一種基于3S技術(shù)的快速、動態(tài)監(jiān)測水土流失與定量估算方法

黃忠民，肖提榮

(1.測繪出版社，北京100045;2.云南省地圖院，云南昆明650034)

一、研究區(qū)地理狀況

龍川江、勐果河兩流域位于云南省北部、金沙江流域中游，行政區(qū)劃屬于楚雄州。綜合自然區(qū)劃為滇東高原區(qū)，地層為揚子地層區(qū)，地貌區(qū)劃為滇中紅色高原，氣候區(qū)劃為南亞熱帶半干旱氣候區(qū)，土壤區(qū)劃為山原山地紅壤地帶，植被區(qū)劃為滇中、滇東高原半濕潤常綠闊葉林、云南松林區(qū)［1］。龍川江發(fā)源于南華縣天子廟魯都拉山腳，經(jīng)南華、楚雄、元謀等地于龍街匯入金沙江，全長257 km，流域面積約9293 km2;龍川江流域東、西、南三面均是高山環(huán)繞，來自東南和西南的暖濕氣流到此已是強弩之末，水汽含量很少，氣流越山后下沉，產(chǎn)生“焚風效應”，使空氣變得更為干燥，成為云貴高原雨量最少的地區(qū)，干濕季分明，植物蓋度低，土壤侵蝕十分嚴重，著名的“元謀土林”、“彎保土林”就出現(xiàn)在這里，是長江上游水土流失重災區(qū)。勐果河流域主要處于武定縣境內(nèi)，集水面積約1872 km2。

二、水土流失估算模型及各因素指標計算

1.基本模型形式

考慮到云南的實際和模型的簡便、適用性，本方法以應用最為廣泛的USLE模型為藍本，即

2.各因子指標計算

(1)降雨侵蝕力因子(R)

就本流域而言，R值計算方法是：R=E60·I30。本研究區(qū)域內(nèi)及附近各代表站降雨侵蝕力見文獻［2］中云南金沙江流域各站降雨侵蝕力計算表。

(2)土壤可蝕性因子(K)

楊子生教授曾在滇東北山區(qū)針對嚴重侵蝕的3類土壤——紅壤、黃壤和紫色土作了小區(qū)試驗，得到了實測K值，并修正了Wischmeier等諾模方程式中的系數(shù)，得到適合金沙江流域的K值計算方程式［3］：K=［2.737M1.14·(10－4) ·(12－ a)+4.236(b－2)+3.259(c－3)］/100，并根據(jù)該流域土壤調(diào)查資料，按此式計算出了20個土類(亞類)的K值。

(3)坡度坡長因子(LS)

楊子生教授曾通過小區(qū)試驗的方法得到了適合金沙江流域的LS因子計算公式：LS=(L/20)0.24·(S/5°)1.32。

(4)植被覆蓋與作物經(jīng)營管理因子(C)

C屬無量綱數(shù)，其值介于0～1之間［4］。楊子生教授以小區(qū)試驗方法加上參考USLE和國內(nèi)一些地區(qū)的研究成果，得到了幾種自然植被類型不同地面覆蓋度的C值。

(5)水土保持因子(P)

可定義為：在其他條件相同的情況下，設某一水土保持措施的坡地土壤流失量(AP)與無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之間。

三、利用3S技術(shù)進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實現(xiàn)涉及4個基本技術(shù)環(huán)節(jié)：科學實用的估算方法、規(guī)范的技術(shù)路線、快速的數(shù)據(jù)獲取手段、先進的數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)。數(shù)據(jù)的獲取及更新一直是限制估算效率的瓶頸。本研究利用遙感影像來迅速獲取水土流失的動態(tài)變化信息，實現(xiàn)對各項估算數(shù)據(jù)的快速更新，并通過GPS檢驗其數(shù)據(jù)提取的精確性，從而解決了這一瓶頸問題。水土流失的快速估算涉及多種來源、多種類型的數(shù)據(jù)，通常包括遙感圖像(植被和土地利用)、氣候觀測資料(降雨)、專題地圖(土壤和地形)、調(diào)查資料，以及相關(guān)研究的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。本文利用ASTER立體像對提取DEM，降低了經(jīng)費，提高了工作效率，特別是對某些人員很難到達或經(jīng)濟落后的地區(qū)，意義更加突出。整個工作流程如圖1所示。

