第一次全国水利普查技术细则
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Transcript 第一次全国水利普查技术细则
全国水土流失普查技术细则
水利部水土保持监测中心
2010年4月27日
提 纲
一、水土流失普查遥感影像处理技术细则
二、水土流失普查专题信息提取技术细则
三、水土流失普查强度判别与成果处理技
术细则
一、普查内容
(1)流失状况
科学评价全国不同土壤侵蚀类型的现
状,包括土壤侵蚀的分布、面积、流失量
及侵蚀强度。
二、普查对象
(2)水土流失影响因子
– 水力侵蚀区主要调查
降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、地形因子、生物措施因子、工
程措施措施因子以及耕作措施因子;
– 风力侵蚀区主要调查
土壤可蚀性因子、风蚀气候因子、地表粗糙度因子、沿盛行风向的
风蚀有效长度和植被覆盖因子;
– 冻融侵蚀区主要调查
年冻融日循环天数、年均冻融相变水量、年均降水量、坡度、坡向、
植被盖度等因子。
三、普查流程
科学方法
技术流程
组织实施
土壤侵蚀模型计算
县级:野外调
查填表、填图
野外调查单元数据采集
省级:野外调
查单元数字化
RS与GIS技术
拓展野外调查单元数据
中央:模型计
算、成果汇总
一、普查内容与技术路线
1.2
普查技术路线:
应用土壤侵蚀模型计算土壤侵蚀量,保障可重复性
构建全国土壤侵蚀抽样调查体系,加强地面调查工
作
运用RS与GIS技术,构建全国土壤侵蚀影响因子空
间数据库,拓展地面调查的点状数据到空间面状尺度
多源空间数据整合
多要素整合
多数据类型整合
气象
矢量:土地利用图、土壤图
地形
栅格:DEM、遥感影像
土壤
属性:气象、土壤属性、水保措施
植被
水土保持措施
土壤侵蚀量
降雨
+
措施
+
植被
+
地形
+
土壤
多源多尺度遥感数据整合
Upscaling
MODIS 1km
低空间分辨率
高时间分辨率
高空间分辨率
高时间分辨率
HJ-1
30m
BJ-1
32m
中巴02B
19.5m
中巴02B
2.36m
中空间分辨率
中时间分辨率
空间
时间
中空间分辨率
高时间分辨率
高空间分辨率
低时间分辨率
Upscaling
不同土壤侵蚀因子:气象(降雨、风速、温度)、地形(坡度、坡向)、
土壤、植被、水土保持措施等
多源空间数据:矢量、栅格、属性离散空间数据
多源多尺度的遥感数据:
低空间、高时间分辨率:MODIS,1000m
中空间、中时间分辨率:HJ-1,30m; BJ-1,32m; CBERS,19.5m
高空间、低时间分辨率:CBERS-02B,2.5m
多源数据整合
全国土壤侵蚀因子空间数据库
普查总体技术路线
数据库构建
方法体系
基础数据收集与整理
全国土壤侵蚀抽样
遥感影像预处理
地面参数遥感定量反演
土壤侵蚀模型
植被盖度、土地利用
日冻融循环因子
相变水量因子
数据
输入
USLE水蚀模型
WEQ风蚀模型
冻融侵蚀
生物措施因子B
地表覆盖因子V
土壤侵蚀量
气象
资料
降雨侵蚀力因子R
风蚀气候因子C
DEM
地形因子LS
土壤
资料
土壤可蚀性因子K/I’
统计
数据
地面粗糙度因子K’
土壤侵蚀强度
全国水土保持监
测点监测数据
精度评价与验证
各侵蚀类型区研
究成果及数据
土壤侵蚀因子
空间数据库
工程措施因子E
耕作措施因子T
土壤侵蚀调查
成果数据库
一、水土流失普查遥感影像处理技术细则
1.基础数据
2.遥感数据预处理
3.质量控制
4.成果要求
1. 基础数据
1.1 HJ-1-A 、B数据
HJ-1-A和HJ-1-B卫星数据对地刈宽为700公里、地
面像元分辨率为30米、4个谱段(蓝、绿、红、近红
外),重访周期为4天。覆盖全国需约80景HJ-1-A、
HJ-1-B星CCD数据。
-HJ
洞
庭
湖
HJ-1-A卫星
星
数
据
HJ-1-A和HJ-1-B卫星CCD数据用于计算植被
覆盖,修正土地利用。数据获取基于中国资源卫
星应用中心的数据查询系统(快视)进行,
具体要求:
(1)2009年至2010年季度数据;
(2)不同侵蚀类型调查区图像的时相一致或相近;
(3)图像清晰,地物层次分明,色调均一;
(4)图像没有坏行、缺带,没有条带、斑点噪声和耀斑;
(5)云层覆盖少的图像(即以晴空图像为优);
(6)数据覆盖全国。
1.2 MODIS数据
MODIS数据波段范围广,有36个波段,数据空间分辨
率包括250米、500米和1000米三个尺度。
普查使用MODIS NDVI数据和MODIS
Landcover数据,空间分辨率1km,用于计算全国植
被盖度年内变化曲线,具体要求:
(1)2000年至2010年的数据,时间周期16天;
(2)为实现HJ-1-A、HJ-1-B星CCD数据产品与MODIS数据
产品匹配,选取时间要尽可能一致;
(3)对于不同侵蚀类型调查区图像的时相一致或相近;
(4)图像没有坏行、缺带;
(5)尽量挑选云层覆盖少的图像(即以晴空图像为优);
(6)数据覆盖全国
