实验三基于GIS的土壤侵蚀因子分析与信息提取

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基于GIS与RUSLE模型的喀斯特地区土壤侵蚀研究—以兴义市为例

基于GIS与RUSLE模型的喀斯特地区土壤侵蚀研究—以兴义市为例

学科代码:070502 学号:4贵州师范大学(本科)毕业论文题目:基于GIS与RUSLE模型的喀斯特地区土壤侵蚀研究——以兴义市为例学院:地理与环境科学学院专业:自然地理与资源环境年级:2015级姓名:章开莎指导教师:黄炜(校聘副教授)完成时间:2019年4月5日基于GIS与RUSLE模型的喀斯特地区土壤侵蚀研究——以兴义市为例摘要:本文基于GIS,利用RUSLEM模型,结合兴义市DEM、月降雨量、土地利用数据、NDVI等数据,研究兴义市土壤空间分布特征,并且在进一步的分析土壤腐蚀强度的改变与土地利用程度和坡度的关系。

结果表明,(1)从空间上来看,兴义市土壤侵蚀的等级较低的范围主要分布在市里的北部和西部,而且忽然都是以块状为主;而另外的受到侵蚀等级高的主要分布在市里的相反方向,也就是南部和东部,这种侵蚀程度的都是以条带状为主;(2)从角度上来看,不同角度的土壤受到的侵蚀程度也是不同的,例如坡度分布在八度到十五度和十五度到二十五度的土壤会受到最大程度的侵蚀,侵蚀面积已经占到总面积的百分之六十六点六零;(3)从土地类型上来看,耕地和未利用土地占总土壤侵蚀面积比最大,分别为33.67%和26.76%。

Abstract:Based on the RUSLEM model of GIS, and combined with the monthly rainfall, land use data and NDVI data of Xingyi City, this paper studies the spatial distribution characteristics of soil in Xingyi City.Furthermore, the relationship between the change of soil corrosion intensity and the degree of land use and slope is further analyzed. The results show that:The main results are as follows: (1) in terms of space, the lower grade of soil erosion in Xingyi City is ma inly distributed in the north and west of the city, and all of a sudden it is mainly block-shaped; Other high erosion grades are mainly distributed in the opposite direction of the city, that is, the s outh and east of the city, the degree of erosion is mainly a strip; (2) from an angle of view, the degree of e rosion to soils from different angles is also different, for example, soils with slope ranges from eight degr ees to fifteen degrees and fifteen degrees to twenty-five degrees will be subjected to the greatest degree of erosion. The erosion area has already accounted for 66.6% of the total area; (3) from the point of view of land type cultivated land and unused land accounted for the largest proportion of total soil erosion area, 33.67% and 26.76%, respectively.关键词:GIS;RUSLE;兴义市;土壤侵蚀;Key words: GIS;RUSLE;Soil erosion in Xingyi city1.引言土壤侵蚀是一种常见的自然灾害,它是指土地里的土壤母质由于各种外力因素的影响下土壤被破坏,表面被剥离、搬运、沉积的过程[1]这我国现在正在遭受着严峻的土壤侵蚀,土壤侵蚀这种自然灾害已经遍及全国范围,对我国的土地资源造成了严峻的破坏,导致生态环境遭到严峻的损害。

基于GIS的中国土壤侵蚀预报信息系统

基于GIS的中国土壤侵蚀预报信息系统

基于GIS的中国土壤侵蚀预报信息系统
章文波;刘宝元
【期刊名称】《水土保持学报》
【年(卷),期】2003(17)2
【摘要】土壤侵蚀预报信息系统的建立是动态分析处理土壤侵蚀信息,适时定量预报土壤侵蚀,进行水土保持规划和评价的重要技术基础。

系统介绍了中国土壤水蚀预报信息系统的研制目标、系统组织结构和功能,以及系统的实际应用评价。

【总页数】4页(P89-92)
【关键词】GIS;中国土壤侵蚀预报信息系统;地理信息系统;系统设计;系统应用;土壤侵蚀模型
【作者】章文波;刘宝元
【作者单位】北京师范大学资环系北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】S157.1;S126
【相关文献】
1.土壤学——基于GIS和USLE的卧龙地区小流域土壤侵蚀预报 [J], 杨娟;葛剑平;李庆斌
2.基于GIS技术的中国土壤侵蚀危险性建模分析 [J], 李伟
3.基于GIS的溢油应急信息系统潮流快速预报及其应用研究 [J], 严世强;王辉;熊德
琪;徐晓;李琼
4.基于GIS的滑坡综合预测预报信息系统 [J], 李秀珍;许强;刘希林
5.基于遥感和地理信息系统(GIS)的山区土壤侵蚀强度数值分析 [J], 张增祥
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基于GIS与RUSLE的土壤侵蚀量时空变化分析

基于GIS与RUSLE的土壤侵蚀量时空变化分析

基于GIS与RUSLE的土壤侵蚀量时空变化分析李雪莹;杨俊;杨阳;王雪【摘要】基于修正的土壤流失方程(RUSLE),运用RS和GIS技术对葫芦岛市的土壤侵蚀状况进行分析.结果表明,葫芦岛市年均土壤侵蚀量17867598.32 t,年均土壤侵蚀模数为16.13 t/(hm2×a),属于轻度侵蚀.葫芦岛市中度侵蚀以上的土壤侵蚀面积占总侵蚀面积的11.31%,土壤侵蚀模数占总侵蚀量的40.17%.中度侵蚀以下的土壤侵蚀面积占总侵蚀面积的88.96%,土壤侵蚀量占总侵蚀量的59.83%,研究区土壤侵蚀空间差异性大.分析土壤侵蚀与坡度和土地利用之间的关系表明,6°~25°为研究区主要侵蚀坡度段,裸土地、旱地、林地和草地是研究区土壤侵蚀的主要发生区,葫芦岛市应将其列为水土保持重点治理对象,采取有效措施,改善土壤侵蚀现状.【期刊名称】《地理空间信息》【年(卷),期】2016(014)004【总页数】5页(P65-69)【关键词】土壤侵蚀;RUSLE;GIS;葫芦岛市【作者】李雪莹;杨俊;杨阳;王雪【作者单位】北京师范大学地理学与遥感科学学院,北京 100875;辽宁师范大学城市与环境学院,辽宁大连116029;北京师范大学地理学与遥感科学学院,北京100875;北京师范大学减灾与应急管理研究院,北京 100875【正文语种】中文【中图分类】P273土壤侵蚀是指地球表面土壤及其母质在重力、水力、风力、冻融、人类不合理生产活动等自然因素和人为因素的综合作用下所发生的各种破坏、分离(分散)、搬运(移动)和沉积现象,是最敏感的生态致灾因子之一,一直是水土保持研究的重点[1-6]。

我国对土壤侵蚀的研究多集中于大尺度区域,小尺度区域的研究较为薄弱[7-15]。

本文针对葫芦岛市的土壤侵蚀问题,运用修正的RUSLE模型与GIS技术相结合,进行土壤侵蚀量估算,分析其侵蚀现状和空间分布特征,为葫芦岛市土壤侵蚀的预测预报和防治提供科学依据[16-21]。

