3S技术在王家沟流域沟道侵蚀研究中的应用

采用王家沟流域原有的等高线地形图,运用Arc GIS 10.2软件,对地形图矢量化,构建不规则三角网(TIN),转栅格得到数字地形模型(DEM)。将卫星遥感影像数据使用该软件进行定义投影、地理配准和掩膜提取等处理,进而与数字地形模型(DEM)叠加,并利用ERDAS IMAGINE软件对遥感影像数据进行解译处理,获得土地利用现状图和沟道分布图。进而使用Arc Scene模块的3D分析工具,建立主要影响沟道土壤侵蚀因子的矢量图形库。最终将影响因子叠加分析,揭示流域沟道土壤侵蚀情况与各影响因子之间的关联,可为研究制定水土流失防治措施提供准确依据。     

水文地貌关系正确DEM的建立方法

 水文地貌关系正确DEM(hydrologically correct DEMs,Hc-DEM),是指符合水文地貌学基本原理,正确反映水文要素(水流方向、水流路径、水系网络、流域界线等)与地貌特征发生和位置关系的DEM。区域尺度水文和土壤侵蚀等研究中,地形因子参数只能利用DEM来提取,为了准确反映地面形态,有效提取地貌和水文特征因子,建立Hc-DEM是必需的。笔者对Hc-DEM的概念、建立方法进行了讨论和介绍;以黄土高原为例,提出了利用多种比例尺数字地形图和ANUDEM软件建立DEM的关键参数;通过与TIN方法建立的DEM的比较,对所建立的DEM进行了简要评价。研究表明,利用我国已有的数字地形图和ANUDEM软件,可以建立Hc-DEM,为流域水文和区域尺度水土流失定量分析模拟、区域尺度植被适宜性评价等研究提供更加直接的数据支持。     

基于DEM的黑龙江宾州河流域水系提取试验研究

基于数字高程模型(digital elevation models,DEM)提取河网及相关流域信息是数字水文研究中的热点问题。以东北黑土区宾州河流域为研究区域,采用5m分辨率的DEM作为研究数据,运用ArcGIS9.2中的Hydrology水文处理工具包(Arc Hydro Tools)提取研究区河网特征。研究结果表明,分别采用0.75,1.25,2,2.5,3.75和5km2的集水面积阈值提取流域河网特征时,不同集水面积阈值对确定主河道的空间位置影响较小,但提取的数字流域河网特征会发生较大变化。基于河网密度与集水面积阈值及河源密度与集水面积阈值的关系探讨了适宜的集水面积阈值确定方法,发现取集水面积阈值为2km2时提取的河网特征与实际水系特征基本吻合,精度达95%以上。因此,基于Arc Hydro Tools的流域特征自动提取是切实可行的。     

水土保持措施图斑遥感识别提取研究进展

精确识别提取水土保持措施图斑是评估水土保持工程成效的重要技术手段。遥感影像是识别水土保持措施图斑的重要依据,伴随着遥感多源识别技术的发展,为图斑识别的精准化、快速化提供了更加有益的技术参考。为了厘清当前该研究现状,运用文献法,归纳总结了用于图斑识别研究的不同数据源、提取技术以及三大水土保持措施图斑识别方法现状以及存在的问题。下一步应结合水土保持治理工程区域特点,强化不同措施特征信息以及不同时空分辨率遥感影像的协同解译与提取研究,在水土保持措施图斑提取中引入人工智能、大数据等交叉学科技术从而提高水土保持措施图斑提取的准确性和时效性,并探索不同区域水土保持措施图斑提取技术和规程的标准化研究与应用。     

