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实 验 报 告
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岗托县土壤侵蚀分析
地信101班 地理科学学院 张建国
2013年6月5日
南通大学论文
岗托镇土壤侵蚀分析
摘 要
岗托镇土壤侵蚀评价是由坡度分级统计、植被盖度分级统计和土地分类统计三
个因素得出的土壤侵蚀侵蚀分析结果。本论文从下载数据,数据预处理到各类图像的绘制,详细的阐述了岗托镇土壤侵蚀评价分析的过程,主要运用遥感技术的手段(ERDAS9.2软件)对所搜集的数据进行分析与处理,并总结分析结论,提出防治措施,给予有关部门一定的参考。
关键词: 土壤侵蚀评价,坡度分级,植被盖度分级,土地分类等
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目 录
摘 要…………………………………………………………………………………Ⅰ 目 录……………………………………………………………………………Ⅱ 一、技术路线 …………………………………………………………………………1 二、数据预处理…………………………………………………………………………4 (一)资料收集…………………………………………………………………………4 (二)图像处理…………………………………………………………………………5 三、岗托县坡度分级图提取……………………………………………………………10 (一)基于DEM的坡度提取……………………………………………………………10 (二)坡度分级…………………………………………………………………………10 四、岗托县植被盖度分级图提取 …………………………………………………… 13 (一)NDVI图提取 ……………………………………………………………………13 (二)盖度分级图提取…………………………………………………………………14 五、岗托县土地利用分类图提取………………………………………………………12 (一)基于Shp格式的土地利用分类…………………………………………………17 (二)Shp格式转换与裁剪……………………………………………………………19 六、岗托县土壤侵蚀评价……………………………………………………………16(一)评价模型建立……………………………………………………………………21 (二)岗托县土壤侵蚀评价分析………………………………………………………23 (三)防治措施…………………………………………………………………………24 七、问题与不足………………………………………………………………………26 结 语……………………………………………………………………………28
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一、技术路线
本论文是研究基于遥感影像的岗托县土壤侵蚀评价分析,通过对岗托县遥感影像的获取,用ERDAS遥感影像分析软件进行建模分析与评价,包括坡度、植被盖度、土地类型等三大要素的进行综合分析从而的出土壤侵蚀评价结果。技术路线如下:
相关专题图层提取主要按照水利部颁布的土壤侵蚀分级标准(如下表),要提取研究区土壤侵蚀强度图,首先需获得研究区的植被覆盖度图、坡度图和土地利用类型图。为此我们提取了研究区的相关专题图层。
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二、数据预处理
(一)资料收集
本次调查收集了中巴资源卫星影像数据、岗托县土地利用数据和DEM数据。该研究中,我们在中国卫星资源应用中心网站下载收集了覆盖研究区域的中巴资源二号卫星CCD相机获取的19.5米多波段(共5个波段)遥感图像数据32幅,下载了中巴资源二号卫星HR相机获取的2.5米全色波段遥感图像数据48幅,最终按照时段相近、覆盖面完整、云雪覆盖尽量少的原则选定了18幅19.5米和25幅2.5米的遥感图像做为本研究的主要数据,其卫星拍摄时间为2007年和2008年,其中19.5米的数据完全覆盖了岗托县的所有区域,2.5米的数据覆盖了大部分研究区域。
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(二)图像处理 (1)、波段组合
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从中国卫星资源应用中心所下载到的数据为单波段数据,为了便于分析处理和相关信息的提取,需要将19.5米分辨率的单波段数据进行波段组合。由于中巴卫星数据存在波段漂移,特别是第五波段漂移更为明显,故在波段组合之前需要进行几何校正,使同一幅图像的不同波段精确配准。
