GIS技术支持下的水土保持遥感监测浅析

GIS技术支持下的水土保持遥感监测浅析

GIS技术支持下的水土保持遥感监测，是实现水土流失及水土保持现状高精度动态监测和预报的重要手段。同时，其监测结果为决策部门提供监测区内水土流失分布、面积与流失量的逐年变化情况、林分变化情况等资料，以及水土保持植物、工程措施总体效益的演变情况。通过监测掌握监测区水土流失面积、分布状况和流失强度，水土流失造成危害及发展趋势。我国已在许多区域开展了水土保持工作，“3Ｓ”技术的应用，使水土流失快速调查与动态监测成为可能。

1 基本原理和方法

由于土壤侵蚀是发生在地表的过程，一些典型的侵蚀标志（如地表裸露程度、植被覆盖度和土地利用类型变化等）易于被遥感影像所记录，因此，RS 技术成为对土壤侵蚀进行动态监测的一种有效的技术手段。而GIS 具有强大的空间数据处理和分析能力，可以快速处理大量的遥感数据和非遥感数据，适合应用于诸如土壤侵蚀定量评价之类需要对多因子进行综合分析处理的过程。

水土保持遥感监测中应用多源信息（主要是GIS数据）来增加遥感信息量，一方面把利用遥感手段未能获取的信息补上去，另一方面根据影像提取的信息进行分析，来推断出影像上未反映的信息。

2 监测技术流程

水土保持遥感监测目标是通过遥感信息和其他相关信息，准确地得到监测区监测年的土地利用、植被、土壤侵蚀现状、水土保持措施数量和质量等情况。为数据库及应用系统建设提供数据支持，为水土保持监测和管理提供可靠依据。

2.1 监测工作流程

GIS技术支持下的水土保持遥感监测主要是运用GIS工具对遥感信息和非遥感信息进行综合分析，得到土壤侵蚀现状图及各种形式的统计数据。首先确定监测任务和目标，针对工作内容要求编制监测计划，通过对监测区遥感影像、地形图、专题图件等资料的搜集，以及野外实际勘查，了解监测区域实际情况、水土保持和水土流失实际状况，以及结合原始调查资料等辅助信息，从色调、形状、纹理、分布及水土保持专家经验等方面进行综合分析建立专题信息解译标志。采用人机交互解译或者计算机自动识别技术，进行遥感影像解译，并通过野外校核校正专题信息解译结果。

2.2 土地利用情况遥感监测

(1) 人机交互解译方法

遥感解译标志的建立原则：通过室内预判、野外调查，结合原始资料等辅助信息，综合专题信息的光谱特征、空间特征和时间特征，从色调、形状、纹理、分布及水土保持专家经验等方面进行综合分析。根据建立的专题信息解译标志，运用GIS工具实现专题信息的提取。

(2) 计算机自动分类方法

计算机自动分类主要有监督分类和非监督分类。应用于分类的方法还有人工神经网络、多源信息复合、专家系统和模糊数学分类方法等，这些分类方法都是基于像元的光谱信息。面向对象的信息提取方法注重的是影像对象之间的语义信息、纹理信息和拓扑关系，并不是单个像元的光谱信息。

2.3 植被覆盖度遥感监测

(1) 归一化植被指数转化法

基于植被指数与植被覆盖度之间的关系模型，通过植被指数求解植被覆盖度是传统的植被覆盖度遥感分析方法。

(2) 像元二分模型与归一化植被指数结合法

基础数据：覆盖监测区域的遥感影像、土地利用现状图和土壤分类图。

2.4 野外调查

(1) 野外调查内容

采取抽样调查和重点调查相结合的方式，对土地利用、植被覆盖度、水土保持措施的解译标志进行野外验证和修改，并建立完整的调查结果图、表和报告。应重点监测调查区域的各项水土保持治理措施，尤其是在影像上难以直接判读或者识别的水土保持措施类型（如谷坊等）。实地拍摄土地利用、植被覆盖度、侵蚀沟、水土保持治理内容及对确定土壤侵蚀类型及强度有代表性的典型照片。野外校核应主要验证图斑属性、边界、地理位置和数量的正确性。通过野外检查验证，应对遥感影像解译的误差进行评定，并作及时的信息反馈，编写野外验证工作报告和成果报告。

(2) 野外调查方法

制定详细的野外调查计划，包括野外调查目的、内容、路线和重点调查区域、质量要求等。可采用重点区域调查和路线调查相结合的方式，适当加大对条件复杂，遥感影像图可解译程度低的地区的调查力度，保证解译标志的建立具有较好的涵盖性，解译精度的判定具有较高的可信度，并拍摄照片，详细填写现场记录。

(3) 调查数量和质量要求

野外调查区域数量、分布和路线应充分考虑调查内容的代表性、全面性和分布情况。野外调查表应填写规范、齐全，野外调查实际材料和表格必须对应一致，图表不一致应查找原因，并及时进行修正或补测。野外调查工作完成后，应及时对外业资料进行整理，数据成果应具有相对应的投影信息和属性信息。野外调查期间，资料的整理及查错修改应当天完成。

2.5 土壤侵蚀定量评价方法

土壤侵蚀评价方法经历了数十年的发展历程，早期的土壤流失量估算基本上是定性的，之后提出了一些用单一的独立变量描述土壤流失量的方程式，在逐步积累资料的前提下，多因子侵蚀定量模型应运而生，并且每一个对土壤侵蚀发生影响的因子都能够被较好地描述。

将RS 与GIS 相结合，利用GIS 强大的空间数据组织分析运算能力，对以往调查方法的优点加以集成应用。以实测数据得到的土壤侵蚀定量评价模型为基础，将遥感数据和非遥感数据相结合，经过各因子算式及监测模型的运算，逐个计算出各像元的年平均侵蚀量，最终获得监测区的侵蚀总量。

2.6 水土保持遥感监测质量控制

监测精度是水土保持监测的重要技术指标之一，监测方法和信息源是影响监测精度的主要因素。依据最新的土地利用现状图及使用GPS进行野外实测，针对变化信息图斑逐个检查或者抽样检查，进行精确定位验证监测精度。图斑定性精度应不小于90%。图斑边界线的走向和形状与影像特征的允许误差不大于1个像元。矢量图层应建立拓扑关系，图斑属性填写完整，图幅接边误差不应大于遥感影像的0.5个像元。最后统计图斑的属性、面积及精度比较等数据。

3 结论

在GPS和GIS的支持下，利用水土保持观测数据、专题图件以及遥感影像，对水土保持现状进行监测，通过对遥感数据和专业数据进行综合分析，及时掌握监测区域的水土流失最新动态，加大了遥感技术在水利信息化进程中的应用深度和广度，为水土保持信息发布、水土保持规划、治理措施实施等提供科学的依据，对水土流失趋势进行准确分析，以直观的图形、统计图表的形式传递给决策部门，辅助其制定水土流失治理对策。GIS技术支持下的水土保持遥感监测比以往的定性遥感监测详细和精确，在水土保持科学管理中具有较大的适用范围和应用前景。