基于cesium实现的水淹分析

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给出了基于数字高程模型的GRID结构,适合两种不同类型淹没区的计算方法,尤其是第2种“洪水淹没”类型方法较有特色.对于采用本方法计算淹没区,准确性受地形图等高距大孝数字化采集精度、数字地面模型(DEM)高程精度以及格网间隔大孝像素探测分辨率等因素的影响.等高距越小,数字化跟踪误差越小,数字地面模型内插越密,格网跨度越短,探测分辨率越高,淹没区计算精度也就越好.空间数据总量及探测分辨率决定了整个算法模型的效率.最后,介绍了将淹没区范围采用OpenGL 工具进行虚拟现实三维可视化所涉及的关键技术和方法.该方法

通过对NOAA/AVHRR遥感图像数据的地物光谱特征和水体信息的分析，结合水体光谱和空间特征，确定洪涝淹没范围的自动提取模型。

基于GPU-CA模型的洪水淹没过程模拟.pdf

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这个程序是基于C#语言的洪水淹没程序代码（下载后可以直接运行）

用vue写的淹没分析，功能已经齐全，介绍在文章有

有源淹没源代码

结合空间数据和水文站点监测数据,以 Kriging方法为理论基础,研究了一种洪水空间分布实时监测方法。运 用空间统计学中的 Kriging插值方法将一维水力学模型计算的断面数据内插成水面高程数据,对水面高程数据和 研究区域地形数据进行分析,获得洪水淹没信息的空间分布。该方法可以弥补一维模型在空间分布分析上的弱势,并提高分析速度。本研究选取长江上游特定河段为实验区,验证和分析该研究方法的有效性。实验结果表明该方法 能够有效实时监测洪水淹没信息的空间分布,其直观的淹没范围显示可快速为决策者提供预警信息,具有较