土壤侵蚀遥感监测中植被信息知识库的应用
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第 ４期
２１ ０ ０年 １ ２月
山 西水 土 保 持 科 技
Ｓ ｌａ ｄ Ｗ ａ ｅ ｎ ｅｖ ｔｏ ｃｅ ｅ ａ ｃ ｎ ｌｇ ｎ Ｓ ａ ｘ ｏｉ ｎ ｔ ｒＣｏ ｓ ｒ ａｉ ｎ Ｓ ｉｎｃ ｎｄ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｉ ｈ ｎ ｉ
Ｎｏ ４ ．
Ｄｅ ． ０１ ｃ２ ０
持工作实践的需要。 ２ 研 究 方法
２ １ 研 究 思 路 ．
是早期 的人 工普查 ， 是 近来 在 各种 理 论 下建 立 的 还 土壤 侵蚀监 测模型 ， 将 其 作 为衡 量地 表 土壤 侵 蚀 都 程度 的一个重 要 因子 。
福 建省地 处东 南沿 海 ， 受 热带 海 洋性 季 风 气 候影 响 ， 植被茂 盛 ， 种类 繁 多。植被 类型 以及植被 覆
Hale Waihona Puke Baidu
口 学 术 天 地
土 壤 侵 蚀 遥 感 监 测 中 植 被 信 息 知 识 库 的 应 用
陈 志伟
（ 建 省南 安 市水 土 保 持 试 验 站 ） 福
摘 要 ： 感植被 度的 经验判读 因人 为 因素 比重较 大 ， 遥 影响 了土壤 侵蚀 监 测 的动 态效 能。本 文研 究通
过采 用人 工调 查 结合 遥感 判读 的方式 ， 建立植被 度 的遥 感识 别样 本知 识库 。该 方 法在 水 土保持 行 业 的应 用
上， 目前 尚鲜有报道 。通过 建立知 识库 ， 并使 用 Ｇ Ｓ对其加 以检 查 、 Ｐ 更新 ， 高 了样 本 的广泛 性 与精确 度 ， 提 从
而在 土壤侵蚀 动 态遥 感监 测的应 用上进 一步提 高 了精 度 与速 度 ， 并使 遥 感 影像 的植 被判 读 具 有一 定 的 系统
性。
的地理信 息 图层 结合 分析 ， 行样本 信息 采集 ， 进 并采 用 Ｇ Ｓ设备来 检验 与校正人 为 经验 判 读 的数 据 ， Ｐ 补 充 Ｇ Ｓ技 术 上的不足 ， Ｉ 建 样 本知识 库 ， 而实观 … 从
定 范 围内的土壤侵 蚀 动 态监 测 ， 使 监测 具 有 一定 并
最终 能满 足随意 时 段 的 知识 储 备 。所 以 ， 采用 本 方 法得 到 的数 据 比较可 靠 ， 实 现地 市 级 土壤 侵 蚀快 能
从遥 感源 中提 取植 被 度信 息 ， 一般 都 要结 合外
在 的专家 知识 、 人工 智 能 或人 为 经 验进 行 判 读 。从 广域 的监测 范 围来 看 ， 实 现 信 息人 工 判 别分 类 的 要
高准确 度将 是个复 杂 而困难 的工作 。然而从 局域小
盖度 由边 远 山区到 沿海 台地 变化 较 大 ， 被度 的 遥 植
关 键词 ：土壤侵 蚀
植被 覆 盖度
遥感
泉 州市
中图分类号 ： １７ Ｓ ２ ． 文献标识 码 ：Ａ 文章编 号 ：１０ ￣ｌ０ ２ １ ０ － １ － Ｓ ５ ； １７ １ ０ ８ ２ （０ ０）４０ ８０ ０ ３
１ 研 究 目标
植被覆 盖度是 水 土保 持 的一 个重 要 指标 ， 管 不
机 自动判读 方案 ， 消除前后 监测 的主观 矛盾 ， 成 可 形 重复 、 多次应 用 的统 一体 系 ， 监测 达 到 动态 性 、 使 实 时性 ， 提高结 果精度 ， 就成 为我们 的研究 目标 。
范 围大 比例尺 级别 的土壤 侵蚀遥感 调查 。 在本 方案 的研 究应 用 中 ， 作业 范 围相对 较 小 从 的地市级 行政 区人手 ， 较容 易进行 实地野 外调查 ， 样
值 逐渐抽 样 分 类 ， 体 应 分 出如 ： 系 、 民区 、 具 水 居 道
路、 光板 地 、 旱耕 地 、 草地 、 田 、 疏 水 疏林 地 、 地 、 林 密
１ ・ ８
２１ ０ ０年 ｌ ２月
