本发明专利技术公开了一种基于修正通用水土流失方程的水土流失遥感动态监测方法，实施步骤如下：1)获取降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、地形因子；2)获取待监测区域的遥感图像；根据遥感图像进行土地利用/覆盖类别划分得到多个地类，分别估算各个地类的植被覆盖-管理因子并进行综合得到植被覆盖-管理因子；3)从遥感图像中提取影响土壤水土保持的特征信息，根据所述影响土壤水土保持的特征信息估算水土保持措施因子；4)根据修正通用水土流失方程计算待监测区域的年均土壤流失量估算值并输出。本发明专利技术具有估算结果合理、通用性好、适合区域水土流失的长期动态监测、适用范围广的优点。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水土流失风险评估领域，具体涉及一种。
技术介绍
水土流失是指由于水的侵蚀或者风力的作用使得土壤迁出土体，导致地力下降、 严重的甚至完全失去地力。古巴比伦国的消亡就是因为水土流失、环境破坏而导致的。美国在1930年代初，也发生了严重的水土流失。然而，政府、社会各阶层和民众都十分重视， 采取强有力的水土保持措施，已经很好地控制了水土流失。我国的水土流失现象十分严重。 黄河流域是最明显的例子，巨大的泥沙从戈壁、草原、黄土高原随着河水流入黄海。南方长江流域的水土流失同样极为严重。水土流失不仅破坏地力，而且污染环境。目前我国大多水体存在的富营养化在很大程度上就是水土流失的造成的另一恶果。因此，我国的大多数地方都急需进行水土流失治理。然而，要治理水土流失，我们必须明确水土流失的范围和程度。这样，才能有针对性地和开展有效地水土流失治理。美国在二十世纪三十年代初发生严重的水土流失之后，成立了土壤保持局和水土保持国家实验室，开展了大量、细致的研究工作。经过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)。在此基础上，又经过近三十年的努力，获得了修订通用水土流失方程(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，国际上大多采用RUSLE来计算年均土壤流失量。其由六个因子决定A = RXKXLSXCXP，其中，A为年均土壤流失量估算值(t ha—1 yr—1)，R为降雨侵蚀力(MJ mm ha—1 IT1 yr—1), K为土壤可蚀性因子(t ha h ha—1 MJ—1 mnT1), LS为坡长与坡度结合量(无量纲)，C为植被覆盖-管理因子(无量纲)，P是水土保持措施因子(无量纲)。根据以上公式，土壤侵蚀量由气候(降雨)、土壤、地形、植被和土地利用/覆盖等因子共同作用。其中，降雨、土壤和地形因子受自然条件影响，不同时期变化不大。而植被覆盖和土地利用等因子受人类活动影响，是易于变化但又是具有重要作用、影响极大的因子。目前，在小范围或者局部田块，可以通过田间实测获得水土流失量。大范围的则通过遥感信息来获取，主要涉及两个方面I)直接利用遥感影像对水土流失或风险进行分级分类，包括目视解译和计算机自动解译。目视解译一直是我国水土保持部门进行水土流失遥感调查采取的主要手段。我国于1985年、1999年、2001年先后开展了全国第一、二、三次土壤侵蚀遥感调查均采用该方法。该方法的优点在于可以将人的经验和知识与遥感技术结合起来，充分利用专家的先验知识，避免了单纯的光谱分析可能带来的误差。然而解译没有明确的标准，解译过程中主观性极强，使得其结果难以在空间区域和时间序列上进行对比，而且其需要投入大量的人力、 资金和时间，使得成本和时效不能兼顾。计算机自动解译是为了避免采用目视解译技术所带来的大量人力、资金和时间的投入，从卫星图像中自动提取土壤侵蚀信息的另一种可行技术。但该方法基本上是依靠单纯的光谱信息进行分类，由于土壤侵蚀本身并不是以特定的土地覆盖等地表特征出现，而且指示土壤侵蚀的土壤属性光谱信息往往被植被覆盖、田间管理和耕种方式等等这样的土壤表层信息所掩盖，理论上只利用单独利用遥感信息是难以准确判断土壤侵蚀状况的。