河道槽蓄量计算服务设计与实现

李欣，林芃

（1.济南市勘察测绘研究院，山东济南 250101； 2.山东省城市空间信息工程技术研究中心，山东济南 250101）

河道槽蓄量计算服务设计与实现

李欣1，2∗，林芃1，2

（1.济南市勘察测绘研究院，山东济南 250101； 2.山东省城市空间信息工程技术研究中心，山东济南 250101）

提出了一种网络处理服务来执行河道槽蓄量计算，在计算过程中融合了卫星遥感数据和实际测量的水位数据。原型系统基于开放的地理信息联盟（OGC）的网络处理服务（WPS）规范，实验结果证明了基于分布式的地理处理服务来实现水文计算模型的可行性。

网络服务；河道槽蓄量计算；遥感影像；网络处理服务

1 引 言

随着地理信息技术的发展，空间信息数据在共享、交换和用途方面的不断推进，处理功能的共享与互操作也更加备受关注。在空间信息共享以及处理互操作方面，Web Service提供了一个开放的平台，通过网络访问服务资源，所有的处理功能都可以以Web Service的方式通过网络提供给用户［1］。当前的地理信息处理的网络服务主要关注于通用的GIS功能，对于一些特殊的用户如水文科学研究者往往需要分析和处理大数据量的水文数据的处理服务。河道槽蓄量计算是一种重要的水文计算过程［2］，使用网络处理服务来封装水文处理过程服务于广大水文工作者成为研究的热点。网络处理服务-Web Processing Service（WPS）是开放的地理信息联盟（OGC）的标准规范［3］，该规范用于采用标准的方法实现客户端请求的空间计算服务。

在水文领域中，河道槽蓄量计算对于河道演进分析、流域开发、防洪和河道治理等十分重要。目前，主要有两种传统的河道槽蓄量计算方法:断面法和水沙平衡法［4］，而这两种方法的不足在于需要大量的参数以及计算结果不精确以及不能可视化。基于数字高程模型（DEM）计算河道槽蓄量是一种新的方法，对于该方法来说河道边界线的获取十分关键，然而受环境条件的影响实际现场测量河道边界线的工作十分困难。本文中采用从高精度卫星影像中提取水边线的方法来获取河道边界，在河道槽蓄量计算过程中融合了遥感影像数据和实测水位数据。

2 网络处理服务

为了解决Web service在空间信息方面的不足，由计算机和空间信息领域的公司与专家成立的，致力于空间信息资源共享与互操作的组织——开放的地理信息联盟（OGC），制定了一系列的标准规范和服务接口，包括网络地图服务（WMS）［5］、网络要素服务（WFS）［6］、网络覆盖服务（WCS）［7］、网络目录服务（CSW）［8］、网络处理服务（WPS）。其中网络处理服务关注于基于网络的处理功能的标准化实现。

WPS是OGC组织针对日益增加的基于网络的空间数据处理需求，提出的一项Web服务标准.该标准可以包装任何类型的对空间数据进行处理的功能，这些功能可以简单如两个空间数据之间的相减，也可以复杂如水文计算模型［9］。WPS实现规范针对空间数据的处理为客户提供了标准的发布、发现和绑定的接口。WPS的目的是描述服务，提供可通过Web方式执行的处理服务，并且在底层机制对用户透明的情况下允许用户输入数据和调用服务。在WPS中，同时支持超文本传输协议中的POST、GET方法和SOAP传输协议。这样，客户端可以根据其意愿选择最合适的接口机制。

在WPS接口中定义了3个主要操作，用于向客户端提供详细信息和查询部署在服务器上的服务。这些操作主要有:

GetCapabilities操作——用于客户端请求和接收描述具体服务实现方式的服务元数据文档，该方法支持在客户端与服务器交互中协商规范的版本；

DescribeProcess操作——客户端可以请求和接收一个执行操作需要运行的进程的细节信息，包含输入、输出参数和格式；

Execute操作——客户端可以通过该方法使用提供的参数值来指定执行WPS实现的处理操作，并返回产生的结果。

3 河道槽蓄量计算方法

河道槽蓄量计算是水文分析中的重要计算。同传统的只采用现场实测数据的方法相比，本文采用遥感数据与实测数据相结合的方法计算河道槽蓄量，计算流程如图1所示，包含下列4个步骤:

图1　河道槽蓄量计算流程图

3.1 提取水边线

从高精度遥感影像中提取河道水边线。水边线提取是遥感中的通用处理过程，首先进行水陆分离操作，然后通过边界检测算法获得水边线，最后通过后处理获得最终的水边线。其中可以通过多种算法进行边界检测来获得水边线，本文就不详细讨论了。

3.2 获得边界

将获得的河道水边线数据与上下断面的矢量数据相结合来获得河道边界。河道的横断面是垂直于河道水流方向的横截面，是水文计算中的重要参数。如图2所示，垂直于河道的两条短线为河道上下断面，封闭的网状区域为河道的边界区域。获得上下断面和河道水边线之间的4个交点，如果断面线太短与河道水边线无交点时，通过延长断面线获得。通过4个交点、2条上下断面线和2条河道水边线获得河道的边界区域。

