土壤侵蚀遥感监测方法研究
基于遥感的土壤侵蚀监测
基于遥感的土壤侵蚀监测土壤侵蚀是一个全球性的环境问题，它不仅导致土地生产力下降、生态系统破坏，还可能引发一系列的自然灾害，如泥石流、滑坡等。
因此，准确、及时地监测土壤侵蚀状况对于土地资源的合理利用、生态环境保护以及可持续发展具有重要意义。
遥感技术作为一种高效、大面积、多时相的观测手段，为土壤侵蚀监测提供了新的思路和方法。
一、遥感技术在土壤侵蚀监测中的优势遥感技术能够快速获取大面积的地表信息，相比传统的地面监测方法，大大提高了监测效率。
通过不同波段的电磁波反射和辐射特性，遥感可以获取土壤、植被、地形等与土壤侵蚀密切相关的要素信息。
多光谱遥感数据可以反映植被的生长状况和覆盖度，植被是防止土壤侵蚀的重要因素，其覆盖度的高低直接影响着土壤侵蚀的程度。
高分辨率遥感影像能够清晰地展现地形地貌特征，如坡度、坡长等，这些地形参数是评估土壤侵蚀风险的关键指标。
此外，遥感技术还具有重复观测的能力，可以对同一地区进行周期性监测，及时发现土壤侵蚀的动态变化，为制定相应的防治措施提供依据。
二、基于遥感的土壤侵蚀监测方法1、植被指数法植被在土壤侵蚀过程中起着重要的作用，通过遥感计算植被指数，如归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）等，可以定量评估植被的覆盖度和生长状况。
植被覆盖度低的区域往往更容易发生土壤侵蚀。
2、地形因子分析法利用数字高程模型（DEM）提取地形因子，如坡度、坡向、坡长等。
陡坡和长坡通常更容易产生土壤侵蚀，通过分析这些地形因子，可以评估土壤侵蚀的潜在风险。
3、土壤光谱特征法不同类型和侵蚀程度的土壤具有不同的光谱特征。
通过遥感光谱分析，可以识别土壤类型、质地以及土壤侵蚀导致的土壤理化性质变化。
4、多时相遥感监测法对同一地区不同时间的遥感影像进行对比分析，观察土地利用变化、植被覆盖变化以及地貌的动态演变，从而判断土壤侵蚀的发展趋势。
三、遥感数据的选择与处理在进行土壤侵蚀监测时，需要根据研究目的和区域特点选择合适的遥感数据。
利用遥感技术进行土壤侵蚀监测与评估
利用遥感技术进行土壤侵蚀监测与评估遥感技术是一种通过卫星、飞机或无人机等远距离感知和采集地球表面信息的技术手段。
它具有高时空分辨率、全面观测、连续监测等优势，被广泛应用于土壤侵蚀监测与评估工作中。
本文将介绍如何利用遥感技术来进行土壤侵蚀的监测与评估。
遥感技术在土壤侵蚀监测与评估中的应用主要包括影像解译、地形分析和土壤侵蚀模型。
首先，利用遥感影像进行土壤侵蚀监测是常用的方法之一。
遥感影像提供了大范围、高精度、多时相的地表信息。
在土壤侵蚀监测中，可以通过遥感影像解译来提取土壤侵蚀的指标。
比如，NDVI指数可以反映植被覆盖程度，而植被的缺失通常与土壤侵蚀相关。
通过对多时相的NDVI影像进行分析，可以揭示土壤侵蚀的程度和趋势。
此外，还可以利用高分辨率遥感影像解译土壤侵蚀的痕迹，比如侵蚀沟和水体的变化。
通过遥感影像解译，可以对土壤侵蚀的空间分布进行监测和评估。
其次，地形分析是利用遥感技术进行土壤侵蚀监测和评估的重要手段之一。
地形信息对土壤侵蚀具有重要影响，比如坡度、坡向等参数与水土流失密切相关。
利用高分辨率的遥感数据和数字高程模型（DEM），可以获取地形参数的空间分布。
通过地形分析，可以计算土壤侵蚀的潜在危险性，辅助判断侵蚀的发生和发展趋势。
地形因子模型和水流路径模型是常用的地形分析方法，可以帮助确定土壤侵蚀的敏感区域和高风险区域。
最后，土壤侵蚀模型是利用遥感技术进行土壤侵蚀评估的重要手段。
土壤侵蚀模型基于地表信息和降雨等环境因素，模拟水土流失的过程和规律。
通过遥感技术获取的土壤、植被和地形等数据是土壤侵蚀模型输入参数的重要来源。
常用的土壤侵蚀模型包括RUSLE模型和WEPP模型等。
利用这些模型，可以预测土壤侵蚀的程度和分布，为环境管理和土地规划提供科学依据。
综上所述，利用遥感技术进行土壤侵蚀监测与评估是一种有效的方法。
通过遥感影像解译、地形分析和土壤侵蚀模型，可以获得土壤侵蚀的空间分布、趋势和潜在危险性等信息，为土地资源的综合管理和保护提供科学依据。
利用遥感技术监测土壤侵蚀现状的研究
利用遥感技术监测土壤侵蚀现状的研究引言：土壤是农业生产的基础，对于保持生态平衡和粮食安全至关重要。
然而，随着全球气候变化和人类活动的不断扩张，土壤侵蚀日益成为一个严重的环境问题。
因此，准确监测土壤侵蚀现状对于制定有效的土地保护和管理策略至关重要。
遥感技术作为一种高效的土壤侵蚀监测工具，具有非常广阔的应用前景。
本文将重点研究利用遥感技术监测土壤侵蚀现状的方法和应用。
一、遥感技术在土壤侵蚀监测中的优势1. 覆盖广泛：遥感技术可以实时获取大范围的土地覆盖数据，有助于充分理解和分析土壤侵蚀过程。
2. 高时空分辨率：遥感技术提供的高分辨率图像可以捕捉微小的土地变化，从而更准确地监测和分析土壤侵蚀现状。
3. 多源数据：遥感技术可以融合多种数据源，如光学图像、雷达数据和激光雷达数据，以获得全面和多维的土壤侵蚀信息。
4. 长时间序列：遥感技术可以提供长期的土地覆盖数据，从而有助于了解土壤侵蚀的发展趋势和预测未来的变化。
二、利用遥感技术监测土壤侵蚀现状的方法1. 影像预处理：首先，需要对获取的卫星图像进行预处理，包括大气校正、几何校正和噪声过滤等，以提高图像质量和准确性。
2. 土地覆盖分类：利用遥感图像进行土地覆盖分类，可以将不同类型的土地分割出来，从而有助于识别土壤侵蚀敏感区域。
3. 土壤侵蚀模型：通过建立土壤侵蚀模型，结合遥感数据和地理信息系统（GIS）数据，可以定量估计土壤侵蚀的程度和分布。
4. 空间分析：利用遥感数据和GIS技术进行空间分析，可以揭示土壤侵蚀的空间分布特征和变化趋势，进而为土地保护和管理提供科学依据。
三、遥感技术在土壤侵蚀监测中的应用案例1. 河流流域土壤侵蚀监测：通过遥感技术获取河流流域的土地覆盖和土壤侵蚀信息，可以帮助科学家和决策者制定相关政策和措施，减轻土壤侵蚀带来的环境压力。
