河道槽蓄量計算服務設計與實現

李欣，林芃

（1.濟南市勘察測繪研究院，山東濟南 250101； 2.山東省城市空間信息工程技術研究中心，山東濟南 250101）

河道槽蓄量計算服務設計與實現

李欣1，2?，林芃1，2

（1.濟南市勘察測繪研究院，山東濟南 250101； 2.山東省城市空間信息工程技術研究中心，山東濟南 250101）

提出了一種網絡處理服務來執行河道槽蓄量計算，在計算過程中融合了衛星遙感數據和實際測量的水位數據。原型系統基于開放的地理信息聯盟（OGC）的網絡處理服務（WPS）規范，實驗結果證明了基于分布式的地理處理服務來實現水文計算模型的可行性。

網絡服務；河道槽蓄量計算；遙感影像；網絡處理服務

1 引 言

隨著地理信息技術的發展，空間信息數據在共享、交換和用途方面的不斷推進，處理功能的共享與互操作也更加備受關注。在空間信息共享以及處理互操作方面，Web Service提供了一個開放的平臺，通過網絡訪問服務資源，所有的處理功能都可以以Web Service的方式通過網絡提供給用戶［1］。當前的地理信息處理的網絡服務主要關注于通用的GIS功能，對于一些特殊的用戶如水文科學研究者往往需要分析和處理大數據量的水文數據的處理服務。河道槽蓄量計算是一種重要的水文計算過程［2］，使用網絡處理服務來封裝水文處理過程服務于廣大水文工作者成為研究的熱點。網絡處理服務-Web Processing Service（WPS）是開放的地理信息聯盟（OGC）的標準規范［3］，該規范用于采用標準的方法實現客戶端請求的空間計算服務。

在水文領域中，河道槽蓄量計算對于河道演進分析、流域開發、防洪和河道治理等十分重要。目前，主要有兩種傳統的河道槽蓄量計算方法:斷面法和水沙平衡法［4］，而這兩種方法的不足在于需要大量的參數以及計算結果不精確以及不能可視化。基于數字高程模型（DEM）計算河道槽蓄量是一種新的方法，對于該方法來說河道邊界線的獲取十分關鍵，然而受環境條件的影響實際現場測量河道邊界線的工作十分困難。本文中采用從高精度衛星影像中提取水邊線的方法來獲取河道邊界，在河道槽蓄量計算過程中融合了遙感影像數據和實測水位數據。

2 網絡處理服務

為了解決Web service在空間信息方面的不足，由計算機和空間信息領域的公司與專家成立的，致力于空間信息資源共享與互操作的組織——開放的地理信息聯盟（OGC），制定了一系列的標準規范和服務接口，包括網絡地圖服務（WMS）［5］、網絡要素服務（WFS）［6］、網絡覆蓋服務（WCS）［7］、網絡目錄服務（CSW）［8］、網絡處理服務（WPS）。其中網絡處理服務關注于基于網絡的處理功能的標準化實現。

WPS是OGC組織針對日益增加的基于網絡的空間數據處理需求，提出的一項Web服務標準.該標準可以包裝任何類型的對空間數據進行處理的功能，這些功能可以簡單如兩個空間數據之間的相減，也可以復雜如水文計算模型［9］。WPS實現規范針對空間數據的處理為客戶提供了標準的發布、發現和綁定的接口。WPS的目的是描述服務，提供可通過Web方式執行的處理服務，并且在底層機制對用戶透明的情況下允許用戶輸入數據和調用服務。在WPS中，同時支持超文本傳輸協議中的POST、GET方法和SOAP傳輸協議。這樣，客戶端可以根據其意愿選擇最合適的接口機制。

在WPS接口中定義了3個主要操作，用于向客戶端提供詳細信息和查詢部署在服務器上的服務。這些操作主要有:

GetCapabilities操作——用于客戶端請求和接收描述具體服務實現方式的服務元數據文檔，該方法支持在客戶端與服務器交互中協商規范的版本；

DescribeProcess操作——客戶端可以請求和接收一個執行操作需要運行的進程的細節信息，包含輸入、輸出參數和格式；

Execute操作——客戶端可以通過該方法使用提供的參數值來指定執行WPS實現的處理操作，并返回產生的結果。

3 河道槽蓄量計算方法

河道槽蓄量計算是水文分析中的重要計算。同傳統的只采用現場實測數據的方法相比，本文采用遙感數據與實測數據相結合的方法計算河道槽蓄量，計算流程如圖1所示，包含下列4個步驟:

圖1　河道槽蓄量計算流程圖

3.1 提取水邊線

從高精度遙感影像中提取河道水邊線。水邊線提取是遙感中的通用處理過程，首先進行水陸分離操作，然后通過邊界檢測算法獲得水邊線，最后通過后處理獲得最終的水邊線。其中可以通過多種算法進行邊界檢測來獲得水邊線，本文就不詳細討論了。

3.2 獲得邊界

將獲得的河道水邊線數據與上下斷面的矢量數據相結合來獲得河道邊界。河道的橫斷面是垂直于河道水流方向的橫截面，是水文計算中的重要參數。如圖2所示，垂直于河道的兩條短線為河道上下斷面，封閉的網狀區域為河道的邊界區域。獲得上下斷面和河道水邊線之間的4個交點，如果斷面線太短與河道水邊線無交點時，通過延長斷面線獲得。通過4個交點、2條上下斷面線和2條河道水邊線獲得河道的邊界區域。