圖1 水土流失3S定量估算方案流程

四、數(shù)據(jù)預處理

1.ASTER數(shù)據(jù)

研究區(qū)域涉及ASTER圖像8景，其中L1A級的有5景，L1B級的有3景。由于L1A級數(shù)據(jù)是未經(jīng)過處理的原始數(shù)據(jù)，因此在影像鑲嵌之前必須對其進行定標、輻射校正和幾何重采樣，以及與L1B級數(shù)據(jù)一起進行影像鑲嵌。

2.提取ASTER DEM

現(xiàn)在，隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，利用遙感影像立體像對提取DEM數(shù)據(jù)已經(jīng)成為可能，如利用SPOT數(shù)據(jù)生產(chǎn)的DEM精度可達到10 m以內(nèi)［5］。由于本項目中沒有實地的控制點(GCP)，因此提取DEM只能利用ASTER DTM方式自動提取，但這樣只能提取每幅ASTER圖像的相對DEM。同時，項目又要求較為精確的DEM，因此采用SRTM的DEM來糾正提取的DEM，以使其更為精確。通過對每幅ASTER立體像對數(shù)據(jù)處理、裁剪、拼接后得到的DEM即為本文最終用來提取地形信息的DEM。

五、數(shù)據(jù)處理及相關(guān)信息提取

1.坡度坡長因子層(LS)

坡度坡長因子被用來衡量地形對于土壤侵蝕的影響?？衫肈EM來實現(xiàn)基于像元的坡度與坡長的計算。在ArcGIS中，通過表面分析的坡度命令可以直接計算出每個像元的坡度值;ArcGIS軟件中沒有直接求坡長的功能，但可以通過先求負地形，再通過水文分析模塊，求出負地形的水流方向、水流長度等，再進一步利用柵格計算器把坡度、坡長代入本區(qū)域的LS因子計算公式，得到研究區(qū)的坡度坡長層。圖2是研究區(qū)坡長坡度綜合因子分級圖(注：圖中顏色越深表示地形越平坦，越不易發(fā)生水土流失;顏色淺則反之)。

圖2

2.土壤可蝕性因子層(K)

將現(xiàn)有的土壤分布圖矢量化及與DEM配準后，根據(jù)土壤分類圖中每種類型的K值，在ArcGIS空間分析模塊中將矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為柵格，得到了研究區(qū)的土壤可蝕性(K)層，如圖3所示(注：圖中顏色越深表示K值越小，土壤被侵蝕的可能性越小，越不易發(fā)生水土流失;顏色越淺則反之)。

圖3

3.土地利用層和植被覆蓋層

土地利用層和植被覆蓋層不直接參與水土流失量的計算。本文使用兩個時期的遙感數(shù)據(jù)來確定不同時期的土地利用狀況，這樣便可以計算出兩個不同時期的水土流失量，并通過對比分析來評價水土保持政策的實施狀況及成效。

(1)土地利用層

在對原始TM/ETM+影像進行幾何校正、影像增強、彩色合成、比值處理的基礎(chǔ)上，遵循以下判讀流程［6］：影像分層→監(jiān)督分類→目視分析，進行分類。首先用閾值法將水體分成水體與陰影層，用比值法(NDVI)和閾值法區(qū)分植被覆蓋區(qū)與混合區(qū);然后對照現(xiàn)有土地利用圖，利用ERDAS分別在TM和ETM+影像上建立土地利用類型(共10種，如林地、耕地、水體、裸巖及沙灘等)的訓練樣本，并分別對其進行監(jiān)督分類及分類后處理(如聚類、殲滅等)，得到兩個時期的土地利用圖;最后再與現(xiàn)有的土地利用圖進行疊加分析、計算。

(2)植被覆蓋層

本文在ETM+/TM上用標準化植被指數(shù)NDVI=(波段4－波段3)/(波段4+波段3)×100+127計算得到植被覆蓋層，并通過NDVI的差值了解兩時期植被動態(tài)變化信息。

