Raven 水文建模与分析镜像文档

镜像概述

Raven是一个开源服务器项目，通过Web Processing Service (WPS)标准提供水文建模相关的流程服务。该项目支持数据收集与准备、地理处理及流域划分功能，可嵌入图形用户界面或直接从编程环境访问。在Python环境中，可通过birdy WPSClient实现对Raven WPS流程的友好交互，适用于水文建模与地理空间分析场景。

核心功能与特性

• WPS标准支持：遵循Web Processing Service标准，提供标准化的水文建模处理流程
• 数据处理能力：集成数据收集、准备、地理处理及流域划分功能
• 流域属性提取：支持从数字高程模型(DEM)和土地利用数据库中提取自定义流域属性
• 多环境访问：可嵌入图形界面使用，或通过编程环境直接调用，支持Python等开发语言
• 灵活部署选项：支持源码编译安装、Docker容器部署，同时提供托管版本（[***]

使用场景与适用范围

• 水文建模与分析研究
• 地理空间数据处理与分析
• 流域特征提取与属性计算
• 科研或工程中的水文流程自动化
• 需要集成WPS服务的水文应用系统开发

部署与使用方法

部署方式

Raven支持多种部署方式，推荐使用Docker实现快速部署：

Docker部署（推荐）

# 拉取并运行Raven容器（具体镜像名称请参考官方仓库）
docker run -d -p 8094:8094 --name raven ouranosinc/raven:latest

注：实际部署时请参考官方文档获取最新镜像信息及配置参数

其他部署方式

• 源码编译：从GitHub仓库克隆源码后进行编译安装
• 托管服务：直接使用公共托管版本：[***]

编程访问示例（Python）

通过birdy WPSClient访问Raven WPS服务：

# 安装birdy客户端
pip install birdy

# Python代码示例
from birdy import WPSClient

# 连接Raven WPS服务
raven = WPSClient('http://localhost:8094/ows/proxy/raven')  # 本地部署地址
# 或连接托管服务
# raven = WPSClient('[***]

# 调用流域属性提取等水文处理流程
# 示例：提取流域属性（具体参数请参考官方文档）
result = raven.extract_watershed_properties(dem='path/to/dem.tif', land_use='path/to/landuse.tif')

文档与支持

官方文档

详细使用指南与API参考请访问：[***]

问题反馈

• 提交bug报告、功能请求及问题咨询：GitHub Issues
• 社区交流：Gitter聊天室

许可证信息

• 开源许可：MIT许可证
• 详情参见：项目许可证

贡献指南

开发者可参考开发者指南参与贡献。版本发布建议使用bump-my-version工具进行版本管理。

项目鸣谢

• 本项目由CANARIE研究软件计划资助
• 水文模型基于Raven建模框架开发
• 项目使用Cookiecutter及bird-house/cookiecutter-birdhouse模板创建