基于多源遥感影像的喀斯特地貌景观解译及格局研究

喀斯特景观解译一直是我国遥感影像解译工作的重要内容之一。由于喀斯特地貌本身的复杂性以及其生长环境的相似性,喀斯特地貌解译难度较大。从地理学与景观生态学视角出发,选用高分一号卫星影像和TM影像,辅以DEM和等高线数据,汇总和建立了喀斯特地貌景观分类体系和解译标志,通过目视解译完成喀斯特地貌解译。最后运用GIS和Fragstats软件等技术手段分析了喀斯特景观格局。结果表明:国产高分一号影像数据分辨率较高,因而能够比较准确地辨别不同喀斯特地貌形态,其解译精度优于Landsat TM影像,在地貌解译工作中完全可以用高分一号卫星数据替代TM影像数据;马山喀斯特景观受人类活动影响较小,景观破碎度低,自然性、多样性、异质性、整体性较强,有利于喀斯特景观保护;峰丛是马山县优势景观类型。     

小流域土壤侵蚀遥感监测新技术研究

在水力侵蚀地区开展以小流域为治理单元是我国水土保持工作的一项基本方针。根据部颁新标准《水土保持监测技术规程》,我们着重研究了基于小尺度、大比例尺的小流域土壤侵蚀监测的新技术,内容包含：研究和制定基层水土保持数据标准化（元数据）,采用1：1万地形图建立数字高程模型（DEM）,使用高分辨率SPOT卫星遥感图像进行投影、校正、融合处理,在遥感影像解译中采用快速提取分类,在栅格到矢量的转换中采用了几乎全自动化的方法,在结果分析中完成了图形和属性数据的联合查询和虚拟GIS。因此,在基层单位我们率先实现了小流域土壤侵蚀遥感监测的部颁标准。     

南方红壤农作区数字流域建立和应用

数字流域是用数字化专题图形、图像、表格和相应的模型对流域各要素的数字表达,数字流域可为数字化流域管理与评价提供支持。以1∶5万地形图和高分辨率(2.5m)遥感影像为基础,利用数字地形分析、遥感解译和野外调查的方法,建立了南方红壤农作区典型治理区的数字流域,并对土壤侵蚀强度等级进行了划分。研究结果表明:(1)所建立的包含Hc-DEM、地形因子、土地利用、植被盖度和水土保持措施的数字流域能够反映研究区治理前后土地利用和水土保持措施的变化;(2)侵蚀强度等级以中到强度为主,治理前后轻度侵蚀增加比较明显、中度和强度侵蚀减少。该研究可为水土保持效益评价和流域管理提供支持。     

区域土壤侵蚀遥感抽样调查方法

土壤侵蚀是全球性环境问题,土壤侵蚀调查是水土保持规划和生态文明建设的科学基础。为了完善土壤侵蚀抽样调查方法,快速、精准地估算土壤侵蚀实际速率,对基于高分辨率遥感影像进行目视解译,提取高精度土地利用和水土保持措施信息的方法进行了研究。基于现代地理信息科学,充分利用虚拟地球及其提供的公开高分辨率遥感数据资源,考虑土壤侵蚀及其治理的时空特征,采用分层不等概系统空间抽样方法布设抽样单元,通过对公开高分辨率遥感影像的目视解译,完成泛第三极地区土地利用和水保措施的遥感抽样调查。研究实现了2万个抽样调查单元的解译,提取了土地利用和水土保持措施信息;基于CSLE模型完成了典型抽样调查单元的土壤流失速率计算,并对解译结果进行了精度和实用性分析。结果表明:基于公开高分辨率遥感影像、利用分层不等概系统空间抽样方法,可快速提取土地利用和水土保持措施信息,完成区域土壤侵蚀抽样调查。     

基于面向对象的SPOT卫星影像梯田信息提取研究

梯田信息准确和快速提取是区域水土保持动态监测和评价的核心技术之一,运用遥感技术进行地物信息提取是一种有效手段。该研究以燕沟流域为研究区,采用高分辨率的SPOT5遥感影像数据,基于面向对象分类技术,通过影像分割构建影像对象,在分析影像对象的光谱特征、纹理特征和空间特征的基础上,建立了梯田信息的遥感提取规则,实现了梯田的自动提取。最后用手工勾绘结果对梯田的遥感提取结果进行精度评价,从田块边界的吻合度评价位置精度,并通过比较该结果与人工目视解译结果进行面积精度评价。结果表明,基于面向对象分类的遥感方法可以较好地从原始影像中提取复杂地貌区梯田的位置信息,面积提取正确率达到78.38%,该方法可为黄土高原地区梯田信息遥感提取提供借鉴。     