CBERS-02B (2)、波段组合
从中国卫星资源应用中心所下载到的数据为单波段数据,为了便于分析处理和相关信息的提取,需要将19.5米分辨率的单波段数据进行波段组合。由于中巴卫星数据存在波段漂移,特别是第五波段漂移更为明显,故在波段组合之前需要进行几何校正,使同一幅图像的不同波段精确配准。
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(3)、图像拼接
CBERS-02B 2008年10月 432由于每一个典型研究区都涉及多景图像(例如,烟多镇典型区涉及两幅19.5m分辨率数据和5幅2.5m分辨率数据),故需对涉及每一个研究区的图像进行拼接处理。在进行拼接之前,首先需通过几何校正对图像进行空间配准。
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(4)、图像裁剪
由于研究的区域为具体的一个乡、镇或小流域,为了后续分析处理和统计方便,需对拼接好的图像以各研究区域的行政区划边界(或小流域边界)为边界进行裁剪
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(5)、不同分辨率数据的融合
本次研究同时获得了中巴资源二号卫星CCD相机获取的19.5米的多波段(共5个波段)遥感图像数据和HR相机获取的2.5米的全色波段数据,为了有效提高此次调查精度,我们把2.5米全色波段数据和19.5米多波段数据经过精确配准后进行了分辨率融合,融合后的数据不仅空间分辨率有了极大提高,而且保留了多光谱的特征,将两种数据的优点有效的整合到了一起(图10)。之后,用融合后的数据对收集到的土地利用类型图进行了修正。
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三、岗托县坡度分级图提取
(一)基于DEM的坡度提取
打开ERDAS的Interpreter选项中的Topographic Analysis找到第一项Slope坡度将DEM数据输入,输出ERDAS专有的IMG格式坡度提取图。如下图所示,左下角的图即为坡度的提取图。
(二)坡度分级
建立模型对岗托县的坡度进行分级,按
照土壤侵蚀表,应将坡度分为6级,即 第一级为[0,5),第二级为[5,8),第三级为 [8,15),第四级为[15,25),第五级为[25, 35),第六级为[35,90],将坡度图输出。
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坡度分级结果如下图左图所示,有图为其属性表,可以清楚地看到,坡度被分为6各等级。
成图输出是在ArcGis下进行的,加入比例尺、指北针、图例等要素。但由于计算过过程中会产生背景值,会影响分类输出,占用分类值,所以应将其在ArcGis下裁剪后再输出,今后每一副出图都需要裁剪后才可以。如下图所示
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最终成图,岗托县坡度分级图如下图所示:
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四、岗托县植被盖度分级图提取 (一)NDVI图提取
NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,归一化植被指数,标准差异植被指数)表达式:NDVI=(p(nir)-p(red))/(p(nir)+p(red))它和植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用以及地表净初级生产力等密切相关。按此公式进行建模,可以利用ERDAS本身自带的InNdvi模型:如下图所示:
输出结果及其属性表如右图所示,由于 可能产生背景值及其属性会对分类造成 影响,所以先用未裁剪的图进行分类, 到最后在进行裁剪,以减少误差。
NDVI=B4-B3/B4+B3
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(二)植被盖度分级图提取
对提取出的NDVI数据进行处理,将其dat属性表导出,并用EXCEL计算其
累加值及所占百分比,根据公式:
盖度=NDVI-NDVI土壤(5%)/NDVI植物(95%)-NDVI土壤(5%)
将表中累计值等于或接近于5%的象元值近似于土壤NDVI,将表中95%的象元值近似于植物NDVI。为了减少中间项可能差生的误差,先计算植被盖度,后进行分类,分为两个模型进行建模。如下图所示:
值为
分别用来替代
找到5%时像元
116;95%
时像元值191。
土壤和植被。
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盖度建模:
用ERDAS建模工具对盖度进行建模,
将刚才找到的116和191代入公式,输 入到函数定义模块中,再将输入输出设 置好,函数模型就建好了。
盖度分级建模:
这里要注意的是,输出时要数据类型
要选择Thematic非连续整数型数据,否 则无法生成具有COLOR属性的结果图。 盖度共分5级,分别为:
[-100,0.3),[0.3,0.45],(0.45,0.6], [0.6,0.75),[0.75,100]
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首末值之所以为>=-100和<=100,因为在盖度属性表中Value值有正负之分,
要把他们的范围包含在内分类结果才正确。
盖度裁剪
通过将分类好的盖度图用掩膜方法进行裁剪,
这里之所以在分类后裁剪是因为这样可以消除 先裁剪后分类带来的背景值的影响。另外,裁 剪模板由DEM.GRID通过建模转换成DEM.IMG格 式(如图所示),它会把坡度的象元值全部合并, 这样可以去除掩膜造成的象元值缺失的影响。
成图输出:
分级后的盖度图要输出后要添加Area属性,一
边今后分析与计算。将输出的图通过Raster to Vector转化成ArcInfo格式,以便于在ArcGis中 添加数据,另外,通坡度分级图一样,该图同样 需要先裁剪来消除背景值影响。
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最终成图:岗托县盖度分级图如下图所示:
五、岗托县土地利用分类图提取
(一)基于Shp格式的土地利用分类
打开原始矢量图像,在属性表中添加COD
字段作为分类编码,用Selection Criteria选 中已分类的类型,如ALL2_ID=21
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如图所示,当用Selection Criteria选 中已分类的类型时,就会在图像窗口中高亮显 示,帮助分辨土地类型。
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(二)Shp格式转换与裁剪
由于shp格式的数据在ERDAS中转换成img格式时会造成图像分类的缺失,因
此需把shp格式图像先在ArcGis中转换成栅格格式(Grid)后,再在ERDAS中通过建模转换成img格式然后进行掩膜裁剪
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最终成图:岗托县土地分类图如下图所示
六、岗托县植被盖度分级图提取
(一)评价模型建立
根据侵蚀分级表将之前的坡度分类、盖度分类、土地分类图输入评价模型,建立如图所示的评价指标。
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根据土壤侵蚀分级表,建立如下图所示 模型。耕地考虑坡度,但不需要盖度,林草 地需要考虑坡度与盖度。另外,如表所示, 如盖度<30%的林草地,它在坡度为5°——8° 和8°——15°的土壤侵蚀程度都为中度,所 以可将它们合并为一类,如第19行,第20行 第23行等。
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(二)岗托县土壤侵蚀评价分析
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从表中可以看出,岗托镇的土壤侵蚀较为严重,超过七成已上土地都已被侵蚀,
可能将会破坏岗托镇土地并吞食农田、降低土壤肥力加剧干旱发展、淤积抬高河床加剧洪涝灾害,并且会带来大量土壤资源被蚕食和破坏、沟壑日益加剧、土层变薄土壤侵蚀、大面积土地被切割得支离破碎、耕地面积不断缩小、使大量肥沃表土流失,土壤肥力和植物产量迅速降低、于严重的水土流失,导致地表植被的严重破坏,自然生态环境失调恶化等等不利因素。
(三)防治措施
防治水土流失,保护和合理利用水土资源是改变山区、丘陵区、风沙区面貌,治理江河、减少水、旱、风沙灾害,建立良好生态环境,走农林业生产可持续发展的一项根本措施,是国土整治的一项重要内容。水土保持是岗托镇生态建设的生命线,必须采取行之有效的水土保持综合治理措施。
水利工程措施
1.坡面治理工程
