生产建设项目扰动图斑水土流失风险识别评估方法技术

本发明专利技术公开了生产建设项目扰动图斑水土流失风险识别评估方法，收集研究区域生产建设项目扰动图斑矢量数据、坡度或数值高程模型DEM栅格数据以及高分辨遥感影像数据；根据以上数据计算水土流失风险识别9类评价指标V

【技术实现步骤摘要】
生产建设项目扰动图斑水土流失风险识别评估方法


[0001]本专利技术属于水土保持、智慧水利
，涉及生产建设项目扰动图斑水土流失风险识别评估方法。

技术介绍

[0002]我国连续3年组织开展水土保持遥感信息化监管工作，通过人机交互的方式提取扰动地块和合规性判读，并开展疑似违规图斑的外业复核、认定和查处，在生产建设项目水土保持遥感监管工作中，逐渐实现了遥感影像扰动地块解译技术从试点到深入应用。但人为水土流失类型多样，情况复杂，使得人为水土流失监管任务十分艰巨，国内对人为水土流失地块的自动化提取研究处于起步阶段，尤其是生产建设项目造成的水土流失监管风险预警模型尚未建立。对标部级遥感监管要求和智慧水土保持建设需求，目前主要有两方面技术问题亟待解决。一是要解决水土流失扰动地块人工提取与判别精度、效率不高的问题。目前遥感解译工作主要依托人机交互的方式开展，无法实现自动化智能解译，解译效率低、工作成本高。二是要解决人为水土流失风险难以发现和预警的问题。当前监管工作难以准确识别人为水土流失风险，需要有专业的模型支撑风险识别与预警，在生态环境监管日益严格的背景下，对于人为水土流失风险预警模型的研发和推广应用非常迫切。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种生产建设项目扰动图斑水土流失风险识别评估方法，致力解决生产建设项目扰动图斑水土流失风险识别评估标准不统一、工作效率低下、投入成本较高等问题相关问题。
[0004]本专利技术所采用的技术方案是，生产建设项目扰动图斑水土流失风险识别评估方法，具体操作步骤如下：
[0005]步骤1：收集研究区域生产建设项目扰动图斑矢量数据；收集坡度或数值高程模型DEM栅格数据，对上述栅格数据进行重采样，采样后分辨率优于5m；采集研究区高分辨遥感栅格数据，遥感影像数据分辨率优于2m，包括RGB三波段；
[0006]步骤2：按扰动图斑矢量边界裁剪坡度或数值高程模型DEM栅格数据，裁剪结果记为数据A，根据裁剪后的数据A计算研究区域的扰动图斑内部坡度或高程均值V
Smean
、扰动图斑内部坡度或高程方差V
Svar
；
[0007]步骤3：沿原扰动图斑区域边界依次向外缓冲15米、30米和45米，分别得到缓冲区A、缓冲区B和缓冲区C；计算扰动图斑内部到外部坡度或高程连续降低点位比例V
DecR
、扰动图斑内外部坡度或高程急剧变化点位占比V
SteR
、扰动图斑内外部坡度或高程下降比例均值V
DecM
；
[0008]步骤4：按照扰动图斑区域边界向外缓冲500m，得到缓冲区D，使用缓冲区D坡度或数值高程模型DEM栅格数据，裁剪结果记为数据B,根据裁剪后的数据B计算扰动图斑所在区域坡度或高程均值V
LSM
、扰动图斑所在区域坡度或高程方差V
LSVa
；
[0009]步骤5：根据步骤1获得的研究区高分辨遥感影像数据，采用波段运算得到研究区单波段遥感影像灰度图，根据单波段遥感影像灰度图像元值计算扰动图斑裸露面积占比V
BareR
，在步骤1的扰动图斑矢量数据中提取扰动图斑正射投影面积V
MJ
；
[0010]步骤6：对步骤2
‑
5得到的扰动图斑水土流失风险识别9类评价指标V
Smean
、V
Svar
、V
DecR
、V
SteR
、V
DecM
、V
LSM
、V
LSVa
、V
BareR
、V
MJ
对进行重要性排序，采用层次分析法或灰色隶属度判别法，定量计算各风险识别评价指标权重因子，分别为：w
Smean
、w
Svar
、w
DecR
、w
SteR
、w
DecM
、w
LSM
、w
LSVa
、w
BaredD
、w
MJ
；根据上述评价指标以及各风险识别评价指标权重因子确定水土流失风险识别值，风险识别值越大水土流失风险越大；具体风险等级判定标准如下：
[0011]风险识别值为基本无风险；