基于GIS技术的土壤侵蚀与保护研究

基于GIS技术的土壤侵蚀与保护研究

基于GIS技术的土壤侵蚀与保护研究引言:随着人类的不断发展和进步,土地利用方式的改变已经对自然环境产生了重大的影响。

其中,土壤侵蚀是人类活动最为直接和普遍的影响之一。

为了科学地研究土壤侵蚀的机理以及制定有效的保护措施,GIS技术的应用显得尤为重要。

本文旨在探讨基于GIS技术的土壤侵蚀与保护研究,以期为相关领域的实践和决策提供理论支持。

一、GIS技术在土壤侵蚀研究中的应用1.1 土壤侵蚀原理与机制土壤侵蚀是指外部因素(如水流、风力和人为活动)对土壤造成损失的过程。

GIS技术通过收集、整理和分析大量地理数据,可以更好地理解土壤侵蚀的机理,包括水力侵蚀、风蚀和人类活动引起的侵蚀。

1.2 土壤侵蚀模型的开发与应用GIS技术可以结合土壤属性、地形信息、降雨数据和土地利用状况等多种因素,开发土壤侵蚀模型。

通过这些模型,我们可以精确预测土壤侵蚀的潜在风险,为相应的防治措施提供科学依据。

例如,USLE(通用土壤侵蚀公式)就是一个被广泛应用的土壤侵蚀模型。

二、GIS技术在土壤保护中的应用2.1 基于GIS的适宜土壤保护区划通过GIS技术,可以将地理信息与土壤定量评价相结合,确定适宜的土壤保护区划。

这有助于合理规划土地利用,在保护土壤资源方面发挥积极作用。

2.2 基于GIS的土壤侵蚀风险评估GIS技术可以收集和整理土地利用、地形、降雨等因素,建立土壤侵蚀风险评估模型,用于评估特定区域土壤侵蚀的潜在风险。

根据评估结果,可以制定相应的保护策略,并规划土地利用,以减少侵蚀对土壤资源的破坏。

三、GIS技术在土壤侵蚀与保护研究中的挑战与展望3.1 数据质量与时空尺度GIS技术在土壤侵蚀与保护研究中需要依赖大量的地理数据,包括地形、土地利用、降雨等。

然而,这些数据的质量和时空尺度的不一致性可能对研究结果的准确性造成一定的影响。

今后的研究需要更多关注数据质量和时空尺度的统一,以提高模型预测的准确性。

3.2 生态与经济的平衡土壤保护既需要保护生态环境,又需要满足人类经济发展的需求。

基于遥感和地理信息系统的土壤侵蚀监测与预警研究

基于遥感和地理信息系统的土壤侵蚀监测与预警研究

基于遥感和地理信息系统的土壤侵蚀监测与预警研究土壤侵蚀是一种全球性的环境问题,对于农业生产和土地可持续利用具有重要的影响。

为了有效地监测和预警土壤侵蚀,遥感和地理信息系统(GIS)技术被广泛应用于土壤侵蚀研究中。

本文将介绍基于遥感和GIS的土壤侵蚀监测与预警研究,并探讨其在农业管理和环境保护方面的重要性。

首先,遥感技术可以提供大范围、高分辨率的土地覆盖和土壤侵蚀信息。

通过获取来自遥感卫星的多光谱图像,我们可以利用不同波段的信息来提取土地利用类型和植被覆盖等土地覆盖特征。

同时,遥感技术还可以探测土地表面的形态特征,如坡度和坡向,以及土壤侵蚀的迹象,如沟壑和沉积物。

这些遥感数据可以与GIS 技术结合使用,通过空间分析和模型建立来实现土壤侵蚀的监测和评估。

其次,GIS技术可以有效地管理和处理土壤侵蚀相关的空间数据。

利用GIS软件,我们可以将遥感数据、地形数据和土壤侵蚀模型等不同类型的地理数据集成在一起,从而构建土壤侵蚀空间数据库。

通过这个数据库,我们可以实时监测土壤侵蚀的变化趋势,并进行预警分析。

此外,GIS技术还可以生成土壤侵蚀风险图和侵蚀程度图,为农业管理和土地规划提供决策支持。

基于遥感和GIS的土壤侵蚀监测与预警研究在农业管理中具有重要的作用。

首先,它可以帮助农民和农业管理部门了解土壤侵蚀的具体情况,及时采取相应的措施进行治理。

例如,根据土壤侵蚀风险图,可以划定易损耗土地的保护区,并建立相应的土地利用政策来减轻土壤侵蚀的影响。

其次,基于遥感和GIS的土壤侵蚀监测与预警研究可以帮助优化农田布局,提高土地利用效率。

通过分析不同地区的土壤侵蚀情况,可以合理规划农田的种植结构和耕作方式,减少土壤侵蚀的程度,提高农作物产量。

此外,在环境保护方面,基于遥感和GIS的土壤侵蚀监测与预警研究也发挥着重要的作用。

土壤侵蚀不仅会导致土地资源的流失,还会造成水土流失和水质污染。

通过及时监测和预警土壤侵蚀,可以避免环境灾害的发生,保护生态环境的稳定。

2021基于GIS技术分析不同土地利用对土壤侵蚀的影响范文3

2021基于GIS技术分析不同土地利用对土壤侵蚀的影响范文3

2021基于GIS技术分析不同土地利用对土壤侵蚀的影响范文 土壤侵蚀引起土地退化、土壤肥力下降、泥沙淤积和生态环境恶化等问题,被视为世界三大环境问题之一.它的产生包括气候、地形等自然因素和土地利用等人为因素共同作用下而形成,查轩等学者通过分析坡度坡向等地形因子及植被与土壤侵蚀关系,得出土壤侵蚀很大程度上取决于植被因素,坡度坡向与高度也是不可忽视的因素[1-3],邸利和王晗等学者通过研究土地利用与土壤侵蚀关系,分析出土地利用变化及类型对土壤侵蚀影响较大[4 -5].土壤侵蚀是一个复杂的时空过程,若气象条件相同,土地利用的类型组成、空间配置等土地利用格局就成为土壤侵蚀的主控因子之一[6].土地利用/覆盖会引起诸多生态环境问题,在生态环境脆弱的山地生态系统更加显着[7].文中选取地处亚热带山区,且具有典型性和代表性的粤北山区的乐昌市廊田镇南部山区作为研究对象,在 GIS 与 RS 技术支持下,对不同土地利用/覆盖背景下的土壤侵蚀状况进行分析,从而可以更好的把握土地利用/覆盖与土壤侵蚀的关系,为研究土地利用类型对土壤侵蚀的影响等提供依据,以便有效治理粤北山区的土壤侵蚀等生态环境问题和为区域农业的可持续发展提供科学依据. 1材料与研究方法 1.1 研究区概况 研究区位于广东乐昌市东南部,三面临山,武江河一级支流廊田河贯穿北部,总面积为4748. 34hm²,东连仁化县,南接曲江区、与长来镇、乐城和五山镇相邻,是粤北地区两省五县九镇物质交流集散地之一( 图 1) .山地丘陵面积广,平原狭小,地势从东南部向西北部递减,地形破碎,地处中亚热带季风气候,年均气温 19. 6℃,降雨量 1500mm,降水量的年内变化也较大,降水年内分配呈现弱双峰式分布,降雨集中,降雨强度大.由于特殊的气候地形地貌,为此研究区的土地利用类型主要以林地和耕地为主. 1.2 数据来源 为了细致地反映亚热带山地土地利用类型与土壤侵蚀的关系情况,文中选取分辨率为10m 的2010aSPOT 多光谱影像图作为土地利用类型和土壤侵蚀信息获取的基本资料,并以研究区 1:1万地形图为基础底图,利用 R2V 软件进行数字化并标高程值,以Arcgis9. 3 为依托,利用等高线生成 DEM 图,再进行提取坡度图、坡向图等地形因子,并且结合野外考察资料等为辅助分析资料. 1.3 土地利用信息的提取 土地利用类型数据是通过遥感影像图进行目视判读获取.在判读过程中,充分利用地形地貌图等辅助数据,并进行实地验证.根据研究区的土地利用类型特征、野外实地调查土地利用现状、遥感分类的技术及二调土地利用类型分类标准,确定研究区的土地利用类型划分为耕地、园地、林地、草地、城镇村及工矿用地、交通运输用地、水域及水利设施用地和其他用地等8 类型,解译出的土地利用类型( 图 2) ,并对各项土地利用类型的面积进行统计( 表 1) . 1.4 土壤侵蚀信息提取 土壤侵蚀数据根据《全国土壤侵蚀调查技术规程》,并对研究区域的自然地理资料进行收集、整理,结合流域的土壤类型、降雨、利用地形坡度、植被覆盖度、土地利用等相关资料,结合野外调查资料,建立研究区地理信息系统数据库.其中植被覆盖度先通过ERDASIMAGINE 9. 2 中的 NDVI( 归一化的植被指数) ,再进行建模生成植被覆盖度图,研究区平均植被覆盖度为 58. 38%,属于中覆盖区,接近于高覆盖( 图 3) .土壤侵蚀图的提取,首先需要对土壤侵蚀进行分级,土壤侵蚀强度按照水利部制定的全国第二次土壤侵蚀遥感调查土壤侵蚀分级标准( SL 190- 96) 划分为 6 个等级[8].依据水力侵蚀标准,将土地利用、坡度和植被覆盖度进行编码,生成土壤侵蚀强度分级图( 图4) ,并对各类土壤侵蚀面积进行统计( 表 2) . 