2. 农业土壤侵蚀监测：利用遥感技术定量评估农业活动对土壤侵蚀的影响，提供农场管理和农业实践的建议，并帮助农民选择适宜的土壤保护措施。
使用遥感技术进行农田土壤湿度监测的方法
使用遥感技术进行农田土壤湿度监测的方法在农业领域，精确的土壤湿度监测对于农作物的生长和管理至关重要。
传统的土壤湿度监测方法费时费力且往往不够准确。
然而，随着遥感技术的不断发展和应用，它已经成为一种高效、准确的方法来监测农田土壤湿度。
本文将就使用遥感技术进行农田土壤湿度监测的方法进行阐述。
一、遥感技术的基本原理和应用遥感技术利用卫星、飞机等传感器捕捉地球表面的电磁辐射，并将其转化为可用的信息。
这些信息可以通过图像或数据形式传达给专业人员进行分析和解读。
在农田土壤湿度监测中，遥感技术主要基于微波辐射的原理。
由于土壤湿度对微波辐射的反射和吸收具有独特的特征，通过分析这些微波辐射的特征，可以推断土壤湿度的变化情况。
遥感技术在农田土壤湿度监测中具有显著的应用优势。
首先，它可以覆盖大范围的土地，迅速获取大量的数据，从而提供全面、细致的土壤湿度信息。
其次，遥感技术可以避免人为的 interferenc，提供客观、准确的结果。
而且它还可以与地理信息系统（GIS）等技术相结合，进行地区和时间上的比较分析，从而更好地支持农田管理决策。
二、遥感数据获取和处理方法遥感数据的获取是进行土壤湿度监测的关键步骤。
目前，主要有两类遥感数据广泛应用于农田土壤湿度监测：主动遥感数据和被动遥感数据。
主动遥感数据是通过发射和接收微波信号的方式获取的。
这种方法可以直接测量土壤湿度，具有较高的精度和灵敏度。
常用的主动遥感数据获取方式包括微波雷达和微波干涉。
被动遥感数据则是通过接收地球表面的自然辐射来获取的。
这些数据来源于可见光、红外线和热辐射等不同波段的辐射。
针对土壤湿度监测，红外辐射和热辐射的监测方法应用较为广泛。
红外辐射可以通过测量地表温度来间接推测土壤湿度，而热辐射则是通过测量地表和土壤的热辐射量来获取土壤湿度信息。
在获取遥感数据之后，需要进行一系列的处理和分析。
这些处理方法包括辐射校正、影像融合、特征提取等。
通过这些处理方法，可以进一步提高遥感数据的质量和可用性，使其更好地用于土壤湿度监测。
GIS支持下的土壤侵蚀定量遥感监测模型及应用
GIS支持下的土壤侵蚀定量遥感监测模型及应用摘要：遥感监测模型的构建和应用离不开GIS技术，笔者结合实际工作经验，在本文中分析了GIS技术支持下，以定量遥感监测构建区域土壤侵蚀模型及其应用。
关键词：土壤侵蚀；定量遥感；GIS；模型土壤侵蚀是常见的环境危害性问题，其引发原因有复杂的人文、地理因素影响，例如降雨、土壤结构、地形构成、人为活动等，因此有必要以专业化的监测手段防止土壤侵蚀对环境和人类生存造成的不利影响。
相较于传统的以人力人为活动监测，现在普及应用的遥感技术能够收集更丰富的综合信息，以较强的实时性、较高效准确的动态性数据收集，发挥对土壤侵蚀问题的监测优势。
1土壤侵蚀的研究和监测土壤侵蚀是指土壤及其表层岩石等母质，因为各种营力作用和人类活动影响，而导致土壤结构成分除一般流失速率外，还在原位置有了更快速的流失。
其外营力影响有风力、水力、重力、融冻等因素导致的土壤侵蚀，其内营力影响主要为土壤结构和构成等。
我国的大部分区域为亚热带季风气候条件，土壤侵蚀类型以面蚀、溅蚀、沟蚀等水力侵蚀为主[1]。
1.1土壤侵蚀的研究类型依据土壤侵蚀的研究模型类别，将其分为对坡面、小流域、流域、全球范围土壤和其他区域的侵蚀研究;依据土壤侵蚀的研究手段，将其分此定性、半定量和定量这三类研究;依据土壤侵蚀的研究科目方法，将其分为以测量学、水力学、地貌学、土壤学、地球综合学等方法的研究。
1.2土壤侵蚀的监测模型构建1.2.1监测模型分类为加强土壤侵蚀的分析准确性，一般利用模型模拟的方式，让对土壤的综合分析能够更加直观化。
根据模型构建中的数据来源和构建方法，可将其分为概念模型、经验模型和物理模型这三类。
经验模型的观测数据分析对操作者的经验有更高的依赖性，而对计量数据的要求较低，因此在数据条件不足时有很好的应用效果；但其假设可能不够合理，对区域土壤的物理机制、空间异质性等的综合考虑都不足[2]。
物理模型与经验模型有很大不同，其构建基础为区域的自然机制和物理数据计算，要求模型能够真实描述区域的土壤情况，并保障各个参数选择能够严格遵守相关的物理能动量方程，以明确、可量测的、具有空间异质性的参数来构建区域土壤的监测模型，具有很好的准确性和真实性；但其大量参数计算和分析的要求，也大大增加了计量和处理的数据量增加，可能因过参数化、复杂计算、结果难检验等问题而影响了监测模型的正常利用。
小流域土壤侵蚀遥感监测新技术研究
（ 变量） 明等。 说 数据类型 ： 用于记录数据类别， 观测数据、 实验分 析数据 、 统计 数据 、 字数据 、 文 图形 图像 数据 。
图 １ Ｄ Ｍ 三 维 模 拟 Ｅ
２ １２２ 数据 文件 。数据格 式要与字段 （ ．．． 数据 变量 ） ． 的说 明一致 。有些 变量必 须通 过计算 才 能得 到的 ， 要 ２ ２ 制 作 ＤＥＭ 小 流域监测 要求 采 用 的地 形 图 比例尺 应 不 小 于 在数据观测项 目说 明中给出计算公式 。数据文件的 １ｌ 所插值形成的 Ｄ Ｍ栅格 图象像元精度可采 ： 万， Ｅ 格式采用 电子表格式（１ 。字符型缺失值以 Ｎ ｘ） ｓ Ａ表 用 ３ ３ 能较 为细致地 表示地 貌特征 。 ｍ× ｍ， 示， 数值型缺失值用满格 ９ 表示， 例如字段长度为 ６ ， 目前 ， 本省 测绘部 门 尚不能 提 供 １ １万 的 Ｄ Ｍ。 ： Ｅ 小数 点位数 为 ２ 则缺 省数据 以“９ ．９ 表示 。 ， ９ ９９ ” 首先购买 １ １ ： 万的地形图， 组织队伍作业。将标准地 ２ １２３ 存 储格 式 。文 档 文件 存 储扫描仪扫描 ， 形成图象 本 文件格式 ， 据 文 件存 储 格 式 ：）ｓ 式 ， 数 ．ｌ格 【 图形 、 图 形图幅分成 ４ 文件后 再拼接 成标 准 幅 。然后 采 用 自动 跟踪 矢 量 化 象 数据存储 格式 ：ｘ，ｆ ｍ ，Ｐ 等 。 ｄｆｔ，ｂ ｐ ｊｇ ｉ 对 编辑、 量化 ， 矢 最后采用 ２ １２４ 数据 文档文 件 的分 类 和编码 。在 数据 管理 软件 ， 等高线进行 跟踪、 ．．． Ａ Ｃ ＩＦ Ｒ ／Ｎ Ｏ系统 中 的 ＴＮ 模 块 ， 立 格 网 间距 ３ × Ｉ 建 ｍ 中， 如果数据量很大 ， 为了提高检索速度 ， 常采用分类 ３ 的 Ｄ Ｍ。 ｍ Ｅ 和编码方 案 编码 的一 般原 则是 ： ①编码 的唯一 陛，