1.3 Aqua/AMSR-E数据
Aqua/AMSR-E亮温数据是辐射计数据,来自美国冰雪数据
中心,数据在网上免费下载(https://wist.echo.nasa.gov/api/),
像元大小为0.25°,用于冻融侵蚀温度相关因子反演。
具体要求:
(1)2002年至2010年数据,时间周期2天;
(2)图像没有坏行、缺带;
(3)数据覆盖冻融区。
2. 遥感数据预处理
2.1 几何精校正
2.1.1 HJ-1-A、HJ-1-B数据
几
何
精
校
正
流
程
图
(1) 数据挑选
数据源选取需能有效的覆盖普查范围,保证数据质量和方便色
调处理。具体标准有:
1)相邻区域时相一致或相近的图像;
2)图幅方正,图像清晰,地物层次分明,色调均一;
3)图像没有坏行缺带,没有条带、斑点噪声和耀斑;
4)尽量挑选云层覆盖少的图像(即以晴空图像为优);
5)为了保证图像色调均一,尽量选用同一季节的图像。
(2) 几何精纠正预处理
系统提供的标准数据产品是经辐射校正和系统几何校正的2级产
品,只进行了单景数据波段间的配准、纵横向随机条纹的基本滤除
和CCD影像色调的平衡归一化校正。
需对获取的2级标准产品影像进行以下处理:
1)选取其中的1、2、3和4波段,采用遥感图像处理软件如ERDAS
IMAGINE、ENVI等,处理采用ERDAS IMAGINE软件实现波段合成,
转换成IMG格式文件。
2)对有噪声的图像进行去噪声处理以及对模糊图像进行拉伸增强处
理,使图像清晰化,调整影像的亮度、对比度和色阶比,达到图像
最佳效果。
(3) 图像几何精校正
图像的几何精纠正以1:50000和1:100000地形图或(同等或更
高)分辨率卫星影像作为参考,人工选取控制点进行几何精纠正。
纠正结果文件采用正轴等面积割圆锥投影,又称亚尔勃斯
(Albers)投影,以25°N和47°N两条纬线为标准纬线相割;椭
球体采用国际通用的WGS-84;数据格式为Geotiff。
几何精校正用ERDAS IMAGINE软件完成。纠正算法采用多
项式校正,每幅影像的控制点均匀分布,选取20个以上控制点;
平原地区可采用2次多项式进行几何校正,山区需采用3次多项式
进行几何校正。
几何精校正后的影像空间采样分辨率:HJ-1-A和HJ-1-B卫星
CCD数据产品为30米。
几何精校正产品格式:Geotiff;
几何精校正的命名规则:Path-Row-卫星标识-获取日期-ref。
(4) 数据地形图分幅
数据分幅工作包括镶嵌及编辑处理、地形图分幅处理、质量
控制三步。
1)镶嵌及编辑处理
经几何精纠正后,以较高的精度把各景影像拼接起来,形成
覆盖全国的整幅影像。
2)地形图分幅处理
采用基于网格新裁切方案,具体按1:250000比例尺要求,生
成覆盖某个区域(如省为单位)的网格矢量线,利用网格线对该
区域图像进行自动裁切,生成一系列该比例尺的影像地图。
2.1.2 MODIS数据
MODIS数据校正,利用头文件信息直接将地理
坐标信息赋给图像,采用ENVI软件完成。
2.1.3 Aqua/AMSR-E亮温数据
Aqua/AMSR-E数据校正,利用头文件信息直接将
地理坐标信息赋给图像,在ENVI软件完成。
L0
2.2 大气效应纠正
2.2.1 图像信息获取
利用HJ-1-A和HJ-1-B星的蓝光(Alt+1)、绿光(Alt+2)、红
光(Alt+3)和近红外(Alt+4)共4个通道的遥感影像,以
及与其相对应的头文件(*.xml),根据灰度和RGB不同波
段组合方式浏览HJ-1-A和HJ-1-B星影像,并判断是否存在
云(或云阴影)、水体和浓密植被。
2.2.2 图像预处理
利用公式(1)将DN值转换为表观辐亮度
Lapp
DN
L0
A
Lapp
(式 1)
DN 是原始图像像元灰度值;
A L0 是绝对辐射定标系数,可从头文件或中国资源卫星应用中心网站中获取。
公式(2)将表观辐亮度转换
为表观反射率
app
app
d 2 Lapp
Es cos s
Lapp
(式 2)
app 是表观反射率;
d
Es
s
是日—地距离纠正因子;
是大气外太阳光谱辐照度;
是太阳天顶角。
上述参数中有些可从原始数据头文件获得,
或http://www.cresda.com网站中获取。
图像的暗目标自动提取依据比值植被指数 (RVI),
土壤调整植被指数(SAVI)和归一化水体指数 (NDWI)的
综合分析法实现,各指数的计算公式如下:
2.2.3 大气效应纠正
利用自主开发的大气订正软件完成。HJ-1-A和HJ-1-B
卫星数据的大气纠正主要采用了最小反射率法、MODIS辅
助法与气象台站数据法三种方法。
(1)最小反射率法
最小反射率法利用浓密植被和水体分别在遥感影
像的蓝光、近红外通道具有非常小的反射率来自动提
取暗目标并获取大气参数。
技术流程:
依据比值植被指数(RVI),土壤调整植被指数(SAVI)
和归一化水体指数(NDWI)的综合分析法,通过决策树
方法逐步实现对清洁水体和蓝光波段浓密植被作为图
像暗目标的自动提取。
图像暗目标自动提取技术流程图
最
小
反
射
率
