一种基于汇流-几何特征融合的方法，用于火星河谷网络的自动提取与排水特性分析

《Icarus》：A confluence-geometric feature fusion approach for Martian valley networks automated extraction and drainage characterization

　　摘要：火星上广泛的河谷网络为该行星早期存在大量液态水提供了有力证据，表明其气候与目前寒冷干燥的环境有显著差异。对这些河谷网络的详细分析有助于了解火星的气候演变及潜在的宜居性。目前，由于大量的撞击坑和复杂的地形，自动提取火星河谷网络的方法往往精度不高，所得结果不够准确。而手动提取方法则效率低下，且数字化输出缺乏拓扑关系，难以进行直接的流域分析。为解决这些问题，本研究提出了一种基于汇流点与几何特征融合的自动河谷网络提取方法。利用火星轨道激光高度计的数据，在埃夫罗斯河谷、利库斯河谷和杜里乌斯河谷进行了实验。将所提方法与基于传统流量累积法的参考方法进行比较，通过多种定量指标分析，结果表明所提方法提高了与参考数据库的空间一致性，增强了排水网络的连续性，同时减少了由撞击坑导致的错误汇流现象，从而为典型河谷网络的提取提供了初步的概念验证。通过从提取的河谷网络中获取语义属性，我们计算了纵向剖面模型、河流分形维数以及高程积分。这些分析表明，埃夫罗斯河谷和杜里乌斯河谷已进入成熟的侵蚀发展阶段，而利库斯河谷则仍处于初级阶段。这种自动提取河谷网络并获取其地形信息的工作流程，为分析火星未探索区域的河流活动持续时间和源头奠定了基础。

引言：作为太阳系中与地球相邻的类地行星，火星因其存在古代水活动的证据以及潜在的生物标志物而成为深空探索的重要目标（Liu等人，2021年）。诸如三角洲、冲积扇和古湖盆地等河流地貌，为诺亚纪向赫斯佩里亚纪过渡期间的广泛水文过程提供了有力证据。这与火星目前的寒冷、极度干旱的环境形成鲜明对比。对这些水文特征的详细研究有助于了解火星的气候演变及生物标志物的保存可能性（Carr，2012年）。作为重要的地貌档案，火星河谷网络包含了关于古水文过程和气候历史的关键信息（Meng等人，2023年），其形态既反映了侵蚀动态，也体现了水文状况。因此，准确提取并对河谷网络进行定量形态学分析，对于重建火星整个地质历史时期的景观演变至关重要。一些关于河谷网络提取的研究采用手工绘图技术来划定河谷网络并计算排水密度，以此研究其起源和演化过程（Baker和Partridge，1986年）。随着各类任务获取的火星遥感数据量不断增加，研究人员开始基于多光谱图像、红外图像或数字高程模型，手工绘制更大规模和全球范围的火星河谷网络（Alemanno等人，2018年；Carr，1995年；Hynek等人，2010年），从而能够分析其全球分布情况。这些方法主要利用可见光和热红外图像，通过人工视觉解读初步划定河谷网络，随后再利用数字高程模型，根据地形趋势和横截面形态来确定最终的提取结果。然而，这种方法存在诸多局限：流程繁琐、效率低下，且易受解释者主观因素的影响；同时，它也无法系统地结合河谷网络的拓扑结构来进行地质背景分析。此外，火星表面的强烈风化和侵蚀已严重破坏了地形，而多源数据的分辨率差异进一步降低了提取的准确性和可靠性。近期关于行星地形测绘的研究进一步强调了可靠地形数据对于定量描述行星表面形态的重要性（Chen等人，2024年；Zhang等人，2025年）。随着高分辨率成像技术的不断发展，自动和半自动提取方法受到了越来越多的关注（Luo和Stepinski，2009年）。

火星河谷网络的自动提取方法主要分为两类。第一类方法利用全局汇流特征（Fawdon等人，2022年；Mest等人，2010年；Stepinski和Collier，2004年）。这种方法假设降雨均匀，忽略蒸发和渗透作用，仅依靠地形驱动的径流来形成河流网络（O’Callaghan和Mark，1984年）。它通过计算各点的流量累积值并设定阈值来确定河流网络分布，常用的算法包括D8单流算法（O’Callaghan和Mark，1984年）、D-inf算法（Tarboton，1997年）或多流方向算法（MFD）（Quinn等人，1991年）。第二类方法则利用局部几何特征（Luo和Stepinski，2009年；Molloy和Stepinski，2007年），专注于某一点周围的形态特征，如坡度、朝向和曲率（Dong等人，2008年），以识别类似河谷的特征。常用的局部几何指标包括最小曲率、剖面曲率和等高线曲率（Minár等人，2020年），以及来自中心像素邻域内高程分布模式的地形特征（Kong等人，2012年）。然而，由于火星的地质和水文活动相对不活跃，其表面存在大量撞击坑（Robbins和Hynek，2012年）。因此，原本为地球开发的全球汇流方法在火星上会产生大量误判。而局部几何方法则可能将具有类似曲率特征的非河谷地形误识别为河谷，且无法把握河谷网络作为整体排水系统的综合拓扑结构。这些局限性大大降低了自动提取河谷网络的准确性和可靠性。