彩色空间变换在DEM与遥感影像复合中的应用研究

非遥感数据与遥感数据复合是提高遥感影像解译精度的重要方法之一。以延河流域1997年TM影像和1∶5万DEM为数据基础,在遥感影像处理软件ERDAS IMAGINE 8.4支撑下,研究了遥感数据与非遥感数据的复合方法。研究表明,利用彩色空间变换能取得较好的效果。把遥感影像从RGB颜色模式通过彩色空间变换变换到IHS颜色模式,利用DEM代替IHS模式的色度(H)分量并通过逆变换变回到RGB模式。变换后各地类间颜色对比度增大,有利于监督分类中分类模板的建立和提高分类精度。     

基于DEM的丹江口水源区治理区小流域划分研究

简要介绍了基于数字高程模型(DEM)自动提取流域特征的原理和方法,并以丹江口水源区治理区1∶5万DEM数据为基础,在Arc Map软件的水文模块(Hydrology)环境下,通过不同阈值参数的对比分析,对提取数字河网水系及流域边界、子流域归并等进行了探索,最后共提取小流域624个。     

3S技术在丹江口水库水源区水土流失动态监测中的应用

主要介绍了3S技术在丹江口水库水源区水土流失动态监测项目中的应用。首先阐述了3S技术的特点、项目实施基本指标和项目作业技术系统;其次重点叙述了3S技术在项目实施中的技术流程,包括资料收集、地形图矢量化、矢量数据空间分析、TM遥感影像处理、野外调查建立解译标志、遥感解译、土壤侵蚀强度计算、解译成果野外校核、数据库集成和用户界面开发10个步骤。最后列举了项目实施成果,并就3S技术在区域水土流失监测中的优势进行了叙述。     

黄土高原沟壑区典型小流域高精度DEM制作及其应用研究

高精度数字高程模型(DEM)是水土流失规律研究与流域地形空间分析中重要的空间数据。以黄土高原沟壑区的南小河沟流域为例,以1：1万地形图为数据源,探讨了在Arcgis和ArcView地理信息平台下,生成高精度DEM及提取流域土壤侵蚀指标的步骤和方法。结果表明,提取的地形信息能准确地反映该区域地形起伏变化与破碎状况,满足当前“数字流域”建设的需要。     

基于轮廓不同的DEM对宁波市姚江流域平原河网的提取研究

[目的]针对目前基于DEM提取平原河网所遇到的困境,采用新的视角提取平原河网,为完善水系自动化提取方法研究提供依据。[方法]采用Acr Hydro Tools和SWAT工具在轮廓不同的DEM下,对宁波姚江流域进行河网提取和流域确定。再以提取后的流域总面积与河流总长度为定量分析的主要指标,用相对误差公式、河网套合差公式和Visual Similarity Duplicate Image Finder软件进行综合评价与误差分析。[结果]在真实河网辅助下,Acr Hydro Tools与SWAT均是在规整型DEM基础上的提取效果很差。在临近型DEM上所提取的河网、流域和流域总出口与实际相符且精度、相似度都很高。[结论]用Acr Hydro Tools和SWAT两种工具提取流域水系都是可取的,但SWAT更加便捷;不同轮廓的DEM以及其是否与流域总出口相切会极大地影响河网提取的质量。     

基于机载激光雷达点云数据的河网提取方法研究

在介绍机载激光雷达数据的具体处理流程、分析机载激光雷达数据特征的基础上,结合高程数据和影像数据总结出了基于点云数据的大范围复杂流域的提取方案,同时设计了提取流程并应用该流程对实验数据进行了河网提取。将采用本研究方案提取的河网结果与全手工处理所得的结果进行对比分析后发现,本研究提出的基于机载激光雷达点云数据的河网提取精度误差为3.8%,符合实际生产要求。基于机载激光雷达技术提取河网不仅信息丰富而且提取精度和效率显著提高,同时它作为一种全新数据采集技术,为数字流域三维可视化提供了新的技术支撑。     