法
大
气
纠
正
技
术
流
程
图
操作步骤:
1)将HJ-1-A、HJ-1-B的CCD数据产品转换为大气顶的表
观辐亮度和表观反射率:
2)软件建立了以气溶胶光学厚度(AOD)和太阳天顶角
( )为索引的查找表(Look-Up-Table),气溶胶类型
主要是大陆乡村型。
3)在实现图像暗目标自动提取后,依据查找表获取气溶
胶光学厚度;
4)依据气溶胶和太阳天顶角,通过查找表获取其它大气
参数,进行大气纠正。
(2)MODIS辅助法
技术流程:
利用已经进行大气纠正的现成遥感图像数据产品
对卫星影像进行大气纠正得到地表反射率。
1)采用MODIS星上定标产品得到MODIS图像获取时
太阳在大气顶的辐照度,将定标好的MODIS L1B辐亮度
产品MOD02转换为大气顶的表观反射率;
2) 将得到的MODIS大气顶反射率和地表反射率产品
MOD09配合解得大气中气溶胶光学厚度和水汽含量等参
数;
3) 假设MODIS与HJ过境时大气状况没有发生变化,再
利用简单的大气辐射传输模型得到HJ-1星角度上的大气
反射率、大气透过率,进行大气纠正,最终得到HJ-1星的
地表反射率。
大
气
效
应
纠
正
技
术
流
程
图
操作步骤:
1) 定标好的MODIS L1B辐亮度产品MOD02转换为大气顶的表
观反射率。
2)MODIS大气顶反射率和地表反射率产品配合解得大气参数。
3)HJ-1-A、HJ-1-B卫星数据大气效应纠正。
(3)气象台站数据法
当获取与HJ-1-A、HJ-1-B卫星数据相应的气象资
料数据时,可以用于提出大气纠正所需的大气参数。
气象数据应包括:蓝光(440nm)、绿光(550nm)、红光
(660nm)和近红外(880nm)四个波段任意两波段的气溶
胶数据和大气柱水汽含量(单位:g/cm2),输入的气象
数据中,AOD和CWV不能小于0,或可直接输入气象
数据进行大气纠正。
2.3 角度效应纠正
将HJ-1-A、HJ-1-B星数据方向性地表反射率产品
(30m)进行角度效应纠正,得到垂直向下观测的归一化
植被指数NDVI。
技术流程
1) HJ-1-A、HJ-1-B星数据方向性地表反射率根据NDVI的
定义得到带有方向性特征的NDVI数据。
2) HJ-1-A、HJ-1-B星数据方向性NDVI数据在HJ-1-A、HJ1-B星30m像元为均匀植被的假设前提下使用简单的余弦纠
正初步得到垂直观测的NDVI数据。
影像角度效应纠正技术流程图
操作步骤:
HJ-1-A、HJ-1-B星数据方向性地表反射率根据
NDVI的定义得到带有方向性特征的NDVI数据。
3. 质量控制
3.1 质量控制内容
质量控制是卫星数据产品质量保证的重要途径,
具体内容包括HJ-1-A、HJ-1-B卫星数据产品质量检查、
几何精校正产品质量精度检查、大气纠正产品质量和
精度检查。
利用典型地物光谱库数据或实测地物反射率数据
HJ-1-A、HJ-1-B星大气纠正产品进行检查,分析并估
算大气纠正产品的精度。
3.2 质量控制方法
(1)过程抽检
成立项目质量检查组,在项目执行过程中,定期开展质量抽
查,发现问题及时解决,严格控制把关各个作业环节的质量,保
证优质高效地完成项目。
(2)阶段成果的“二检”
在项目实施过程中,针对阶段成果,严格执行作业员自检、
作业员互检的“二检”制度。
作业员自检:作业人员自己进行全面的检查工作,检查比例
可根据本身的作业水平决定。
作业员互检:作业员之间的交换互检,检查比例为100%,并
作详细记录。
(3)最终成果预检
组织专家会同项目技术组组成专门检查小组,在上述抽检和
二检的基础上,根据质量检查组检查报告,对项目的最终成果进
行全面的预检,填写相应的记录表。
3.3 精度要求
(1)辐射精度
中等反射率地物,HJ-1-A、HJ-1-B星大气纠正产
品的误差在10%左右;
(2)空间精度
HJ-1-A、HJ-1-B星数据几何精纠正精度:平原地
区小于1.5个像元,山区小于3个像元。
分幅接边精度:平原地区<2.5个像元,山区<3.5个
像素。
4. 成果要求
4.1 数据投影
成果数据投影采用正轴等面积割圆锥投影,即亚
尔勃斯(Albers)投影,空间数据参数如下:
投影名称
Albers
中央经线
110°
投影原地纬度
0°
东移假定值
0
北移假定值
0
第一标准纬线
25°N
第二标准纬线
47°N
椭球体
WGS 84
4.2 数据格式与分幅
HJ-1-A、HJ-1-B卫星、MODIS、Aqua/AMSR-E
校正数据产品格式为Geotiff格式。依据国家基础地
理信息1:25万数据标准分幅存储。影像地图标注县、
乡镇地名及省级公路,按县域分幅成图。
二、水土流失普查专题信息提取技术细则
(一)水力侵蚀专题信息提取技术细则
(二)风力侵蚀专题信息提取技术细则
(三)冻融侵蚀专题信息提取技术细则
(一)水力侵蚀专题信息提取技术细则
1. 降雨侵蚀力因子
1.1 术语
(1)降雨侵蚀力因子:是指降雨导致土壤侵蚀发生的潜在能力,
用一次降雨总动能E与该次降雨最大30min雨强I30的乘积EI30表示。