在提取出河谷网络之后，分析其排水特征参数是至关重要的后续步骤。河谷网络的横向和纵向剖面以及平面形状都受到构造、侵蚀、岩性和气候等因素的影响，这些因素及其变化会体现在流域的河流网络形态中。目前，人们利用提取出的河谷网络来推断气候条件、发育阶段以及其他地貌特征（Meng等人，2023年）。例如，Gou等人（2019年）计算出火星上埃夫罗斯河谷的分形维数为1.68，结合主河道的纵向剖面，他们认为埃夫罗斯河谷属于较为成熟的流域。Ansan和Mangold（2006年）利用MOLA-DEM分析了火星上瓦雷戈河谷的形态特征，发现该河谷网络区域的高程曲线呈S形，高程积分为0.46。这些地貌计量指标表明，该流域已进入成熟演化阶段，剥蚀过程和坡面活动已达到平衡状态。总之，尽管以往的研究已取得一定成果，但仍存在两个主要挑战：其一，火星环境极为恶劣，到处都是撞击坑，且存在严重的地貌侵蚀，这种复杂地形限制了基于数字高程模型的手工提取方法和传统自动河谷网络提取方法的准确性；其二，手工提取方法效率低下且耗时较长，而数字化的河谷网络缺乏诸如拓扑关系和流域边界等重要语义信息，这限制了它们在分析排水模式或流域特征方面的应用。为解决这些问题，我们提出了一种河谷网络提取及流域地貌计量分析框架，该框架包括自动网络提取方法以及流域地貌特征的计算与分析。本研究的主要贡献如下：首先，所提方法利用全局汇流特征，能够准确检测并消除由撞击坑造成的错误汇流点，通过将局部几何特征与这些全局约束相结合，可更精准地识别河谷网络结构，显著提高提取精度，为后续的手工精细化处理提供可靠基础；其次，基于自动提取的拓扑特征，我们为埃夫罗斯河谷、利库斯河谷和杜里乌斯河谷计算了河流纵向剖面拟合模型、河流分形维数以及高程积分，通过这些分析系统评估了不同区域的侵蚀发展程度，为那些缺乏先验信息的地区提供了高效的间接地质解释方法，从而为未来的火星探测任务提供支持（Michalski等人，2010年）。

研究区域：本研究的研究区域包括埃夫罗斯河谷、利库斯河谷和杜里乌斯河谷，即三个具有发达河流系统的区域（图1 B1-B3）。这些地方保存着有关过去化学风化过程和古气候变化的重要证据，而且具备完善的多传感器观测条件，有利于对火星早期水文演化的综合分析。尽管这些区域的地质环境和盆地特征各不相同，但它们都具有研究价值。

方法论：图3展示了本研究的整体技术流程。所提出的河谷网络提取方法包括三个主要阶段：首先是在局部尺度上计算几何特征，其次是在全球尺度上计算汇流特征，最后是进行河谷网络提取。之后，通过计算流域地貌计量参数，即河流纵向剖面拟合模型、河流分形维数和高程积分，来评估侵蚀的发展程度。

河谷网络提取结果的对比分析：我们在MOLA-DEM数据上分别采用了传统的河谷网络提取方法（称为Trad-VNE方法）（Gou等人，2019年；O’Callaghan和Mark，1984年）和所提出的方法进行了实验。需要注意的是，Trad-VNE方法直接根据D8算法计算流量累积值，并使用与所提方法相同的阈值来提取河谷网络。三个研究区域的实验结果如图10所示，其中第一、第二和第三行分别展示了标准方法的实验结果。

结论：本文针对火星表面存在大量撞击坑且河流地貌已退化的情况下，现有河谷网络提取方法所面临的挑战。我们提出了一种河谷网络提取及流域地貌计量分析框架。该河谷网络提取方法基于数字高程数据，通过融合汇流特征和几何特征来实现。该方法利用D8算法得到的流向数据以及撞击坑数据库，生成全局流量汇流数据。

数据与代码可用性说明：本研究使用的MOLA DEM数据可从美国地质调查局天体地质科学中心获取（https://astrogeology.usgs.gov/search/map/mars_mgs_mola_dem_463m）。用于对比和撞击坑遮蔽的火星河谷网络参考数据库（https://zenodo.org/records/1051038）以及撞击坑目录（https://zenodo.org/records/11514787）可从相应来源获取。完整的源代码可应要求提供。

作者贡献声明：Sicong Liu：撰写——审阅与编辑、验证、监督、项目管理、方法论、资金获取、概念构思。Jianghua Chen：撰写——初稿、可视化、资源整理、方法论、数据整理。Qin Lu：撰写——初稿、验证、方法论、数据整理、概念构思。Huan Xie：撰写——审阅与编辑、验证、资金获取、正式分析、数据整理。Yongjiu Feng：撰写——审阅与编辑、验证、软件相关工作。

利益冲突声明：作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢：本研究部分得到了中国国家自然科学基金项目42325106、42241130的支持，同时也得到了中国国家重点研发计划（2022YFF0504100）、TW-3关键技术研究项目（TW3004）以及中央高校基本科研业务费的资助。我们衷心感谢NASA的火星全球勘测者号任务以及火星轨道激光高度计仪器团队，他们为获取和维护研究所需的高程数据做出了重要贡献。

Sicong Liu|Jianghua Chen|Qin Lu|Huan Xie|Yongjiu Feng|Yusheng Xu|Kecheng Du|Jie Zhang|Xiaohua Tong中国上海同济大学测绘与地理信息学院