如何利用遥感影像进行土地土壤侵蚀监测
如何利用遥感影像进行土地土壤侵蚀监测遥感技术的发展为土地土壤侵蚀监测提供了便利和高效的手段。
通过遥感影像的获取和分析，可以及时了解土地土壤的变化情况，以便采取相应的防治措施。
本文将介绍如何利用遥感影像进行土地土壤侵蚀监测，并探讨其应用前景和挑战。
1. 遥感影像在土地土壤侵蚀监测中的应用遥感影像可以提供土地土壤侵蚀监测所需的空间信息，包括土地覆被类型、植被状况等。
利用遥感影像反演土地覆被信息，可以分析土地利用变化和植被退化情况，进而评估土地的侵蚀风险。
此外，遥感影像还可以提供高分辨率的地表高程数据，用于分析土地坡度和坡向等地形因子，从而预测土壤流失和侵蚀的分布。
2. 遥感影像数据的获取遥感影像数据可以通过卫星、航空器或者无人机等平台获取。
卫星遥感是获取大范围、全球性的遥感影像数据的主要手段，而航空器和无人机则可以提供高分辨率、高精度的影像数据。
在土地土壤侵蚀监测中，根据需要选择适当的遥感平台和传感器，获取合适的影像数据。
3. 遥感影像数据的处理与分析遥感影像数据的处理包括预处理和特征提取两个主要步骤。
预处理主要包括大气校正、几何校正和辐射定标等，以消除影像中的非地物因素影响，并纠正影像的几何形状和光学特性。
特征提取则是从影像中提取土地土壤侵蚀相关的信息，如土地覆被分类、植被指数计算等。
通过这些处理和分析，可以得到土地土壤侵蚀的空间分布图和统计数据。
4. 土地土壤侵蚀监测的案例研究以美国为例，该国利用高分辨率的遥感影像数据进行土地土壤侵蚀监测已取得了一系列成果。
通过连续观测和分析，可以发现土地利用变化、植被退化等与土壤侵蚀相关的问题，为农业生产和环境保护提供科学依据。
类似的案例研究在其他国家和地区也有所开展，并取得了积极的效果。
5. 遥感技术在土地土壤侵蚀监测中的挑战与展望尽管遥感技术在土地土壤侵蚀监测中的应用已取得了一定的成果，但仍面临着一些挑战。
首先，遥感影像的空间分辨率和时间分辨率不同程度上限制了其在土地土壤侵蚀监测中的应用。
试论水土保持监测工作中遥感技术的应用研究
试论水土保持监测工作中遥感技术的应用研究
一、土地利用监测
土地利用是水土保持的重要内容，而遥感技术可以提供大面积、高分辨率的土地利用
信息。
通过遥感图像的解译和分类，可以得到各类土地利用类型、面积和空间分布等信息，为水土保持规划和管理提供科学依据。
二、土壤侵蚀监测
土壤侵蚀是水土保持的主要问题之一。
利用遥感技术可以获取土地表面的信息，从而
进行土壤侵蚀的监测和评估。
通过遥感图像的处理和分析，可以得到地表覆盖状况、坡度
倾斜度等参数，结合土壤侵蚀模型，预测土壤侵蚀的程度和分布情况，为水土保持措施的
制定和实施提供依据。
三、植被覆盖监测
植被覆盖是水土保持的重要指标。
遥感技术可以提供植被覆盖的空间分布和变化信息。
通过遥感图像的处理和分析，可以得到植被指数、植被覆盖度等信息，评估植被覆盖的状
况和变化趋势，为水土保持大规模植被恢复和保护提供决策支持。
遥感技术在水土保持监测工作中具有广泛的应用前景。
通过遥感技术，可以获取大面积、高分辨率的土地利用、土壤侵蚀、植被覆盖和水资源等信息，为水土保持规划和管理
提供科学依据，提高水土保持工作的效率和精度。
但需要注意的是，遥感技术在水土保持
监测工作中还存在一些技术问题，需要进一步研究和解决。
如何准确提取土地利用和植被
信息，如何精确评估土壤侵蚀的程度和分布等。
今后需要进一步深入研究和应用遥感技术，推动水土保持监测工作的发展。
土壤侵蚀研究方法
土壤侵蚀研究方法
土壤侵蚀是指水流、土壤侵蚀风、文化开垦等自然或人类活动造成的土壤流失和质量下降现象。
为了研究土壤侵蚀的程度、影响因素和对策，需要进行一系列的研究方法，包括：
1. 土壤侵蚀监测：采用监测站，通过重量法、标记法、流量法等技术手段，实时、定量地记录土壤侵蚀的情况。
2. 土壤侵蚀模拟：通过模拟实验室和田间的自然环境，进行不同干扰因素下的土壤侵蚀行为研究。
常用的模拟器有侵蚀试验降雨模拟器、侵蚀盆、泥石流水槽等。
3. 土壤侵蚀评价：利用GIS技术，对土地使用历程进行分层分类，通过遥感、测量、统计等分析手段，综合评价地表侵蚀强度、土壤流失量等。
4. 土壤侵蚀治理：对存在侵蚀问题的地区，采用不同的治理方式，如梯田、防护林等，以降低土壤侵蚀强度。
通过以上研究方法，可以全面掌握土壤侵蚀的状况、影响因素和治理方法，为制定有效的土地保护和资源管理政策提供科学依据。
土壤侵蚀遥感监测与动态变化研究
土壤侵蚀遥感监测与动态变化研究土壤侵蚀是一种普遍存在的自然现象，其严重程度直接影响着生态环境的稳定和人类社会的可持续发展。
作为土地资源的重要组成部分，土壤对于植物生长、水源涵养和生态平衡具有重要意义。
然而，随着人类活动的不断扩张和生产生活方式的改变，土壤侵蚀问题愈发凸显。
因此，对土壤侵蚀进行遥感监测与动态变化研究显得尤为重要。
在追踪土壤侵蚀的过程中，遥感技术的应用为我们提供了便捷而有效的手段。
遥感技术具有无接触、高效率和广覆盖等优势，可以实现对大范围土地的监测和分析。
通过遥感技术获取的数据，可以帮助我们了解土壤侵蚀的空间分布、变化趋势以及影响因素，为制定防治措施提供科学依据。
土壤侵蚀的动态变化受多种因素的综合影响。
气候条件、地形地貌、土地利用方式、人类活动等因素均对土壤侵蚀产生重要影响。
在研究土壤侵蚀的动态变化过程中，应该充分考虑这些因素的相互作用和影响机制，从而更好地把握土壤侵蚀的规律和特点。
土壤侵蚀的监测与研究需要综合运用多种技术手段和方法。
