17.16. Hydrologische Analyse

Bemerkung

In dieser Lektion werden wir einige hydrologische Untersuchungen durchführen. Diese werden in einigen der anderen Übungen gebraucht, da diese ein sehr gutes Beispiel für einen analytischen Workflow darstellt und diese für einige erweiterte Funktionen genutzt werden.

In dieser Übung werden einige hydrologische Analysen durchführen. Zu Beginn werden wir aus einem DGM bzw. DEM ein Kanalnetz extrahieren, dann ein Einzugsgebiet erstellt und schlussendlich ein paar statistische Werte berechnet.

Zu Beginn müssen die Übungsdaten in das Projekt geladen werden, welche lediglich ein DGM bzw. DEM ist.

../../../_images/dem1.png

The first module to execute is Catchment area. You can use anyone of the others named Catchment area. They have different algorithms underneath, but the results are basically the same.

Wähle das DGM bzw. DEM im Feld Elevation aus, die restlichen Parameter bleiben unverändert.

../../../_images/catchmentarea.png

Einige Algorithmen erstellen mehrere Layer, jedoch benutzen wir nur Catchment Area.

Die Anderen können gelöscht werden.

Der erstellte Layer ist nicht sonderlich Informativ.

../../../_images/catchmentlayer.png

Wir müssen das Histogramm betrachten um zu sehen das die Werte nicht gleichmäßig verteilt sind (es gibt einige Zellen mit sehr hohen Werten, welche dem Kanalnetz entsprechend). Die Berechnung des Logarithmus des Einzugsgebietes ergibt wesentlich mehr Informationen (Dies geht mit Hilfe des Raster Calculator).

../../../_images/catchmentlayerlog.png

Der Einzugsbereich (auch bekannt als Abflussakkumulation), kann auch als Grenzwert für Kanaleinleitung genutzt werden. Dies kann über den Algorithmus Channel network erreicht werden. Hier sind die Einstellungen zu sehen(beachte das Initiation threshold,sprich der Einleitungsschwellenwert, größer als 10.000.000 sein muss).

../../../_images/channelnetwork.png

Verwende den originalen Einzugsbereich, nicht den logarithmischen. Dieser war lediglich zu Anschauungszwecken.

Falls der Wert Initiation threshold erhöht wird, entstehen spärlichere Kanalnetze. Bei einer Verringerung entstehen Dichtere. Mit den gegebenen entsteht folgendes.

../../../_images/channelnetworklayer.png

Das obere Bild zeigt den entstandene Vector Layer und das DGM, aber es sollte ebenso ein Raster mit dem gleichen Kanalnetz existieren. Den schlussendlich ist es dieses, was von uns weiter benutzt wird.

Nun benutzen wir den Watersheds basins Algorithmus um die Teileinzugsgebiete entsprechend des Kanalnetzes abzugrenzen, wobei die “Austrittsstellen” als Übergänge genutzt werden. So müssen die entsprechenden Parameter gewählt werden.

../../../_images/watersheds.png

Somit entsteht folgendes.

../../../_images/watershedslayer.png

Dies ist ein Raster-Ergebnis. Es kann durch den Vectorising grid classes Algorithmus vektorisiert werden.

../../../_images/vectorising.png ../../../_images/watershedslayervector.png

Nun versuchen wir statistische Höhenwerte in einem unsere Teileinzugsgebiete zu berechnen. Der Gedanke ist einen Layer zu haben, welche stellvertretend für die Höhen im Teileinzugsgebiet steht um dieses an das Modul zu übergeben, welches diese Statistiken berechnet.

First, let’s clip the original DEM with the polygon representing a subbasin. We will use the Clip grid with polygon algorithm. If we select a single subbasin polygon and then call the clipping algorithm, we can clip the DEM to the area covered by that polygon, since the algorithm is aware of the selection.

Wähle ein Polygon aus

../../../_images/selectedpolygon.png

und führe den “Clipping-Algorithmus” mit folgenden Parametern aus:

../../../_images/clipgrid.png

Das Element im Input-Feld ist natürlich das DGM was wird clippen wollen.

Dies sollte dann in etwa so aussehen.

../../../_images/clippeddem.png

Dieser Layer ist nun bereit um im “Raster layer statistics” Algorithmus genutzt zu werden.

../../../_images/rasterstats.png

Die resultierende Statistik ist folgende.

../../../_images/stats.png

Wir werden die Einzugsgebietsberechnung und die statistischen Werte in einer anderen Übung nochmals verwenden, um herauszufinden wie andere Elemente uns helfen, automatisiert dies durchzuführen und effektiver zu arbeiten.