按其作用可分为梯田、坡面蓄水工程和截流防冲工程。梯田是治坡工程的有效措施,可拦蓄90%以上的水土流失量。梯田的形式多种多样,田面水平的为水平梯田,田面外高里低的为反坡梯田,相邻两水平田面之间隔一斜坡地段的为隔坡梯田,田面有一定坡度的为坡式梯田。坡面蓄水工程主要是为了拦蓄坡面的地表径流,解决人畜和灌溉用水,一般有旱井、涝池等。截流防冲工程主要指山坡截水沟,在坡地上从上到下每隔一定距离,横坡修筑的可以拦蓄、输排地表径流的沟道,它的功能是可以改变坡长,拦蓄暴雨,并将其排至蓄水工程中,起到截、缓、蓄、排等调节径流的作用。 2.沟道治理工程
主要有沟头防护工程、谷坊、沟道蓄水工程和淤地坝等。沟头防护工程是为防止径流冲刷而引起的沟头前进、沟底下切和沟岸扩张,保护坡面不受侵蚀的水保工程。首先在沟头加强坡面的治理,做到水不下沟。其次是巩固沟头和沟坡,在沟坡两岸修鱼鳞坑、水平沟、水平阶等工程,造林种草,防止冲刷,减少下泻到沟底的地表径流。在沟底从毛沟到支沟至干沟,根据不同条件,分别采取修谷坊、淤地坝、小型水库和塘坝等各类工程,起到拦截洪水泥沙,防止山洪危害的作用。 3.小型水利工程
主要为了拦蓄暴雨时的地表径流和泥沙,可修建与水土保持紧密结合的小型水利工程,如蓄水池、转山渠、引洪漫地等。
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生物工程措施
生物工程措施是指为了防治土壤侵蚀、保持和合理利用水土资源而采取的造林种草,绿化荒山,农林牧综合经营,以增加地面覆被率,改良土壤,提高土地生产力,发展生产,繁荣经济的水土保持措施,也称水土保持林草措施。林草措施除了起涵养水源、保持水土的作用外,还能改良培肥土壤,提供燃料、饲料、肥料和木料,促进农、林、牧、副各业综合发展,改善和调节生态环境,具有显著的经济、社会和生态效益。生物防护措施可分两种:一种是以防护为目的的生物防护经营型,如黄土地区的塬地护田林、丘陵护坡林、沟头防蚀林、沟坡护坡林、沟底防冲林、河滩护岸林、山地水源林、固沙林等。另一种是以林木生产为目的的林业多种经营型,有草田轮作、林粮间作、果树林、油料林、用材林、放牧林、薪炭林等。
农业技术措施
水土保持农业技术措施,主要是水土保持耕作法,是水土保持的基本措施。它包括的范围很广,按其所起的作用可分为三大类:
1.以改变地面微小地形,增加地面粗糙率为主的水土保持农业技术措施:拦截地表水,减少土壤冲刷,主要包括横坡耕作、沟垄种植、水平犁沟、筑埂作垄等高种植丰产沟等。
2.以增加地面覆盖为主的水土保持农业技术措施:其作用是保护地面,减缓径流,增强土壤抗蚀能力,主要有间作套种、草田轮作、草田带状间作、宽行密植、利用秸秆杂草等进行生物覆盖、免耕或少耕等措施。
3.以增加土壤入渗为主的农业技术措施:疏松土壤,改善土壤的理化性状,增加土壤抗蚀、渗透、蓄水能力,主要有增施有机肥、深耕改土、纳雨蓄墒、并配合耙耱、浅耕等,以减少降水损失,控制水土流失。
防治土壤侵蚀,必须根据土壤侵蚀的运动规律及其条件,采取必要的具体措施。但采取任何单一防治措施,都很难获得理想的效果,必须根据不同措施的用途和特点,遵循如下综合治理原则:治山与治水相结合,治沟与治坡相结合,工程措施与生物措施相结合,田间工程与蓄水保土耕作措施相结合,治理与利用相结合,当前利益与长远利益相结合。实行以小流域为单元,坡沟兼治,治坡为主,工程措施、生物措施、农业措施相结合的集中综合治理方针,才可收到持久稳定的效果。
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七、问题与不足
(1)由于原始图像在进行DEM.img进
行掩膜时,裁剪后的结果图像会有象元缺 失值,在图上会显示为黑点,而且数量足 以影响结果图。改进:建立模型将DEM 转为img,会出现衣服白图,可用此图进行 掩膜。
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(2)本组在进行土地分类shp转img
时,如果在ERDAS里用Import将shp转为 ArcCoverage,再利用Vector to Raster 将ArcCoverage转为img 格式时会产生图 像时会产生缺失像元值,缺失值会等于背 景值,如属性表所示,暂时无法修复此项 错误。
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结 语
这此实验我们用了不少的实践,期间也遇到不少的困难与问题,通过泵组同学相互讨论,以及与陆天启同学、唐金可同学、魏强同学的相互交流,再加上张建国老师的指导,这些问题都一一得到解决,并最终得到正确的结果,本次试验我们收获很大,希望在今后的学习中再接再厉。
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