2结果与分析 2.1 土地利用现状 从土地利用类型现状图来看,土地利用主要以林地和耕地为主,占总比例的60. 51% 和 30. 79%,其它用地仅仅 8. 7%.林地主要集中分布于东部和南部地区,而耕地集中分布于西北部地区,其他土地利用类型分布相对较为分散,具体各种土地利用面积和比例状况( 表 1) . 2.2 土壤侵蚀程度 土壤侵蚀程度分为无明显侵蚀(微度侵蚀) 、轻度侵蚀、中度侵蚀、强度侵蚀、极强度侵蚀和剧烈侵蚀共六种.由于无明显侵蚀是属于可允许侵蚀范围之内,土壤侵蚀包括轻度侵蚀及以上的等级,土壤侵蚀面积达 1167. 24hm²,占总面积比重为 24. 58%,其中轻度侵蚀面积为 772. 43hm²,占总侵蚀面积比重为 66.17% ,中度侵蚀为 21. 11% ,强度及以上的为 12. 72% .研究区土壤侵蚀状况( 表 2) . 2.3 不同土地利用类型的土壤侵蚀状况 利用ArcGis 9. 3 中 Arctoolbox 工具中的空间 overlay 分析功能,将土地利用图与土壤侵蚀图进行空间叠置,对不同土地利用状况下的土壤侵蚀进行统计分析( 表3) .从表 3 可以看出不同土地利用类型的土壤侵蚀绝对面积.除极强度侵蚀面积耕地最大外,林地的侵蚀面积均为最大,由林地本身所占的土地利用面积比例最大决定.从绝对面积来看,土地利用类型的面积大小一定程度上与土壤侵蚀面积大小呈现正相关关系,林地和耕地面积最大,其土壤侵蚀绝对面积也最大. 但土壤侵蚀绝对面积只能反映量的大小,不能反映土壤侵蚀程度.为此,采用土壤侵蚀率(土壤侵蚀面积占该土地利用面积的百分数) 来反映土壤侵蚀程度大小.研究区平均土壤侵蚀率为 24. 58%,其中城镇村与工矿用地土壤侵蚀率高达 42. 21%,其次为其他土地( 主要为裸土地) 40. 11%.草地( 39. 85%) 、交通运输用地( 33. 93%) 与耕地( 28. 48%) 的土壤侵蚀率均高于平均土壤侵蚀率.林地( 20. 57%) 、园地( 24. 08%) 和水域及水利设施用地( 24. 42%) 土壤侵蚀率低于平均土壤侵蚀率( 表 4 和图5) . 2.3 不同土地利用类型的土壤侵蚀状况 利用ArcGis 9. 3 中 Arctoolbox 工具中的空间 overlay 分析功能,将土地利用图与土壤侵蚀图进行空间叠置,对不同土地利用状况下的土壤侵蚀进行统计分析( 表3) .从表 3 可以看出不同土地利用类型的土壤侵蚀绝对面积.除极强度侵蚀面积耕地最大外,林地的侵蚀面积均为最大,由林地本身所占的土地利用面积比例最大决定.从绝对面积来看,土地利用类型的面积大小一定程度上与土壤侵蚀面积大小呈现正相关关系,林地和耕地面积最大,其土壤侵蚀绝对面积也最大. 但土壤侵蚀绝对面积只能反映量的大小,不能反映土壤侵蚀程度.为此,采用土壤侵蚀率(土壤侵蚀面积占该土地利用面积的百分数) 来反映土壤侵蚀程度大小.研究区平均土壤侵蚀率为 24. 58%,其中城镇村与工矿用地土壤侵蚀率高达 42. 21%,其次为其他土地( 主要为裸土地) 40. 11%.草地( 39. 85%) 、交通运输用地( 33. 93%) 与耕地( 28. 48%) 的土壤侵蚀率均高于平均土壤侵蚀率.林地( 20. 57%) 、园地( 24. 08%) 和水域及水利设施用地( 24. 42%) 土壤侵蚀率低于平均土壤侵蚀率( 表 4 和图5) . 土壤侵蚀程度能反映土壤侵蚀比重,但不能反映土壤侵蚀的强烈程度,为此引入土壤侵蚀强度综合指数来反映不同土地利用类型的土壤侵蚀强度.土壤侵蚀强度综合指数是反映土壤侵蚀强度的一个综合指标,选用杨存建等[9]提出的土壤侵蚀综合指数,该指标的大小反映土壤受侵蚀的严重程度,可用土壤侵蚀的综合指数(INDEX) 来表示,其计算如下: 式中:Wij代表第 i 类第 j 级的土壤侵蚀强度的分级值; Aij代表第 i 类第 j 级的土壤侵蚀强度的面积比重.不同土壤侵蚀类型的不同强度等级的分级值划分如下: 土壤侵蚀中的轻度、中度、强度、极强和剧烈的分级值分别为 2,4,6,8,10; 分级值越高表示对土壤侵蚀的综合指数的贡献越大. 依据土壤侵蚀强度综合指数,计算出不同土地利用方式的土壤侵蚀综合强度指数(表 5 和图 6) . 式中:Wij代表第 i 类第 j 级的土壤侵蚀强度的分级值; Aij代表第 i 类第 j 级的土壤侵蚀强度的面积比重.不同土壤侵蚀类型的不同强度等级的分级值划分如下: 土壤侵蚀中的轻度、中度、强度、极强和剧烈的分级值分别为 2,4,6,8,10; 分级值越高表示对土壤侵蚀的综合指数的贡献越大. 依据土壤侵蚀强度综合指数,计算出不同土地利用方式的土壤侵蚀综合强度指数(表 5 和图 6) .和 1. 08.土壤侵蚀强度指数最小的的为林地,仅仅为 0. 58,与林地土壤侵蚀率及土壤侵蚀强度较低均相关.土壤侵蚀强度指数与土壤侵蚀率和强度存在相关关系.对图 5 和图 6 进行比较,也可以发现土壤侵蚀率与土壤侵蚀强度指数大致相同,但部分存在差异,如城镇村与工矿用地的土壤侵蚀率最高,但土壤侵蚀强度指数仅仅排第三.土壤侵蚀强度更能反映土壤侵蚀状况及强度. 3讨论 基于亚热带山地的较高植被覆盖度(58. 38%) 和山地土地利用( 以林地为主 60. 51%) ,以亚热带山地土地利用与土壤侵蚀关系为研究切入点,从土壤侵蚀率与土壤侵蚀强度指数分析不同土地利用类型的土壤侵蚀状况.研究区平均土壤侵蚀率为 24. 58%,不同土地利用类型的土壤侵蚀率大小: 城镇村与工矿用地 > 其他土地 > 草地 > 交通运输用地 > 耕地 > 水域及水利设施用地 > 园地 > 林地,不同土地利用类型对地表面扰动不同,是造成植被覆盖度差异的重要因素,植被覆盖度是决定土壤侵蚀强弱的重要因素.不同土地利用类型的土壤侵蚀强度指数大小: 其他土地 > 草地 > 城镇村与工矿用地 > 水域及水利设施用地> 耕地 > 交通运输用地 > 园地 > 林地,土壤侵蚀强度指数更能反映土壤侵蚀的强烈程度.土壤侵蚀强度指数与土壤侵蚀率和强度存在正相关关系. 亚热带山地土地利用与土壤侵蚀研究,尽管在野外勘查的基础上,结合GIS 与 RS 技术进行土地利用与土壤侵蚀提取与统计,但在具体确定土壤侵蚀强度时,显得理由还不够充分,还是以定性为主.因此应增加定量检测土壤侵蚀方面的数据.因此建立适合亚热带山区不同尺度的土壤侵蚀模型,是实现土壤侵蚀定量化的前提和基础.野外勘查过程中,发现亚热带山区部分种植纯桉树等树种.纯桉林林下草灌退化,仅剩心土,形成"远看青山在,近看水土流"的空中绿化现象,虽植被覆盖度高,但林下水土流失较为严重.空中绿化现象是分析土壤侵蚀时值得进一步思考的问题. 亚热带山区土壤侵蚀率与土壤侵蚀强度指数较高,提出应优化土地利用结构,发展以林业为基础的大农业,充分利于山区的优势,选择合适的土地利用/覆被类型,开展多种经营,加大水土保持的力度,建设生态文明. 4结论 以多种信息源为基础,利用GIS 和 RS 技术,了解土壤侵蚀强度及分布特征,并通过与土地利用类型的数据进行空间叠加分析,得出不同土地利用类型的土壤侵蚀强度与分布特征. (1) 土地利用以高覆度的林地为主,土壤侵蚀率 24. 58%,按照侵蚀分类分级标准,侵蚀强度以轻度为主,占总侵蚀面积的 66. 17%.林地和耕地土壤侵蚀面积最大,这与其本身所占比重大相关,并不能反映有林地和耕地的土壤侵蚀强度. (2) 选用土壤侵蚀率与土壤侵蚀强度指数作为土壤侵蚀强度大小的指标.不同土地利用类型的土壤侵蚀率: 城镇村与工矿用地 > 其他土地 > 草地 > 交通运输用地 > 耕地 > 水域及水利设施用地 > 园地 > 林地.土壤侵蚀强度指数大小: 其他土地 > 草地 > 城镇村与工矿用地 > 水域及水利设施用地 > 耕地 > 交通运输用地 > 园地 > 林地.土壤侵蚀强度指数与土壤侵蚀率和强度存在正相关关系,但土壤侵蚀强度指数更能反映土壤侵蚀的强烈程度. (3) 土地利用/覆被是造成土壤侵蚀的重要原因之一,优化土地利用结构是土壤侵蚀的治理的重要途径.针对土壤侵蚀率与土壤侵蚀强度指数较大,应加强粤北山区水土流失治理力度和治理强度,必须遏制边治理、边破坏的情况发生,加大水土保持监督力度.。