影像分类法在土壤侵蚀研究中的应用往往局限在某些特定的半干旱地区，而对于我国南方多云雨、地形复杂区域，限制了该方法的使用。2)利用遥感数据提取影响水土流失的某些因子，然后利用一定的数据集成模式将因子综合得到水土流失或风险等级或分类图。土壤侵蚀影响因子主要有降雨侵蚀力因子R，土壤可蚀性因子K，地形因子LS，植被覆盖-管理因子C和水土保持措施因子P。土壤侵蚀是这些因子共同作用的结果。在这些因子中，降水一般由气象数据获得，地形因子与土壤因子可以从遥感数据获取，但由于数据与技术的限制，目前还未见从遥感数据获取降雨侵蚀力因子的报道，地形数据更多是由等高线或DEM数据产生，土壤因子更多从土壤图获取。所以，从遥感影像获得的主要是植被覆盖-管理因子和水土保持措施因子。也正是由于目前数据和技术的这种限制，利用遥感信息进行水土流失监测时，除了遥感数据，往往还要求有大量翔实的其它来源的数据辅助完成。但实际上，这些辅助数据的获取或更新存在一定难度，尤其在欠发达地区，这些数据在大面积上不易获得，要获取与遥感图像时相相匹配的数据更是难上加难。因此，当在一个区域或国家尺度时，数据的可获取性已成为水土流失动态监测的瓶颈之一。由于数据的难获取性，现有方法要么只能在小范围通过田间实测获得土壤侵蚀量，若是在大范围，获得土壤侵蚀量不客观，和实际情况有较大差别，目前人们无法获得大范围的、有明确科学依据的水土流失信息，更无法进行区域水土流失的长期动态监测。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种，其具有估算结果合理、通用性好、适合区域水土流失的长期动态监测、适用范围广的特点。为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为一种，其实施步骤如下I)获取待监测区域指定期间的月降雨数据，将所获取的月降雨数据利用包括海拔高程、经度和纬度在内的三维坐标进行空间回归计算得到降雨侵蚀力因子；根据待监测区域的大比例尺土壤空间数据库中的土壤有机碳含量和土壤颗粒分布计算得到土壤可蚀性因子；根据待监测区域的数字地形模型数据计算得到地形因子；2)获取待监测区域的遥感图像；根据遥感图像进行土地利用/覆盖类别划分得到多个地类，分别估算各个地类的植被覆盖-管理因子，并将各个地类的植被覆盖-管理因子进行综合得到遥感图像的植被覆盖-管理因子；3)从所述遥感图像中提取影响土壤水土保持的特征信息，根据所述影响土壤水土保持的特征信息估算水土保持措施因子；4)根据修正通用水土流失方程，A = RXKXLSXCXP，计算待监测区域的年均土壤流失量估算值A并输出。其中，R为降雨侵蚀力因子，K为土壤可蚀性因子，LS为地形因子，C为植被覆盖-管理因子，P为水土保持措施因子。作为本专利技术上述技术方案的进一步改进所述步骤I)中将所述月降雨数据利用包括海拔高程、经度和纬度在内的三维坐标进行空间回归计算得到降雨侵蚀力因子的详细步骤包括Al)根据月降雨数据获取月均降雨量Pi和年均降雨量P;A2)根据权利要求1.一种，其特征在于其实施步骤如下1)获取待监测区域指定期间的月降雨数据，将所述月降雨数据与海拔高程、经度和纬度三维坐标进行空间回归计算得到降雨侵蚀力因子；根据待监测区域的大比例尺土壤空间数据库中的土壤有机碳含量和土壤颗粒分布计算得到土壤可蚀性因子；根据待监测区域的数字地形模型数据计算得到地形因子；2)获取待监测区域的遥感图像；根据遥感图像进行土地利用/覆盖类别划分得到多个地类，分别估算各个地类的植被覆盖-管理因子，并将各个地类的植被覆盖-管理因子进行综合得到植被覆盖-管理因子；3)从所述遥感图像中提取影响土壤水土保持的特征信息，根据所述影响土壤水土保持的特征信息估算水土保持措施因子；4)根据修正通用水土流失方程A= RXKXLSXCXP计算待监测区域的年均土壤流失量本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：吴嘉平，江振蓝，苏世亮，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：
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