一种矢量面河流中心线提取方法及系统与流程

本发明属于水资源管理领域，具体涉及一种矢量面河流中心线提取方法及系统。

背景技术：

1、河流是一种具有极高社会经济和环境保护价值的地表地形因素，具有行洪排涝、蓄水灌溉、水力发电、交通运输、渔业养殖和调节生态等功能。河流的地形特征分析是地理信息系统的关键部分，通过对河流中心线的提取不仅可以简化地图数据，而且能够更有针对性地得到河流水系的分布信息，为相关专业领域的应用提供基础数据。

2、现有技术中，对于河流中心线的提取方法大多基于遥感影像或者数字高程模型（dem），这些方法包括但不限于基于形态学处理、分水岭算法和流向累积法等。然而，这些方法存在一定的局限性，具体表现在以下几个方面：（1）数据处理精度低：传统方法在处理输入河流边界线数据时，常因噪声过多、数据杂质等因素，导致预处理精度较低，影响后续中心线提取的准确性；（2）边界追踪不一致：现有的边界追踪技术难以处理复杂河流形态，容易出现边界线不连续或不准确的情况，影响中轴变换的效果；（3）中轴变换算法效率低：很多中轴变换算法在处理大规模和复杂河流系统时效率较低，提取出的中轴线与实际河流中心线不吻合，精度不高；（4）分支选择不优化：在复杂河流系统中，传统方法难以有效区分和选择主要河流中轴线及其重要分支，导致提取出的中心线包含过多中心线分支的情况，未能准确反映河流的主要流向和结构；（5）中心线优化处理差：初步提取的中轴线往往包含冗余点、断点等，传统方法在去除冗余点、平滑处理及连接断点等优化步骤上表现不足，最终输出的中心线数据质量不高；（6）结果输出不标准化：很多提取方法输出的中心线数据格式不统一，难以直接用于后续的分析和应用，增加了额外的数据处理和转换工作。

3、为了解决上述问题，本发明提出了一种矢量面河流中心线提取方法及系统，通过改进算法步骤和优化计算流程，旨在实现对复杂河流系统中心线的高效、精确提取，提高数据的质量和处理效率，为河流分析和管理提供更加可靠和高效的技术支持。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种矢量面河流中心线提取方法。

2、本发明的另一目的在于提供一种执行上述提取方法的矢量面河流中心线提取系统。

3、为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

4、本发明所述矢量面河流中心线提取方法，包括如下步骤（河流中心线提取方法总体框架见图1）：

5、步骤一：河流边界线数据的获取

6、收集目标河流遥感影像数据和所在地区数字高程模型数据，预处理后识别河流区域，提取河流轮廓并进行编辑修正，获得河流边界线数据。

7、步骤二：河流边界线数据输入与预处理

8、将河流边界线数据输入到河流中心线提取系统中，对边界线数据的噪声和不规则边界进行预处理。

9、步骤三：边界追踪（边界追踪具体流程见图2）

10、在完成数据预处理后，采用边界追踪算法对河流矢量面的外边界进行识别。

11、步骤四：中轴变换

12、完成边界追踪后，按如下中轴变换算法提取河流中心线：

13、s1初始化距离场：在河流矢量面上创建距离场，距离场中每个点表示到最近边界的欧几里得距离；

14、s2迭代更新距离场：通过比较每个点当前距离值和到新检测到的边界点的距离值迭代更新距离场，将距离值更新为到所有边界点的最小距离；

15、s3提取中轴线：距离场稳定后，识别具有最大距离值的内部点并连接，形成河流中心线；

16、s4中轴线优化：对提取到的中轴线进行平滑处理，去除孤立点和不连续点；

17、s5验证与调整：通过与实际观测数据或高分辨率遥感影像、激光雷达数据和地理信息系统数据中任意一种或多种高精度数据源进行比较，对提取到的中轴线进行验证与调整。

18、步骤五：树状分支选择

19、按如下树状分枝选择算法进行树状分支选择：

20、s1 手动添加河源和河汇，使用基于拓扑结构的剪枝算法保留需要的主干和分支；

21、s2根据参数设置自动提取；

22、当前方案中，树状分支优化选择是通过特定算法实现的，可以考虑替代方案：

23、（1）机器学习优化选择：基于已有的训练数据，开发并训练机器学习模型，用于自动识别河流的分支点和路径。在处理新的数据时，应用训练好的模型，自动选择和优化河流路径，从而提高分析效率和精度；