除了遥感技术外，地理信息系统、数值模拟和野外调查等方法也是不可或缺的工具。
通过将这些技术手段结合运用，可以更全面、准确地了解土壤侵蚀的情况，为精准规划和有效治理提供支持。
在进行时，要注重数据的精度和可靠性。
由于土地环境的复杂性和多变性，对数据的处理和分析需要具备较高的技术水平和严谨的科学态度。
只有在确保数据质量的基础上，才能得出准确可靠的结论，为土壤侵蚀治理提供科学依据。
结合实际案例，对土壤侵蚀遥感监测与动态变化进行深入研究是十分必要的。
通过对不同地区、不同时间尺度的数据进行分析比较，可以揭示土壤侵蚀的共性和特殊性，为不同地区的土地资源管理和保护提供借鉴。
同时，也可以为相关的制定提供科学参考，促进土壤侵蚀综合治理工作的开展。
让我们总结一下本文的重点，我们可以发现，土壤侵蚀遥感监测与动态变化研究是一项具有重要现实意义的工作。
只有不断深化研究，提高技术水平，才能更好地保护土地资源，维护生态环境的稳定，实现可持续发展的目标。
基于遥感与地理信息技术的土壤侵蚀监测与防控研究
基于遥感与地理信息技术的土壤侵蚀监测与防控研究近年来，土壤侵蚀成为全球范围内面临的重要环境问题之一。
土壤侵蚀不仅损害了农业生产和生态环境，还影响了水资源的安全和可持续利用。
因此，如何有效地进行土壤侵蚀监测与防控成为了迫切需要解决的问题。
遥感技术与地理信息技术在土壤侵蚀监测与防控研究中发挥着重要作用。
遥感技术通过获取地球表面的电磁辐射信息，并解译成各种地物信息，为土壤侵蚀研究提供了快速、广泛、连续的数据支持。
地理信息技术则通过对空间数据进行存储、管理、分析和展示，为土壤侵蚀研究提供了空间决策支持。
土壤侵蚀监测是了解土地利用与整体侵蚀状况的基础。
通过遥感技术可以获取到高分辨率的遥感影像，从而提取出土地利用类型和空间分布。
结合地理信息技术，我们可以建立土壤侵蚀模型，分析土地利用对土壤侵蚀的影响程度。
通过土壤侵蚀等级评估，可以有效地监测和评估土壤侵蚀的状况，并为制定相应的土壤侵蚀防控措施提供科学依据。
地理信息技术在土壤侵蚀研究中的应用也非常广泛。
通过建立土壤侵蚀风险评估体系，结合遥感和地面观测数据，可以精确分析土壤侵蚀的空间分布和发展趋势。
基于地理信息系统平台，我们可以开展土壤侵蚀模拟和预测研究，为制定针对性的土壤侵蚀防控措施提供依据。
此外，地理信息技术还可以开展土壤侵蚀风险评估和监测，并提供实时的预警系统，及时预警和应对土壤侵蚀灾害。
在土壤侵蚀防控研究方面，遥感与地理信息技术也发挥着重要作用。
通过遥感技术的监测，可以及时发现土壤侵蚀灾害，并提供准确的灾情信息。
基于地理信息技术的土壤侵蚀防控决策支持系统，可以高效地制定土壤侵蚀防控措施，实现科学规划和分配资源。
此外，遥感与地理信息技术还可以用于监测土壤侵蚀防控效果，通过比对前后景观变化，评估防控措施的有效性，为修正和优化措施提供科学依据。
总结起来，基于遥感与地理信息技术的土壤侵蚀监测与防控研究是一个综合性的、系统性的工作。
遥感技术通过获取遥感影像，提取土地利用信息，为土壤侵蚀监测提供了可靠的数据支持；地理信息技术通过分析土地利用和土壤侵蚀的关系，建立模型预测，为土壤侵蚀防控提供了决策支持。
如何进行土壤侵蚀监测与评估
如何进行土壤侵蚀监测与评估土壤侵蚀是指土壤表面被水流、风力或人为活动侵蚀的现象。
它是土地资源的不可逆转的损耗过程，会导致人类社会和生态环境的不可估量的损失。
因此，进行土壤侵蚀监测与评估对于保护土地资源、维护生态平衡具有重要意义。
本文将探讨如何有效进行土壤侵蚀监测与评估。
一、背景介绍土壤是人类赖以生存的重要自然资源之一，然而，随着人口的增加和经济的快速发展，土地利用的不合理和过度开发不可避免地导致了土壤侵蚀的加剧。
土壤侵蚀不仅造成了农田的耕地损失，还导致了水土流失、水环境污染等问题，严重影响了社会经济的可持续发展。
二、土壤侵蚀监测1. 观测方法与技术土壤侵蚀监测的关键在于获取准确的数据，以便分析土壤侵蚀的程度和趋势。
目前，常用的土壤侵蚀监测方法包括遥感技术、地面观测与调查、地理信息系统（GIS）等。
（1）遥感技术遥感技术是一种通过航空或卫星获取地表信息的技术手段。
利用遥感技术可以实时获取大范围的土地利用、植被覆盖等数据，从而快速识别出可能发生土壤侵蚀的区域，并为后续的监测工作提供基础数据。
（2）地面观测与调查地面观测与调查是通过人工实地采样和测量，了解土壤侵蚀的情况。
这种观测方法可以提供更加详细和精确的数据，但其操作成本较高且周期较长。
（3）地理信息系统（GIS）地理信息系统（GIS）是一种集数据采集、处理、分析、展示于一体的系统，可以对遥感或地面观测数据进行整合和分析，从而提供更全面、准确的土壤侵蚀监测结果。
2. 监测指标与参数土壤侵蚀监测的主要指标包括土壤侵蚀速率、土壤流失量和植被覆盖率等。
这些指标能够反映土壤侵蚀的程度和趋势。
（1）土壤侵蚀速率土壤侵蚀速率是指单位时间内土壤表面被侵蚀的程度。
通过监测土壤侵蚀速率，可以评估土壤侵蚀的程度和影响，为农田防护措施的制定提供依据。
（2）土壤流失量土壤流失量是指单位面积土地在一定时间内的土壤流失量。
通过对土壤流失量的监测，可以估算土壤的流失速度和总量，从而评估土壤侵蚀的程度和对水资源的影响。
利用卫星遥感数据进行土壤侵蚀监测与评估
利用卫星遥感数据进行土壤侵蚀监测与评估引言土壤侵蚀是指自然因素或人为活动导致土壤表面被水、风或冰等物理作用或水、风、冰等侵蚀因素冲刷、切削、破碎，同时水运因素和水文过程的不正常运动、分布等，引起土壤质量下降的一种综合现象。
土壤侵蚀是农业生产中普遍存在的问题，对农作物生产、水源保护、生态环境等带来严重影响。
本文将探讨利用卫星遥感数据进行土壤侵蚀监测与评估的方法和意义。
一、卫星遥感数据在土壤侵蚀监测中的应用卫星遥感技术是通过卫星获取地球表面信息的一种技术手段。
利用遥感数据可以获取到土地利用、植被覆盖、降雨量等多种参考因素，从而对土壤侵蚀进行监测和评估。
1.1 土地利用数据的获取卫星遥感数据可以提供大范围的土地利用信息，通过遥感图像解译和分类技术，可以清晰地辨别出农田、林地、草地等不同类型的土地利用，为土壤侵蚀监测提供了基础数据。
