植被盖度在土壤侵蚀模数计算中的应用

中国东北黑土区是重要商品粮基地,长期的自然侵蚀和过度人为开垦,引起的黑土退化、水土流失日趋严重,限制了粮食产量的提高。植被具有截留降水,增强土壤抗蚀性,抗击减流等作用,能够有效控制水土流失。植被盖度也对水土流失的强度产生直接影响。采用遥感与GIS技术结合的方法,通过高分辨率影像WorldView提取植被盖度,用以计算中国土壤侵蚀方程(CSLE)中生物措施因子B值的范围,并将其应用于黑龙江省克山县古城小流域土壤侵蚀量的估算中,对该小流域的土壤侵蚀状况进行了定性和定量分析。结果显示,土壤侵蚀状况与植被盖度关系密切,说明植被在治理土壤侵蚀中有巨大作用,同时体现出该方法精度高,可信度大,在同类研究中具有适用性。     

区域水土流失植被因子的遥感提取

NDVI是区域土壤侵蚀评价的最佳植被因子。基于遥感影像TM数据提取了NDVI值并将其与土地利用信息同时集成于土壤侵蚀图的每个图斑,建立了包含多种因子的空间数据库。通过每个图斑林草地面积百分比和NDVI值的统计分析,建立了NDVI与植被盖度的线性关系。多重因子数据库和NDVI-植被盖度关系,可以为区域土壤侵蚀定量评价提供支持。     

基于多源遥感数据的浙江省水土流失遥感监测

 通过浙江省土壤侵蚀强度判别模型,确定影响浙江省水土流失的主导因子;以TM数据和航摄1:1万DOM数据为遥感数据源,利用浙江省数字化地形图,结合样地调查,进行2009年浙江省水土流失遥感监测;以基于约束三角网技术的坡度因子提取方法、基于植被指数和像元二分模型的植被覆盖度因子提取方法以及土地利用因子提取方法,通过叠置分析实现土壤侵蚀信息提取。结果表明：浙江省水土流宍面积呈逐年减少的趋势;经过野外调査验证,研究成果准确度高。     

水土保持植被建设中的三个盖度:潜势盖度、临界盖度和有效盖度

水土保持的核心任务是防治土壤侵蚀 ,植物措施能有效地控制水土流失 ,因此水土流失区植被的恢复和建造成为水土保持工作的重心之一。植被盖度是衡量植物群落水土保持功能大小的一个重要质量指标 ,潜势盖度、有效盖度和临界盖度是植物恢复过程中的三个重要标准。较详细地论述了三个盖度的含义 ,并举例说明了有效益度、临界盖度的确定方法。     

基于植物群落结构的水土流失植被因子指数研究

通过分析传统生态学盖度在指示植被防止水土流失功能的不足,以植被垂直结构中各个层次控制水土流失的机理为依据,提出结构化植被因子指数Cs这一新的指标,建立了植被因子指数模型并进行了案例分析。结果表明:油松和山杨群落中,林冠层、草被层及枯枝落叶层都是植被防止水土流失的关键层次,其盖度对于防止水土流失的作用权重分别为0.0150,0.591,0.394和0.0608,0.828,0.112。结构化植被因子指数考虑了群落结构中各层次的相对作用,并结合各层次的盖度来综合反映植被影响水土流失的作用,比传统的生态学盖度能更好地描述植被与土壤侵蚀的关系,是一种理想的植被因子指标。     

基于多因子层次覆盖模型的潜在土壤侵蚀等级评价——以内蒙古林西县为例

以内蒙古林西县作为研究案例,采用降雨侵蚀力、主要地形体、土壤可蚀性、植被盖度及水土保持措施等参数,利用TM影像、DEM、土壤类型图、土地利用类型图等地理辅助数据与地面实测土壤理化性质及多年降水数据,在GIS与RS技术支持下,对5个单因子作用下研究区潜在水土流失风险进行评价.并基于多因子层次覆盖评价模型,对复合因子及多因子综合作用下研究区潜在水土流失状况进行评价.结果表明:地形、土壤与植被盖度3个因子对土壤侵蚀的贡献量较大,土地利用方式与降雨强度对土壤侵蚀的贡献量较小.5个因子综合作用的结果是:林西县有近77%的土地面积面临强度及强度以上水土流失的危险.其中轻度及微度水土流失面积占总土地面积的比例较小,二者共占总土地面积比例14.8%,主要分布在林西县西北部的中高山坡度较低地区;强度水土流失占22.8%,主要发生在北部的中山区及中部的河谷平川区;极强度水土流失占43.8%,主要发生在中部及南部低山丘陵区;剧烈水土流失面积占10.8%,集中分布在北部中山高坡区.     

