dem_stream_network — DEM `hydrology` op

• データ種: depth → image2d

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.dem_stream_network(dem, cell_size, threshold_cells=100.0, fill=True, nodata='error') (実装を直接呼ぶなら import demops; demops.dem_stream_network(dem, cell_size, threshold_cells=100.0, fill=True, nodata='error')、台帳から引くなら opsdem.get("dem_stream_network"))

使い方

集水量が閾値を超えたセルを河道とみなす二値マスク。

手順: `dem_flow_accumulation(dem, cell_size, fill, nodata)` で各セルの集水

セル数(自セルを 1 と数える)を取り、`acc >= threshold_cells` を 1、それ以外を 0

にする。欠測セルは `nan` のまま。

• `threshold_cells: 河道とみなす集水セル数。正の有限値(ValueError`)。

面積で決めたいなら `面積 [m^2] / cell_size^2` に換算して渡す(この op は

セル数しか受けない)。

• `fill=True(既定): 先に priority-flood(dem_fill_sinks、epsilon=1e-6`)で

窪地を埋める。埋めないと窪地で流れが止まり、下流の集水量が小さく出て河道が

途切れる。

• `nodata: "error"(既定、nan があれば拒否)/ "outlet"`(欠測 = 流出口、

水域向き)/ `"barrier"`(欠測 = 壁)。定数で穴埋めする選択肢は無い。

• `dem / cell_size の契約は dem_slope` と同じ(3x3 以上、番兵値拒否、[m])。

• 返り値: `(H, W) float64 の 0 / 1(欠測は nan`)。bool ではないので

`blob_label 等に渡すなら == 1` で二値化する。

• 計算量: 集水量のトポロジカル走査がセル数ぶんの Python ループ。

D8 流向(`dem_flow_direction`)に基づくので、平坦な埋立地では流れが一箇所に

集まりやすい ―― 閾値を下げすぎると格子状の偽河道が出る。

詳しい使い方ガイド

• dem_terrain_analysis ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• dem_terrain_analysis_tour — py -3.11 examples/dem_terrain_analysis_tour.py

型が繋がる次の op(`image2d` を入力に取れる)

—

同カテゴリ(`hydrology`)

dem_fill_sinks · dem_flow_direction · dem_flow_accumulation

*Provenance: demops.py — DEM operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

dem_stream_network — DEM hydrology op

使い方