反映了雨滴对土壤颗粒的击溅分离以及降雨形成径流对土壤冲刷
的综合作用。
(2)降雨侵蚀力季节分布:是指一年中某时段降雨侵蚀力占全
年降雨侵蚀力的百分比,用作权重因子计算水土保持生物措施因
子值。
(3)降雨侵蚀力等值线图:空间上多年平均年降雨侵蚀力相等
点的连线称为等侵蚀力线,由等侵蚀力线构成的空间等值线分布
图称为降雨侵蚀力等值线图,反映了多年平均降雨侵蚀力的空间
变化特征。
1.2 数据处理
相关数据包括:
各县建立的所属气象站1981-2010年逐日雨量电子数
据(.dat格式或登记表电子文档),及其说明文件;装订
成册的各县“气象数据登记表”。
按降雨侵蚀力因子计算公式要求,进行以下数据处理:
(1)非侵蚀性降雨剔除。如果日雨量小于(不含)12mm,
则将该日雨量设为0。
(2)处理后的数据按原格式(.dat)重新存入相同目录下,
命名为“侵蚀性降雨”。
1.3 因子计算
1.4 质量控制
质量控制包括两个方面:
一是对降雨资料进行质量控制。每省最少抽查1个县2-3年的记录,
核对气象数据登记表数据及其电子数据。
二是对降雨侵蚀力因子计算结果进行抽查。在水蚀区最少抽查一
个县的计算结果,与利用已有分钟降水资料计算的降雨侵蚀力因
子进行对比,精度>75%。
1.5 成果构成
(1)全国各县多年平均年降雨侵蚀力因子值。
(2)全国降雨侵蚀力等值线图,及其30m网格的栅格数据。
(3)全国各县多年平均24个半月降雨侵蚀力占年降雨侵蚀力百分比。
(4)全国多年24个半月降雨侵蚀力占年降雨侵蚀力百分比等值线图,及
其30m网格的栅格数据。
2. 坡度坡长因子
2.1 术语
数字高程模型:表现某高程基准下地面高程空间分布的有序数字
阵列。数字高程模型可以基于地形图、地面或遥感测量等方式获
取的高程数据,经内插建立。
坡度因子:指CSLE的坡度因子,定义为某一坡度土壤流失量与坡
度为5.13,其它条件都一致的坡面产生的土壤流失量之比率。对
于面上的普查,采用每个栅格的坡度因子值参与土壤流失量的计
算,对于抽样调查,将取每个评价单元坡度的中位数参与土壤流
失量的计算。
坡长因子:指CSLE的坡长因子,定义为某一坡面土壤流失量与坡
长为22.13m、其它条件都一致的坡面产生的土壤流失量之比率。
用法同坡度因子值。
2.2 数据处理
数据处理过程包括地形图数据处理、流水线和分水线提取以及
DEM生成。
(1)地形图数据处理:需要1:50000地形图、1:250000地形图和
100m分辨率DEM。
对国家测绘局基础地理信息中心提供的数字化地形图或自行数字化
的地形图,经过必要修改编辑和质量控制,以确保每条等高线和每
个高程点上标注有合理的高程值、河流由高向低流动、河流和等高
线位置关系正确。
(2)流水线和分水线提取:利用GIS水文地貌分析功能,通过编程
自动提取流水线和分水线。以100m分辨率DEM为基础,划分出各
大流域的2级支流。划分出的流域单元,面积控制在1*104—
2*104km2。平原区流域划分和河流提取结果,须与比较大比例尺地
形图对照,并做出必要的修编。
(3)DEM生成:坡度坡长因子的提取,以1:10000和1:50000数字
地形图建立的DEM为数据基础。其中基于1:10000地形图的DEM适
用于野外调查单元对坡度坡长因子的计算,基于1:50000地形图的
DEM适用于全国坡度坡长因子的提取与计算。利用经过质量控制
的数字地形图(包括等高线、高程点、河流、湖泊和水库等要素)
和专业软件ANUDEM,经过插值生成DEM。1:10000和1:50000地
形图插值,在丘陵地区和山区,分辨率设置为10m和25m,平原地
区和东北漫岗丘陵区分别设置为5m和10m。
2.3 因子计算
以DEM为基础提取坡度坡长因子,根据坡度坡长因子
的定义和坡度坡长因子值的算法(式1-11、式1-12和式113),利用LS计算专用程序(基于C++语言开发)完成流
域坡度坡长因子值提取与计算 。
LS计算专用程序界面
2.4 质量控制
地形因子的质量控制采用分层次、分区控制法。首先对DEM
建立、坡度和坡长的计算分别控制;其次在主要水土流失类型区
各选3-5个样点,通过实测坡度和坡长,完成对质量的评价,要求
精度达到75%。
2.5 成果构成
(1)全国DEM、坡度、坡长、坡度坡长因子栅格文件,精度为30m
网格。
(2)以1:250000地形图图幅为基础,对流域坡度坡长因子值进行重新
组织(拼接和切割),完成图幅坡度坡长因子值。该因子值可以
1:250000地形图编号来命名。
3. 土壤可蚀性因子
3.1 术语
土壤可蚀性因子:表征土壤被冲被蚀的难易程度,反
映土壤对侵蚀外营力剥蚀和搬运的敏感性,是影响土
壤侵蚀的内在因素。国际上常用K表示。K值的大小是
由土壤性质本身所决定的,在众多的土壤性质中土壤
颗粒组成和有机质对K值影响最大,这也是利用土壤性
质在宏观尺度上估算土壤可蚀性的理论基础。理论上
的获取方法,是指标准小区上单位降雨侵蚀力引起的
土壤流失量,单位为thm2 h/(hm2 MJmm),K值是
进行土壤侵蚀和水土流失定量评价的重要依据。