基于GIS的喀斯特地区土壤侵蚀度_省略_贵阳市花溪水库流域花溪区范围为例_张雁

基于GIS的喀斯特地区土壤侵蚀度_省略_贵阳市花溪水库流域花溪区范围为例_张雁

收稿日期:2013-05-21;修回日期:2013-07-30基金项目:贵州大学引进人才科研项目资助[贵大人基合字(2009)006号]*通讯作者:E -mail :zhangyan_bjfu@126.com基于GIS 的喀斯特地区土壤侵蚀度分析———以贵阳市花溪水库流域花溪区范围为例张雁*,唐丽霞,谭伟(贵州大学林学院,贵州贵阳550025)摘要:为深入研究中国西南喀斯特山区土壤侵蚀空间分布特征,该文在GIS 技术支撑下,以贵阳市花溪水库流域花溪区范围为研究区,将石漠化因子引入修正的通用土壤流失方程(RUSLE ),进行土壤侵蚀量的计算和侵蚀等级划分,并对研究区土壤侵蚀防治措施进行了探讨。

结果表明:花溪水库流域花溪区范围属于中度侵蚀,由于人类活动的干扰,侵蚀强度呈不均匀分布,人类活动频繁地方侵蚀比较严重。

其中,以旱地(坡耕地)土壤侵蚀模数最大,灌草地、其他林地、疏林地、有林地次之,水田最小。

关键词:GIS ;RUSLE ;喀斯特;石漠化因子;土壤侵蚀量中图分类号:S 714.7(273)文献标识码:A文章编号:1008-0457(2013)06-0522-06Estimation of Soil Erosion in Karstic Region Based on GIS———A Case Study of Huaxi Reservoir Watershed in Huaxi Borough ,Guiyang CityZhang Yan *,Tang Li-xia ,Tan Wei (Forestry College ,Guizhou University ,Guiyang Guizhou 550025,China )Abstract :Soil erosion is one of the key factors for land degradation and productivity reduction in karstic mountainous areas of southwest China.The spatial distribution characteristics and control measures of soil e-rosion in Huaxi reservoir Watershed in Huaxi borough ,Guiyang City were discussed by pulling rocky deserti-fication factor into the revised universal soil loss equation (RUSLE )and GIS.Results show that the tested area belongs to the moderate erosion due to the interference of human activities ,and the erosion intensity is not evenly distributed.Frequent human activities aggravated soil erosion.The erosion modulus of dryland ranks the first ,followed by that of grassland ,other woodland ,open forest land and woodland ,and the erosion modulus of paddy field was the minimum.Key words :GIS ;RUSLE ;Karstic region ;rocky desertification factor ;soil erosion amount土壤侵蚀不仅破坏土地资源,引起土地生产力下降,而且造成沟渠塘库的淤积,加剧洪涝、干旱等灾害的发生,严重威胁着人类的生存和发展,成为各国普遍关注的热点问题之一[1-3]。

基于ArcGIS和ENVI的原州区土壤侵蚀分布研究

基于ArcGIS和ENVI的原州区土壤侵蚀分布研究

2019.02土壤侵蚀极大的制约着黄土丘陵区经济和社会的发展,同时也受土壤类型、降雨量、植被覆盖等的影响,研究土壤侵蚀和土地利用的关系,对防治土壤侵蚀至关重要,近年来受到更多学者的重视,陈松林[1] 以福建省延平区为例,得出不同土地利用类型的土壤侵蚀程度存在显著差异的结论,邹亚荣等[2] 以广东省惠东区为例进行研究,认为土壤侵蚀分布与土地利用分布是相互关联的,本文选择土壤侵蚀分类分级标准(SL190-2007)研究土壤侵蚀与土地利用的关系,过程操作简单,数据较易获取。

1 研究区概况及研究方法1.1 研究区概况原州区位于宁夏省南部黄土丘陵沟壑区,介于东经106°00′-106°30′,北纬35°50′-36°20′,东邻彭阳县,南接泾源县,西连西吉县,北靠海原县、同心县,东北、西南分别与甘肃环县、隆德县毗壤。

总面积2739.01km 2,海拔1753.2m,属于内陆暖温带半干旱区,年均气温6.8℃,无霜期120~140d,年平均降雨量432.9mm,自南向北递减降水多集中在7-9月。

1.2 基础数据及处理方法根据水利部颁布的土壤侵蚀分类分级标准[3],提取研究区坡度信息、土地利用信息、植被覆盖信息。

土地利用数据来源于清华大学地球系统科学系网站下载的2017年30m分辨率影像,植被覆盖数据于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台Landsat8影像,DEM来源于USGS,数据使用同一投影与坐标系。

(1)坡度提取利用ArcGIS提取DEM数据坡度表面,获得坡度信息。

(2)植被覆盖度提取本研究采用2017年9月植被覆盖度,首先利用ENVI对所获取数据进行辐射定标与大气校正并提取图像的NDVI,最后计算获得植被覆盖信息。

(3)土地利用数据经处理,将其地类分为耕地、林地、草地及其他。

1.3 土壤侵蚀特征分析利用ArcGIS栅格计算器功能,编写con函数代码计算不同土地利用类型的土壤侵蚀强度,获得土壤侵蚀强度图和土壤侵蚀分级面积统计表(图1,表1)。