1.2 植被覆盖的检测植被是保护土壤不受侵蚀的重要因素之一，卫星遥感数据可以提供植被指数、植被覆盖度等信息，通过对这些数据的分析和比对，可以评估植被状况，进而判断植被对土壤侵蚀的保护作用。
1.3 降雨量的监测降雨是土壤侵蚀的主要驱动因素之一，卫星遥感技术可以提供降雨量的监测数据，通过观测降雨空间分布和降雨时间等信息，可以对土壤侵蚀的程度进行评估。
二、利用卫星遥感数据进行土壤侵蚀评估的方法2.1 土壤侵蚀模型的建立利用卫星遥感数据进行土壤侵蚀评估的第一步是建立土壤侵蚀模型。
常用的土壤侵蚀模型有RUSLE模型、USPED模型等。
这些模型基于土壤侵蚀的物理机制和因素，利用卫星遥感数据作为输入参数，通过相关算法计算土壤侵蚀的程度。
2.2 数据融合与验证土壤侵蚀评估需要综合考虑多个因素，包括土地利用、植被覆盖、降雨量等。
因此，不同种类的卫星遥感数据需要进行融合，以提高评估结果的可靠性。
同时，评估结果需要与实地调查数据进行对比和验证，从而确保评估结果的准确性。
2.3 空间分布可视化利用卫星遥感数据进行土壤侵蚀评估后，评估结果可以以图像形式展示。
测绘技术中的坡面测量与土壤侵蚀监测方法
测绘技术中的坡面测量与土壤侵蚀监测方法近年来，随着环境保护意识的增强和土地资源的日益稀缺，对于土壤侵蚀的监测与控制显得尤为重要。
测绘技术中的坡面测量和土壤侵蚀监测方法便成为了对土地资源保护和合理利用的重要手段。
本文将介绍一些在测绘技术中常用的坡面测量和土壤侵蚀监测方法，并探讨其应用前景。
首先，我们来谈谈坡面测量方法。
坡面测量方法可以帮助我们了解土地坡度和坡向等信息，为土地利用规划和土壤侵蚀监测提供基础数据支持。
常见的坡面测量方法包括：全站仪测量法、GPS测量法、无人机遥感技术等。
全站仪测量法是一种较为传统的测量方法，通过测量不同地点的高程和平面坐标等参数来计算土地的坡度和坡向。
GPS测量法则是利用全球定位系统获取土地各点的坐标信息，并计算相邻点之间的高程差来确定坡面。
而无人机遥感技术则可以通过航拍图片获取大面积的土地信息，并借助图像处理和分析软件来得到具体的高程和坡度等数据。
这些坡面测量方法不仅高效快捷，而且在结果的精确度上也有不错的表现。
其次，我们来讨论一下土壤侵蚀监测方法。
土壤侵蚀是指水、风、重力等因素引起的土壤表层被冲刷、风蚀或滑坡等物理现象。
为了有效监测土壤侵蚀过程，我们可以借助于多种测量方法。
其中，常见的土壤侵蚀监测方法包括：地貌遥感监测、点网状测量法、土壤侵蚀动态模型等。
地貌遥感监测通过获取土地的遥感图像，结合地貌特征和土地利用信息等进行分析，可以实时监测土壤侵蚀情况。
点网状测量法则是通过在土地表面布设测量点或测量线，利用测量工具对土壤侵蚀程度进行定性或定量评估。
土壤侵蚀动态模型则是借助于计算机模拟，根据一定的输入参数，预测土壤侵蚀过程并提供决策支持。
这些土壤侵蚀监测方法的应用可以辅助我们及时发现并采取措施遏制土壤侵蚀的发展趋势。
除了上述的方法，还有一些新兴的技术和方法也为坡面测量和土壤侵蚀监测提供了新的思路和手段。
例如，激光雷达技术可以通过发射和接收激光脉冲来获取高精度的地面数据，进而进行坡面测量和土壤侵蚀监测分析。
基于遥感和地理信息技术的土壤侵蚀监测与评估研究
基于遥感和地理信息技术的土壤侵蚀监测与评估研究土壤侵蚀是一种严重影响农田和生态环境的问题，对农业生产和水质保护都具有重要意义。
为了有效监测和评估土壤侵蚀，遥感和地理信息技术被广泛应用于这一领域的研究和实践中。
本文将探讨基于遥感和地理信息技术的土壤侵蚀监测与评估研究。
首先，遥感技术是通过卫星或飞机等载体获取地表信息的技术。
利用遥感技术，可以高效获取大范围的土地覆盖变化、土地利用和土地类型等信息。
这对于土壤侵蚀监测和评估非常关键。
通过遥感图像的分析，可以定量推测土壤侵蚀的程度和范围，为农田管理和防治提供可靠的依据。
其次，地理信息技术是一种用于数据处理、管理和分析的技术。
利用地理信息系统（GIS）和空间分析模型，可以更精确地揭示土壤侵蚀的过程和影响因素。
例如，可以利用高程数据和坡度信息，研究地形对土壤侵蚀的影响。
此外，利用土地利用和土地覆盖数据，可以发现不同土地利用方式对土壤侵蚀的影响，从而指导农田规划和管理措施的制定。
基于遥感和地理信息技术的土壤侵蚀监测与评估研究可以从以下几个方面展开：首先，利用遥感技术对土壤侵蚀进行定量监测。
通过获取不同时间的遥感图像，可以分析土壤侵蚀的变化趋势和程度。
利用遥感图像的差异化分析，可以提取土地覆盖变化和植被覆盖度等信息，从而推测出土壤侵蚀的程度和范围。
通过这种方式，可以实现对不同地区土壤侵蚀风险的评估和等级划分。
其次，结合地理信息技术，研究土壤侵蚀的空间分布和影响因素。
通过收集土壤侵蚀的相关数据，如降雨、坡度、土地利用和土地覆盖等，可以利用GIS进行空间分析和建模。
通过空间插值、多元回归和遥感解译等方法，可以揭示土壤侵蚀的空间分布规律和主要影响因素。
这有助于制定相应的土地管理和保护策略，减少土壤侵蚀的风险。
同时，基于遥感和地理信息技术的土壤侵蚀监测与评估研究还可以为农田规划和农业生产提供支持。
通过分析土壤侵蚀的空间分布和趋势，可以合理规划农作物种植布局，减少土壤侵蚀风险。
使用卫星遥感图像进行土壤侵蚀监测的步骤和注意事项
使用卫星遥感图像进行土壤侵蚀监测的步骤和注意事项随着环境问题日益凸显，土壤侵蚀已成为世界性的环境挑战之一。
为了及时监测和评估土壤侵蚀的程度及影响范围，使用卫星遥感图像成为了一种有效的手段。
本文将探讨使用卫星遥感图像进行土壤侵蚀监测的步骤和注意事项。
1. 数据获取在进行土壤侵蚀监测前，首先需要获取卫星遥感图像的数据。
常用的遥感数据包括Landsat系列、MODIS和Sentinel系列等。
这些数据可以通过各种公开数据源或购买获得。
获取数据时需要关注数据质量、分辨率和时间间隔等因素，以确保数据的可靠性和适用性。
2. 图像预处理获得遥感图像数据后，需要进行预处理以提高数据质量和减少误差。
预处理步骤包括辐射定标、大气校正和影像配准。