沂蒙山区土壤侵蚀敏感性评价

根据沂蒙山区遥感影像解译和水土流失遥感调查数据等资料,在通用土壤侵蚀方程的基础上,选择降雨侵蚀力、土壤可蚀性值、坡度和植被覆盖等自然因子建立土壤侵蚀敏感性评价指标体系。利用GIS方法对影响土壤侵蚀敏感性的单因子进行计算,并将各因子进行栅格化。运用空间分析方法对沂蒙山区土壤侵蚀敏感性进行综合评价,将沂蒙山区土壤侵蚀敏感性分为极敏感区、高度敏感区、中度敏感区、轻度敏感区和一般敏感区5个等级区域,并分析了不同土壤侵蚀敏感区的空间分布。     

鲁中山区CSLE模型中植被和地形因子的优化方法

[目的]优化中国土壤侵蚀模型CSLE的因子计算方法,提高该模型在鲁中低山丘陵小流域的模拟精度,为低山丘陵区小流域的土壤侵蚀因子动态监测方法提供技术支撑。[方法]以淄博市郝峪小流域为研究区,将国产高分卫星数据和无人机低空遥感数据相结合,对CSLE模型中的地形地貌因子和植被覆盖与生物措施因子进行了算法优化,通过与国家监测数据的对比,验证优化后土壤侵蚀模型因子的优越性。[结果](1)模型因子算法优化验证结果表明,坡度坡长因子频率曲线相似度为0.91,可以进行土壤侵蚀计算;(2)对于植被覆盖度提取的尺度转换模型,拟合优度系数R~2为0.686 8,可以进行植被覆盖与生物措施因子计算。(3)优化模型后的土壤侵蚀数据与国家监测的土壤侵蚀数据的相关系数为0.686 8。[结论]优化了CSLE模型中因子提取计算的方法提高了模型的模拟精度。因子优化后计算的土壤侵蚀模数更符合当地实际情况。     

黄土丘陵沟壑区退耕坡地不同植物群落的土壤侵蚀特征

黄土高原地区水土流失造成严重的农业和生态环境问题,而植被能从根本上控制黄土高原的水土流失.以安塞县典型退耕坡地不同植物群落为研究对象,采用侵蚀针法,结合2012-2015年降雨数据及不同植物群落特征的分析,研究不同植被恢复坡地的土壤侵蚀特征.结果表明:研究期间,不同年份植被群落土壤侵蚀强度为丰水年＞平水年＞枯水年.不同植被类型群落防治土壤侵蚀的能力不同,具体为自然恢复灌木群落＞自然恢复草本群落＞人工灌木群落＞人工乔木群落.灰色关联度显示,降雨量与坡度是影响植被群落土壤侵蚀最重要的因素,乔灌木群落坡度＞降雨量,草本群落降雨量＞坡度.自然恢复植被群落枯落物盖度＞植被盖度,人工植被群落植被盖度＞枯落物盖度;因此,在当前植被条件下,未受到扰动的群落可有效减少降雨对土壤侵蚀的影响;在进行植被恢复时,应优先进行植被自然修复,适时适地引入乔灌木进行植被恢复人工调控,尽早促进乔木群落的林下植被发育,保护其林下灌草层和枯落物层,同时减少人为干扰.     

基于像元二分模型的昌都县植被盖度遥感估算

以Landsat TM遥感影像为数据源,利用归一化植被指数(NDVI)建立适用于昌都县的像元二分模型,并进行植被盖度估算。根据实测植被盖度数据对估算结果进行精度验证,实测值与估算值的相关系数为0.862 4,平均精度为82.5%。研究结果表明,基于NDVI的像元二分法适用于西藏自治区昌都县植被盖度的估算且精度较高。     

基于低空可见光谱的植被覆盖率计算

[目的]将低空遥感技术应用到水土保持设施验收中,从可见光谱遥感影像提取区域植被信息,提出可准确、客观计算水土保持设施验收指标中植被覆盖率的方法,以减少工作人员的业外工作量,提高测算效率。[方法]将仅含有可见波谱信息的低空遥感图像作为研究对象,在利用植被指数红绿比指数(RGRI),过绿指数(EXG),可见光波段差异植被指数(VDVI),归一化绿蓝差异指数(NGBDI)和归一化绿红差异指数(NRGRDI)分析图像波谱特性的基础上,采用双峰直方图法和最大熵值法确定各植被指数的阈值,再使用ENVI软件提取图像的植被信息,并计算植被覆盖率,与参照结果进行比对。[结果]利用可见光谱差异指数(VDVI)提取的植被信息精度高达95.32%。由此计算得到的植被覆盖率为54.43%,与实际情况最为接近。[结论]基于可见光谱遥感影像计算植被覆盖率的方法具有可行性,该方法人工干预少,结果准确度高,可为水土保持设施验收提供实时的数据支撑。     