24、（2）图论拓扑学方法：建立河流系统的拓扑结构模型，将河流的分支视为图中的节点和边。通过应用图论算法（如最短路径算法、最小生成树算法），对河流分支进行分析和优化，以达到整体系统的最优结构；

25、（3）人工智能辅助剪枝：设计人工智能算法（如基于决策树或神经网络），用于识别并去除河流系统中的冗余或不相关的分支。通过不断评估和调整剪枝策略，确保在保持河流系统完整性的前提下，去除不必要的复杂性。

26、步骤六：中心线优化（中心线优化处理流程见图3）

27、对提取到的河流中心线进行去除冗余点、平滑中心线、连接断点、曲率调整、拓扑一致性检查、流量匹配、多源数据融合并校正、根据河流的季节性变化或长期变化趋势对中心线进行动态调整中任意一种或多种处理，优化中心线。

28、去除冗余点、连接断点的方式包括但不限于：

29、（1）曲线拟合连接：使用曲线拟合技术连接断点，通过数学模型生成平滑的曲线来取代线性连接方法。这种方式可以在保留精度的同时，提供更平滑的连接效果；

30、（2）卡式连接替代：在某些应用场景中，可以将两段断裂的中心线通过卡式连接方式拼接起来，此方法可以提供快速且可靠的连接。

31、步骤七：结果输出

32、将优化后的河流中心线数据进行标准化输出，输出为标准矢量格式，包括但不限于shapefile、geojson、kml，geodatabase。

33、本发明所述矢量面河流中心线提取方法中，步骤一流程如下：

34、s1收集目标河流landsat系列卫星影像、sentinel系列卫星影像中任意一种或多种空间分辨率优于1米的高分辨率遥感影像数据和所在地区数字高程模型数据；

35、s2对收集到的遥感影像数据进行预处理，包括辐射校正、几何校正和影像配准；

36、s3利用图像处理技术从预处理后的影像中识别河流区域，通过设置阈值和参数提取河流轮廓，具体流程为：1）选择合适的波段组合：根据目标河流的特征，选择最能反映河流表面特征的遥感影像波段组合，包括rgb组合、760-900 nm近红外波段、1000-2500 nm短波红外波段、450-495 nm蓝光波段、495-570 nm绿光波段及620-750 nm红光波段中任意一种或多种；2）应用自适应阈值方法：使用自适应阈值分割技术，根据局部图像特征动态调整阈值；3）引入深度学习模型：应用卷积神经网络（cnn）、循环神经网络（rnn）、生成对抗网络（gan）、u-net模型、resnet模型、segnet模型中任意一种或多种深度学习模型，进行河流区域的自动识别；4）后处理优化：基于开运算、闭运算、形态膨胀、形态腐蚀、形态重建、顶帽变换、底帽变换中任意一种或多种形态学操作，对提取的河流轮廓进行平滑处理和噪声去除，优化最终的河流轮廓；

37、s4采用人工跟踪的方法，将获取到的河流轮廓叠加到影像图上，通过比对提取的河流轮廓与遥感影像中的实际河流轮廓对偏差进行编辑修正，保证两者的空间匹配度达到90%以上，轮廓形状的相似度不低于85%，获得误差不超过2米的河流边界数据。

38、本发明所述矢量面河流中心线提取方法中，步骤二所述预处理包括：

39、s1根据数据质量标准和错误数据点的判断方法，对河流边界线数据进行校验与筛选。

40、所述数据质量标准包括：

41、（1）位置精度：数据是否位于合理的河流边界位置，与已知的河流地图或历史数据相比，位置是否一致；

42、（2）时间一致性：数据是否反映了当前或特定时间点的河流状态，例如，是否考虑了季节性变化或近期河流改道的情况；

43、（3）数据完整性：数据是否覆盖了整个河流边界，是否有缺失的部分；

44、（4）逻辑一致性：数据之间是否逻辑上连贯，例如，河流边界线的走向是否合理，是否存在不合理的跳跃或断点。

45、所述错误数据点的判断方法为：

46、（1）数据校验算法：使用特定的算法检查数据点是否符合预设的标准。例如，通过计算数据点与周围点的距离或角度，判断是否存在异常点；

47、（2）人工检查：通过专业人员对数据进行视觉检查，识别出不合理或异常的数据点；

48、（3）与其他数据源对比：将数据与卫星图像、航空照片或其他可靠的数据源进行对比，识别出不一致的地方；

49、（4）历史数据对比：将数据与历史数据进行对比，判断是否存在不符合河流变化规律的点。

50、s2去除噪声：使用滤波算法去除边界线数据中的噪声点，所述滤波算法包括但不限于中值滤波算法、均值滤波算法、高斯滤波算法、双边滤波算法、维纳滤波算法、卡尔曼滤波算法。