基于GIS的富屯溪流域土壤侵蚀因子分析

基于GIS的富屯溪流域土壤侵蚀因子分析


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Ab t a t a e n GI ig t a a o r so a t r n v ro s e e ain,s le a d b f r ae fi fa t cu e a d rsd n a sr c :B s d o S,d i d t fe o i n f co i a iu l v t l a s o op u e r a o n r r t n s u r n e i e t i l
ae n te wae h d o u u i e r x rc e wh c e e u e o v r y a ay i o ol r so i r so g r .T e r - r a i h t r e fF tn R v r e e ta t d, i h w r s d fro e l l ss f i e o i n w t e o i n f u e h s we a n s h i e
第3 7卷 第 2期
20 0 8年 3月
基于 G S的富 屯溪流域土壤侵蚀 因子分析 I
洪桢华 刘 健 余坤勇 , , , 赖玫妃 ,吕恒斌 (. 建林 业调 查规 划 院 , 建 福 州 300 ;. 建农 林 大学林 学 院 , 建 福 州 300 ) 1福 福 50 32 福 福 50 2
在较大差异 . 单纯依靠传统的调查和统计方法 , 不仅耗时耗力 , 而且数据易产生误差. 遥感 ( s 和地理 R) 信息系统( I) GS 等计算机技术的发展使快速 、 准确提取土壤侵蚀 因子进行区域土壤侵蚀分析成为了可能 , 并 能进行 实时更 新 . 富屯 溪流 域位 于 闽江源 头 , 既是水 源保 护 区 , 也是 福建 省 重要 的木材 生 产基 地 , 展该 开 区域的土壤侵蚀监测 和评价是建设生态闽江的重要基础. 前人利用遥感等技术在小尺度 、 因子范围对土 单 壤 侵蚀 的影 响 已进行 了大量 的探 讨 和研 究 [ 】这 为 流 域 土壤 侵 蚀 影 响 因子 的监 测 提 供 了 重要 参 考 . 3 , 本

基于GIS的秦巴山区土壤侵蚀评估——以陕西省宁强县为例

基于GIS的秦巴山区土壤侵蚀评估——以陕西省宁强县为例

基于GIS的秦巴山区土壤侵蚀评估——以陕西省宁强县为例兰敏【摘要】基于GIS技术对秦巴山区的宁强县土壤侵蚀特征进行研究.通过解译遥感影像得到研究区的土地利用现状和植被覆盖等数据,使用GIS技术对地形图数据处理得到DEM等数据,并用因子法计算研究区的土壤侵蚀模数,最终生成该区的土壤侵蚀模数图.研究结论可为该地区水土保持与土壤侵蚀防治提供科学依据.【期刊名称】《地下水》【年(卷),期】2011(033)006【总页数】3页(P205-207)【关键词】GIS;因子法;土壤侵蚀;秦巴山区;宁强县【作者】兰敏【作者单位】西北农林科技大学资源环境学院,陕西杨凌712100【正文语种】中文【中图分类】S151.9在长期的土壤侵蚀研究中,通用土壤流失方程(USLE)发挥了重要的作用,随着地理信息系统(GIS)技术不断发展,运用GIS技术结合USLE定量评估区域土壤侵蚀已成为有效手段。

但是通用土壤流失方程(USLE)并不适用于一些坡度较大的地区,基于此,本文以陕西省宁强县为例,在GIS技术支持下,运用因子法,计算该区的土壤侵蚀模数,分析土壤侵蚀的空间分布特征,为该地区水土流失防治提供科学依据。

1 实验区域宁强县位于陕西省西南角、汉中西部。

辖26个乡镇。

总人口26.48万人,百分之九十都是农业人口。

该区地处我国南北过渡的中间地带,特殊的地理位置决定了其气候的独特性:西部属于北亚热带季风气候区,东部为北亚热带与暖温带过渡地域;气候温和,雨量充沛,四季分明。

据2005年统计资料,全区年平均气温在13.5°C~15°C,年降水量655~1100 mm,年日照时数1 395~1 729 h。

宁强是汉江的发源地,有“三千里汉江第一城”之美誉,水资源资源极为丰富,其中汉江为长江的一级支流,丹江为汉江的一级支流。

2 数据源和数据处理本次试验用信息化、现代化的手法,基于遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术,遥感数据源采用高几何分辨率和高光谱分辨率的遥感影像,通过辐射校正,几何精校正及投影转换等空间操作,将典型区域内连续性的不同幅面的影像进行拼合,得到典型区域范围内的全幅遥感影像。

基于GIS的土壤侵蚀性遥感监测与评价

基于GIS的土壤侵蚀性遥感监测与评价
A Rx x x x x = K L SC Nhomakorabea () 1
的物理模型需要大量 的参数 , 而有些参数又难 以获取 , 因此在实际应用 中还存在诸 多困难 ,尚难 以取代经验统计模型在土壤侵蚀定量调查 中 的主导地位 。 本文基 于 U L 模 型, SE 运用 E V 的图像综合处理能力来对试验区 NI 的土壤侵蚀性做 出评价。研究的基本 流程 图如图 l 。 . 2植被因子的提 取 . 植被 因子是土壤侵蚀强度分级 中重要的一个因子 ,植被因子一般 用植被覆盖度来集中体现。植被覆盖度是指植被的垂直投影面积与地 块总 面积之 比, 它是植被 冠层形状 、 植被 空间分布 、 叶子倾角及重叠所 形成 的参量。 传统的植被覆盖度测量方法主要是 目 估法 、 采样法 、 仪器法等 , 但 由于 目估法主观性太强 , 采样法野外操作不方 面, 仪器法成本较高难 以 在大范围内快 速提取植被覆盖度。因而 , 遥感成为 了估算植被覆盖度 的 主要技术手段 。 植 被因子提取方法
研究中存在的问题及改进基于遥感和gis技术采用卫星影像通过人机交互目视解译获取土地利用信息应用数字高程模型dem生成坡度图遥感影像中提取植被指数ndvi利用像元二分模型得到植被覆盖度依据水力侵蚀标准将土地利用坡度和植被覆盖度等进行编码后做空间叠加分析得到土壤侵蚀强度分级数据
科技信息.
高校 理 科 研 究
基于 GI S昀土壤侵蚀胜置感监潮与评价
辽 宁师范 大学城 市与环 境 学院 王 祥 黄凤 荣 苏 岫
[ 摘 要 1 于 G S的遥 感定量监测方法是近年来新 出现的土壤侵蚀性调查方法 , 基 I 其核心部分在 5 -壤侵蚀定量评价模型及各参数 -- + 的算式算法。本文介绍 了几种主要 的土壤侵蚀性定量评价模型的构成, 着重介 绍模型 因子 中植被因子的提取 方法 , 出了目 指 前研 究 的不足 并提 出了一些改进的建议 。 [ 关键词 】 S 土壤侵蚀 遥感监测 GI 土壤侵蚀是一个复杂的人文和地理过程 ,利用常规地面调查 的方 法, 人为 因素的影响很大 , 且费时费力 。 遥感技术具有信息 丰富, 实时性 强和动态监测等优势 , 疑是最快速有效 的先进 监测手段之 一旧。 因 无 此,利用遥感和 G S I 技术对 我国土壤侵蚀 性状况进行调查是近来水土 保持研究的热点。 1土壤侵蚀模型 . 土壤侵蚀受 到诸 如降水 、 下垫 面岩性 、 地形坡度 、 土地覆盖类 型及 管理方式等多种 因素 的影响 。 作为定 量调查方法 的核心 , 侵蚀量评价模 型经历了单 因子方程式到多 因子侵蚀模型 的发展 , 使得每个对 土壤侵 蚀发生作用 的因子都能较好地被描述。 根据建模方法 , 这些土壤侵蚀定 量模型基本上可 以分为两类 : 经验统计模 型和物理模型 。 以下分别介绍 这 两类 模 型 。 11 验 统 计 模 型 .经 经验统计模型是根据标准小区试验结果 ,确定土壤侵蚀的控制 因 素并拟合 出能最大概率重现观测数 据的函数对应关系式 。该方法基本 不考虑土壤侵蚀过程 的内部机制 , 因此又被称为黑箱模 型。 这类模型主 要有 u L 日 R s E 、 兆宏模 型嘲和我 国的黄土高原模型嘴 sE、uL h 。 UL S E系列模型是为显示长期年平均侵蚀速 率而设 计的 , 主要包括 UL ( S E 通用土壤流失方程 )R s E 修正 的通用 土壤 流失方程 ) 卜 、u L ( 和 兆 宏模型 。他们 均采用相 同的模 型结 构 , 更确切地讲 , 两者是在 U L 后 SE 模型的基础上发展起来 的。 UL S E系列模型的数学 表达式为 :

