專利名稱：土壤侵蝕植被覆蓋-管理因子的遙感估算方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及水土流失風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域，具體涉及一種適用于土壤侵蝕植被覆蓋-管理因子的遙感估算方法。
背景技術(shù)：
水土流失是指由于水的侵蝕或者風(fēng)力的作用使得土壤遷出土體，導(dǎo)致地力下降、 嚴(yán)重的甚至完全失去地力。古巴比倫國(guó)的消亡就是因?yàn)樗亮魇?、環(huán)境破壞而導(dǎo)致的。美國(guó)在1930年代初，也發(fā)生了嚴(yán)重的水土流失。然而，政府、社會(huì)各階層和民眾都十分重視， 采取強(qiáng)有力的水土保持措施，已經(jīng)很好地控制了水土流失。我國(guó)的水土流失現(xiàn)象十分嚴(yán)重。 黃河流域是最明顯的例子，巨大的泥沙從戈壁、草原、黃土高原隨著河水流入黃海。南方長(zhǎng)江流域的水土流失同樣極為嚴(yán)重。水土流失不僅破壞地力，而且污染環(huán)境。目前我國(guó)大多水體存在的富營(yíng)養(yǎng)化在很大程度上就是水土流失的造成的另一惡果。因此，我國(guó)的大多數(shù)地方都急需進(jìn)行水土流失治理。然而，要治理水土流失，我們必須明確水土流失的范圍和程度。這樣，才能有針對(duì)性地進(jìn)行有效的水土流失治理。美國(guó)在1930年代初發(fā)生嚴(yán)重的水土流失之后，成立了土壤保持局和水土保持國(guó)家實(shí)驗(yàn)室，開展了大量、細(xì)致的研究工作。經(jīng)過30多年的努力，在1965年，得出了著名的通用水土流失方程(Universal Soil Loss Equation, USLE)。在此基礎(chǔ)上,又經(jīng)過近三十年的努力，獲得了修訂通用水土流失方程(Modified Universal Soil Loss Equation, MUSLE) 和修正通用水土流失方程(Revised Universal Soil Loss Equation,RUSLE)。目前，國(guó)際上大多采用RUSLE來計(jì)算年均土壤流失量，其由六個(gè)因子決定a = rxkxlsxcxp其中，A為年均土壤流失量估算值(t ha_1yr_1)，R為降雨侵蝕力(MJ mm ha—Yyr—lK為土壤可蝕性因子(t ha h Im1Mr1mm O，LS為坡長(zhǎng)與坡度結(jié)合量(無量綱)， C為植被覆蓋-管理因子(無量綱)，P是水土保持措施因子(無量綱)。根據(jù)以上公式，土壤侵蝕量由氣候(降雨)、土壤、地形、植被和土地利用/覆蓋等因子共同作用決定的。其中，降雨、土壤和地形因子受自然條件影響，不同時(shí)期變化不大。而植被覆蓋和土地利用等因子受人類活動(dòng)影響，是易于變化但又是具有重要作用、影響極大的因子。目前在小范圍或者局部田塊，可以通過田間實(shí)測(cè)獲得C因子值。大區(qū)域、大范圍的則一般需要遙感信息來獲取，常用方法主要有三種1)遙感分類法通過遙感圖像進(jìn)行土地利用/覆蓋分類，賦予每類土地一個(gè)C因子值。該方法簡(jiǎn)單易行，但由于每個(gè)地類的C因子值是統(tǒng)一的，無法體現(xiàn)地類內(nèi)C因子的空間異質(zhì)性；2)植被指數(shù)法利用遙感圖像計(jì)算歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)來確定 C 因子值。由于 NDVI對(duì)紅光和紅外光敏感，故對(duì)新鮮的生物質(zhì)有良好的相關(guān)性，但對(duì)表面覆蓋物(包括非新鮮的生物質(zhì)(如枯枝)和植物殘?jiān)?則敏感性不高；3)混合像元分解法利用遙感圖像的混合像元分解技術(shù)獲取地物的主要光譜組份，從而確定地物的C因子值。該方法已被證實(shí)優(yōu)于植被指數(shù)法。然而，地表植被覆蓋具有強(qiáng)烈的季節(jié)變化特性，而遙感圖像獲取的只是瞬間的地表信息。根據(jù)單期遙感圖像的遙感指數(shù)法或是混合像元分解法計(jì)算所得C因子值在較多情況下不能代表RUSLE公式中的C因子值，通常需要利用一年內(nèi)不同時(shí)期的多期光學(xué)遙感圖像來綜合計(jì)算C因子。然而，對(duì)多云雨地區(qū)(例如，我國(guó)南方地區(qū))，一般很難獲得多期的無云遮蓋的光學(xué)遙感圖像。這就極大地限制了以上方法在我國(guó)南方地區(qū)的應(yīng)用。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種能夠?qū)崿F(xiàn)土壤侵蝕植被覆蓋-管理因子估算，能夠適用于多云雨地區(qū)和大范圍的水土流失估算，具有估算結(jié)果合理準(zhǔn)確、通用性好的土壤侵蝕植被覆蓋-管理因子的遙感估算方法。