3.2 数据处理
完成全国水蚀区土壤可蚀性K值的计算及其分布规律,一方面
需要土壤数据库,包括土壤亚类和土属空间数据和属性数据;此外,
为满足本次土壤侵蚀普查的精度要求,K值的计算需要精确到全国
909个土属,而且计算K值的土壤属性数据必须对应到中比例尺的水
蚀区土壤类型图上。具体的数据获取和处理方法说明如下:
(1)土壤基本属性和空间数据获取
收集全国34个省市的土种志和1:500000土壤类型图,对照中国土壤
发生分类系统,查阅各土种的理化性质和机械组成。主要包括土种
的名称、土种所在的地点、分布面积、该土种所属的亚类和土属、
表层的有机质含量(%)、粗砂2-0.2mm(%)、细砂0.2-0.02mm(%)、粉
砂0.02-0.002mm(%)和粘粒<0.002mm(%)。将这些数据进行预处理,
建立土壤理化性质的属性数据库。同时,对于纸质版的土壤类型图
进行几何纠正、配准和数字化,建立全国1:50万土壤类型图图形
数据库,用于土壤可蚀性的计算。
(2)试点县的野外采样过程
结合土壤侵蚀野外抽样调查工作,完成单元内土壤样品的采集工作。
在试点省份的试点县内,将野外调查布点图与土壤分布图进行叠加分析,
取该点土壤样品,并集中到省级普查中心,进行土壤理化性质。
土壤样品采集方法如下:
1)记录样点信息。土壤样品采样点用GPS进行空间定位,记录经纬度坐标,在信息表上记
录采样点基本信息,包括地点(县、市、乡、村)、土壤名称、位置坐标、土地利用类型、
地貌部位(坡度、坡向)、水土保持措施、植被盖度等。
2)取样。选择面积约20cm×20cm的小区域,清除土层表面枯枝落叶,挖一个小垂直断面,
用铁锹垂直取1个土柱,土柱深约20cm,重量大约500-800g土样即可,装入密封袋。在山区,
土壤样点主要依据地形选择:3个样点一般分别分布在坡面上部、中部和底部,同时还要兼
顾阴阳坡和土地利用类型。在平原区,可在调查单元内随机选择3个土壤样点,要避免3个
样点之间的距离太近,最后混合装袋成一个样品。
3)填写标签与封袋。用铅笔填写标签(包括采集日期、地点、土壤名称、采集人等)。一
式两份。一个放入袋中,一个贴于土样袋外侧。将密封袋中的空气慢慢挤出,封好密封袋,
采样完毕。
4)采样点处理。用铁锹将取样时从样点挖掘出的土壤回填到样点,可用脚踩实,以枯枝落
叶覆盖样点。
5)将野外采集的土壤样品带回实验室,进行理化分析,分析试验指标包括土壤有机质含
量和土壤机械组成,机械组成采用美国制标准,分5个粒级,即:2-0.1mm、0.1-0.05mm、
0.05-0.02mm、0.02-0.002mm和<0.002mm。
(3)共享分析测试中心的土壤理化分析数据
通过共享中国科学院南京土壤研究所分析测试中心自1980年
以来所有的土壤理化分析资料,计算近年来不同土壤类型的K值,
用于更新部分土壤类型的K值。主要共享全国范围内的土壤样品
的采集地点、土壤类型、地理坐标、机械组成、有机质含量等数
据,用于计算土壤可蚀性K值。
(4)整理已经发表的文献资料
利用CSCD文库,查阅自1980年以来所有文献上的相关土壤类
型的土壤理化分析结果,以及相关的土壤可蚀性资料,用于补充
和修正利用第二次土壤普查资料获取的K值。
3.3 因子计算
以全国数字化土壤类型图为蓝本,以全国第二次土壤普查的样点数
据(土种)为基础,先计算每个土种的土壤可蚀性K值。再利用中国土
壤发生分类系统中土属与土种的对应关系,将土种的K值利用面积加权
平均法归并到土属上来。再将土属的K值分级后链接到全国土壤类型图
上来,得到全国土壤可蚀性K值分布图,具体的流程图如下:
关于土壤可蚀性K值的计算,在获取了上述土壤理化分析资料后,可
以根据理化性质的具体情况,分别选用Williams模型和Wischmeier模型。
(1)Williams模型
Williams等人在EPIC(Erosion—Productivity Impact Calculator)模型中
发展了土壤可蚀性因子K 值的估算方法,只需要土壤有机碳和颗粒组成资
料,
(2) Wischmeier模型
如果利用第二次土壤普查资料或者获取的土壤分析资料不是美国制,
在计算土壤可蚀性K值前就必须进行土壤颗粒分析结果的转化,即由国际
制转化为美国制。 因为第二次土壤普查中土壤颗粒分析标准是国际制。在
国际制向美国制的转换中(见表1-4),一般采用具体用图解法。即在半对
数纸上先画出国际制的土壤颗粒大小分配曲线,然后查出美国制某一粒径
的百分数含量。
此方法是在计算机还没有普及的情况下进行使用,根据这个思路,我
们进行了拟合曲线法,得到了很好的拟合效果。即应用Y=aX+b和
Y=aX2+bX+c进行拟合, 得出了每个土壤类型的转换方程,其中两个方程中
X=ln(P), P为粒径大小(mm),Y是小于P粒径的累计颗粒含量百分数(%)。
3.4 质量控制
数据获取和处理过程中肯定存在一定的误差,都可能影响到最
终成果的准确性。为了尽可能提高K值的计算精度,需要在计算流程
的多个关键环节进行质量控制:
(1)为保证土壤属性数据的代表性和全面性,在将土种的理化性质
向土属归并时,需保证该土属内的土种数占该土属内所有土种总数
的85%以上。
(2)在进行土壤样品采集时,采样点的布设需保证新采集的土壤样
品数能够覆盖水蚀区试点省份80%以上的亚类。
(3)在进行土壤样品分析时,标样和样品之间的误差不能大于5%。
(4)在进行1:500000土壤类型图数字化和属性赋值过程中,要保证
土壤图斑空间位置和属性信息的准确性大于95%。
(5)在K值计算中存在国际制向美制单位转换的问题,需要借助于
转换方程完成,在计算过程中要保证转换方程的确定性系数(R2)
不小于90%。
3.5 成果构成
(1)建立全国1:500000土壤分布图与第二次土壤普查资料的土
壤属性数据之间的关系,构建全国土壤基础属性和空间信息数
据库。
(2)通过采样和更新土壤理化性质,获取全国909个土属的最
新可蚀性K值,构建全国土壤可蚀性因子数据库,再将K值链接
到土壤类型图上,进行分级后可得到全国土壤可蚀性因子图,
精度为30m网格。
4. 生物措施因子
4.1 术语
(1)生物措施因子:一定条件下耕作农地上的土壤流
失量与同等条件下连续休闲对照裸地上的土壤流失量
之比,为一无量纲数,其值大小变化于01之间。
(2)植被盖度:是指植被(包括叶、茎、枝)在单位
面积内植被的垂直投影面积所占百分比。
(3)归一化植被指数(NDVI): NDVI=(NIR-R)/
(NIR+R),常用遥感观测的近红外波段反射率(NIR)
和红光波段反射率(R)计算,可用于检测植被生长状
态、植被盖度和消除部分辐射误差等。
4.2 植被盖度数据处理
4.2.1 数据说明
在获取时间序列高时空分辨率NDVI数据的过程中,
用到了以下数据:
(1)30m左右的高空间分辨率的数据:HJ-1多光谱;
(2)全国2008年1:100000土地利用图;
(3)低空间分辨率时间序列的NDVI数据:MODIS 反射
率产品(MCD43B4,Nadir BRDF-Adjusted Reflectance,
NBAR),空间分辨率为1km,时间分辨率为16天,时
间序列5年,用于生成可靠的NDVI 时间序列;
(4)低空间分辨率的MODIS分类产品:MOD12Q1,空
间分辨率为1km,时间2004年。
4.2.2 时间序列NDVI计算
时间序列高分辨率NDVI计算的具体流程如下图
(1)HJ-1数据和MODIS 数据的配准
MODIS产品的投影方式与HJ-1数据的UTM投影不同,将它们投影
转为一致。
(2)HJ-1 NDVI分布图
在对HJ-1多光谱数据大气纠正和角度订正的基础上,利用NDVI的定义
(如公式所示),生成不同时相HJ-1 NDVI分布图。
NIR R
NDVI
NIR R
(3)各个不同地类MODIS NDVI时间序列数据的提取
MODIS分类产品(MOD12Q1)中包含五大分类体系,根据应用目
的选取了的植被功能分类(PFT)产品,其包含地物类别分别为:
常绿针叶树、常绿阔叶树、落叶针叶树、落叶阔叶树、灌木、草地、
谷类作物、阔叶作物、城镇、水体等。
选取多个混合像元后,通过线性模型分解,利用最小二乘的
方法便可以得到亚像元上各地类的NDVI。
(4)高空间、高时间分辨率NDVI产品的生成
融合MODIS NDVI 和HJ-1 NDVI数据得到HJ-1空间尺度上全
年半月尺度的各地物类NDVI数据产品。
4.2.3 植被盖度计算
从NDVI提取植被盖度产品的技术流程如下图
(1)NDVI到植被盖度转换系数确定
以MODIS NDVI产品为辅助判断标准,同时判断每一种气候
地理区划里每一地类一年中MODIS NDVI的最大和最小值。在每
一种气候地理区划里找到一年中每一30m分辨率不同植被类型的
直方图中最大的2-5%左右选取为NDVImax, NDVImin的选取固
定不同植被类型周边小范围空间区域内裸土地类的NDVI平均值。
(2)NDVI到植被覆盖度转换
结合地面调查单元的植被覆盖度实测数据,通过以上公式计
算得到时间分辨率15天空间分辨率30m的植被盖度。
(3)植被盖度转换系数的确定和检验
通过空间定位得到与地面调查单元测量点对应的遥感NDVI
图像像元,选用部分地面实测盖度和遥感像元NDVI数据拟合
NDVImax, NDVImin与k。使用另外部分数据对转换系数进行精
度验证。
4.2.4植被盖度季节分布标准曲线
进行植被盖度季节分布监测,获取不同地区主要植被类型的
植被盖度季节分布标准曲线,这是计算生物措施B因子的一个重
要基础,可以对宏观遥感调查计算生物措施B因子中,对遥感反
演的植被盖度进行验证。
(1)植被盖度动态监测准备
依托各地水土保持监测站的试验小流域开展工作,依据全国
水土流失类型区,选择30个小流域为样点进行植被盖度动态监测
(表1-5)。
各小流
域工作人员
调查收集本
流域的土地
利用状况,
确定本地区
的土地利用
类型,并填
写右表(表
1-6)。
(2)野外选择调查地块
要求在正式进行野外植被盖度照相测量前,确定野外地块的
类型、数量和位置。每个小流域(样点)按农地、人工草地、天