陈志 伟 土壤 侵 蚀 遥 感 监 测 中植 被 信 息 知 识 库 的 应 用
感判读 应综合 考虑相关 的地理 因素 。在我 们进行 的
地域 范围人 手 ， 可 以通 过不 断的验 证与调 校 ， 却 建立 起基 于本 区域 内丰富 的实例样 本与专 家经验 相结合 的计算 机 自动判读 基 础 数据 库 ， 对 小 区域 的土壤 可 侵 蚀现状 进行 大 比例 尺 高精 度 的遥感 分 析 与 调查 。 再汇合 多 个 小 地 域 进 行 数 据 合 并 ， 形 成 大 范 围 可
（ 如整个福 建 省 ） 水土 保持 行 业遥 感 知识 库 ， 到大 达
土壤侵蚀 遥感 监测 过程 中 ， 被度 一 直 是工 作 量 较 植 大、 主观经 验较重 、 关 性却 很 大 的 因 素 ， 因子信 相 其
息图层计 算 的速度与精 度直接 影 响到监测 的动态 效
能， 并影 响了监测 的结 果 。所 以 ， 研究 一套可 用于 土 壤侵 蚀监测 上 的具 有专 家知识 支持 的植 被遥感 计算
速动态 监测 。
２２ 方法 与步骤 ． ２ ２ １ 提 取 样 本 ． ．
以 Ｔ 影像 为例 ， 先 以合 成 的 假 彩 色影 像 为 Ｍ 首
的 系统性 、 续性 与可反 复操作性 ， 持 更加 满足水 土保
收稿 日期 ： ０ ０ ８１ ２ １－ —６ ０
・
参 照 图像 ， 后从 Ｔ 然 Ｍ３影 像上 由低 灰度值 向高灰度
本 的先验 性知识 可 以达 到 较 精确 的采集 ， 采集 的数 量较 易满 足本级 监测 所需 的标 本 量 。并 且 ， 识 库 知 的存 贮量逐 渐增 加 ， 不同时 相的样 本知识逐 渐 丰富 ，
由于计算 机 、 空遥 感 、 Ｐ 航 Ｇ Ｓ定 位 技 术 、 Ｉ Ｇ Ｓ软 件技术 等 的普 遍应 用 ， 遥感 监 测 土壤 侵 蚀现 状 已 非难 事 。我站 研究 了植被度 遥感识 别样 本知识 库 的 建立方 法 ， 使用 地理 信 息 系统 技术 将 遥 感 以及 相 关
林 地 等各 类 不 同覆 盖 度 的样 本 来 。 在 本 过 程 中
２１ ０ ０年 １ ２月
山 西水 土 保 持 科 技
Ｓ ｌａ ｄ Ｗ ａ ｅ ｎ ｅｖ ｔｏ ｃｅ ｅ ａ ｃ ｎ ｌｇ ｎ Ｓ ａ ｘ ｏｉ ｎ ｔ ｒＣｏ ｓ ｒ ａｉ ｎ Ｓ ｉｎｃ ｎｄ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｉ ｈ ｎ ｉ
Ｎｏ ４ ．
Ｄｅ ． ０１ ｃ２ ０
持工作实践的需要。 ２ 研 究 方法
２ １ 研 究 思 路 ．
是早期 的人 工普查 ， 是 近来 在 各种 理 论 下建 立 的 还 土壤 侵蚀监 测模型 ， 将 其 作 为衡 量地 表 土壤 侵 蚀 都 程度 的一个重 要 因子 。
福 建省地 处东 南沿 海 ， 受 热带 海 洋性 季 风 气 候影 响 ， 植被茂 盛 ， 种类 繁 多。植被 类型 以及植被 覆
Hale Waihona Puke Baidu
口 学 术 天 地
土 壤 侵 蚀 遥 感 监 测 中 植 被 信 息 知 识 库 的 应 用
陈 志伟
（ 建 省南 安 市水 土 保 持 试 验 站 ） 福
摘 要 ： 感植被 度的 经验判读 因人 为 因素 比重较 大 ， 遥 影响 了土壤 侵蚀 监 测 的动 态效 能。本 文研 究通
过采 用人 工调 查 结合 遥感 判读 的方式 ， 建立植被 度 的遥 感识 别样 本知 识库 。该 方 法在 水 土保持 行 业 的应 用
上， 目前 尚鲜有报道 。通过 建立知 识库 ， 并使 用 Ｇ Ｓ对其加 以检 查 、 Ｐ 更新 ， 高 了样 本 的广泛 性 与精确 度 ， 提 从
而在 土壤侵蚀 动 态遥 感监 测的应 用上进 一步提 高 了精 度 与速 度 ， 并使 遥 感 影像 的植 被判 读 具 有一 定 的 系统
性。
