Enhancing digital elevation models for hydraulic modelling using flood frequency detection
Enhancing digital elevation models for hydraulic modelling using flood frequency detection
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使用洪水频率检测增强水力建模的数字高程模型
DOI：
10.1016/j.rse.2018.08.029
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发表时间：
2018
影响因子：
13.5
通讯作者：
Ettritch G
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ettritch G
中分辨率DEM在数据稀疏地区（如撒哈拉以南非洲）的大型河流系统洪水制图中的适用性有限。我们提出了一种新的方法，增强SRTM（30米）数字高程模型（DEM）在冈比亚，西非：洪水频率和土地覆盖的时间序列分析被用来描绘在冲积洪泛平原的形态单位之间的垂直界限的差异。结合补充河流水位数据和植被清除技术，这些方法被用来改善在洪水建模应用程序中对裸土地形的估计，该地区无法获得高分辨率的替代品。结果表明，冈比亚河的洪泛区地形有所改善。该技术允许重建小规模的复杂形态，有助于在充满噪音的DEM内的洪水路由。该技术将有利于数据稀疏区域内的洪水风险建模应用。
Medium-resolution DEMs have limited applicability to flood mapping in large river systems within data sparse regions such as Sub-Saharan Africa. We present a novel approach for the enhancement of the SRTM (30 m) Digital Elevation Model (DEM) in The Gambia, West Africa: A time-series analysis of flood frequency and land cover was used to delineate differences in the vertical limits between morphological units within an alluvial floodplain. Combined with supplementary river stage data and vegetation removal techniques, these methods were used to improve the estimation of bare-earth terrain in flood modelling applications for a region with no access to high-resolution alternatives. The results demonstrate an improvement in floodplain topography for the River Gambia. The technique allows the reestablishment of small-scale complex morphology, instrumental in the routing of floodwater within a noise-filled DEM. The technique will be beneficial to flood-risk modelling applications within data sparse regions.
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