A fast, simple and versatile algorithm to fill the depressions of digital elevation models

计算 合并(版本控制) 数字高程模型 算法 计算机科学 编码(集合论) 网格 分形 地质学 数学 几何学 并行计算 数学分析 遥感 集合(抽象数据类型) 程序设计语言
作者
Olivier Planchon,Frédéric Darboux
出处
期刊:Catena [Elsevier]
卷期号:46 (2-3): 159-176 被引量:336
标识
DOI:10.1016/s0341-8162(01)00164-3
摘要

The usual numerical methods for removing the depressions of a Digital Elevation Model (DEM) gradually fill the depressions and merge the embedded ones. These methods are complex to implement and need large computation time, particularly when the DEM contains a high proportion of random noise. A new method is presented here. It is innovative because, instead of gradually filling the depressions, it first inundates the surface with a thick layer of water and then removes the excess water. The algorithm is simple to understand and to implement, requiring only a few tens of code lines. It is much faster than usual algorithms. Moreover, this method is versatile: depressions can be replaced with a surface either strictly horizontal, or slightly sloping. The first option is used for the calculation of depression storage capacity and the second one for drainage network extraction. The method is fully detailed and a pseudo-code is provided. Its practical computation time, evaluated on generated fractal surfaces, is asymptotically proportional to N1.2 where N is the number of grid points. The theoretical computation time is asymptotically proportional to N1.5 in all cases, with the exception of some exotic ones with no practical interest. By contrast, existing methods have a computation time asymptotically proportional to N2. Applications are done for both generated and measured surfaces with 256 cells to 6.2 million cells.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
杨冰完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
彭凯发布了新的文献求助10
1秒前
Eraser完成签到,获得积分10
2秒前
Ava应助XIEQ采纳,获得10
3秒前
彭于晏应助zzz采纳,获得10
3秒前
4秒前
鹏程发布了新的文献求助10
4秒前
yaxianzhi完成签到,获得积分10
4秒前
adou完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
xcwy发布了新的文献求助30
5秒前
等候完成签到 ,获得积分10
6秒前
卡卡完成签到,获得积分20
6秒前
Ykn完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
8秒前
鸢翔flybird完成签到,获得积分10
8秒前
甜蜜的缘郡完成签到,获得积分10
9秒前
研友_ZGDQK8发布了新的文献求助10
12秒前
鹏程完成签到,获得积分10
12秒前
卡卡发布了新的文献求助10
12秒前
XIEQ发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
14秒前
medgreat发布了新的文献求助10
14秒前
精灵发布了新的文献求助20
16秒前
16秒前
大模型应助ayu采纳,获得10
16秒前
yysghr完成签到,获得积分10
16秒前
传奇3应助cc采纳,获得10
19秒前
yysghr发布了新的文献求助10
19秒前
thin完成签到,获得积分10
20秒前
ax8888发布了新的文献求助10
20秒前
22秒前
SUNLE完成签到,获得积分10
22秒前
zmj发布了新的文献求助10
22秒前
23秒前
23秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
人脑智能与人工智能 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
King Tyrant 720
Silicon in Organic, Organometallic, and Polymer Chemistry 500
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
El poder y la palabra: prensa y poder político en las dictaduras : el régimen de Franco ante la prensa y el periodismo 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5605773
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4690365
关于积分的说明 14863216
捐赠科研通 4702671
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2542266
邀请新用户注册赠送积分活动 1507862
关于科研通互助平台的介绍 1472159