В статье предложена методика приведения произвольного картографического представления гидрографической сети к форме древовидного графа. Методика предназначена для автоматизированного преобразования слоев гидрографии картографических баз данных к виду, пригодному для использования в задачах гидрологического моделирования и геоморфометрического анализа с точки зрения топологии. В результирующем наборе данных полигональные объекты гидрографической сети заменяются на их центральные линии, обеспечивается планарность и древовидность гидрографической сети, а направления ориентирования линий приводятся в соответствие с направлением течения соответствующих им водотоков. Преобразование слоев гидрографии производится путем скелетизации полигонов, а затем трассировки маршрутов по графу гидрографической сети от истоков к устьям в пределах водосборных бассейнов первого порядка. После первой итерации трассировки, как правило, выявляется большое количество разрывов в исходной гидрографической сети, которые необходимо итеративно исправлять вручную. После завершения ручного исправления исходного графа и последней итерации трассировки из результирующих маршрутных линий выделяется древовидное представление гидрографической сети. Получаемый векторный набор данных отвечает всем требованиям к данным для гидрологического моделирования, однако при рассмотрении направлений ориентирования линий в пределах отдельных речных бассейнов выявляются ошибки, вызванные наличием линий-связок между подбассейнами. В результате этих ошибок линии некоторых рек принимают направления ориентирования, противоположные реальному.

Ужегов Михаил Викторович
Аспирант
Географический факультет Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова
119991 Москва, ГСП-1, Ленинские горы, МГУ, д. 1, Главное здание, Географический факультет
e-mail: uzhegovmv@my.msu.ru
ORCID: 0009-0009-0812-2751
ResearcherID: LFS-0719-2024
SPIN: 6844-9687

Энтин Андрей Львович
Кандидат географических наук
Старший научный сотрудник
Географический факультет Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова
119991 Москва, ГСП-1, Ленинские горы, МГУ, д. 1, Главное здание, Географический факультет
e-mail: aentin@geogr.msu.ru
ORCID: 0000-0002-0350-5587
SCOPUS ID: 57202589652
ResearcherID: V-3775-2017
SPIN: 2012-3433

1. Lehner B., Grill G. Global river hydrography and network routing: Baseline data and new approaches to study the world’s large river systems // Hydrological Process. – 2013. – Vol. 27. – Iss. 15. – P. 2171–2186. DOI: 10.1002/hyp.9740.
2. Lin P., Pan M., Beck H.E., Yang Y., Yamazaki D., Frasson R., David C.H., Durand M., Pavelski T.M., Allen G.H., Gleason C.J., Wood E.F. Global Reconstruction of Naturalized River Flows at 2.94 Million Reaches // Water Resources Research. – 2019. – Vol. 55. – Iss. 8. – P. 6499–6516. DOI: 10.1029/2019WR025287.
3. Mizukami N., Clark M.P., Gharari Sh., Kluzek E., Pan M., Lin P., Beck H.E., Yamazaki D. A Vector-Based River Routing Model for Earth System Models: Parallelization and Global Applications // Journal of Advances in Modeling Earth Systems. – 2021. – Vol. 13. – Iss. 6. – e2020MS002434. DOI: 10.1029/2020MS002434.
4. Graham S.T., Famiglietti J.S., Maidment D.R. Five-minute, 1/2 °, and 1° data sets of continental watersheds and river networks for use in regional and global hydrologic and climate system modeling studies // Water Resources Research. – 1999. – Vol. 35. – No. 2. – P. 583–587. DOI: 10.1029/1998WR900068.
5. Samsonov T.E. Automated conflation of digital elevation model with reference hydrographic lines // ISPRS International Journal of Geo-Information. – 2020. – Vol. 9. – Iss. 5. – 334. DOI: 10.3390/ijgi9050334.
6. Mayorga E., Logsdon M.G., Ballester M.V.R., Richey J.E. Estimating cell-to-cell land surface drainage paths from digital channel networks, with an application to the Amazon basin // Journal of Hydrology. – 2005. – Vol. 315. – Iss. 1–4. – P. 167–182. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2005.03.023.
7. Olivera F., Raina R. Development of large scale gridded river networks from vector stream data // Journal of the American Water Resources Association. – 2003. – Vol. 39. – Iss. 5. – P. 1235–1248. DOI: 10.1111/j.1752-1688.2003.tb03705.x.
8. O’Callaghan J.F., Mark D.M. The extraction of drainage networks from digital elevation data // Computer Vision, Graphics, and Image Processing. – 1984. – Vol. 28. – P. 323–344. DOI: 10.1016/S0734-189X(84)80047-X.
9. Lehner B., Roth A., Huber M., Anand M., Grill G., Osterkamp N., Tubbesing R., Warmedinger L., Thieme M. HydroSHEDS v2.0 – Refined global river network and catchment delineations from TanDEM-X elevation data [Электронный ресурс] // vEGU21, the 23rd EGU General Assembly. – 2021. – EGU21-9277. – Режим доступа: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2021EGUGA..23.9277L/abstract (дата обращения 03.40.2026 г.). DOI: 10.5194/egusphere-egu21-9277.
10. USGS EROS Archive – Digital Elevation – HYDRO1K [Электронный ресурс] / Earth Resources Observation and Science (EROS) Center.  – 2018. – Режим доступа: https://www.usgs.gov/centers/eros/science/usgs-eros-archive-digital-elevation-hydro1k (дата обращения: 30.05.2025). DOI: 10.5066/F77P8WN0.
11. Yamazaki D., Ikeshima D., Sosa J., Bates P.D., Allen G.H., Pavelsky T.M. MERIT Hydro: A High-Resolution Global Hydrography Map Based on Latest Topography Dataset // Water Resources Research. – 2019. – Vol. 55. – Iss. 6. – P. 5053–5073. DOI: 10.1029/2019WR024873.
12. Bhandari P. Digital Chart of the World // Geos. – 1993. – Vol. 20. – Iss. 1. – P. 22–25.
13. World Shapefiles, Vector Map Level 0 (VMAP0) [Электронный ресурс] / Michigan State University Libraries. – 2000. – Режим доступа: https://lib.msu.edu/map/findingaids/VMAP0 (дата обращения 30.05.2025).
14. Vector Digital Topographic Map — VMap1, 1945 -1996 [Электронный ресурс] / Natural Resources Canada . – 2003. – Режим доступа: https://open.canada.ca/data/en/dataset/7fa46d41-2d69-47e8-b66b-51ce178b9983 (дата обращения 30.05.2025).
15. Институт Карпинского. Цифровые топографические основы [Электронный ресурс]. – 2005. – URL: https://karpinskyinstitute.ru/ru/info/topo (дата обращения 30.05.2023).
16. Polygon To Centerline (Topographic Production) [Электронный ресурс] / ArcGIS Pro. – 2025. – Режим доступа: https://pro.arcgis.com/ru/pro-app/latest/tool-reference/topographic-production/polygon-to-centerline.htm (дата обращения 18.08.2025).
17. Schwenk J., Piliouras A., Rowland J.C. Determining flow directions in river channel networks using planform morphology and topology // Earth Surface Dynamics. – 2020. – Vol. 8. – Iss. 1. – P. 87–102. DOI: 10.5194/esurf-8-87-2020.
18. Мотовилов Ю.Г. Система физико-математических моделей формирования речного стока и ее применение в задачах гидрологических расчетов и прогнозов: дис. … д-ра геогр. наук. – М., 2019. – 368 с.
19. Ogniewicz R., Ilg M. Voronoi skeletons: Theory and applications // Proceedings of the 1992 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (Champaign, Illinois, June 1992). – 1992. – P. 63–69.