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下一種土壤侵蝕植被覆蓋-管理因子的遙感估算方法，其實(shí)施步驟如下I)將遙感圖像進(jìn)行土地利用/覆蓋類別劃分得到多種地類；將所述地類進(jìn)行分類，得到空間異質(zhì)性小、季節(jié)變化小、年際變化小的第一組地類，空間異質(zhì)性小、季節(jié)變化大、年際變化小的第二組地類，空間異質(zhì)性大、季節(jié)變化小、年際變化大的第三組地類；2)采用遙感分類法獲取第一組地類和第二組地類中每一個(gè)地類的植被覆蓋-管理因子；3)將遙感圖像進(jìn)行線性光譜混合像元分解，得到綠色植被分量圖、土壤分量圖和陰影/水分量圖；通過0 = ±1/(1+ 纟《^#+ _^計(jì)算得到第三組地類的植被覆蓋-管理因子^中”^^為土壤分量^^^為綠色植被分量”—為陰影/水分量；4)將各個(gè)地類的植被覆蓋-管理因子進(jìn)行綜合得到遙感圖像的植被覆蓋-管理因子。作為本發(fā)明上述技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)所述步驟4)中將遙感圖像進(jìn)行線性光譜混合像元分解的詳細(xì)步驟包括A)采用主成分分析、最大噪聲比變換或者奇異值分解對(duì)遙感圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)降維；B)選擇端元模型，根據(jù)所述端元模型確定端元的數(shù)量和光譜；C)根據(jù)所述端元的數(shù)量和光譜對(duì)數(shù)據(jù)降維后的遙感圖像進(jìn)行反演得到綠色植被分量圖、土壤分量圖和陰影/水分量圖。所述步驟C)中對(duì)數(shù)據(jù)降維后的遙感圖像采用全約束最小二乘法進(jìn)行反演，所述
全約束最小二乘法的模型為
權(quán)利要求
1.一種土壤侵蝕植被覆蓋-管理因子的遙感估算方法，其特征在于其實(shí)施步驟如下 D將遙感圖像進(jìn)行土地利用/覆蓋類別劃分得到多種地類；將所述地類進(jìn)行分類，得到空間異質(zhì)性小、季節(jié)變化小、年際變化小的第一組地類，空間異質(zhì)性小、季節(jié)變化大、年際變化小的第二組地類，空間異質(zhì)性大、季節(jié)變化小、年際變化大的第三組地類；.2)采用遙感分類法獲取第一組地類和第二組地類中每一個(gè)地類的植被覆蓋-管理因子;.3)將遙感圖像進(jìn)行線性光譜混合像元分解，得到綠色植被分量圖、土壤分量圖和陰影 /水分量圖；通過
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的土壤侵蝕植被覆蓋-管理因子的遙感估算方法，其特征在于 所述步驟4)中將遙感圖像進(jìn)行線性光譜混合像元分解的詳細(xì)步驟包括A)采用主成分分析、最大噪聲比變換或者奇異值分解對(duì)遙感圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)降維；B)選擇端元模型，根據(jù)所述端元模型確定端元的數(shù)量和光譜；C)根據(jù)所述端元的數(shù)量和光譜對(duì)數(shù)據(jù)降維后的遙感圖像進(jìn)行反演得到綠色植被分量圖、土壤分量圖和陰影/水分量圖。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的土壤侵蝕植被覆蓋-管理因子的遙感估算方法，其特征在于 所述步驟C)中對(duì)數(shù)據(jù)降維后的遙感圖像采用全約束最小二乘法進(jìn)行反演，所述全約束最小二乘法的模型為
4.根據(jù)權(quán)利要求I或2或3所述的土壤侵蝕植被覆蓋-管理因子的遙感估算方法，其特征在于所述多種地類包括密林地、建設(shè)用地、水體、水田、旱地、疏林地、園地、裸土地八種地類；所述第一組地類包括密林地、建設(shè)用地、水體；所述第二組地類包括水田、旱地；所述第三組地類包括疏林地、園地、裸土地。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種土壤侵蝕植被覆蓋-管理因子的遙感估算方法，其實(shí)施步驟如下1)將遙感圖像進(jìn)行分類得到多種地類；根據(jù)地類的空間異質(zhì)性及隨時(shí)間變化特征，將所述地類分成三組；2)采用遙感分類法獲取第一組地類和第二組地類的植被覆蓋-管理因子；3)將遙感圖像進(jìn)行線性光譜混合像元分解，得到綠色植被分量圖、土壤分量圖和陰影/水分量圖；通過C＝F土壤/(1+F綠色植被+F陰影)計(jì)算得到第三組地類的植被覆蓋-管理因子，其中，F(xiàn)土壤為土壤分量，F(xiàn)綠色植被為綠色植被分量，F(xiàn)陰影為陰影/水分量；4)將各個(gè)地類的植被覆蓋-管理因子進(jìn)行綜合得到所有地物的土壤侵蝕植被覆蓋-管理因子。本發(fā)明具有估算結(jié)果合理、通用性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102592056SQ20121001210
公開日2012年7月18日 申請(qǐng)日期2012年1月16日 優(yōu)先權(quán)日2012年1月16日
發(fā)明者吳嘉平, 江振藍(lán), 蘇世亮 申請(qǐng)人:浙江大學(xué)