图2　获得河道边界

3.3 水面建模

河道水面存在高差，河道中上下断面以及沿河道分布的水面的水位高程值各不相同。类似于通过高程控制点和等高线构建数字高程模型——DEM，通过水面边界和上下断面水位高程构建出水面的数字高程模型。

3.4 计算槽蓄量

基于河道水面高程模型和河道DEM计算河道槽蓄量。如图3所示，通过水面高程模型和河道DEM之间的减操作，得到一个新的矩阵模型，在进行栅格减操作之前，需确保水面高程模型和河道DEM拥有相同的栅格分辨率。对于新的矩阵模型，正值意味着该处的水面高程高于河道高程，负值意味着该处的河道高程高于水面高程，如洲滩。通过水位正值和栅格面积的乘积并累计求和，获得河道的槽蓄量值；水位负值和栅格面积的乘积并累计求和，获得河道中水面上洲滩的体积。

图3　计算河道槽蓄量

4 实验结果与分析

在原型系统中，将河道槽蓄量计算服务封装成OGC标准的网络处理服务。在原型系统的构建中，采用52°North的WPS框架。52°North的WPS框架实现了网络环境中地理处理过程的部署，采用了插件模式实现处理过程与数据的编码。52°North的WPS框架支持一系列的输入、处理和输出格式。河道槽蓄量计算算法基于ArcGIS 10.1版本的Arc Engine的API，采用Java编程语言实现。WPS的客户端基于Arc Engine 的API，采用C#编程语言实现。

4.1 实验数据

金沙江下游流域水能资源丰富，规划建设了乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝四座梯级水电站。本文的实验数据来源于溪洛渡水电站和向家坝水电站之间的河道水文观测数据。实验数据包括该区域 0.6 m分辨率的QuickBird卫星遥感影像，1∶2 000河道实测地形图中获得的DEM数据，shp矢量格式的断面数据，水位高程数据。

4.2 结果与分析

如图4所示，为用户客户端发送数据的界面，包括DEM文件，影像文件，断面文件和断面高程值。图5为客户端获得计算结果的界面，网状区域为计算的区域，返回的结果包含河道槽蓄量值和洲滩体积。计算结果的精度主要受提取的水边线的精度，DEM精度和水面模型的精度影响。使用更好的水边线提取算法可以有效地提高计算精度，DEM的精度主要由河道的实测地形图的精度决定。

与本地计算相比，采用WPS的河道槽蓄量计算结果相同，然而WPS的访问和调用更加方便快捷，不仅减少了系统的操作消耗，同时有利于高效计算的负载平衡。因此，WPS的结构可以扩展到其他水文领域的计算过程。

图4　向WPS服务端发送数据的界面

图5　结果界面

5 结 语

本文提出了一种融合了原位水位传感数据和遥感影像数据的河道槽蓄量计算方法。首先，通过高精度遥感影像获取水边线并结合上下断面的矢量数据产生河道的边界，然后通过上下断面的水位数据和河道边界产生河道水面的高层数字模型，最后通过河道水面的高层数字模型和河道的DEM计算出河道槽蓄量。

同时，本文基于OGC的WPS规范构建了一种河道槽蓄量计算服务并通过金沙江下游向家坝水电站附近河道进行了实验计算。河道槽蓄量计算服务仅仅是在线水文计算的一个实例，通过把河道槽蓄量计算方法封装成网络处理服务实现了从本地水文计算到在线、分布式水文计算服务的方法转变。本文证明了使用地学处理服务实现复杂水文计算的实用性和可行性。

本文的处理服务主要关注的是整个执行槽蓄量计算的处理过程，其中水边线提取算法需要进一步的改进。本文虽然实现了基于WPS的河道槽蓄量计算服务，然而水文数据的数据量较大，向WPS服务器发送大数据量的水文数据的速度需要进一步的研究，同时算法精度问题是下一步研究的重点。

［1］许春杰，邹乐君，沈晓华.基于Web Service的WebGIS ［J］.测绘通报，2003（1）：41～43.

［2］陈立，明宗富.河流动力学［M］.武汉：武汉大学出版社，2001.

［3］Schut P，2007，OpenGIS®Web Processing Service（WPS），OGC 05-007r7，ed：Open Geospatial Consortium，p87.

［4］雒文生，宋星原.工程水文及水利计算［M］.北京：中国水利水电出版社，2010.

［5］Beaujardiere J，2006，OpenGIS®Web Map Server Implementation Specification，OGC 06-042，ed：Open Geospatial Consortium，p85.

［6］Vretanos P，2010，OpenGIS Web Feature Service 2.0 Interface Standard，OGC 09-025r1 and ISO/DIS 19142，ed：Open Geospatial Consortium，p253.

［7］Baumann P，2010，OGC®WCS 2.0 Interface Standard，OGC 09-110r3，ed：Open Geospatial Consortium，p53.

［8］Nebert D，A.Whiteside A，Vretanos P，2007，OpenGIS®Catalogue Services Specification，OGC 07-006r1，ed：Open Geospatial Consortium，p218.

［9］谢喆，赵红蕊，唐中实.基于Web Service的GIS模型服务［J］.测绘通报，2007（3）：63～66.

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中图分类号：P208.1，P236

B

2015—12—02

李欣（1984—），男，硕士，助理工程师，主要从事地理信息系统应用及开发工作。

国家863计划课题（2013AA010308）