51、s3平滑处理：选择平滑技术实施平滑处理，所述平滑技术包括但不限于移动平均、局部加权回归、高斯滤波、样条曲线方法。

52、s4边界修正：使用手动调整、自动边界校正算法中任意一种或多种拓扑修正技术对河流边界线进行边界修正，获得几何精度符合国家或行业标准、拓扑关系正确、数据完整、属性信息准确、平滑度较高的高质量的河流矢量面。

53、所述手动调整步骤如下：

54、（1）视觉检查：首先，通过地理信息系统（gis）软件将河流边界线数据与卫星图像、高分辨率航空摄影或地形图进行叠加查看；

55、（2）识别问题区域：在视觉检查的过程中，识别出边界线与实际河流边界不符合的区域，特别是那些明显偏离或缺失的部分；

56、（3）进行调整：使用gis软件的编辑工具，如移动点、添加点或删除错误的点，手动调整边界线，使之更加接近真实的河流边界；

57、（4）重复检查与优化：调整后，需要反复检查和比较，确保调整的准确性，并进行必要的微调，以提高数据的精度和可靠性；

58、（5）专家审查：最终的调整结果应由其他专业人员进行审查，以保证修改的客观性和正确性。

59、所述自动调整边界校正算法常见的方法和设置如下：

60、（1）算法选择：可能使用的算法包括基于图像处理的边缘检测算法、基于机器学习的模式识别算法等；

61、（2）参数设置：

62、边缘检测算法：如canny边缘检测，参数可能包括高低阈值设置，用于识别边界的强度。

63、机器学习算法：如使用支持向量机（svm）或深度学习模型，参数设置可能包括训练迭代次数、学习率等。

64、训练数据准备：提供充足的训练样本，包括已知边界的河流边界数据，以及对应的卫星图像或地形图。

65、执行算法：运行算法处理整个数据集，自动识别并调整不准确的边界线部分。

66、结果验证：使用专业人员或根据地面实际勘测数据验证算法校正的结果，确保算法的准确性。

67、迭代优化：根据验证结果调整算法参数或进行算法迭代，以进一步优化校正效果。

68、所述高质量的河流矢量面中高质量的标准包括但不限于：

69、（1）几何精度：修正后的河流边界线的几何精度应符合国家或行业标准（例如，达到1:1000比例尺下的精度要求），确保河流边界的空间位置与实际情况相符；

70、（2）拓扑一致性：河流矢量面应保证拓扑关系的正确性，包括无自交、无重叠、连接关系正确，确保数据的拓扑完整性；

71、（3）数据完整性：修正后的河流矢量面应包含完整的河流边界信息，确保所有重要的河流特征都被捕捉，不得遗漏；

72、（4）属性信息准确性：河流矢量面应附带准确的属性信息，包括河流的名称、流域面积、流向、流速等，确保其在后续应用中的有效性；

73、（5）平滑度标准：修正后的边界线应在视觉上平滑，避免过多的锯齿状边缘，平滑处理后的边界应通过定量指标（如曲线的曲率）进行评估，确保一定的平滑度标准。

74、通过上述标准，确保获得的河流矢量面具有高质量、可靠性和实用性。

75、优选的，本发明所述滤波算法为中值滤波算法，具体步骤如下：

76、（1）选择窗口大小：根据数据的特点和噪声的性质，选择合适的窗口大小。窗口过小可能无法有效去除噪声，而窗口过大可能会导致数据细节的丢失；

77、（2）滑动窗口遍历：在矢量数据的边界区域，使用所选窗口大小进行滑动遍历。对于窗口内的每个点，执行中值滤波操作；

78、（3）排序与中值选取：对窗口内的所有数据点进行排序，然后选取中间值作为窗口中心点的输出。如果窗口大小为奇数，则中值是排序后的中间点；如果窗口大小为偶数，则通常取中间两个数的平均值；

