一种基于3S技术的快速、动态监测水土流失与定量估算方法

黄忠民，肖提荣

(1.测绘出版社，北京100045;2.云南省地图院，云南昆明650034)

一、研究区地理状况

龙川江、勐果河两流域位于云南省北部、金沙江流域中游，行政区划属于楚雄州。综合自然区划为滇东高原区，地层为扬子地层区，地貌区划为滇中红色高原，气候区划为南亚热带半干旱气候区，土壤区划为山原山地红壤地带，植被区划为滇中、滇东高原半湿润常绿阔叶林、云南松林区［1］。龙川江发源于南华县天子庙鲁都拉山脚，经南华、楚雄、元谋等地于龙街汇入金沙江，全长257 km，流域面积约9293 km2;龙川江流域东、西、南三面均是高山环绕，来自东南和西南的暖湿气流到此已是强弩之末，水汽含量很少，气流越山后下沉，产生“焚风效应”，使空气变得更为干燥，成为云贵高原雨量最少的地区，干湿季分明，植物盖度低，土壤侵蚀十分严重，著名的“元谋土林”、“弯保土林”就出现在这里，是长江上游水土流失重灾区。勐果河流域主要处于武定县境内，集水面积约1872 km2。

二、水土流失估算模型及各因素指标计算

1.基本模型形式

考虑到云南的实际和模型的简便、适用性，本方法以应用最为广泛的USLE模型为蓝本，即

2.各因子指标计算

(1)降雨侵蚀力因子(R)

就本流域而言，R值计算方法是：R=E60·I30。本研究区域内及附近各代表站降雨侵蚀力见文献［2］中云南金沙江流域各站降雨侵蚀力计算表。

(2)土壤可蚀性因子(K)

杨子生教授曾在滇东北山区针对严重侵蚀的3类土壤——红壤、黄壤和紫色土作了小区试验，得到了实测K值，并修正了Wischmeier等诺模方程式中的系数，得到适合金沙江流域的K值计算方程式［3］：K=［2.737M1.14·(10－4) ·(12－ a)+4.236(b－2)+3.259(c－3)］/100，并根据该流域土壤调查资料，按此式计算出了20个土类(亚类)的K值。

(3)坡度坡长因子(LS)

杨子生教授曾通过小区试验的方法得到了适合金沙江流域的LS因子计算公式：LS=(L/20)0.24·(S/5°)1.32。

(4)植被覆盖与作物经营管理因子(C)

C属无量纲数，其值介于0～1之间［4］。杨子生教授以小区试验方法加上参考USLE和国内一些地区的研究成果，得到了几种自然植被类型不同地面覆盖度的C值。

(5)水土保持因子(P)

可定义为：在其他条件相同的情况下，设某一水土保持措施的坡地土壤流失量(AP)与无任何水土保持措施的坡地土壤流失量(A)之比值，即P=AP/A，P值的大小介于0～1之间。

三、利用3S技术进行水土流失快速定量估算的方案

水土流失快速定量估算的实现涉及4个基本技术环节：科学实用的估算方法、规范的技术路线、快速的数据获取手段、先进的数据分析处理技术。数据的获取及更新一直是限制估算效率的瓶颈。本研究利用遥感影像来迅速获取水土流失的动态变化信息，实现对各项估算数据的快速更新，并通过GPS检验其数据提取的精确性，从而解决了这一瓶颈问题。水土流失的快速估算涉及多种来源、多种类型的数据，通常包括遥感图像(植被和土地利用)、气候观测资料(降雨)、专题地图(土壤和地形)、调查资料，以及相关研究的数据产品。本文利用ASTER立体像对提取DEM，降低了经费，提高了工作效率，特别是对某些人员很难到达或经济落后的地区，意义更加突出。整个工作流程如图1所示。

图1 水土流失3S定量估算方案流程

四、数据预处理

1.ASTER数据

研究区域涉及ASTER图像8景，其中L1A级的有5景，L1B级的有3景。由于L1A级数据是未经过处理的原始数据，因此在影像镶嵌之前必须对其进行定标、辐射校正和几何重采样，以及与L1B级数据一起进行影像镶嵌。

2.提取ASTER DEM

现在，随着遥感技术的不断发展，利用遥感影像立体像对提取DEM数据已经成为可能，如利用SPOT数据生产的DEM精度可达到10 m以内［5］。由于本项目中没有实地的控制点(GCP)，因此提取DEM只能利用ASTER DTM方式自动提取，但这样只能提取每幅ASTER图像的相对DEM。同时，项目又要求较为精确的DEM，因此采用SRTM的DEM来纠正提取的DEM，以使其更为精确。通过对每幅ASTER立体像对数据处理、裁剪、拼接后得到的DEM即为本文最终用来提取地形信息的DEM。

五、数据处理及相关信息提取

1.坡度坡长因子层(LS)

坡度坡长因子被用来衡量地形对于土壤侵蚀的影响。可利用DEM来实现基于像元的坡度与坡长的计算。在ArcGIS中，通过表面分析的坡度命令可以直接计算出每个像元的坡度值;ArcGIS软件中没有直接求坡长的功能，但可以通过先求负地形，再通过水文分析模块，求出负地形的水流方向、水流长度等，再进一步利用栅格计算器把坡度、坡长代入本区域的LS因子计算公式，得到研究区的坡度坡长层。图2是研究区坡长坡度综合因子分级图(注：图中颜色越深表示地形越平坦，越不易发生水土流失;颜色浅则反之)。