的地理信 息 图层 结合 分析 ， 行样本 信息 采集 ， 进 并采 用 Ｇ Ｓ设备来 检验 与校正人 为 经验 判 读 的数 据 ， Ｐ 补 充 Ｇ Ｓ技 术 上的不足 ， Ｉ 建 样 本知识 库 ， 而实观 … 从
定 范 围内的土壤侵 蚀 动 态监 测 ， 使 监测 具 有 一定 并
最终 能满 足随意 时 段 的 知识 储 备 。所 以 ， 采用 本 方 法得 到 的数 据 比较可 靠 ， 实 现地 市 级 土壤 侵 蚀快 能
从遥 感源 中提 取植 被 度信 息 ， 一般 都 要结 合外
在 的专家 知识 、 人工 智 能 或人 为 经 验进 行 判 读 。从 广域 的监测 范 围来 看 ， 实 现 信 息人 工 判 别分 类 的 要
高准确 度将 是个复 杂 而困难 的工作 。然而从 局域小
盖度 由边 远 山区到 沿海 台地 变化 较 大 ， 被度 的 遥 植
关 键词 ：土壤侵 蚀
植被 覆 盖度
遥感
泉 州市
中图分类号 ： １７ Ｓ ２ ． 文献标识 码 ：Ａ 文章编 号 ：１０ ￣ｌ０ ２ １ ０ － １ － Ｓ ５ ； １７ １ ０ ８ ２ （０ ０）４０ ８０ ０ ３
１ 研 究 目标
植被覆 盖度是 水 土保 持 的一 个重 要 指标 ， 管 不
机 自动判读 方案 ， 消除前后 监测 的主观 矛盾 ， 成 可 形 重复 、 多次应 用 的统 一体 系 ， 监测 达 到 动态 性 、 使 实 时性 ， 提高结 果精度 ， 就成 为我们 的研究 目标 。
范 围大 比例尺 级别 的土壤 侵蚀遥感 调查 。 在本 方案 的研 究应 用 中 ， 作业 范 围相对 较 小 从 的地市级 行政 区人手 ， 较容 易进行 实地野 外调查 ， 样
值 逐渐抽 样 分 类 ， 体 应 分 出如 ： 系 、 民区 、 具 水 居 道
路、 光板 地 、 旱耕 地 、 草地 、 田 、 疏 水 疏林 地 、 地 、 林 密
１ ・ ８
２１ ０ ０年 ｌ ２月
陈志 伟 土壤 侵 蚀 遥 感 监 测 中植 被 信 息 知 识 库 的 应 用
感判读 应综合 考虑相关 的地理 因素 。在我 们进行 的
地域 范围人 手 ， 可 以通 过不 断的验 证与调 校 ， 却 建立 起基 于本 区域 内丰富 的实例样 本与专 家经验 相结合 的计算 机 自动判读 基 础 数据 库 ， 对 小 区域 的土壤 可 侵 蚀现状 进行 大 比例 尺 高精 度 的遥感 分 析 与 调查 。 再汇合 多 个 小 地 域 进 行 数 据 合 并 ， 形 成 大 范 围 可
（ 如整个福 建 省 ） 水土 保持 行 业遥 感 知识 库 ， 到大 达
土壤侵蚀 遥感 监测 过程 中 ， 被度 一 直 是工 作 量 较 植 大、 主观经 验较重 、 关 性却 很 大 的 因 素 ， 因子信 相 其
息图层计 算 的速度与精 度直接 影 响到监测 的动态 效
能， 并影 响了监测 的结 果 。所 以 ， 研究 一套可 用于 土 壤侵 蚀监测 上 的具 有专 家知识 支持 的植 被遥感 计算
速动态 监测 。
２２ 方法 与步骤 ． ２ ２ １ 提 取 样 本 ． ．
以 Ｔ 影像 为例 ， 先 以合 成 的 假 彩 色影 像 为 Ｍ 首
的 系统性 、 续性 与可反 复操作性 ， 持 更加 满足水 土保
收稿 日期 ： ０ ０ ８１ ２ １－ —６ ０
・
参 照 图像 ， 后从 Ｔ 然 Ｍ３影 像上 由低 灰度值 向高灰度
本 的先验 性知识 可 以达 到 较 精确 的采集 ， 采集 的数 量较 易满 足本级 监测 所需 的标 本 量 。并 且 ， 识 库 知 的存 贮量逐 渐增 加 ， 不同时 相的样 本知识逐 渐 丰富 ，
由于计算 机 、 空遥 感 、 Ｐ 航 Ｇ Ｓ定 位 技 术 、 Ｉ Ｇ Ｓ软 件技术 等 的普 遍应 用 ， 遥感 监 测 土壤 侵 蚀现 状 已 非难 事 。我站 研究 了植被度 遥感识 别样 本知识 库 的 建立方 法 ， 使用 地理 信 息 系统 技术 将 遥 感 以及 相 关
林 地 等各 类 不 同覆 盖 度 的样 本 来 。 在 本 过 程 中