基于遥感和GIS的中国土壤风力侵蚀研究

基于遥感和GIS的中国土壤风力侵蚀研究

基于遥感和GIS的中国土壤风力侵蚀研究基于遥感和GIS的中国土壤风力侵蚀研究近年来,随着经济社会的迅速发展,中国的土地利用方式发生了巨大变化,农业生产模式也发生了转变。

然而,这些变化也带来了一系列的环境问题,其中之一就是土壤风力侵蚀。

土壤风力侵蚀是指风力作用下,土壤颗粒运动并被风带走的过程,对土地资源和生态环境造成了严重的破坏。

因此,准确评估和监测土壤风力侵蚀的程度和分布,对保护生态环境、推动可持续发展具有重要意义。

在中国土壤风力侵蚀研究中,遥感和地理信息系统(GIS)技术的应用越来越广泛。

遥感技术通过获取卫星数据,可以实时监测地表和植被的变化,提供了大范围、高分辨率的土地利用信息。

而地理信息系统则通过对遥感数据进行处理和分析,可以提供准确的空间分布信息,并进行土壤侵蚀风险评估和预测。

首先,遥感技术可以通过获取植被指数等数据,评估土壤风力侵蚀的潜在风险。

植被指数通过测量植被的吸收和反射的红外和近红外辐射,可以反映植被的生长状况和盖度。

植被盖度越高,土壤暴露在风力作用下的可能性就越小,土壤风力侵蚀的程度也就越低。

因此,通过遥感技术获取的植被指数数据,可以快速评估土地的土壤风力侵蚀潜力,并为农业生产和土地利用规划提供科学依据。

其次,GIS技术可以通过建立土壤风力侵蚀的空间模型,对土地风力侵蚀进行预测和评估。

GIS技术可以将遥感数据、地形数据、土壤数据等不同层次的空间信息进行整合和分析,形成全面、多角度的土壤风力侵蚀分布图。

通过对土地利用类型、等级、坡度、方向等因素的综合分析,可以得出不同地区和不同季节土壤风力侵蚀程度的空间分布。

该模型可以为土地利用规划、生态环境保护和治理工作提供科学依据。

此外,遥感和GIS技术还可以通过监测土壤侵蚀过程的动态变化,对土地的管理和保护提供指导。

通过比较不同年份的遥感数据,可以研究土壤风力侵蚀的变化趋势和影响因素,进一步预测未来的发展趋势。

同时,GIS技术还可以对不同土地利用模式下的风力侵蚀进行空间分析,为农业生产、城市规划和土地管理提供科学建议。

基于GIS土壤侵蚀模型下决策信息提取

基于GIS土壤侵蚀模型下决策信息提取

基于GIS土壤侵蚀模型下决策信息提取
于伟宣;姚岭
【期刊名称】《中国农业信息(上半月)》
【年(卷),期】2015(000)007
【摘要】地理信息系统(GIS)拥有强大的空间数据分析处理功能,能为政府部门的相关决策提供强有力的保障。

文章通过GIS软件中的模型构建器(Model Builder)建立土壤侵蚀危险性分析模型,并进一步对特征信息数据进行挖掘,通过制图综合,输出相关决策信息矢量图,探究GIS对当下农业发展所起的重要作用。

【总页数】2页(P48-49)
【作者】于伟宣;姚岭
【作者单位】安徽理工大学测绘学院安徽淮南 232001;安徽理工大学测绘学院安徽淮南 232001
【正文语种】中文
【相关文献】
1.GIS和RS支持下的土壤侵蚀模型应用研究 [J], 朱蕾;黄敬峰;李军
2.基于GIS的农业土壤侵蚀分级和退耕还林决策--以川西干旱河谷地区为例 [J], 房世波;杨武年;张新时
3.GIS和RS支持下的土壤侵蚀信息提取 [J], 杜黎明
4.RS与GIS支持下的土壤侵蚀自动判别模型——以武威市凉州区为例 [J], 袁春
霞;颉耀文;史建尧
5.基于ArcGIS Engine的桩信息提取及三维地层模型构建 [J], 李强;张艳
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GIS在土壤侵蚀分析中的应用

GIS在土壤侵蚀分析中的应用

GIS在土壤侵蚀分析中的应用摘要:土壤侵蚀是最活跃、最敏感的生态致灾因子之一,在特定的地质条件下会诱发滑坡、崩塌和泥石流等山地灾害。

土壤侵蚀导致的水土流失会造成河道淤积,加剧洪涝灾害等,所以土壤侵蚀研究一直是水土保持的研究重点之一。

了解该区域土壤侵蚀动态与空间格局、分析其影响因子以及其演化规律,对于土壤侵蚀的预测预报和防治有重要意义,也将为生态退耕、区域可持续发展决策提供重要依据。

关键词:GIS侵蚀土壤侵蚀不仅会因为固体颗粒物及有机质的直接流失而引起土地退化、土壤肥力下降,而且作为一种非点源污染,会导致河流淤积和水质污染,影响河流的正常泄洪和水电工程的使用寿命及使用效率。

影响土壤侵蚀的因素很多,既有自然因素又有人类活动因素。

自然因素包括地质、地貌、土壤、气候、植被等,人类活动因素包括工程建设活动和土地的开发利用活动。

人类活动可以较大范围、较大幅度改变原来的自然环境背景,引起土壤侵蚀的加剧;而自然因素相对来说较为稳定,但也会因为突发的自然灾害或受到人类活动的作用发生改变,进而影响土壤侵蚀的进程和强度。

土壤侵蚀的严重危害性使其一直受到世界各国政府及学术界的关注,因而在土壤侵蚀评估、土壤侵蚀影响因素、土壤侵蚀的发生机制与演变动态、土壤侵蚀的时空分布规律及土壤侵蚀的预报与控制等方面开展了大量的研究工作。

一、地理信息系统(GIS)地理信息系统(GIS)是以采集、存储、管理、分析、显示和应用整个或部分地球表面与空间和地理分布有关的数据的计算机系统,是分析和处理海量地理数据的通用技术。

地理信息系统是一种特定而又十分重要的空间信息系统,是由计算机软硬件、地理数据和用户组成的。

地理信息系统是集地球科学、信息科学、计算机科学、环境科学、管理科学于一体的边缘科学。

其最大特点在于可以把社会生活中的各种信息与反映地理位置的图形信息有机地结合起来,从而使复杂空间问题的科学求解成为可能。

它具有空间数据处理能力和空间信息分析能力,属性数据和图形数据并存的特点,可根据用户的要求迅速地获取满足需要的各种信息,并能以地图、图形或数据的形式表示处理的结果。

基于GIS与RS的土壤侵蚀模拟及其防治

基于GIS与RS的土壤侵蚀模拟及其防治

基于GIS与RS的土壤侵蚀模拟及其防治近年来,在全球范围内,土地退化、水土流失等环境问题越来越受到关注,土壤侵蚀恰恰是导致这些问题的主要原因之一。

因此,研究土壤侵蚀的机理与防治方法,对于保护环境和维护土地资源的可持续利用具有重要意义。

本文将探讨基于地理信息系统(GIS)和遥感(RS)的土壤侵蚀模拟及其防治方法。

一、GIS与RS在土壤侵蚀模拟中的应用GIS可以整合多源地理信息,分析地形、土地利用、降水量等因素,并将其空间化。

而RS则可以获取遥感图像,提取地表覆盖信息、植被指数等参数。

这两种技术的相互结合,可以为土壤侵蚀的模拟提供丰富的数据和分析手段。

例如,通过利用DEM(数字高程模型)等地形数据,可以进行坡度、坡向、流域等的分析,进而决定铲不转到达某一点的水流。

利用RS提取的土地利用等信息,可以对土地性质、植被覆盖情况进行分析,进一步预测土壤侵蚀风险的强弱程度。

在土壤侵蚀模拟中,研究人员可以利用GIS和RS中的分析工具,如WSI(水蚀指数)、RUSLE(美国土壤保持局的土壤侵蚀模型)、PSD(水土保持办公室的侵蚀指标法)等,评估不同地区土壤侵蚀的影响因素,并进行可视化分析。