圖2　獲得河道邊界

3.3 水面建模

河道水面存在高差，河道中上下斷面以及沿河道分布的水面的水位高程值各不相同。類似于通過高程控制點和等高線構建數字高程模型——DEM，通過水面邊界和上下斷面水位高程構建出水面的數字高程模型。

3.4 計算槽蓄量

基于河道水面高程模型和河道DEM計算河道槽蓄量。如圖3所示，通過水面高程模型和河道DEM之間的減操作，得到一個新的矩陣模型，在進行柵格減操作之前，需確保水面高程模型和河道DEM擁有相同的柵格分辨率。對于新的矩陣模型，正值意味著該處的水面高程高于河道高程，負值意味著該處的河道高程高于水面高程，如洲灘。通過水位正值和柵格面積的乘積并累計求和，獲得河道的槽蓄量值；水位負值和柵格面積的乘積并累計求和，獲得河道中水面上洲灘的體積。

圖3　計算河道槽蓄量

4 實驗結果與分析

在原型系統中，將河道槽蓄量計算服務封裝成OGC標準的網絡處理服務。在原型系統的構建中，采用52°North的WPS框架。52°North的WPS框架實現了網絡環境中地理處理過程的部署，采用了插件模式實現處理過程與數據的編碼。52°North的WPS框架支持一系列的輸入、處理和輸出格式。河道槽蓄量計算算法基于ArcGIS 10.1版本的Arc Engine的API，采用Java編程語言實現。WPS的客戶端基于Arc Engine 的API，采用C#編程語言實現。

4.1 實驗數據

金沙江下游流域水能資源豐富，規劃建設了烏東德、白鶴灘、溪洛渡、向家壩四座梯級水電站。本文的實驗數據來源于溪洛渡水電站和向家壩水電站之間的河道水文觀測數據。實驗數據包括該區域 0.6 m分辨率的QuickBird衛星遙感影像，1∶2 000河道實測地形圖中獲得的DEM數據，shp矢量格式的斷面數據，水位高程數據。

4.2 結果與分析

如圖4所示，為用戶客戶端發送數據的界面，包括DEM文件，影像文件，斷面文件和斷面高程值。圖5為客戶端獲得計算結果的界面，網狀區域為計算的區域，返回的結果包含河道槽蓄量值和洲灘體積。計算結果的精度主要受提取的水邊線的精度，DEM精度和水面模型的精度影響。使用更好的水邊線提取算法可以有效地提高計算精度，DEM的精度主要由河道的實測地形圖的精度決定。

與本地計算相比，采用WPS的河道槽蓄量計算結果相同，然而WPS的訪問和調用更加方便快捷，不僅減少了系統的操作消耗，同時有利于高效計算的負載平衡。因此，WPS的結構可以擴展到其他水文領域的計算過程。

圖4　向WPS服務端發送數據的界面

圖5　結果界面

5 結 語

本文提出了一種融合了原位水位傳感數據和遙感影像數據的河道槽蓄量計算方法。首先，通過高精度遙感影像獲取水邊線并結合上下斷面的矢量數據產生河道的邊界，然后通過上下斷面的水位數據和河道邊界產生河道水面的高層數字模型，最后通過河道水面的高層數字模型和河道的DEM計算出河道槽蓄量。

同時，本文基于OGC的WPS規范構建了一種河道槽蓄量計算服務并通過金沙江下游向家壩水電站附近河道進行了實驗計算。河道槽蓄量計算服務僅僅是在線水文計算的一個實例，通過把河道槽蓄量計算方法封裝成網絡處理服務實現了從本地水文計算到在線、分布式水文計算服務的方法轉變。本文證明了使用地學處理服務實現復雜水文計算的實用性和可行性。

本文的處理服務主要關注的是整個執行槽蓄量計算的處理過程，其中水邊線提取算法需要進一步的改進。本文雖然實現了基于WPS的河道槽蓄量計算服務，然而水文數據的數據量較大，向WPS服務器發送大數據量的水文數據的速度需要進一步的研究，同時算法精度問題是下一步研究的重點。

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The Design and Implementation of River Channel Storage Volume Calculation Service

Li Xin1，2，Lin Peng1，2
（1.Ji′nan Geotechnical Investigation and Surveying Institute，Ji′nan 250012，China；2.Shangdong Engineering Technology Research Center of Urban Spatial Information，Ji′nan 250013，China）

This paper presents a web processing service to perform river channel storage volume calculation with a new method by integration of the remote sensing image with in-situ measurements of water level.This prototype is built based on the Open Geospatial Consortium Web Processing Service（OGC WPS）specification.Result demonstrates the usefulness and feasibility of using distributed geoprocessing services for hydrological models.

web services；river channel storage volume calculation；remote sensing image；web processing service

1672-8262（2016）02-44-04中圖分類號：P208.1，P236

B

2015—12—02

李欣（1984—），男，碩士，助理工程師，主要從事地理信息系統應用及開發工作。

國家863計劃課題（2013AA010308）