辐射定标将原始数据转换为可量化的辐射亮度值，大气校正则消除大气对图像的影响，而影像配准则是将多个图像对齐以获得一致的空间范围。
3. 特征提取在进行土壤侵蚀监测时，需要提取一些特征参数以表征土壤侵蚀的程度。
常用的特征参数包括地表覆盖类型、土地利用变化、植被指数和地形参数等。
这些特征参数可以通过遥感图像进行计算和分析，以获得土壤侵蚀的空间分布和变化趋势。
4. 模型建立为了更准确地评估土壤侵蚀的程度，可以借助数学模型来进行模拟和预测。
常用的模型包括USLE（通用土壤流失方程）和RUSLE（改进通用土壤流失方程）等。
这些模型可以利用遥感数据中提取的特征参数，结合土壤类型、坡度和降雨等因素，来估算土壤侵蚀的速率和流失量。
5. 数据分析和结果展示完成土壤侵蚀监测的步骤后，需要对数据进行分析和结果展示。
数据分析可以通过统计学方法和地理信息系统（GIS）工具来实现。
在结果展示方面，可以使用图表、统计指标和空间分布图等形式，直观地展示土壤侵蚀的程度和变化情况。
使用卫星遥感图像进行土壤侵蚀监测时，还需注意以下几点：1. 数据的选择和质量选择合适的卫星遥感数据对于准确的土壤侵蚀监测至关重要。
应根据所研究区域和目标进行适当的数据选择，并对数据的质量进行评估，确保数据可靠性。
基于GIS的土壤侵蚀性遥感监测与评价
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 ：
遥感技术在农田土壤监测中的应用案例分析
遥感技术在农田土壤监测中的应用案例分析在现代农业的发展进程中，农田土壤的监测变得越来越重要。
准确、及时地了解土壤的状况对于提高农作物产量、保障粮食安全以及实现可持续农业发展具有关键意义。
遥感技术作为一种强大的工具，为农田土壤监测提供了高效、全面且非破坏性的解决方案。
本文将通过具体的应用案例，深入分析遥感技术在农田土壤监测中的实际应用。
一、遥感技术的基本原理遥感技术是通过非接触式的方式获取目标物体的信息。
它利用传感器接收来自地表物体反射或发射的电磁波，然后将这些电磁波信号转化为图像或数据。
不同的土壤特性会导致其对电磁波的反射和吸收有所差异，遥感技术正是基于这些差异来监测土壤的各种参数。
例如，可见光和近红外波段的遥感数据可以用于评估土壤的有机质含量、水分含量和土壤质地等。
而热红外波段则能够反映土壤的温度状况，这对于了解土壤的水分蒸发和热量交换非常重要。
二、具体应用案例（一）土壤水分监测在某个大型农田区域，为了精确掌握土壤水分的分布情况，采用了遥感技术。
通过搭载在卫星上的微波传感器，能够穿透云层和植被，获取大面积农田土壤的水分信息。
这些数据与地面实测数据相结合，建立了精准的土壤水分监测模型。
农民们根据监测结果，合理调整灌溉策略，在保障农作物生长需求的同时，避免了过度灌溉造成的水资源浪费和土壤盐碱化问题。
（二）土壤肥力评估在另一个农业产区，利用高光谱遥感技术对农田土壤的肥力进行评估。
高光谱传感器可以获取非常精细的光谱信息，从而捕捉到与土壤肥力相关的细微特征。
研究人员对采集到的光谱数据进行分析，建立了与土壤氮、磷、钾等养分含量的定量关系模型。
根据评估结果，农民有针对性地施肥，提高了肥料的利用效率，降低了农业生产成本，同时减少了因过量施肥对环境造成的污染。
（三）土壤污染监测在一个曾经遭受工业污染的农田地区，使用遥感技术来监测土壤的污染状况。
多光谱遥感图像能够显示出土壤中污染物的分布特征，结合地理信息系统（GIS）技术，对污染区域进行精确的定位和范围划定。
土壤侵蚀遥感监测方法研究
土壤侵蚀遥感监测方法研究作者：岳巍来源：《科技资讯》 2012年第27期岳巍(吉林省水利水电勘测设计研究院环境移民处吉林长春 130021)摘要:本文基于笔者多年从事水土保持的相关工作经验,以土壤侵蚀遥感监测为研究对象,探讨了目视解译分析方法和基于遥感光谱反射值自动监测,分别给出了具体的计算方法和相关研究现状,全文是笔者长期研究基础上的理论总结,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。
关键词:土壤侵蚀遥感监测目视解译遥感光谱中图分类号:P2 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)09(c)-0030-02遥感技术的发展为人类提供了从多维和宏观角度进行陆地生态环境监测的可能。
遥感的优势在于能以不同的时空尺度不断地提供多种地表特征信息,这对于传统的以稀疏离散点为基础的对地观测手段是一场革命性的变化(赵英时,2003)。
自从有了航空摄影以来,航空像片就在土壤侵蚀监测中发挥着重要的作用(陈述彭,1992),而航天遥感的出现,更为土壤侵蚀的监测提供了丰富的信息和广阔的空间,使得土壤侵蚀监测从定位监测拓展到区域或更大范围,从而将水土保持监测推向更深广的层次。
国内外目前发展的土壤侵蚀遥感监测方法,主要有目视解译方法和计算机自动分类方法。
1 目视解译分析方法目视解译方法根据操作手段和辅助工具的不同,主要有两种方式,目视解译和计算机人机交互解译。
但两者只是由于硬件设施的差异所导致的操作手段和方式的不同,其实质是一样的。
该方法着重于根据土壤侵蚀环境因子特征在遥感影上的客观反映来进行分析解译和光谱特征识别。
首先需要确定分类分级系统,其次建立解译标志,然后进行图像的判读、绘制专题图等流程。
早期的目视解译方式,是“通过直接观察或借助判读仪器(放大镜、立体镜、密度分割仪和彩色合成仪等)研究地物在遥感图像上的各种影像特征(如形状、大小、灰度、阴影、图形结构),并通过地物间的相互关系的推理、分析,达到识别地物目标的过程”(陈述彭,1990)。
遥感影像在土壤侵蚀研究中的应用
遥感影像在土壤侵蚀研究中的应用土壤侵蚀是当今世界面临的重要环境问题之一，它不仅导致土地资源的退化和损失，还可能引发一系列生态失衡和自然灾害。
为了有效地监测、评估和防治土壤侵蚀，科研工作者们不断探索和应用各种先进的技术手段，其中遥感影像技术因其独特的优势，在土壤侵蚀研究中发挥着日益重要的作用。