79、（4）更新数据点：将计算得到的中值替换窗口中心点的原始值，从而实现噪声点的去除。

80、优选的，本发明所述平滑技术为样条曲线方法，具体步骤如下：

81、（1）选择样条类型：根据河流边界线的复杂程度和所需的平滑度，选择合适的样条类型。常用的样条包括贝塞尔曲线、b样条和nurbs（非均匀有理b样条）；

82、（2）样条拟合：使用选定的样条类型对河流边界的关键点进行拟合；

83、（3）平滑处理：在样条拟合后，可能需要进一步调整样条的参数，如增加或减少控制点，以达到所需的平滑效果。这一步骤可能需要多次迭代，直到河流边界线看起来既平滑又自然；

84、（4）结果评估：评估平滑处理后的河流边界线是否满足要求。可以通过比较原始数据和处理后的数据，或者通过视觉检查来评估结果的质量。

85、本发明所述矢量面河流中心线提取方法中，步骤三所述边界追踪算法流程如下：

86、s1初始化边界点：从河流矢量数据中选择一个边界点作为追踪起点；

87、s2追踪方向确定：利用河流流向数据或gis工具确定并设定追踪方向；

88、s3边界点追踪：从初始点开始，沿着设定的方向逐步追踪边界点；

89、s4循环追踪：找到并记录边界点，并继续向前追踪，遇到分支或复杂水系结构时，根据预设规则选择主要分支或遵循明显的流向。

90、所述预设规则如下：

91、（1）主要分支选择：优先考虑流量大、宽度广或在历史资料中被标记为主要河道的分支，此决策基于河流的物理属性及历史数据；

92、（2）明显流向判定：算法将利用地形数据、水流速度和流向信息来确定最明显的流向，可能包括分析河流坡度、水流方向或使用gis工具来识别主要水流路径；

93、（3）数据一致性：算法将评估数据的一致性，选择与现有数据最匹配的分支，以保持河流网络的连贯性和一致性；

94、（4）预设阈值应用：算法设定特定阈值，如最小流量或宽度，只有当分支超过这些阈值时，才被视为主要分支。

95、s5闭合边界：追踪回初始点或达到预设的终止条件时，停止追踪，并将所有记录的边界点连接起来，形成闭合的边界线。

96、所述预设的终止条件如下：

97、（1）到达预设的终点：算法在开始追踪时已经设定了明确的终止点，当追踪到达该点时，算法停止；

98、（2）数据中断或异常：当算法在追踪过程中遇到数据缺失、数据异常或无效数据时，无法继续追踪时，算法会停止；

99、（3）分支选择规则：在遇到复杂的分支或水系结构时，算法依据预设的规则决定不再继续追踪某一分支；

100、（4）最大追踪步数：为防止无限追踪，设定了最大步数或距离，当达到该步数时，算法自动停止；

101、（5）边界回合初始点：在闭合边界的情况下，当追踪边界回到初始点时，算法停止。

102、s6边界线优化：对追踪得到的边界线进行平滑处理，去除边界线中的噪声点。

103、本发明所述矢量面河流中心线提取方法中，步骤四中所述创建距离场的流程为：

104、s1定义空间网格：选择需要计算距离场的空间区域。此处为河流内部区域，并将其划分为一个网格；

105、s2初始化距离值：初始化网格中所有点的距离值。落在边界线上的点的距离值设为0，其余点的距离设为无穷大或一个很大的数值；

106、s3计算距离场：使用适当的距离计算算法（如欧几里得距离），计算每个网格点到最近河流边界线的距离。

107、本发明所述矢量面河流中心线提取方法中，步骤五中所述手动添加河源和河汇，使用基于拓扑结构的剪枝算法保留需要的主干和分支的具体流程如下：

108、s1手动添加河源和河汇，建立河流系统的拓扑结构模型，将河流分支视为图中的节点和边，在需要保留的主干和分支的断点处标记关键点；

109、s2根据标记的关键点保留相应的河源和河汇路径。

110、本发明所述矢量面河流中心线提取方法中，步骤五中所述根据参数自动提取具体为根据用户指定的参数自动化地提取和优化河流分支，所述参数包括但不限于河流宽度、流速、流量、河道坡度、河流深度、地表径流速率、河岸形态、沉积物粒径分布、降水量、地形起伏度、流域面积、植被覆盖率、水质指标，其具体流程如下：

