城市区域的地表覆盖类型复杂，为研究地表覆盖对汇流过程的影响，需要对高精度、高分辨率规则格网结构的数字表面模型(DSM)进行汇流分析。然而，地表汇流特征自动提取方法在城市区域的适用性不足，难以获得准确的流向和汇流累积量等特征信息，主要原因有以下4点：①目前城市高精度、高分辨率DSM获取难度大、成本高。②格网DSM单元具有内部异质性，该性质导致低分辨率DSM难以准确描述复杂地表形态；DSM格网属性值表示地表(裸露的地面或地表覆盖物)表层高程，致使部分地表覆盖物(如植被、高架桥及吊脚楼等)对汇流过程产生干扰。③常见的DSM和汇流特征提取算法未考虑地下管网对地表汇流的影响，导致城市流向和汇流累积量等提取结果的误差。④单流向算法在坡度平缓的区域易产生不自然的平行径流和错误的汇流累积量；多流向算法可能会导致不同区域的汇水单元存在交叉；混合流向算法中不当的算法选择和分配使用原则也会导致提取结果的偏差。为解决以上问题，论文构建了内部异质性格网的高程线性分解模型，设计了快速获取低成本的适于城市地表汇流特征提取的地表模型生成方法，提出了顾及地表形态的混合流向算法, 具体的研究内容和应用如下。

(1) DSM中内部异质性格网的高程线性分解模型。讨论数字表面模型的规则格网结构对地形表达的局限性，并对格网的内部异质性进行了探索。将异质格网类比遥感影像中的混合像元，根据二者之间的异同点，讨论异质格网的形成机理，并初步探索异质格网的综合高程值与各亚格网高程值之间的函数关系，提出了异质格网高程值的线性分解模型。

(2) 适于城市地表汇流特征提取的HDSM构建。①生成基于数据融合的高分辨率DEM，针对不同高程数据在精度、空间分辨率和覆盖范围上的互补特性，顾及多源数据误差和地表形态特征，提出一种针对多尺度高程数据滤波的地形约束下的大范围、高分辨率DEM生成方法，在减少了低分辨率DEM异质性格网高程误差的同时，有效提升了DEM数据的分辨率。②根据内部异质性格网高程分解模型嵌入地表覆盖物，根据异质格网的高程值关系函数和地表覆盖物对汇流过程产生实际影响的重要程度，在高分辨率DEM上嵌入地表覆盖物，得到不包含地下管网的，适用于地表汇流特征提取的数字表面模型HDSM；该模型的分辨率足以表达城市地表形态，既能体现对汇流过程产生实际影响的地表覆盖物的阻水、汇水等作用，又能避免无关地表覆盖物对汇水分析的干扰。③建立顾及地下排水管网的地表汇流累积量函数模型，通过辅助数据获取地下管网入水口和出水口的空间位置和拓扑关系，将地下管网的具体布局、水流情况等视作黑箱，制作地下管网出入水口拓扑链接图层；通过分析地下管网出入水口的相对位置与HDSM之间的关联，探索地下管网对地表汇流特征中流向和汇流累积量的影响。

(3) 顾及地表形态的流向算法。结合单流向的D8算法和多流向的MFD-fg算法的优点和适用性，论文实现了一种顾及地表形态的混合流向算法，获得更加合理的汇流累积量。将顾及地表形态的流向算法与现有其他算法的结果进行比较，相比于多流向算法，该算法结果中的分散效应受到明显的抑制，相比于单流向算法，非自然的平行径流也大幅减少；同时，顾及地表形态的流向算法在较高分辨率的HDSM上改进效果更加明显。