基于Landsat8和Sentinel-2数据的砒砂岩区生物量估算的差异性

[目的] 分析基于不同空间分辨率遥感影像估算的地上生物量(above ground biomass,AGB)差异,为遥感估算荒漠生态系统AGB的研究中不同空间分辨率影像的选择提供依据。[方法] 在地面AGB调查的基础上,结合Landsat 8与Sentinel-2影像建立AGB-MSAVI统计模型,对砒砂岩区AGB进行了遥感估算,并分析不同植被覆盖区(高、中、低) AGB估算的差异性。[结果] Landsat 8与Sentinel-2影像均能较好地实现AGB估算,AGB估算结果在空间分布上具有相似性。基于Landsat 8和Sentinel-2数据估算AGB模型平均相对误差分别为13.41%和11.42%,基于Sentinel-2数据的AGB估算精度较高。[结论] 不同植被覆盖区Sentinel-2与Landsat 8数据估算的AGB存在一定的差异,低植被覆盖和高植被覆盖区,两种遥感数据估算的AGB差异相对较小;中植被覆盖区,遥感数据受到空间分辨率的制约,空间异质性影响相对显著,两种遥感数据估算的AGB差异较大。高空间分辨率遥感影像对AGB估算精度的提高具有一定效果。     

基于遥感的北方防风固沙区沙化草地利用基线盖度研究

为推动北方防风固沙生态功能区稳定维持生态健康安全,满足草地资源适度利用协调发展,该文选择北方防风固沙生态功能区的正蓝旗为典型研究区,利用TM遥感影像的NDVI,结合大量的野外地面调查数据,建立植被盖度遥感反演模型,提取区域植被盖度,并按照沙地类型划分标准划分沙地类型,提取半固定沙地和固定沙地过渡带处的平均植被盖度,开展防风固沙功能基线盖度评估研究。以基线盖度为基准,划分非利用区和可适度放牧利用。结果显示,提取正蓝旗草地资源利用基线盖度为30.47%,并通过基线盖度地面调查验证,与基线盖度地面调查结果一致。确定了可适度利用的草原范围及面积为396927.3hm2,占正蓝旗草原面积的39%,建立了生态保护约束下的草地资源利用格局。该研究可为沙化草地合理利用提供参考。     

Study on baseline vegetation coverage of desertification grassland in northern sand-fixing region based on remote sensing

为推动北方防风固沙生态功能区稳定维持生态健康安全,满足草地资源适度利用协调发展,该文选择北方防风固沙生态功能区的正蓝旗为典型研究区,利用TM遥感影像的NDVI,结合大量的野外地面调查数据,建立植被盖度遥感反演模型,提取区域植被盖度,并按照沙地类型划分标准划分沙地类型,提取半固定沙地和固定沙地过渡带处的平均植被盖度,开展防风固沙功能基线盖度评估研究。以基线盖度为基准,划分非利用区和可适度放牧利用。结果显示,提取正蓝旗草地资源利用基线盖度为30.47%,并通过基线盖度地面调查验证,与基线盖度地面调查结果一致。确定了可适度利用的草原范围及面积为396 927.3 hm2,占正蓝旗草原面积的39%,建立了生态保护约束下的草地资源利用格局。该研究可为沙化草地合理利用提供参考。     

基于线性光谱混合模型的荒漠草地覆盖度估测

为了解决草地混合像元对草地植被覆盖度监测的影响,该研究以Landsat TM为数据源,探讨线性光谱混合模型进行混合像元分解的关键问题,分析混合光谱模型获得的不同组分分量与植被覆盖度之间的关系,以期建立适合天山北坡荒漠草地覆盖度监测模型。结果表明:通过光谱混合模型获得植被、沙丘以及盐碱化土壤3个基本组分,其中植被组分与覆盖度拟合效果较好(R2=0.62),与植被指数法估测草地覆盖度相比,决定系数R2均高于比值植被指数、归一化植被指数、土壤调节植被指数及修正土壤调整植被指数MSAVI。通过对所获模型精度检验,均方根误差RMSE为1.28,结果较为理想。因此,利用线性光谱混合模型解析混合像元估测天山北坡荒漠草地覆盖度具有可行性。     