4.降雨侵蝕力因子層(R)

根據(jù)云南金沙江流域各站降雨侵蝕力計算表中的值，結(jié)合年平均降水等線圖，使用ArcGIS的空間分析模塊中反距離權(quán)重插值函數(shù)實現(xiàn)降雨侵蝕力因子的空間插值，得到了研究區(qū)的降雨侵蝕力因子層(R)。

5.水土保持因子層(CP)

水土保持因子作為侵蝕動力的抑制因子，主要反映了植被或作物，以及管理措施對土壤流失量的影響。在土地利用圖的基礎(chǔ)上，依據(jù)不同作物類型及其覆蓋類型、地物類型的實測和觀察結(jié)果及已有的相關(guān)研究成果，對每一類土地利用分類中的不同植被覆蓋率進行不同的CP因子賦值。由于缺少研究區(qū)內(nèi)相關(guān)的水土保持措施資料，因此此處P值取值為1。然后再在ArcGIS空間分析模塊中將矢量轉(zhuǎn)為柵格，這樣便可得到研究區(qū)在兩個時期(20世紀80年代末與90年代末)內(nèi)的水土保持因子層(CP)。

六、流域水土流失量的計算及分級

1.水土流失量計算

RUSLE方程實際上就是將所有因子相乘從而獲得一個土壤流失值。因此，結(jié)合GIS強大的空間運算能力，便可計算研究區(qū)每個像元的土壤流失量?？衫肁rcGIS空間分析模塊的柵格計算器執(zhí)行疊置(A=R·K·LS·CP)，然后得到像元土壤侵蝕模數(shù)分布圖，再根據(jù)像元面積計算像元年土壤侵蝕量。

由于本文中有兩時相的CP因子層，因此可以分別計算并統(tǒng)計出20世紀80年代末與90年代末研究區(qū)年土壤侵蝕量，并通過對比分析(見表1)，實現(xiàn)了研究區(qū)內(nèi)水土流失的動態(tài)監(jiān)測。

表1 研究區(qū)兩時期年土壤侵蝕量 萬t

2.水土流失強度分級

在像元土壤侵蝕模數(shù)分布圖的基礎(chǔ)上，根據(jù)國家行業(yè)標準《土壤侵蝕分類分級標準》(SL 190—2007)確定土壤侵蝕強度分級指標，對像元侵蝕量進行分類，將侵蝕量在同一侵蝕等級的像元進行歸并(重分類)，進而繪制出兩時期土壤侵蝕強度圖(如圖4、圖5所示)。

圖4

3.實地驗證

由于本項目中大量應用遙感方式獲取研究區(qū)土壤侵蝕相關(guān)信息，為證實其可靠性，必須通過實地考察(路線如圖6所示)。GPS數(shù)據(jù)驗證：通過先后幾次的野外實地考察，證明由ASTER立體像對提取的DEM在實際工作中是適用的;通過3S技術(shù)監(jiān)測的強度分級結(jié)果與實際情況較為相符。

圖5

圖6

七、結(jié)束語

本文提出的基于3S技術(shù)的水土流失定量遙感方法，首先依據(jù)監(jiān)測模型計算出水土流失量，然后再按照國家相關(guān)標準分級，克服了先定級后計算流失量的人為定級的局限，是一種快速、動態(tài)、準確且較為先進的定量遙感方法。但是由于各方面原因，本文的結(jié)果將受到許多不規(guī)則因素(如工程建設)的影響，仍需進一步改進與完善。

［1］云南百科全書編纂委員會.云南百科全書［M］.北京：中國大百科全書出版社，1999：15-173.

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

［3］楊子生.滇東北山區(qū)坡耕地土壤可蝕性因子［J］.山地學報，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］黃玉琪.SPOT影像的 DEM 自動生成［J］.測繪通報，1998(9)：13-16.

［6］楊樹華，王寶榮，王崇云，等.流域生態(tài)系統(tǒng)的生態(tài)保護及其數(shù)字化管理［M］.北京：科學出版社，2006：136-157.