[0012]风险识别值为低风险；
[0013]风险识别值为中风险；
[0014]风险识别值为高风险；
[0015]风险识别值为极高风险。
[0016]本专利技术的特点还在于，
[0017]步骤2具体如下：
[0018]按扰动图斑矢量边界裁剪坡度或数值高程模型DEM栅格数据，裁剪结果记为数据A，所述数据A包括M个像元，k
i
即为该像元对应的坡度或高程值，则有：
[0019]V
Smean
＝(k1+k2+k3+
…
+k
N
)/M
ꢀꢀ
(1)
[0020]V
Svar
＝[(k1‑
V
Smean
)2+(k2‑
V
Smean
)2+(k3‑
V
Smean
)2+
…
+(k
N
‑
V
Smean
)2+]/M
ꢀꢀ
(2)。
[0021]步骤3具体如下：
[0022]对原扰动图斑区域依次向外缓冲15米、30米和45米，分别得到缓冲区A、缓冲区B和缓冲区C，将缓冲区C最大轮廓边界正交划分为4个区域，即生成2
×
2正交单元格矢量数据，4个区域依次为区域1、区域2、区域3、区域4；
[0023]区域1、区域2、区域3、区域4分别与扰动图斑、缓冲区A、缓冲区B和缓冲区C进行空间交集运算由此共得到16个分区；
[0024]将每个分区对应的坡度或数值高程值，记为G
i
‑
j
，其中i表示区域1
‑
4，分别用1、2、3、4表示；j表示扰动图斑、缓冲区A、缓冲区B、缓冲区C，分别用1、2、3、4表示；
[0025]1)令X1＝0，X1用于表示区域i的坡度或海拔高程连续降低的个数；即G
i
‑1、G
i
‑2、G
i
‑3、G
i
‑4连续降低的个数；
[0026]如果G
i
‑1>G
i
‑2>G
i
‑3>G
i
‑4，表示第i个区域的G
i
‑1、G
i
‑2、G
i
‑3、G
i
‑4是连续降低的，水土流失风险巨大，则X1累加1；同时计算提取“分区i
‑
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.生产建设项目扰动图斑水土流失风险识别评估方法，其特征在于，具体操作步骤如下：步骤1：收集研究区域生产建设项目扰动图斑矢量数据；收集坡度或数值高程模型DEM栅格数据，对上述栅格数据进行重采样，采样后分辨率优于5m；采集研究区高分辨遥感栅格数据，遥感影像数据分辨率优于2m，包括RGB三波段；步骤2：按扰动图斑矢量边界裁剪坡度或数值高程模型DEM栅格数据，裁剪结果记为数据A，根据裁剪后的数据A计算研究区域的扰动图斑内部坡度或高程均值V
Smean
、扰动图斑内部坡度或高程方差V
Svar
；步骤3：沿原扰动图斑区域边界依次向外缓冲15米、30米和45米，分别得到缓冲区A、缓冲区B和缓冲区C；计算扰动图斑内部到外部坡度或高程连续降低点位比例V
DecR
、扰动图斑内外部坡度或高程急剧变化点位占比V
SteR
、扰动图斑内外部坡度或高程下降比例均值V
DecM
；步骤4：按照扰动图斑区域边界向外缓冲500m，得到缓冲区D，使用缓冲区D坡度或数值高程模型DEM栅格数据，裁剪结果记为数据B,根据裁剪后的数据B计算扰动图斑所在区域坡度或高程均值V
LSM
、扰动图斑所在区域坡度或高程方差V
LSVa
；步骤5：根据步骤1获得的研究区高分辨遥感影像数据，采用波段运算得到研究区单波段遥感影像灰度图，根据单波段遥感影像灰度图像元值计算扰动图斑裸露面积占比V
BareR
，在步骤1的扰动图斑矢量数据中提取扰动图斑正射投影面积V
MJ
；步骤6：对步骤2
‑
5得到的扰动图斑水土流失风险识别9类评价指标V
Smean
、V
Svar
、V
DecR
、V
SteR
、V
DecM
、V
LSM
、V
LSVa
、V
BareR
、V
MJ
对进行重要性排序，采用层次分析法或灰色隶属度判别法，定量计算各风险识别评价指标权重因子，分别为：w
Smean
、w
Svar
、w
DecR
、w
SteR
、w
DecM
、w
LSM
、w
LSVa
、w
BaredD
、w
MJ
