEM) 中提取河流基于流量累积计算，这是一个汇总参数，当应用于遥感技术生成的大型、嘈杂的 DEM 时，会带来性能和准确性挑战。对 DEM 洼地的稳健处理对于从此类数据中可靠地提取连接的排水网络至关重要。在 GRASS GIS 中作为模块 r.watershed 实现的最低成本流量路由方法经过重新设计，以显著提高其速度、功能和内存要求，并使其成为从大型 DEM 进行河流测绘和流域分析的有效工具。为了评估其对大型洼地（典型的遥感 DEM）的处理能力，我们比较了三种不同的方法：传统洼地填充法、影响减少法和最小成本路径搜索法。比较使用航天飞机雷达地形任务 (SRTM) 和干涉合成孔径雷达高程 (IFSARE) 数据集进行，这些数据集分别覆盖巴拿马中部，分辨率为 90 米和 10 米。精度评估基于 GPS 获取的地面控制点和从选定巴拿马河流沿岸的 Landsat 影像数字化的参考点。结果表明，最小成本路径方法的新实现比原始版本快得多，可以处理大量数据集，并根据参考点验证的河流位置提供最准确的结果。
从大规模雷达数据中高效提取排水网络...
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