Як картографічно зобразити потік води?

Я моделюю потік води на крутих схилах для дослідження ерозії. На скріншоті можна побачити результати аналізу потоків на основі ArcGIS. Для створення цих потокових ліній я створив депресію без депресій, обчислив напрямок потоку і нарешті накопичення потоку. Продукт накопичення потоку растру векторизували за допомогою ArcScan.

Незважаючи на те, що цей метод чудово справляється з показом водних шляхів, він не забезпечує жодної візуальної міри величини чи накопичення. Як я можу краще зобразити потік води по крутих поверхнях, щоб відобразити величину та / або скупчення?

Ви можете класифікувати потоки, використовуючи, серед іншого, метод упорядкування потоку Штралера.

У методі Штралера всі ланки без припливів присвоюються порядку 1 і називаються першими.

Порядок потоку збільшується, коли потоки того ж порядку перетинаються. Тому перетин двох посилань першого порядку створить посилання другого порядку, перетин двох посилань другого порядку створить посилання третього порядку тощо. Перетин двох ланок різних порядків, однак, не призведе до збільшення порядку. Наприклад, перетин посилання першого порядку та другого порядку не створить посилання третього порядку, але збереже порядок найвищого упорядкованого посилання. джерело: довідка ESRI 10.2.1

Що я роблю, це створювати «впорядковані» потоки як частину мого вододільного аналізу. Насправді я фактично використовую його, щоб також класифікувати отримані басейни і призначити їх символікою, згідно з якою порядок різних підскладок переходить від світлішого до темнішого. Це дає дійсно корисний візуальний підсумок водовідведення.

Використовуйте інструмент "Порядок передачі потоку" (потрібен просторовий аналітик), а потім виберіть як вхідний растр потоку і растр потоку потоку та виберіть метод Штралера (за замовчуванням)

Після завершення ви можете символізувати як є або перетворити у вектор, щоб отримати більше картографічного контролю (товщина ліній тощо)

Ось як виглядають мої потоки, коли їх символізують таким чином:

Як я вже згадував, ви також можете застосувати цю техніку до самих вододілів, що дозволяє використовувати цікаві картографічні візуалізації:

Хоча Jacub вірно вважає, що техніка впорядкування потоку - це найкраща ставка для того, що ти можеш представляти величину потоку або розряд, оскільки позиція в мережі є сурогатом для цих двох характеристик потоку, я заперечую, що ти хочеш уникати використання Horton-Strahler Потокове замовлення для цієї мети. Це серйозно бракує цих програм, особливо коли застосовується до менших потокових мереж, як і ви. Це пов'язано з добре відомою проблемою «відсутніх потоків» методу впорядкування потоків Гортона-Штралера, тобто, коли зустрічаються дві притоки, якщо одна нижчого порядку, порядок нижньої лінії зв'язку не збільшуватиметься. Порядок потоку Штралера збільшується лише тоді, коли приєднуються два потоки одного порядку. Тому це досить нечутливо як міра.

Натомість ви можете розглянути можливість використання величини потоку Shreve як більш чутливий показник розміру / потоку потоку. В іншому випадку, ви можете розглянути можливість простого присвоєння кожному посиланню у витягнутій з DEM мережі растрових потоків максимальне значення накопичення потоку (тобто найбільше значення за потоком у посиланні). Або ви також можете використовувати нелінійне перетворення накопичення максимуму потоку, щоб імітувати відношення, яке існує між зоною піднімання та потоком скидання. Зазвичай існує зв'язок між колоною та водовідливом. Це також створить краще враження від величини потоку.

Розглянемо наступні приклади, які включають порядок потоку Хортона-Штралера, величину потоку Shreve та максимальне накопичення потоку відповідно:

Ви помітите, що перше зображення, порядок потоку Гортона-Штралера, має лише чотири класи і не особливо чутливе до положення посилань у загальній мережі та басейні. Для порівняння Величина потоку Shreve Stream та максимальне накопичення потоку (тобто розмір басейну) набагато більш чутливі до положення та величини каналу потоку. Звичайно, я просто застосував підхід на основі палітри для представлення різних значень, пов'язаних із посиланнями в мережі, оскільки це добре ілюструє мою точку, але пропорційна товщина ліній була б хорошим підходом до представлення.