图2

2.土壤可蚀性因子层(K)

将现有的土壤分布图矢量化及与DEM配准后，根据土壤分类图中每种类型的K值，在ArcGIS空间分析模块中将矢量数据转换为栅格，得到了研究区的土壤可蚀性(K)层，如图3所示(注：图中颜色越深表示K值越小，土壤被侵蚀的可能性越小，越不易发生水土流失;颜色越浅则反之)。

图3

3.土地利用层和植被覆盖层

土地利用层和植被覆盖层不直接参与水土流失量的计算。本文使用两个时期的遥感数据来确定不同时期的土地利用状况，这样便可以计算出两个不同时期的水土流失量，并通过对比分析来评价水土保持政策的实施状况及成效。

(1)土地利用层

在对原始TM/ETM+影像进行几何校正、影像增强、彩色合成、比值处理的基础上，遵循以下判读流程［6］：影像分层→监督分类→目视分析，进行分类。首先用阈值法将水体分成水体与阴影层，用比值法(NDVI)和阈值法区分植被覆盖区与混合区;然后对照现有土地利用图，利用ERDAS分别在TM和ETM+影像上建立土地利用类型(共10种，如林地、耕地、水体、裸岩及沙滩等)的训练样本，并分别对其进行监督分类及分类后处理(如聚类、歼灭等)，得到两个时期的土地利用图;最后再与现有的土地利用图进行叠加分析、计算。

(2)植被覆盖层

本文在ETM+/TM上用标准化植被指数NDVI=(波段4－波段3)/(波段4+波段3)×100+127计算得到植被覆盖层，并通过NDVI的差值了解两时期植被动态变化信息。

4.降雨侵蚀力因子层(R)

根据云南金沙江流域各站降雨侵蚀力计算表中的值，结合年平均降水等线图，使用ArcGIS的空间分析模块中反距离权重插值函数实现降雨侵蚀力因子的空间插值，得到了研究区的降雨侵蚀力因子层(R)。

5.水土保持因子层(CP)

水土保持因子作为侵蚀动力的抑制因子，主要反映了植被或作物，以及管理措施对土壤流失量的影响。在土地利用图的基础上，依据不同作物类型及其覆盖类型、地物类型的实测和观察结果及已有的相关研究成果，对每一类土地利用分类中的不同植被覆盖率进行不同的CP因子赋值。由于缺少研究区内相关的水土保持措施资料，因此此处P值取值为1。然后再在ArcGIS空间分析模块中将矢量转为栅格，这样便可得到研究区在两个时期(20世纪80年代末与90年代末)内的水土保持因子层(CP)。

六、流域水土流失量的计算及分级

1.水土流失量计算

RUSLE方程实际上就是将所有因子相乘从而获得一个土壤流失值。因此，结合GIS强大的空间运算能力，便可计算研究区每个像元的土壤流失量。可利用ArcGIS空间分析模块的栅格计算器执行叠置(A=R·K·LS·CP)，然后得到像元土壤侵蚀模数分布图，再根据像元面积计算像元年土壤侵蚀量。

由于本文中有两时相的CP因子层，因此可以分别计算并统计出20世纪80年代末与90年代末研究区年土壤侵蚀量，并通过对比分析(见表1)，实现了研究区内水土流失的动态监测。

表1 研究区两时期年土壤侵蚀量 万t

2.水土流失强度分级

在像元土壤侵蚀模数分布图的基础上，根据国家行业标准《土壤侵蚀分类分级标准》(SL 190—2007)确定土壤侵蚀强度分级指标，对像元侵蚀量进行分类，将侵蚀量在同一侵蚀等级的像元进行归并(重分类)，进而绘制出两时期土壤侵蚀强度图(如图4、图5所示)。

图4

3.实地验证

由于本项目中大量应用遥感方式获取研究区土壤侵蚀相关信息，为证实其可靠性，必须通过实地考察(路线如图6所示)。GPS数据验证：通过先后几次的野外实地考察，证明由ASTER立体像对提取的DEM在实际工作中是适用的;通过3S技术监测的强度分级结果与实际情况较为相符。

图5

图6

七、结束语

本文提出的基于3S技术的水土流失定量遥感方法，首先依据监测模型计算出水土流失量，然后再按照国家相关标准分级，克服了先定级后计算流失量的人为定级的局限，是一种快速、动态、准确且较为先进的定量遥感方法。但是由于各方面原因，本文的结果将受到许多不规则因素(如工程建设)的影响，仍需进一步改进与完善。

［1］云南百科全书编纂委员会.云南百科全书［M］.北京：中国大百科全书出版社，1999：15-173.

［2］杨子生.云南金沙江流域土壤流失方程研究［J］.山地学报，2002，20(S1)：1-9.

［3］杨子生.滇东北山区坡耕地土壤可蚀性因子［J］.山地学报，1999，17(S0)：10-15.

［4］WISCHMEIER W H，SMITH D D.Predicting Rainfall Erosion Losses：A Guide to Conservation Planning［M］.USDA：Science and Education Adminitration，1978：40-62.

［5］黄玉琪.SPOT影像的 DEM 自动生成［J］.测绘通报，1998(9)：13-16.

［6］杨树华，王宝荣，王崇云，等.流域生态系统的生态保护及其数字化管理［M］.北京：科学出版社，2006：136-157.