遥感影像能够提供大面积、同步、多时相的地表信息，这对于研究土壤侵蚀的空间分布、动态变化以及影响因素具有重要意义。
通过不同类型的遥感传感器，我们可以获取包括可见光、红外、微波等波段的影像数据，这些数据包含了丰富的地表特征和物理参数。
首先，遥感影像在土壤侵蚀类型的判别上表现出色。
例如，在水力侵蚀方面，通过对植被覆盖度、土地利用类型、地形坡度等信息的提取和分析，可以判断出容易发生坡面径流和沟道侵蚀的区域。
对于风力侵蚀，遥感影像能够反映出地表粗糙度、植被状况以及沙尘活动的范围，从而帮助我们识别风蚀的高发区。
在重力侵蚀的研究中，高分辨率的遥感影像可以清晰地显示出崩塌、滑坡和泥石流等灾害的迹象和规模。
其次，遥感影像有助于对土壤侵蚀强度的评估。
通过定量分析遥感影像中的植被指数、土壤亮度指数、地形因子等参数，可以建立起土壤侵蚀强度的评估模型。
例如，归一化植被指数（NDVI）能够反映植被的生长状况和覆盖程度，而植被在减少土壤侵蚀方面起着关键作用。
较低的 NDVI 值往往暗示着较高的土壤侵蚀风险。
此外，地形坡度和坡长也是影响土壤侵蚀强度的重要因素，利用数字高程模型（DEM）从遥感影像中提取这些地形信息，可以为侵蚀强度的评估提供有力支持。
再者，遥感影像能够实现对土壤侵蚀过程的动态监测。
多时相的遥感影像序列可以直观地展现出土地表面的变化情况。
比如，通过对比不同时期的影像，可以观察到沟壑的发育、河道的变迁以及植被覆盖的增减，从而揭示土壤侵蚀的发展趋势和速率。
这种动态监测对于及时采取防治措施、评估治理效果具有重要的指导意义。
另外，遥感影像在研究土壤侵蚀的影响因素方面也发挥了不可替代的作用。
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土壤侵蚀遥感监测方法研究摘要:本文基于笔者多年从事水土保持的相关工作经验,以土壤侵蚀遥感监测为研究对象,探讨了目视解译分析方法和基于遥感光谱反射值自动监测,分别给出了具体的计算方法和相关研究现状,全文是笔者长期研究基础上的理论总结,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。
关键词:土壤侵蚀遥感监测目视解译遥感光谱遥感技术的发展为人类提供了从多维和宏观角度进行陆地生态环境监测的可能。
遥感的优势在于能以不同的时空尺度不断地提供多种地表特征信息,这对于传统的以稀疏离散点为基础的对地观测手段是一场革命性的变化(赵英时,2003)。
自从有了航空摄影以来,航空像片就在土壤侵蚀监测中发挥着重要的作用(陈述彭,1992),而航天遥感的出现,更为土壤侵蚀的监测提供了丰富的信息和广阔的空间,使得土壤侵蚀监测从定位监测拓展到区域或更大范围,从而将水土保持监测推向更深广的层次。
国内外目前发展的土壤侵蚀遥感监测方法,主要有目视解译方法和计算机自动分类方法。
1 目视解译分析方法目视解译方法根据操作手段和辅助工具的不同,主要有两种方式,目视解译和计算机人机交互解译。
但两者只是由于硬件设施的差异所导致的操作手段和方式的不同,其实质是一样的。
该方法着重于根据土壤侵蚀环境因子特征在遥感影上的客观反映来进行分析解译和光谱特征识别。
首先需要确定分类分级系统,其次建立解译标志,然后进行图像的判读、绘制专题图等流程。
早期的目视解译方式,是“通过直接观察或借助判读仪器(放大镜、立体镜、密度分割仪和彩色合成仪等)研究地物在遥感图像上的各种影像特征(如形状、大小、灰度、阴影、图形结构),并通过地物间的相互关系的推理、分析,达到识别地物目标的过程”(陈述彭,1990)。
而人机交互解译是以计算机为平台,借助GIS软件,以数字遥感影像为信息源,依据野外验证过程中所建立的解译标志,建立遥感影像特征与地物原型之间的直接和间接关系,并综合地物波谱知识、植被指数、地学空间分布规律和物候知识等,来识别地物的过程。
随着遥感和计算机信息技术的发展,由水利部水土保持监测中心为项目主持单位,由中国院遥感应用研究所为项目技术主持单位,采用人机交互解译方式,于1999年3月正式实施全国第二次土壤侵蚀遥感调查,并于2002年发布了成果公告。
2000年水利部又组织开展了全国第三次土壤侵蚀遥感调查。
近期水利部陆续在黄河、长江中上游地区、黑河、塔里木河流域等重点水土保持生态建设区开展了水土保持监测(许峰,2004)。
到20世纪90年代,随着遥感技术的快速发展,人机交互解译方法已广泛应用于土壤侵蚀监测(赵忠海,2003,曾琪明,1996)。
土壤侵蚀目视解译除了应用于全国土壤侵蚀调查外,目前基本上呈现出应用范围广、手段单一,以区域性研究为主、零散分散、缺乏系统性,研究结果也只反映了“一家之言”,缺乏实地验证。
同时受监测手段的限制,效率低、非定量化、监测结果易忽视细节信息,受主观因素影响较大。
但在大尺度土壤侵蚀遥感调查中,尤其是对我国这样地域广、地形复杂的现实条件,在新的技术未突破之前,人机交互解译是目前主要的监测手段。
国外学者也有采用目视解译方法进行土壤侵蚀监测,Bococ(1988)利用SPOT立体影像图,用目视解译的方法绘制了Mxeioc的土壤侵蚀图。
Raina(1993)通过TM假彩色合成影像进行重度、中度和轻度土壤侵蚀图的绘制。
2 基于遥感光谱反射值自动监测该方法是依据遥感影像中地物光谱反射值进行定量分析,以提取土壤侵蚀的信息。
即将图像中每个像元根据其在不同波段的光谱亮度、空间结构特征或其他信息,按照某种规则或算法划分为不同的类别。
最简单的分类是只利用不同波段的光谱亮度值进行单像元自动分类;另一种不仅考虑像元的光谱亮度值,还利用像元和其周围像元之间的空间关系,如图像纹理、特征大小、形状、方向性、复杂性和结构,对像元进行分类。
图像分类中最常用的即监督分类和非监督分类,其中监督分类的算法有平行算法、最小距离法、最大似然法和基于概率分布的贝叶斯(Byaes)分类器等,非监督分类也称为聚类分析或点群分析,即在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群组的过程。
其算法主要有重复自组织数据分析技术。
