Strahler河流分级方法的算法实现与实证分析

作者：刘辉辉; 马乐军; 李文峰; 陈文君

来源：金陵科技学院学报, 2022, 38(04): 10-17.

DOI：10.16515/j.cnki.32-1722/n.2022.04.002

• 河流网络
• Strahler河流分级
• 地理信息系统
• 递归算法
• 非递归算法

主流的地理信息系统(GIS)通常集成了Strahler河流分级功能，但此方式掩盖了河流分级算法的本质，难以优化其性能，也无法作为独立模块对外提供服务。为此，设计并实现了Strahler河流分级递归(RARC)和非递归(NRARC)两种算法，在真实河网数据集上比较了这两种算法的性能。实验结果表明：河网规模影响分级算法的运行性能，在中等和大规模河网上，RARC算法性能优于NRARC算法；不同框架的存储结构在一定程度上影响了河流分级算法的运行效率。以上结果证明本研究设计的河网分级框架具有较高的可扩展性和可复用性。

• 单位
  金陵科技学院