GIS技术在通用土壤流失方程中的应用研究

通用土壤流失方程(USLE)在我国应用,重要的是要对各相关因子值进行科学的确定。结合遥感与地理信息系统(GIS)技术,可以实现以USLE为平台的区域土壤流失遥感监测。本研究介绍了USLE中因子的GIS生成以及土壤流失量的GIS生成过程,其研究成果可作为水行政部门决策与执法的依据,也可作为研究区域基础地理信息资料进行储存备份与延伸应用。     

以土地利用为基础的安徽省生态评价遥感信息模型

[目的]建立更科学合理的生态评价遥感信息模型,为研究区的可持续发展提供参考依据。[方法]利用NDVI(归一化植被指数)和像元二分模型监测植被覆盖度作为地表植被覆盖信息的评价指标;用热惯量法反演研究区的土壤含水量作为研究区地表植被覆盖信息与土壤肥力的评价指标;采用目视解译获得土壤质地的编码分布图并进行影像化处理,将土壤中物理性黏粒含量作为评价土壤板结情况指标;利用线性光谱混合分解模型提取研究区的裸地比率作为土地荒漠化程度的评价指标。[结果]从土地利用的角度构建了生态评价指标体系,建立了以像元为单位的生态评价定量化遥感信息模型。[结论]植被覆盖度因子对研究区生态评价的影响程度相对较大;在生态评价过程中本研究新建模型总体评价精度比传统方法提高了15%。     

基于遥感的郑州市黄河湿地植被覆盖度变化研究

城市滨河湿地的治理与保护对于城市生态环境具有重要意义,而监测植被覆盖度是研究湿地植被状况的重要方法。以郑州市黄河湿地为研究对象,采用等密度模型,基于1999-2011年的郑州市黄河湿地TM遥感影像,进行湿地植被覆盖度的反演,并结合降水数据和实际调研情况,分析了郑州市黄河湿地植被覆盖度的变化情况。结果表明,郑州市黄河湿地生态环境比较脆弱,研究期内平均植被盖度由60%下降到40%,典型黄河湿地植被遭到破坏。年降水的差异对植被覆盖度影响明显,同时越来越多的人类活动是导致植被持续减少的重要因子。该研究结果可为制定区域生态修复规划,提高黄河湿地的生态价值和经济价值服务提供参考。     

基于遥感与GIS的土壤侵蚀潜在危险度评价研究——以青岛市为例

应用遥感和GIS技术,对土壤侵蚀潜在危险度影响因子的提取方法和指标模型进行了探讨,把坡度、降雨侵蚀力、植被覆盖度、土层厚度、土壤可蚀性、岩性、人口环境容量、坡耕地占坡地面积比例等8个因子作为评价土壤侵蚀潜在危险度的主要因素,利用改进型层次分析法确定8个因子的权重,利用ARCGIS和ARCVIEW软件,对青岛市土壤侵蚀潜在危险度进行了分级评价。     

基于无人机采集的视觉与光谱图像预测棉花产量

为了高效管理农田,该文提出了一种应用低空遥感视觉与光谱图像预测棉花产量的方法。盛花期前的棉花图像由无人机遥感平台在距地面50m的飞行高度下采集,采集的局部图像通过拼接处理得到棉花地的全景RGB图像与CIR(color-infrared,彩色红外)图像。基于全景图像提取并计算了色度、植株覆盖率与归一化植被指数(normalized difference vegetationindex,NDVI)3个特征参数,用于构建棉花产量的预测模型。包括产量与特征参数的原始数据集随机分为训练集(90%)与测试集(10%)。训练集数据首先基于产量概率分布特征去除了10%的离群值,然后通过均值滤波器滤波,处理后的数据用于构建预测模型。通过SAS软件对比分析了单变量、双变量以及三变量构建的线性回归模型,预测模型由P值、决定系数R2、每0.4 hm2面积下估计值与真实值之间的平均绝对误差百分比(mean absolute percentage error,MAPE)这3个参数进行评估。试验结果表明,单变量、双变量以及三变量构建的共7个线性回归模型,其P值均小于0.05,则7个线性回归模型均具有统计学意义(5%显著性水平)。其中,由三变量构建的多元线性回归模型具有最大的决定系数R2=0.9 773,因此适应性最优。基于测试集验证模型精度,试验结果表明,采用多元线性回归模型进行产量估计,估计值与实际值之间的平均绝对误差百分比为4.0%。因此,无人机搭载图像传感器采集提取视觉与光谱特征能够有效用于作物产量的预测。