除以上图像分类方法外,还发展了模糊分类、空间结构纹理分类和人工智能神经元网络方法等。
Evnas(1990)认为,真正反映土壤侵蚀的信息通常是土壤表层微观的色调、质地和光谱特征,然而这些微观信息差异由于地表覆盖物或其它信息干扰,很难被遥感探测器感知,所以单纯地利用遥感方法进行土壤侵蚀研究十分困难。
所以基于遥感影像光谱值监测土壤侵蚀,主要原理是基于土壤侵蚀所导致的地形地貌或植被因子的变化,如裸露地表的冲沟、细沟,植被枯竭等效应信息在光谱影像上的客观反映。
除了采用遥感影像分类方法提取侵蚀信息,模糊分类方法、混合像元分解方法的发展,己不仅仅应用于土地覆盖、农作物分类中,同时也应用于土地退化监测,这些方法在欧洲地中海地区土地退化监测中应用最多。
由于土壤侵蚀,造成地形地貌或植被因子的变化,如冲沟、植被枯竭等信息在光谱影像上会被客观地反映,从而利用植被指数或混合像元光谱分解方法可获得植被或土壤信息。
尽管光谱指数对估算植被覆盖率效果不错,但对于衰老植被则效果不太理想,但衰老植被对土壤侵蚀有着抑制作用,因此在土地退化监测中相关学者采用像元光谱分解一线性光谱分解法监测了地中海地区意大利Sicliy的植被覆盖度(deJnog,1999)。
分解方法的基本假设则是每个像元的光谱反射值是每个纯组分光谱反射值与其所占权重的线性组合。
同样,Mettemihct(1998)采用线性光谱分解方法,提取了玻利维亚的Sacbaa流域的土壤侵蚀信息与制图。
他利用LnadsatTM的六个波段的信息,选择了五个端元,而从影像中选择端元是其中的关键。
研究结果表明,线性光谱分解模型可以有效地应用于区域土壤侵蚀信息提取及制图。
同样,在地中海地区土地退化监测中,有学者采用了光谱分解方法和波谱形状指数来监测土地退化。
结果表明,采用上述方法可以进行区域土地退化的制图,而采用光谱分解方法从光学遥感影像中提取土壤侵蚀性状特征有更大的潜力。
同时景观单元分析表明,结合DEM变量与光谱信息对土地退化评价十分有用。
在地中海区域土地退化评价监测中,基于线性光谱分解方法计算植被丰度、提取土地退化特征信息研究很多。
除上述方法外,部分学者分析了由于土壤侵蚀而导致的环境要素的改变,从而尝试建立这些变化与植被指数的相关关系。
Sinhg(2004)认为由于土地退化、如土壤侵蚀,会导致表土丧失、有机质减少、土壤物理化学性质的改变,最终表现于土壤颜色的改变,在颜色上表现较高的Munesll值。
他们通过长时间序列的NOAA/A VHRR影像来监测土壤亮度值,最终达到监测土壤侵蚀的过程。
首先通过NOAA A VHRR影像研究土壤颜色(Mun esll)与NDVI 之间相关关系,结果表明Hue与NDVI、Chorma与NDVI之间的相关性很好,从而基于NDVI与土壤颜色之间的相关关系来评价土壤颜色,最终用于土壤侵蚀监测。
通过理论模型建立了土壤颜色、植被指数、表面温度和发射率(emissiviyt)之间的回归方程,结果表明通过多种植被指数(NDVI、MSA VI、PA VI等)来监测土壤颜色是有效的,从而可以监测土壤侵蚀或其它自然灾害导致的土壤变化(singh,2005)。
无论是目视解译还是遥感光谱反射值自动监测,两者基于遥感技术进行土壤侵蚀监测决定了它们的本质依据相似,只是手段和方式不同。
遥感影像所携带的信息是地表特征的客观反映,而土壤侵蚀是复杂地理系统负向效应运动的结果,它不同于土地覆盖或其它地物,它是一种效应的结果,无法从影像光谱特征信息上直接提取土壤侵蚀信息的量度值。
只能通过这种结果造成地表环境因子的改变而获取,如冲沟、植被枯竭或土壤特性的改变等信息在光谱影像上的客观地反映而获得土壤侵蚀信息。
因此,将两者手段相结合,可以称为基于指标规则的土壤侵蚀遥感监测方法,也可用于土壤侵蚀监测。
即采用目视解译的原理和依据,但处理过程中结合了影像光谱反射值自动运算等。
遥感影像目视解译过程根据分类、分级系统,参考分级指标,在非遥感信息源(如土地利用、土壤图和地形图等)支持下,由判读者综合遥感影像光谱特征所携带的各项指标特征,判断得出图斑单元所代表的土壤侵蚀类型及强度。
在黄土高原土壤侵蚀强度遥感监测中,选用降雨、地面物质抗蚀性、植被覆盖度和地形因子,采用变权模糊数学模型进行水蚀定量评判。
边多等(2003)采用该方式,以1∶2.5万彩红外航片和TM影像为主要信息源,对西藏“一江两河”地区进行了土壤侵蚀监测。
黄诗峰等(2001)建立了基于栅格地理信息系统的流域土壤侵蚀量估算的指标模型,结合嘉陵江上游西汉水流域具体情况,以降雨、地形、沟谷密度、植被盖度、成土母质等为主要指标,对流域土壤侵蚀量进行了估算。
同样是基于判别规则和逻辑综合分析的过程,并且参考指标与土壤侵蚀目视解译过程一致,但是在基于遥感提取单因子方法上略有不同的还有,通过特定算法自动提取植被信息,进行综合判别土壤侵蚀强度。
国外也有相关方法的应用研究。
3 遥感监测方法总结综上所述,基于遥感方法进行土壤侵蚀监测尽管随着航空航天遥感的发展很早就开展起来,但目前存在着如下状况和问题。
基于遥感方法,尤其是通过影像光谱特征进行分析、直接获取土壤侵蚀监测的研究在国内外研究还较少,并且国外研究主要集中于地中海地区土地退化监测研究中。
我国的土壤侵蚀遥感监测手段以目视解译为主,是区域土壤侵蚀遥感监测的主流手段。
从己发表文献统计,研究监测范围从全国土壤侵蚀调查到各个省级、流域或更小地域单元。
应用范围广、手段单一,以区域性研究为主、零散分散、缺乏系统性,研究结果也只反映了“一家之言”,缺乏实地验证。
同时受目视解译的限制,工作量大、效率低、非定量化、监测结果易忽视细节信息,受主观因素影响较大。
20世纪80年代初的全国土壤侵蚀遥感调查开始以目视解译方法为主,现在经历了航天遥感技术的快速发展的20多年,尤其是定量遥感分析技术的发展,但新的土壤侵蚀监测的研究方法较少。
参考文献[1]黄荣珍,张金池,李凤,等.GIS在南京市土壤侵蚀监测中的应用[J].南昌工程学院学报,2007(4).[2]梁波,农胜奇,蔡会德.广西重点公益林水土保持效能监测与评价[J].广西林业科学,2008(1).。