1.一種利用數值影像解析評價地表粗?；潭鹊姆椒ǎ涮卣髟谟?，包括以下步驟：

(1)根據監測評價目標要求選定滿足以下四個條件的采集模式進行風蝕地表數值影像的 采集：影像的分辨率可以達到區分目標顆粒的要求；將相機固定在三腳架上，鏡頭垂直于采 集面；在采集面上放置刻度尺；遮蔽直射陽光；

(2)將步驟(1)采集的數值影像，導入ERDAS-IMAGE軟件，進行格式轉化、裁剪、亮度 拉伸、影像灰度信息統計分析、采用空間模型進行顆粒分類處理，將數值影像中的顆粒各自 孤立的區分開來；

(3)運用ARC-GIS軟件將步驟(2)處理后的柵格類型的數值影像轉化為矢量類型的影像， 矢量類型的數值影像中顆粒被表征為一個個孤立的多邊形；

(4)在ARC-GIS軟件下以原數值影像為底版描繪顆粒實際形狀大小的多邊形，以描繪面 積作為因變量，提取面積作為自變量在SPSS軟件中進行回歸分析，得到提取方法的面積補 償方程，運用該方程對處理得到的表征顆粒大小的多邊形進行面積補償運算，計算得到顆粒 實際大小，進而得到地表粗粒殘留量，進行風蝕地表粗?；潭鹊脑u價，

其中，步驟(2)中，亮度拉伸的具體的做法是在ERDAS-IMAGE軟件下建立亮度拉伸空間 模型進行處理，先將原影像拆分為三張單波段影像，對每個波段影像采取X′＝X*255/Max (X)的拉伸規則分別拉伸，再將拉伸后單波段影像組合成三波段數值影像；

步驟(2)中，影像灰度信息統計分析是指首先根據顆粒的色彩及亮度進行顆粒分類，而后 采用ERDAS-IMAGE軟件光標查詢功能查詢不同類型顆粒表面灰度值信息，統計分析進而了 解和掌握影像中不同類型顆?；叶戎堤卣?；

步驟(2)中，顆粒分類處理是指在ERDAS-IMAGE軟件下建立分類空間模型進行顆粒的分 類處理，處理后使影像中各個顆粒孤立開來，分類規則是在上述影像灰度信息統計分析基礎 上針對每類型顆粒制定的并經不斷的處理比較逐步完善得到的，在干旱、半干旱區將風蝕地 表顆粒區分為五類：反射強的顆粒、反射中且是黃色顆粒、反射中但不是黃色顆粒、反射弱 但不是藍色顆粒和反射弱且是藍色顆粒，依次對應的分類規則是：not[(R-B)＞＝C₄]and(R+G+ B)＞＝C₁、(R+G+B)＞＝C₃and(R-B)＞＝C₄、not[(R-B)＞＝C₄]and(R+G+B)＞＝C₂and(R+G +B)＜C₁、{not[(R-B)＞＝C₄]and(R+G+B)＞＝C₃and(R+G+B)＜C₂}or{(R+G+B)＜C₃and R＞＝B＞＝G}和(R+G+B)＜C₃and?B＞＝G＞＝R，這其中的not、and和or是布爾運算的運算符； C₁、C₂、C₃、C₄是0-765之間的常數且C₁＞C₂＞C₃＞C₄。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(1)中采集的風蝕地表數值影像能正 確識別和檢測風蝕地表直徑≥0.1mm的包括顆粒和結皮在內的所有地表物的數量及幾何大小 信息。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(2)和(3)中的處理過程及方法分別依 據ERDAS-IMAGE軟件和ARC-GIS軟件操作規程進行。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(2)中，數值影像格式轉化是指采用 ERDAS-IMAGE軟件輸入輸出功能將采集得到的JPG格式的影像轉化為ERDAS-IMAGE軟 件默認的IMG影像模式。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(2)中，影像裁剪是通過ERDAS-IMAGE 軟件的規則裁剪功能將原影像邊緣5cm的邊框去除。