基于多光谱遥感的耕地等别识别评价因素研究

为了判断应用遥感技术进行耕地质量识别的可行性,该文以多光谱遥感影像为数据源,采用遥感技术提取耕地质量影响因素,进行耕地质量遥感识别评价。通过建立反演模型和实地验证,有机质含量、地形坡度与表层土壤质地可以利用遥感影像有效获取;灌溉和排水因素理论上可以通过遥感影像识别,但资料获取较困难,可通过专题图和影像解译相结合的方法获取;剖面构型、障碍层次和土壤酸碱度等因素通过遥感识别的准确度较低。以自然等指数作为遥感识别评价成果,利用已有农用地分等成果对其进行验证,结果表明,在误差范围[7%,7%]内二者具有高度一致性,因此基于多光谱遥感进行耕地质量识别评价具有一定的可行性。该研究可为耕地等别评价因素识别、耕地质量评价和动态监测提供参考。     

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。     

基于知识的遥感影像的BAYES分类方法研究——以福州市琅歧岛土地覆盖/土地利用类型为例

提高计算机遥感影像的分类精度,是遥感应用中研究的主要问题之一。以福州市琅歧岛土地覆盖/土地利用类型为例,以遥感影像解译知识为基础,使用TM、Aster的融合影像和NDVI生成的植被覆盖度影像,并结合DEM、土地利用等地理辅助数据,将DEM和NDVI因子作为待分类影像的波段加入其中,构成新的待分类影像,运用Bayes分类方法,通过循环迭代的方法消除先验概率对分类精度的影响,实例证明比运用单一的分类方法精度明显提高。     

基于多时相遥感影像的作物种植信息提取

为了快速、准确地在遥感影像上对作物种植信息进行提取,该研究运用多时相的TM/ETM+遥感影像数据和13幅时间序列的MODISEVI遥感影像数据,采取基于生态分类法的监督分类与决策树分类相结合的人机交互解译方法,建立决策树识别模型,对黑龙港地区的主要作物进行遥感解译,总体分类精度达到了91.3%,与单纯对TM影像进行监督分类相比,棉花、玉米、小麦、蔬菜4类作物的相对误差的绝对值分别降低了1.3%、20.5%、2.0%、13.8%。结果表明该方法的分类精度高,能较好的反映作物的分布状况,可为该地区主要作物种植结构调整提供科学依据,还可为其他区域尺度作物分布信息的提取提供参考。     

基于地块尺度多时相遥感影像的冬小麦种植面积提取

针对仅利用单一遥感影像数据获取农作物信息精度不够问题,该文选择冬小麦主产地河南省兰考县乡镇作为研究区,以2017年多时相中分辨率Landsat8 OLI影像和Google earth上下载的亚米级高分影像为遥感数据源,结合光谱差异和农田地块信息实现冬小麦的精确提取。该算法首先构建不同时相决策树模型,分别实现2个时相的冬小麦区域初步提取;其次通过将对高分影像多尺度分割产生的地块信息分别与2个时相冬小麦播种面积初步区域相互叠加,完成地块单元控制下的冬小麦播种面积分地块统计,并通过设定不同统计阈值,分析落在每一地块单元下的冬小麦区域,生成基于地块单元的冬小麦播种面积分布图;最后通过多时相交叉验证,获取最终冬小麦播种区域。结果表明：该方法能更加准确提取冬小麦种植面积,保持较低的误判率（1.3%）水平下,得到较高的提取正确率（95.9%）,较通过对比单一Google earth高分辨率影像获取冬小麦精度（85.6%）高,该研究对通过融合多源多时相影像数据获取农作物提供参考。