二、土壤侵蚀的防治方法1. 植被治理植被可以稳定土壤,防止侵蚀。

然而,考虑到沙漠化和人口增长等原因,一些地区的植被退化程度已经到达了一个危险的程度。

这就需要政府和相关部门加强对植被的保护和恢复,减少人类和自然稀疏采伐对植被的破坏。

另外,种植具有生态价值的树种和灌木,也可以有效地稳定土壤。

2. 调整耕作方式适当调整耕作方式,比如采取保护性耕作、松土、耕深度、种间作物轮作等,可以减少耕地的土壤侵蚀。

如在陡峭山岭或地形斜坡三角形地块上,农田一般呈梯田状,以减少土壤流失,同时可以适当配置农作物,较少耕作造成的水土流失。

3. 构造人工措施根据不同土地的特殊环境,研究人员也可以构造人工措施来保护土壤。

比如,建造护坡、坡面侧沟、沟头坑、蓄水池等,可以将土壤侵蚀所造成的流水收集分散,减少对土壤的破坏。

地信专业开题报告-基于GIS与RS的土壤侵蚀定量研究-以南水北调石家庄沿线为例

地信专业开题报告-基于GIS与RS的土壤侵蚀定量研究-以南水北调石家庄沿线为例

土壤侵蚀概念及类型
土壤侵蚀(soil erosion)是一种自然现象,在我 国也称为水土流失。《中国大百科全书•水利卷》 将土壤侵蚀定义为在水力、风力、重力、冻融 以及其它外营力作用下土壤、土壤母质及其它 地面组成物质如岩屑、松散岩层等,被破坏、 剥蚀、运转、沉积的过程。 按外营力性质土壤侵蚀可分为水力侵蚀(水蚀)、 风力侵蚀(风蚀)、重力侵蚀、冻融侵蚀和人为 侵蚀。
研究方案和技术路线
研究方案:本文通过计算并提取RUSLE 的7个模型因子,将各侵蚀因子进行叠加 连乘,求得现实土壤侵蚀量,根据《土 壤侵蚀分类分级标准》将研究区土壤侵 蚀强度分级,分析研究区土壤侵蚀影响 因素。在土地利用结果上 计算土壤保持 量和土壤侵蚀强度危险指数,研究土地 利用和土壤侵蚀的关系,在此基础上提 出一些防治措施。
土壤侵蚀现状及危害
土壤侵蚀危害主要有: 导致土地退化,降低土壤肥力,威胁国家 粮食安全 淤积河道,污染水体,制约水利工程综合 Байду номын сангаас益的发挥 恶化生态环境,制约经济的可持续发展
研究目的和意义
受水区沿线水土保持 生态环境 人口搬迁
国内外研究动态
国外侵蚀模型研究动态 国内侵蚀模型研究动态
国外侵蚀模型研究动态
国外侵蚀模型研究动态
1985年美国农业部历时10多年,开发了预报土 壤侵蚀量的WEPP模型, 该模型是目前较为权 威的基于土壤侵蚀物理过程的预报模型,但是 由于结构复杂,要求数据量较大,因而不利于 应用推广。 1997年美国农业部自然资源保护(NRCS)推出 USLE修正模型RUSLE,具有较强的实用性, 在土壤侵蚀应用研究中占有重要的地位。
研究方案和技术路线
数据搜集:
石家庄月/年降水量1995-2007,中国统计年鉴。 TM/ETM/DEM , 国际科学数据服务平台 河北土壤分布图,中科院南京土壤研究所

基于GIS的中国土壤水蚀数据计算分析系统的开题报告

基于GIS的中国土壤水蚀数据计算分析系统的开题报告

基于GIS的中国土壤水蚀数据计算分析系统的开题报告一、选题背景和意义土地是人类社会赖以生存的重要资源之一,而土地水蚀问题则是目前全球面临的严重土地退化问题之一。

从历史上来看,土地水蚀已经对人类社会和自然生态系统造成了严重的损害,且土地水蚀的问题日益严重。

为了遏制水蚀并保护土地资源,如何进行土地水蚀定量评估已成为热门的研究领域之一。

地理信息系统(GIS)技术在土地水蚀研究中得到了广泛应用,其可以提供高分辨率的土地利用和土地覆盖信息,同时还可以处理和分析土地水蚀相关的遥感数据和环境数据。

因此,开发基于GIS的中国土壤水蚀数据计算分析系统具有重要的理论价值和实际应用意义。

本文旨在利用GIS技术和土地水蚀理论知识,研发一款基于GIS的中国土壤水蚀数据计算分析系统,并利用该系统解决中国土地水蚀问题,并为土地水蚀研究提供一定的参考。

二、研究内容和方案(一)研究内容:该系统将基于中国土壤水蚀资料进行研究,利用GIS技术进行空间数据处理,通过统计学分析方法,对中国土壤水蚀的分布进行研究,并通过该系统,实现土壤水蚀预测和防治的实用性模型。

(二)研究方案:1. 收集中国土壤水蚀相关数据,包括土地利用和土地覆盖等空间数据,并利用遥感数据辅助进行分析;2. 完成GIS系统的搭建和空间数据处理,包括数据输入、数据配准、数据转换以及空间分析等;3. 进行土壤水蚀模型的建立和参数的定量计算,并运用统计分析方法,对中国土壤水蚀分布进行预测分析;4. 探索中国土地水蚀防治的实用性模型,根据预测结果与实际数据做出合理的建议。

三、预期成果和应用价值(一)预期成果:1. 建立基于GIS的中国土壤水蚀数据计算分析系统;2. 提供基于GIS的中国土壤水蚀分布预测模型;3. 根据预测结果,提出土地水蚀防治的实用性建议。

(二)应用价值:1. 提供了新的土地水蚀预测模型,为土地水蚀防治提供科学依据;2. 让土地水蚀研究更加精细化,为保护我国大量耕地提供了更加科学的技术支撑;3. 高效地进行土地水蚀相关数据的管理、处理和分析,达到节约时间、提高工作效率的目的。

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实验三基于GIS的土壤侵蚀因子分析与信息提取一、实验目的1、要求学生掌握地理信息系统软件(ArcView)的基本原理和操作方法;2、掌握使用该软件进行土壤侵蚀因子的分析和信息提取的方法。

二、实验原理Arc/View的空间分析模块是解决地理空间问题的工具。

它主要包括距离制图、计算密度、统计分析、邻域分析、数据的重分类、表面生成、等高线生成、坡度提取、坡向提取、光照模型的生成、流域的划分等功能。

利用Arc/View的空间分析模块解决空间问题,首先要把问题空间化、模型化,然后利用Arc/View 提供的各种功能的组合来完成。

Arc/View的空间分析模块主要是基于栅格数据模型的。

Arc/View的空间分析模块不仅支持矢量数据模型,还支持栅格数据模型。

矢量数据是用点、线、面来描述地理特征及其变化的,它主要用于精确地描述地理特征,在Arc/View中,点、线、面数据分别是存放于不同的主题中来管理的。

栅格数据是通过将地表分隔成不同的单元来表示地理特征及其变化的,对栅格数据的存储只是通过存储栅格的原点、栅格单元的尺寸、距离原点的单元数和每个栅格单元的值。

对栅格数据影响最大的是栅格单元的尺寸。

单元尺寸越大,则对地理特征的描述越粗糟,越不精确,但产生的数据量会越小,处理速度会越快。

相反,单元尺寸越小,则描述越精确,但数据量会越大,运算速度越慢。

三、操作步骤地形指标是最基本的自然地理要素,也是对人类的生产和生活影响最大的自然要素。

地形特征制约着地表物质和能量的再分配,影响着土壤与植被的形成和发育过程,影响着土地利用的方式和水土流失的强度。

地形指标的提取对水土流失、土地利用、土地资源评价等方面的研究起着重要的作用。

1 坡向Aspect坡向定义为坡面法线在水平面上的投影与正北方向的夹角。

在Arcview中Aspect表示每个栅格与它相邻的栅格之间沿坡面向下最陡的方向。

在输出的坡向数据中,坡向值有如下规定:正北方向为0度,正东方向为90度,以次类推。

坡向可在数字高程模型Dem或TIN数据的基础上提取。

在Dem基础上提取坡向的步骤如下:在视图目录表中添加dem并激活它。

从【Surface】菜单中选择【Derive Aspect】命令。

显示并激活生成的坡向主题Aspect of Dem(如图3-1)。

在Dem或TIN的面主题中坡度为0°(平地)的栅格在输出的坡向主题中被赋值为-1,如果围绕中心栅格的任何相邻栅格是No Data数据,它们将被赋予中心栅格的值,然后计算坡向。

