分布式水文模型子流域编码方法对比分析

根据分布式水文模型对子流域编码的要求,对文献中河流和流域编码方法进行研究。研究发现只有5种编码方式符合要求,分别是:拓扑属性表法、二叉树编码、多叉树编码、Pfafstetter法、干支拓扑编码。在深入研究这5种编码规则的基础上,对比分析其优缺点,并以第二松花江作为实例进行子流域划分及编码。结果表明:拓扑属性表法、多叉树编码和干支拓扑编码方法在河段单一汇流、多河段汇流支持方面优于其他编码方法;在直接计算相邻上下游子流域编码方面,拓扑属性表法可以直接查找获取,二叉树编码和干支拓扑码编码方法可直接计算,Pfafstetter编码和多叉树编码均需要遍历整个编码体系进行搜索获取;在判别任意2个子流域上下游关系方面,Pfafstetter编码和干支拓扑码均优于其他3种方法。不同编码方式具有各自的优缺点,在实际应用中需要根据不同分布式水文模型具体研究内容和编码要求选择适宜的编码方式。     

基于DEM河网干支拓扑关系的子流域编码规则

为实现子流域划分、编码过程中多汇流编码并达到加密无分叉河段的要求，提出一种新型的子流域编码规则——干支拓扑编码规则。它以河网干支流拓扑关系为基础，采用层次继承式编码规则，从流域出口逆流而上逐个对子流域进行编码。该编码规则能确保上游子流域编码始终包含下游编码信息，从而实现上下游拓扑关系运算。渭河流域应用实例表明，干支拓扑编码规则符合单向流不规则树状结构编码要求，能实现单枝结构、二叉结构以及多叉结构的拓扑编码。     

一种基于色彩恒常理论的薄雾图像增强方法

针对薄雾天气下的图像对比度较低,以及光照不均引起的颜色退化失真问题,提出了一种基于色彩恒常理论的薄雾图像增强方法。该方法将Frankle_McCann Retinex(FMR)算法与光照补偿算法系统地结合。首先利用FMR算法来提高图像对比度,再采用光照补偿方法,将彩色图像从RGB空间转换至HSV空间,对亮度分量进行直方图均衡处理;再转回RGB空间,以此提高图像亮度同时保留色彩真实性。实验表明,此方法比传统FMR算法能更有效去除色彩失真,改善退化细节,获得良好视觉效果。