[發明專利]土壤侵蝕植被覆蓋-管理因子的遙感估算方法有效
| 申請號: | 201210012101.1 | 申請日: | 2012-01-16 |
| 公開(公告)號: | CN102592056A | 公開(公告)日: | 2012-07-18 |
| 發明(設計)人: | 吳嘉平;江振藍;蘇世亮 | 申請(專利權)人: | 浙江大學 |
| 主分類號: | G06F19/00 | 分類號: | G06F19/00;G06T7/00 |
| 代理公司: | 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224 | 代理人: | 胡紅娟 |
| 地址: | 310027 浙*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 土壤侵蝕 植被 覆蓋 管理 因子 遙感 估算 方法 | ||
技術領域
本發明涉及水土流失風險評估領域,具體涉及一種適用于土壤侵蝕植被覆蓋-管理因子的遙感估算方法。
背景技術
水土流失是指由于水的侵蝕或者風力的作用使得土壤遷出土體,導致地力下降、嚴重的甚至完全失去地力。古巴比倫國的消亡就是因為水土流失、環境破壞而導致的。美國在1930年代初,也發生了嚴重的水土流失。然而,政府、社會各階層和民眾都十分重視,采取強有力的水土保持措施,已經很好地控制了水土流失。我國的水土流失現象十分嚴重。黃河流域是最明顯的例子,巨大的泥沙從戈壁、草原、黃土高原隨著河水流入黃海。南方長江流域的水土流失同樣極為嚴重。水土流失不僅破壞地力,而且污染環境。目前我國大多水體存在的富營養化在很大程度上就是水土流失的造成的另一惡果。因此,我國的大多數地方都急需進行水土流失治理。然而,要治理水土流失,我們必須明確水土流失的范圍和程度。這樣,才能有針對性地進行有效的水土流失治理。
美國在1930年代初發生嚴重的水土流失之后,成立了土壤保持局和水土保持國家實驗室,開展了大量、細致的研究工作。經過30多年的努力,在1965年,得出了著名的通用水土流失方程(Universal?Soil?Loss?Equation,USLE)。在此基礎上,又經過近三十年的努力,獲得了修訂通用水土流失方程(Modified?Universal?Soil?Loss?Equation,MUSLE)和修正通用水土流失方程(Revised?Universal?Soil?Loss?Equation,RUSLE)。目前,國際上大多采用RUSLE來計算年均土壤流失量,其由六個因子決定:
A=R×K×LS×C×P
其中,A為年均土壤流失量估算值(t?ha-1yr-1),R為降雨侵蝕力(MJ?mm?ha-1h-1yr-1),K為土壤可蝕性因子(t?ha?h?ha-1MJ-1mm-1),LS為坡長與坡度結合量(無量綱),C為植被覆蓋-管理因子(無量綱),P是水土保持措施因子(無量綱)。根據以上公式,土壤侵蝕量由氣候(降雨)、土壤、地形、植被和土地利用/覆蓋等因子共同作用決定的。其中,降雨、土壤和地形因子受自然條件影響,不同時期變化不大。而植被覆蓋和土地利用等因子受人類活動影響,是易于變化但又是具有重要作用、影響極大的因子。
目前在小范圍或者局部田塊,可以通過田間實測獲得C因子值。大區域、大范圍的則一般需要遙感信息來獲取,常用方法主要有三種:1)遙感分類法:通過遙感圖像進行土地利用/覆蓋分類,賦予每類土地一個C因子值。該方法簡單易行,但由于每個地類的C因子值是統一的,無法體現地類內C因子的空間異質性;2)植被指數法:利用遙感圖像計算歸一化植被指數(Normalized?Difference?Vegetation?Index,NDVI)來確定C因子值。由于NDVI對紅光和紅外光敏感,故對新鮮的生物質有良好的相關性,但對表面覆蓋物(包括非新鮮的生物質(如枯枝)和植物殘渣等)則敏感性不高;3)混合像元分解法:利用遙感圖像的混合像元分解技術獲取地物的主要光譜組份,從而確定地物的C因子值。該方法已被證實優于植被指數法。然而,地表植被覆蓋具有強烈的季節變化特性,而遙感圖像獲取的只是瞬間的地表信息。根據單期遙感圖像的遙感指數法或是混合像元分解法計算所得C因子值在較多情況下不能代表RUSLE公式中的C因子值,通常需要利用一年內不同時期的多期光學遙感圖像來綜合計算C因子。然而,對多云雨地區(例如,我國南方地區),一般很難獲得多期的無云遮蓋的光學遙感圖像。這就極大地限制了以上方法在我國南方地區的應用。
發明內容
本發明所要解決的技術問題是提供一種能夠實現土壤侵蝕植被覆蓋-管理因子估算,能夠適用于多云雨地區和大范圍的水土流失估算,具有估算結果合理準確、通用性好的土壤侵蝕植被覆蓋-管理因子的遙感估算方法。
為解決上述技術問題,本發明采用的技術方案如下:
一種土壤侵蝕植被覆蓋-管理因子的遙感估算方法,其實施步驟如下:
1)將遙感圖像進行土地利用/覆蓋類別劃分得到多種地類;將所述地類進行分類,得到空間異質性小、季節變化小、年際變化小的第一組地類,空間異質性小、季節變化大、年際變化小的第二組地類,空間異質性大、季節變化小、年際變化大的第三組地類;
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