然草地、人工林地、果园等5种类型共选择12个地块进行观测。具
体方法如下:
1、地块的选择应该代表该流域某种土地利用类型的主要生长
状况,同时兼顾组织实施的方便性,如靠近交通线;
2、每个地块的植被覆盖均匀,面积尽量在60×60m2以上,如
果达不到可适当降低标准,但地块面积应尽可能相对大一些;
3、各土地利用类型地块的选择和数量分配:
农地结合该地区主要耕作制度进行,选择2种代表性作物,每种作
物选择2个地块;
人工草地、天然草地、人工林地、果园等每种类型各选择2个地块,
果园应该选择当地主要的果树类型;
如果设定的某种植被类型在本流域没有,则可以在其它植被
类型上增添地块的数量,使得地块的总数量保持控制为12个。
a)根据手持GPS,确定每个地块的位置;
b)生成流域(样点)地块布设表和空间分布图。流域地块布设表
记录了每个地块编号、植被类型、相对位置、经纬度坐标,给出
农地植被的播种时间、出苗时间和收割时间,和地块景观照片编
号,并在表后附上每个地块的景观照片;空间分布图以主要交通
线、流域界线(或行政界线)和标志地名作为底图,表示该样点各
地块的空间分布。填表时,对于农地作物的播种、出苗和收获时
间,如现阶段尚不能明确,可以在以后的植被盖度动态监测的过
程中补充填写。
c)确定全部地块的测量顺序。
(3)植被盖度季节分布监测实施
植被盖度季节分布监测从2010年开始共实施两年,每半个月
对所选择的全部地块进行一次植被盖度测量,要求两天之内完成
全部地块测量,相当于一个测量周期。每年测量24次,每次测量
要求至少2人,为保证全年测量的顺利进行,中途最好不更换测量
人员。
每次测量安排在每个半月的后半段(即上半月的10号~15号
期间,下半月的25~31号期间)进行,采用照相法测量植被盖度,
同时测量植被高度,并填写野外照相法测量植被盖度调查表。最
后及时上传照相测量记录表和数码植被图像,根据专用软件及时
计算植被盖度。
(4)植被盖度计算
采用植被盖度自动计算系统(PCOVER)自动计算植被盖度。
植被盖度自动计算系统(PCOVER)(计算机软件著作权登记号:
2008SR12421)是专为便携型植被盖度摄影仪所开发的配套软件,
运行环境为Windows 2000或Windows XP,系统安装要求约30M硬
盘空间。
(5)获取植被盖度季节分布标准曲线
完成一年植被盖度动态监测后,对计算的植被盖度信息进行
整理,完成各小流域主要植被类型的植被盖度季节分布标准曲线
的绘制。
4.3 生物措施因子计算
以时间分辨率15天、空间分辨率30m的植被盖度影像系列为基础,
结合时间分辨率15天、空间分辨率30m的的降雨侵蚀力比例图和分辨率
30m的土地利用图,进行生物措施B因子的计算。具体步骤:
(1)结合分辨率30m的土地利用图,按农、林、草等3大类型,根据时
间分辨率15天、空间分辨率30m的植被盖度影像系列分别计算每半月时段
的土壤流失比率SLR(水体和建筑用地忽略),得到各半月时段的土壤流
失比率SLR图。
(2)根据各半月时段的土壤流失比例SLR和各半月时段降雨侵蚀力占
全年的比率,计算得到生物措施B因子图:
4.4 质量控制
采取两种方式对基于遥感的生物措施B因子进行质量控制。
(1)遥感反演的植被盖度季节分布进行验证和质量控制
全国选择30个样点,每个样点按农地、人工草地、天然草地、人工
林地、果园等选择2个地块,确定每个地块的经纬度位置。
监测获取每个地块的植被盖度季节分布数据。
从时间分辨率15天、空间分辨率30m的植被盖度影像系列上,获取30
个验证样点每个地块的植被盖度季节分布数据。
针对30个样点的每个地块,对实测的地表植被盖度季节分布和遥感
反演的植被盖度季节分布进行对比分析,精度>75%。
(2)生物措施B因子进行验证和质量控制
在每个水蚀类型区,统计整理该类型区的径流小区的侵蚀资料和生
物措施B因子计算成果,精度>75%。
根据历史径流小区计算的生物措施B因子结果与基于遥感的生物措施
B因子计算进行对比分析。
4.5 成果构成
(1)全国30个小流域主要植被类型的植被盖度季节分
布标准曲线
(2)全国半月尺度植被覆盖度图,精度为30m网格
(3)全国半月B因子图和年B因子图,精度为30m网格
5. 工程措施和耕作措施因子
5.1 术语
工程措施:是指通过改变小地形(如坡改梯等平整土
地的措施),拦蓄地表径流,增加土壤降雨入渗,改
善农业生产条件,充分利用光、温、水土资源,建立
良性生态环境,减少或防止土壤侵蚀,合理开发、利
用水土资源而采取的措施。
耕作措施:是以保水保土保肥为主要目的,以提高农
业生产为宗旨,以犁、锄、耙等为耕(整)地农具所
采取的措施。
地块:是指空间上连续的、具有同一土地利用类型、
同一覆盖度、同一水土保持措施的区域。
5.2 数据处理
(1)野外调查数据
工程措施和耕作措施因子依据《野外调查单元确定及数据采集
技术规定》中相关要求完成。
(2)高分辨率影像相结合的ET专题图处理
工程措施因子E和耕作措施因子T因子主要依托土壤侵蚀野外调
查单元获得的工程措施和耕作措施数据,并结合高分辨率的CBERS