111、s1分支识别：识别出由中轴变换算法生成的所有分支；

112、s2主干确认：根据河流中最宽、流量最大的部分，确定河流的主干；

113、s3分支评估：根据分支的长度、宽度、流量数据、与地理信息的关联性中任意一种或多种信息，评估分支对主干的重要性；

114、s4分支选择：根据评估结果，保留主要河流中轴线及重要分支，去除次要分支；

115、s5分支优化：平滑处理、去除孤立点和不连续点、调整分支的形状和位置；

116、s6验证与调整：通过与实际观测数据或高分辨率遥感影像、激光雷达数据和地理信息系统数据中任意一种或多种高精度数据源进行比较，对分支进行验证与调整。

117、本发明所述执行上述提取方法的矢量面河流中心线提取系统由如下模块组成：河流边界线输入与预处理模块、边界追踪模块、中轴变换模块、树状分支选择模块、中心线优化模块和结果输出模块。

118、本发明所述矢量面河流中心线提取系统中河流边界线输入与预处理模块用于接收并预处理河流边界线数据，确保数据质量以支持后续的中心线提取，由如下部分组成：（1）数据接收单元：接收外部输入的河流边界线数据，支持多种gis数据格式；

119、（2）数据校验与筛选子模块：自动校验数据完整性和准确性，剔除错误或不符合标准的数据点；

120、（3）分辨率调整子模块：根据应用需求，自动调整数据分辨率，通过重新采样或细化操作优化数据细节；

121、（4）数据格式转换子模块：将数据转换为统一且适用于后续处理的格式，确保数据兼容性和可操作性；

122、（5）噪声去除子模块：应用先进的滤波技术，有效去除数据采集过程中产生的噪声；

123、（6）平滑处理子模块：对边界线数据进行平滑处理，减少不规则波动，增强数据的可视化和分析性；

124、（7）边界修正子模块：采用自动或手动方式修正边界线，确保其精确反映河流的真实边界；

125、（8）构建封闭的河流矢量面子模块：完成预处理后，将处理后的数据构建为封闭的河流矢量面，进一步确保数据的完整性和准确性，为后续的中心线提取奠定坚实基础。

126、本发明所述矢量面河流中心线提取系统中边界追踪模块用于从预处理的矢量面数据中提取和追踪河流的外边界线，确保河流形态的准确性和一致性，由如下部分组成：

127、（1）初始化单元：负责从河流矢量数据中识别并选择一个显著的边界点作为追踪起点，通常选取河流与非河流区域交界最明显的点；

128、（2）方向确定单元：利用河流流向数据或gis工具专用库，确定并设定追踪方向，确保追踪过程沿着河流的流向进行；

129、（3）追踪执行单元：从初始点开始，沿着设定的方向逐步追踪边界点。该单元通过比较相邻点的属性（如高程、坡度）与预设阈值，判断并确定边界点；

130、（4）决策处理单元：在遇到分支或复杂水系结构时，根据预设规则选择主要分支或遵循最明显的流向，确保追踪的连续性和准确性；

131、（5）闭合处理单元：当追踪回到初始点或满足预设终止条件时，停止追踪并将所有记录的边界点连接，形成闭合的边界线；

132、（6）优化处理单元：对追踪得到的边界线进行平滑处理和噪声点去除，以提高边界线的准确性和平滑性。

133、本发明所述矢量面河流中心线提取系统中中轴变换模块用于执行中轴变换算法，以从预处理的河流矢量数据中提取精确的中心线，由如下部分组成：

134、（1）距离场初始化单元：负责在河流矢量面上创建初始距离场，计算每个内部点到最近边界的欧几里得距离，并存储这些距离值；

135、（2）距离场更新单元：通过迭代过程，不断更新距离场中的距离值，确保每个内部点的距离值反映到所有边界点的最小距离；

136、（3）中轴线提取单元：在距离场稳定后，识别并提取具有最大距离值的内部点，通过连接这些点形成河流的中心线；

137、（4）中轴线优化单元：对提取的中轴线进行优化，包括平滑处理、去除噪声点和确保连续性，以提高中心线的质量和准确性；

138、（5）验证与调整单元：对优化后的中轴线进行验证，通过与实际观测数据或其他高精度数据源的比较，进行必要的调整，确保中心线准确反映河流的实际中心位置。

139、本发明所述矢量面河流中心线提取系统中树状分支选择模块用于从经过中轴变换处理的河流数据中精确提取并优化河流中心线，确保数据的准确性和分析效率，由如下部分组成：