；根据上述评价指标以及各风险识别评价指标权重因子确定水土流失风险识别值，风险识别值越大水土流失风险越大；具体风险等级判定标准如下：风险识别值为基本无风险；风险识别值为低风险；风险识别值为0.4～0.6，中风险；风险识别值为0.6～0.8，高风险；风险识别值为0.8～1，极高风险。2.根据权利要求1所述的生产建设项目扰动图斑水土流失风险识别评估方法，其特征在于，步骤2具体如下：按扰动图斑矢量边界裁剪坡度或数值高程模型DEM栅格数据，裁剪结果记为数据A，所述数据A包括M个像元，k
i
即为该像元对应的坡度或高程值，则有：V
Smean
＝(k1+k2+k3+
…
+k
N
)/M
ꢀꢀꢀꢀ
(1)V
Svar
＝[(k1‑
V
Smean
)2+(k2‑
V
Smean
)2+(k3‑
V
Smean
)2+
…
+(k
N
‑
V
Smean
)2+]/M
ꢀꢀꢀꢀ
(2)。3.根据权利要求1所述的生产建设项目扰动图斑水土流失风险识别评估方法，其特征在于，步骤3具体如下：对原扰动图斑区域依次向外缓冲15米、30米和45米，分别得到缓冲区A、缓冲区B和缓冲区C，将缓冲区C最大轮廓边界正交划分为4个区域，即生成2
×
2正交单元格矢量数据，4个区域依次为区域1、区域2、区域3、区域4；
区域1、区域2、区域3、区域4分别与扰动图斑、缓冲区A、缓冲区B和缓冲区C进行空间交集运算由此共得到16个分区；将每个分区对应的坡度或数值高程值，记为G
i
‑
j
，其中i表示区域1
‑
4，分别用1、2、3、4表示；j表示扰动图斑、缓冲区A、缓冲区B、缓冲区C，分别用1、2、3、4表示；1)令X1＝0，X1用于表示区域i的坡度或海拔高程连续降低的个数；即G
i
‑1、G
i
‑2、G
i
‑3、G
i
‑4连续降低的个数；如果G
i
‑1＞G
i
‑2＞G
i
‑3＞G
i
‑4，表示第i个区域的G
i
‑1、G
i
‑2、G
i
‑3、G
i
‑4是连续降低的，水土流失风险巨大，则X1累加1；同时计算提取“分区i
‑
1”的中心坐标经纬度为Risk
point
(x
i
，y
i
)，该坐标点也即为该扰动图斑水土流失风险点；则扰动图斑内部到外部坡度或高程连续降低点位比例V
DecR
＝X1/4
ꢀꢀꢀꢀ
(3)；2)令X2＝0，X2用于表示区域i的坡度或海拔高程急剧降低的个数，如果(G
i
‑1‑
G
i
‑4)/G
i
‑1＞0.5，表示区域i坡度或海拔高程剧烈变化比例超过50％，水土流失风险巨大，则X2累加1；则扰动图斑内外部坡度或高程急剧变化点位占比V
SteR
＝X2/4
ꢀꢀꢀꢀ
(4)扰动图斑内外部坡度或高程下降比例均值DecM的计算方法如下：R1＝((G1‑1‑
G1‑2)/G1‑1+(G1‑2‑
G1‑3)/G1‑2+(G1‑3‑
G1‑4)/G1‑3)/3
ꢀꢀꢀꢀ
(6)R2＝((G2‑1‑
G2‑2)/G2‑1+(G2‑2‑
G2‑3)/G2‑2+(G2‑3‑
G2‑4)/G2‑3)/3
ꢀꢀꢀꢀ
(7)R3＝((G3‑1‑
G3‑2)/G3‑1+(G3‑2‑
G3‑3)/G3‑2+(G3‑3‑
G3‑4)/G3‑3)/3
ꢀꢀꢀꢀ
(8)R4＝((G4‑1‑
G4‑2)/G4‑1+(G4‑2‑
G4‑3)/G4‑2+(G4‑3‑
G4‑4)/G4‑3)/3
ꢀꢀꢀꢀ
(9)R
i
表示第“区域i”坡度连续变化比率的均值，i＝1、2、3、4。V
DecM
＝(R1+R2+R3+R4)/4
ꢀꢀꢀꢀ
(10)。4.根据权利要求1所述的生产建设项目扰动图斑水土流失风险识别评估方法，其特征在于，扰动图斑所在大区域坡度/高程均值V
LSM
、扰动图斑所在大区域坡度/高程方差V
LSVa
的计算方法为：按照扰动图斑边界向外缓冲500m，得到缓冲区D，使用缓冲区D裁剪坡度或数值高程模型DEM栅格数据，裁剪结果记为数据C，缓冲区D坡度或高程均值及方差越大，扰动图斑水土流失风险越高；其中数据C包括U个像元，每个像元值h
i
即为该像元对应的坡度或高程值，则有：V
LSM
＝(h1+h2+h3+
…

【专利技术属性】
技术研发人员：亢庆，赵永军，黄俊，金平伟，罗志东，姜学兵，程复，李乐，吴光艳，刘斌，寇馨月，林丽萍，李浩，尹斌，刘晓林，李洋，刘清，杨林，
申请(专利权)人：水利部水土保持监测中心珠江水利委员会珠江水利科学研究院，
类型：发明
国别省市：