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龙图腾网获悉水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院申请的专利面向高精度分布式水文模型的DEM自适应多算法融合提升方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121233690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511802163.6，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权面向高精度分布式水文模型的DEM自适应多算法融合提升方法是由黄鸿蓝;刘艳丽;鞠琴;关铁生;金君良;赵广举;谢康;刘翠善设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向高精度分布式水文模型的DEM自适应多算法融合提升方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向高精度分布式水文模型的DEM自适应多算法融合提升方法，涉及水文模型基础数据构建领域。该方法包括：获取原始DEM数据、土地利用数据及土壤类型数据；将原始DEM数据进行规范化处理，得到统一网格DEM；基于统一网格DEM，计算基础地形场；基于基础地形场，通过预定的优化流水线，生成至少一个增强的地形参数如增强的坡度栅格或地形指数；最后，结合至少一个增强的地形参数、土地利用数据及土壤类型数据，划分水文响应单元。本发明通过该优化流水线，解决了传统滤波对地貌特征保留不足的问题，提升了水文响应单元划分的物理合理性。

本发明授权面向高精度分布式水文模型的DEM自适应多算法融合提升方法在权利要求书中公布了：1.一种面向高精度分布式水文模型的DEM自适应多算法融合提升方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、收集目标流域多源DEM数据、以及土地利用、土壤属性数据； 步骤S2、开展多源DEM数据的水系匹配度评估与数据源筛选； 步骤S3、填洼DEM，计算坡度栅格，并使用形态学降噪和小波降噪；结合降噪前后的坡度分区数据，以及土地利用和土壤属性数据，划分水文响应单元； 步骤S4、根据河网数据计算上坡贡献面积前置量，得到地形指数栅格、结合坡度分级结果针对平缓区与陡峭区的水文响应差异，对地形指数栅格进行分区权重调整的噪声抑制； 其中，步骤S3包括： 步骤S3.1、基于原始DEM，使用D∞算法得到地形坡度栅格； 步骤S3.2、指定滤波核Bk1,使用矩形核，k1为核大小， Bk1={p,q∣p,q∈{-k1,-k1+1,…，0，…，k1-1，k1}1； 式中p为后续作用在行方向的偏移量；q为后续作用在列方向的偏移量； 使用滤波核，对二维高程矩阵Z进行先腐蚀后膨胀的操作，即开运算，记作⊕，去除小凸起噪声： 2； 使用滤波核，对二维高程矩阵Z进行先膨胀后腐蚀的操作,即闭运算，记作，填充小凹陷噪声： 3； 式中i,j为高程矩阵中行列编号，p、q、u、v为行列上的偏移量； 步骤S3.3、选用小波基和分解层数，将坡度数据分离为近似系数与细节系数；对细节系数施加软阈值抑制噪声，再重构得到降噪坡度栅格，保留包括沟谷边缘、阶地在内的关键地形细节； 降噪后的细节系数4； 式中，为去除无效值的坡度栅格；ψ为选择的小波基；L为分解层数；W为二维逆小波变换；W-1为小波分解操作；AL为经过W-1分解的第L层近似系数、Dmk为经过W-1分解后第k层、τ为施加软阈值操作，T为设定的软阈值；m方向细节系数；H、V、D分别为水平、垂直及对角方向； 步骤S3.4、分别使用原始坡度栅格以及两种方法降噪后的栅格按坡度分级规则，叠加土地利用与土壤属性数据，将同一坡度区间内、土地利用与土壤特征一致的连续区域划分为HRU； 其中，步骤S4包括： 步骤S4.1、基于筛选的DEM，进行填洼操作后，根据生成的河网，强制河网为高程最低处，通过相邻单元格高程差与距离比值，计算单元格坡度梯度β； 根据梯度方向将当前单元格汇水面积按流量比例分配给下游单元格，累加得到各单元格总汇水面积α；通过公式ATB=lnαβ生成地形指数栅格； 步骤S4.2、针对ATB栅格，采用自适应分区域、低干扰的降噪策略： 先计算每个格点x、y方向地形梯度的均值Gi,jmean， 5； 其中i、j为x、y方向上格点编号，x、y方向上的梯度使用中心差分法计算： 6； 式中d为格网间距； 以设定的梯度阈值Tsplit区分陡峭区与平缓区，陡峭区： 7； 其中Mmark为经过阈值判断后的分类矩阵； 对于陡峭区，使用小核BS进行开闭运算，去除小凸起噪声； 对于平缓区：使用大核BL进行开闭运算，平滑小尺度凹陷噪声； 8； 其中ATB1为经过形态学降噪后的地形指数矩阵； 采用与式4相同的操作⨂，但使用低层数分解与低阈值系数，仅抑制高频随机噪声，保留表征地形整体趋势的近似系数，对细节系数施加软阈值，并使用阈值系数，得到更低的阈值；重构后调整栅格尺寸，确保与原始地形指数栅格一致，将保守小波降噪后的结果记为ATB2； 9； 其中T为调整的软阈值；σd为小波分解得到的细节系数的标准差；fs为阈值系数；N为地形指数数据中总的元素数量； 融合小波与形态学降噪结果，以原始地形指数数据W0为基础，叠加形态学滤波W1和保守小波降噪W2结果，与通过加权融合平衡噪声抑制与细节保留，输出噪声降低且关键地形特征完整的地形指数栅格； 10； 其中ATB为原始地形指数计算结果；ATB1为经过形态学降噪后的结果；ATB2为保守小波降噪后的结果，W0、W1、W2为三者权重，加和为1。

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