140、（1）分支识别单元：自动识别并记录由中轴变换算法生成的所有河流分支，这些分支代表河流的次级流道或支流；

141、（2）主干确认单元：通过分析河流的宽度、流量等参数，确定并标记河流的主干部分，即河流的主要流向；

142、（3）分支评估单元：对每个分支进行综合评估，考虑其长度、宽度、流量及与地理信息的关联性，以确定其对河流整体流向和结构的重要性；

143、（4）分支选择单元：依据评估结果，智能选择并保留对河流流向和结构有显著影响的分支，同时去除不重要的分支；

144、（5）分支优化单元：对选定的分支进行形状和位置的调整，以确保与主干连接的自然性和河流中心线的连续平滑性；

145、（6）验证与调整单元：通过与实际观测数据或其他高精度数据源的比较，验证并调整所选分支，确保河流中心线准确反映实际流向和结构。

146、本发明所述矢量面河流中心线提取系统中中心线优化模块用于对初步提取的河流中心线进行精细化处理，以提升其准确性和适用性，由如下部分组成：

147、（1）曲率优化单元：通过算法调整中心线上点的位置，优化曲线的曲率，确保中心线与河流自然流向一致，减少不必要的弯曲；

148、（2）拓扑检查单元：实施拓扑一致性检查，确保中心线在河流网络中的连接正确无误，避免分支错误或遗漏；

149、（3）流量匹配单元：根据实际流量数据调整中心线的宽度或权重，以反映河流的实际流量分布，增强水文分析的准确性；

150、（4）多源数据融合单元：整合地形数据、卫星图像、历史水文数据等，对中心线进行校正和优化，提高其准确性和可靠性；

151、（5）动态调整单元：根据可用的数据，考虑河流的季节性或长期变化趋势，动态调整中心线，以适应不同时间段的河流状态。

152、本发明所述矢量面河流中心线提取系统中结果输出模块用于将优化后的河流中心线数据转换并输出为标准矢量格式或其他常见的地理信息数据格式，以便于后续的分析和应用，由如下部分组成：

153、（1）格式转换单元：将处理后的河流中心线数据转换为通用矢量数据格式或其他常见的地理信息数据格式，如shapefile或geojson，确保数据的兼容性和可读性；

154、（2）数据输出接口：提供数据输出功能，允许用户选择输出路径和格式，支持直接输出到gis软件或数据库，便于进一步的数据处理和分析。

155、本发明的有益效果：

156、本发明通过一系列技术步骤，实现在复杂河流系统中高效、精确地提取中心线，技术效果主要体现在以下几个方面：

157、（1）预处理精度提升：通过对输入河流边界线数据进行噪声去除、平滑处理、边界修正和构建封闭的河流矢量面数据，有效地提升了数据质量，减少了因数据杂质引起的误差，确保了提取结果的准确性。传统技术往往忽视了数据预处理的重要性，导致中心线提取的精度受限，而本发明通过更严格的数据预处理，大大提高了中心线提取的可靠性；

158、（2）边界追踪一致性：采用先进的边界追踪技术，可以准确确定河流的外边界线，保持了河流形态的一致性，为后续中轴变换提供了可靠的基础。相比传统方法，本发明在处理复杂河流形态时，边界追踪的一致性显著减少了不确定性，保证了最终中心线的精度；

159、（3）中轴变换精度：通过引入一种改进的中轴变换算法，该算法通过精确的距离变换方法，能够更高效、更精确地提取出与河流中心线高度吻合的中轴线。与传统方法相比，这种变换方式在处理复杂的河流形态时，精度和效率均有显著提升；

160、（4）树状分支优化选择：针对复杂河流系统中可能出现的树状分支，本发明通过手动选择河源和河汇，并使用剪枝算法；使用自动分支选择算法保留主要河流中轴线及其重要分支，确保了最终提取的中心线能够准确反映河流的主要流向和结构，提升了对复杂河流形态的适应性。这一优化选择机制在传统技术中较为缺乏，从而使得本发明在处理复杂河流时优势明显；

161、（5）中心线优化处理：在初步提取中轴线和进行树状分支优化选择后，本发明进一步进行了冗余点去除、平滑处理及连接断点等优化步骤，获得了连续且精确的河流中心线数据，提高了数据的整体质量和适用性。传统技术往往忽视了这些后续优化步骤，导致最终结果不够精确；

162、（6）标准化结果输出：本发明通过采用专用的结果输出模块，实现了对优化后的河流中心线数据的标准化输出，便于进一步分析和应用，为河流研究、管理和应用提供了高质量的数据支持。这一标准化输出在实际应用中具有极大的便利性和实用性。

163、综上所述，本发明在河流中心线提取的准确性、处理效率和复杂河流形态的适应性等方面，较现有技术均有显著改进，能够为河流分析和管理提供更加可靠和高效的技术支持。