重要提醒:2025.12.15 12:00-12:50期间发布的求助,下载出现了问题,现在已经修复完毕,请重新下载即可。如非文件错误,请不要进行驳回。

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.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

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
紫色翡翠完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
1秒前
2秒前
liu发布了新的文献求助10
4秒前
姜jiang发布了新的文献求助10
6秒前
哦哦发布了新的文献求助10
6秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
8秒前
浮游应助顺其自然_666888采纳,获得10
8秒前
皮肤科王东明完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
9秒前
我是老大应助Huguizhou采纳,获得10
11秒前
11秒前
汉堡包应助dsa采纳,获得10
12秒前
蒸馒头争气完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
牧星发布了新的文献求助10
14秒前
哦哦完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
15秒前
15秒前
16秒前
小小莫发布了新的文献求助10
16秒前
浮游应助姜jiang采纳,获得10
16秒前
16秒前
虚心的大树完成签到 ,获得积分10
16秒前
123完成签到,获得积分10
18秒前
能干智宸发布了新的文献求助10
18秒前
爆米花应助huma采纳,获得10
19秒前
满意的甜瓜完成签到 ,获得积分10
20秒前
勤劳的小何完成签到 ,获得积分20
20秒前
21秒前
21秒前
zerovb3发布了新的文献求助10
21秒前
21秒前
22秒前
23秒前
屈绮兰发布了新的文献求助100
23秒前
科研通AI6应助ssn采纳,获得10
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
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 1001
Latent Class and Latent Transition Analysis: With Applications in the Social, Behavioral, and Health Sciences 500
On the application of advanced modeling tools to the SLB analysis in NuScale. Part I: TRACE/PARCS, TRACE/PANTHER and ATHLET/DYN3D 500
L-Arginine Encapsulated Mesoporous MCM-41 Nanoparticles: A Study on In Vitro Release as Well as Kinetics 500
Haematolymphoid Tumours (Part A and Part B, WHO Classification of Tumours, 5th Edition, Volume 11) 400
Virus-like particles empower RNAi for effective control of a Coleopteran pest 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5467931
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4571421
关于积分的说明 14330283
捐赠科研通 4497999
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2464266
邀请新用户注册赠送积分活动 1453006
关于科研通互助平台的介绍 1427707