在坡向主题的图例中表示了八种主要方向,例如:东[67.5 - 112.5°], 东南[112.5 -图3-1 提取坡向157.5]。

2 坡度Slope地面上某点的坡度表示了地表面在该点的倾斜程度,坡度定义为水平面与地形面之间夹角的正切值。

在Arcview中Slope确定了中心栅格与四周相邻栅格高程值的最大变化率。

在输出的坡度数据中,坡度有两种计算方式。

●坡度(degree of slope):既水平面与地形面之间夹角的正切值。

● 坡度百分比(percent slope ):既高程增量(rise )与水平增量(run )之比的百分数(如图3-2)。

坡度的应用非常广泛,例如:● 根据坡度起伏变化,确定崩塌、泥石流区域或严重的土壤侵蚀区,作为灾害防治与 水土保持工作的基础。

● 提取平坦区域,为大型商业中心或房屋建筑选址。

采用Dem 数据提取坡度的步骤如下:1.添加Dem 数据并激活它。

2.从【Surface 】菜单中选择【Derive Slope 】命令。

3. 生成新的坡度主题slope of Dem 。

4.双击左边的图例,在弹出的Legend Editor 对话框中可重新调整坡度分级(如图3-3)。

图3-2 坡度的两种计算方法图3-3 提取坡度3 等值线Contours在Arcview中Contours功能生成一个新的线主题,每条线表示了具有相同高度、数量或者浓度的连续的位置的集合。

生成的等值线经过平滑处理,真实地再现了表面等值线。

采用Contours可以提取等高线、等温线、等降水量线等等,最常用的是在Dem或TIN 数据的基础上生成等高线。

等高线是地面上高程相同的各点连成的闭合曲线。

根据等高线图形,可以判读地貌形态特征,量算各点的高程、坡向和坡度。

生成等高线的步骤如下:1.在视图目录表中添加dem并激活它。

2.从【Surface】菜单中选择【Create Contours】命令。

3.在出现的Contours Parameters对话框(如图3-4)中输入等高距Contour interval和基础等高线的值Base Contours。

4.生成等高线主题Contours of Dem(如图3-5)。

图3-4 提取等高线图3-5 提取单根等高线4 水文分析Fill sinks的操作步骤如下:1.激活视图目录表中的Dem。

2.从【Hydro】菜单中选择【Fill sinks】命令。

3.在视图目录表中显示生成的Filled Dem,既为填充过洼地的Dem数据(如图3-6)。

图3-6 填充洼地后的Dem数据在Arcview 中提取水流方向的步骤如下:1.从视图目录表中激活Filled Dem。

2.从【Hydro】菜单中选择【Flow Direction】命令。

3.显示新生成的水流流向数据Flow Direction(见图3-7)。

在Arcview中,计算流水累积量的步骤如下:1.从视图目录表中激活Flow Direction。

2.从【Hydro】菜单中选择【Flow Accumulation】命令。

3.显示新生成的流水累积量数据主题Flow Accumulation。

双击此主题的图例,在出现的Legend Editor对话框(见图3-8)中,单击Classify按钮,在出现的Classification 对话框中选择标准偏差Standard Deviation为分类类型,单击OK。

提取的Flow Accumulation主题(见图3-9)显示了地面水系的分布状况。

提取水网密度的步骤如下:1.从视图目录表中激活Flow Direction。

2.从【Hydro】菜单中选择【Stream Network as Line Shape】命令。

图3-8 Legend Editor对话框图3-9 提取水流累积量3.在出现的Stream Network 对话框(见图3-10)中输入计算水网密度的最小河流长度,其单位为栅格数。

4.在Hydro.StreamNetwork 对话框(见图3-11)中选择水流方向Flow Direction 主题,单击OK 。

5.生成新的主题Stream Network Shape 即为水网密度分布图。

不同的河流最短长度值所计算的水网密度如下图(见图3-12、图3-13)所示:5、地形起伏度地形起伏度是指在一个特定的区域内,最高点海拔高度与最低点海拔高度的差值。

它是描述一个区域地形的一个宏观性的指标。

地形起伏度的具体提取方法如下:1、激活DEM 数据,在【Analysis 】菜单中使用【Neighborhood statistics 】命令,设置statistic 值为最大值,邻域的类型为矩形(也可以为圆),邻域的大小为100个Map units (这个值也可以根据自己的需要进行改变),则可得到一个邻域为100*100的矩形的最大值层面,记为A ;图3-12 最短河流长度为20提取的水网密度图3-10 StreamNetwork 对话框图3-11 Hydro.StreamNetwork 对话框图3-13 河流最小长度为100米提取的水网密度2、对DEM数据采用同样的方法,只是把statistic值设置为最小值,即可得到DEM 数据的最小值层面,记为B;3、在【Analysis】菜单下使用【Calculator】命令,公式为[A-B],即可得到一个新层面,其每个栅格的值是以这个栅格为中心的确定邻域的地形起伏值。

如果还想知道更大范围或整个区域、整个图幅的地形起伏度,则可通过【Theme 】下的【Edit legend】中的statistics 来查看,其内容包括地形起伏的最大值、最小值、均值等。

提取的结果如图3-14。

6、地面粗糙度:地面粗糙度是指在一个特定的区域内,地球表面积与其投影面积之比。

它也是反映地表形态的一个宏观指标。

1、提取DEM层的坡度α;2、在【Analysis】菜单下使用【Calculator】命令,公式为:((([Slope]*3.14159/180).cos))Pow(-1))即可得到地面粗糙度的层面。

需要注意的是,在Arcview中,计算cos默认的角度值是弧度值,而通过提取坡度得到的值是角度,所以在计算时必须把角度转为弧度。

7、沟壑密度:沟壑密度是指在一个特定的区域内,地表单位面积内沟壑的总长度。

沟壑密度的提取可通过水文分析方法提取沟壑,然后通过统计查询,查出沟壑的长度,图3-15 地面粗糙度图3-14 地形起伏度再除以区域面积,则可得到区域的沟壑密度。

其关键是确定沟壑的标准。

具体方法如下:1、激活DEM数据,在【Hydro 】菜单下使用【Fill】命令,对DEM数据中的高程为0的栅格进行填充,得到新的层面,记为A;2、对A层使用【Hydro 】菜单的【Flow direction】命令,提取水流方向;3、对水流方向层再用【Hydro 】菜单的【Flow accumulation】命令,得到水流的累积量层;4、用【Map query】命令,提取出水流累积量大于500(此值需根据研究区域的土壤、植被、地形等特征及研究目的来确定)的值,即可得到提取出的沟壑层;5、通过【Edit legend】编辑沟壑层的图例,通过其中的statistics项,可以查出沟壑层中构成沟壑的栅格单元数,则得出沟壑的长度为“沟壑的栅格单元数*栅格单元的长度”,区域的总面积可通过此统计项中的count数来算出,为“count数*每个栅格单元的面积”,最后,把单位换算成公里,则沟壑密度=沟壑的栅格单元数/(区域总的栅格单元数*栅格单元的长度*0.001)对于如图所示的例子,沟壑的栅格单元数为8959,总的栅格单元数为391140,栅格单元的分辨率为5米,则最后的沟壑密度=8959/(391140*5*0.001)=4.58公里/平方公里。

图3-16 通过水文分析求出的沟壑其次,对耕地的坡度组成进行统计。

例如:计算15—25°的坡耕地在样区中占的比例。

1. 从【Analysis 】菜单选取【Map query 】命令。

2. 在Map Query 对话框中构建查询表达式(见图11-26),从耕地坡度主题GengDi-Slope 中提取坡度为15—25°的数据。

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