全色影像,采用人机交互式解译的方法获取典型区内的水土保持工
程措施和耕作措施数据,最后以土地利用为依据,按照比例平均分
配的方法获取。
专题图以行政县为单位,根据该县1:100000的土地利用图,在
GIS软件的支持下,修改图层的属性表,添加工程措施因子E和生物
措施因子T两个属性字段,将调查单元上获得的各土地利用类型的
措施因子对应赋值到土地利用的属性表上,根据工程措施因子E和
生物措施因子T两个属性分别生成工程措施因子E和生物措施因子T
的专题图,从而实现措施因子的空间离散。
ET因子获取技术流程图
5.3 因子计算
(1)措施数量统计
在野外调查单元获取的工程措施和耕作措施的数据基础上,以各县
的土地利用类型为基本计算单元,统计该县内所有野外调查单元内采取
了各种工程措施和耕作措施的土地总面积,并计算其占野外调查单元内
该土地利用类型的比例。
(2)ET因子计算
按照工程措施、耕作措施面积比例计算工程措施因子和耕作措施因
子。某种土地利用类型的ET因子即为该土地利用类型中采取的每种措
施的ET因子(基于野外调查单元)与该措施在该土地利用中的比例乘
积的累积 ,
注:水土保持措施未涉及地区的工程措施(E)因子值尚在收
集当中。部分地区工程措施(E)措施因子值将结合调查人员收
集的径流小区资料进行计算、更新。
注:水
土保持措施
未涉及地区
的耕作措施
(T)因子值
尚在收集当
中。部分地
区耕作措施
(T)因子值
将结合调查
人员收集的
径流小区资
料进行更新。
5.4 质量控制
工程措施和耕作措施因子的质量控制采用分层次、分区控制
法。在主要水土流失类型区各选3-5个样点,通过实地调查检验,
完成对质量的评价,要求精度达到75%。
5.5 成果构成
(1)野外调查单元内获取的工程措施和耕作措施数据
(2)全国ET因子专题图,精度为30m网格
(二)风力侵蚀专题信息提取技术细则
1. 风力因子
1.1 术语
风力因子:是指不同等级风速和不同风向对土壤风蚀发生的潜在
能力,单位m/s。风速和风向采用气象台站观测数据。
临界侵蚀风速:是指风力作用于地表,产生土壤风蚀的最小风速。
大于和等于临界侵蚀风速的各等级风速,均为侵蚀风速。考虑到
流沙地表的临界侵蚀风速约5m/s(在各类地表状况中的临界侵蚀
风速最小),因而在统计风力因子时,自≥5m/s的风速开始统计。
各等级风速累积时间分布栅格图:全年大于和等于临界侵蚀风速
的各等级风速的累积时间(min)在空间上的分布,反映了各等
级风速累积时间的空间变化特征,采用30m分辨率的栅格数据表
达各等级风速累积时间的空间变化。
1.2 数据处理
在实际操作中,不同气象站和不同时段内,可能既有逐日整点
风速风向数据,又有逐日4次观测的风速风向数据。为了统一数据
格式,便于计算,提出以下2条技术途径。
(1)若收集到的风速和风向资料为逐日24小时整点风速风向,则按1m/s
间隔直接统计全年≥5m/s的各等级风速的累积时间。统计步骤如下:
1)按照给定的“逐日24小时整点风速风向统计表”完成逐日24小时整点风
速风向电子版本(Excel格式)。
2)统计全年5.0~5.9m/s风速发生的频数,每次代表1小时,按下式换算为
该等级风速的累积时间。
累积时间=频数×1hr/次×60min/hr.
为便于计算,介于5.0~5.9m/s的风速等级取平均值U=5.5m/s,6.0~
6.9m/s的风速等级取平均值U=6.5m/s,依此类推。
3)按步骤(2)方法,依次统计5.0~5.9m/s、6.0~6.9m/s、7.0~
7.9m/s、……各等级风速的累积时间,最高风速统计到该气象台站记录到
的最大风速(Excel格式)。
(2)有的气象台站如果仅有每天4次(观测时间为2时、8时、14时、20
时)风速风向记录,则采用线性插值的方法,获取24小时整点风速估计
值,然后按1m/s间隔统计全年≥5m/s的各等级风速的累积时间。统计步骤
如下:
1) 按照给定的“逐日24小时整点风速风向统计表”完成逐日4次风速风
向电子版本(Excel格式)。逐日4次的风速风向填写在对应的时刻(2时、
8时、14时、20时),待完成步骤2和步骤3后,将各整点风速插值填入对
应时刻。
2) 按照线性插值方法,计算相邻两个整点时刻的风速,
3)完成逐日24小时整点风速风向统计表(Excel格式)。
4)按照“方法一”中“3)”的相同方法,统计全年各等级风速发生的频数。
1.3 因子计算
考虑到风力因子在空间上的变化是渐进的,即风速和风向在空间上
是逐渐变化的,相邻气象台站之间的风速和风向变化呈逐渐过渡关系。
因此,风力因子计算可以在GIS软件和自主开发程序的支持下实现自动
运算。
(1) 逐年统计1981~2010年1~5月和10~12月的逐日逐时不同风速
等级和相应风向。
(2)将每个月分为上半月和下半月(每月1~15日、16~30日或31日)
两个时段,统计每半月时段内各风速等级的累积时间(单位:min)和
16方位风向出现频率。例如,某气象台站某一等级的风速累积时间和16
方位风向出现频率为:
累积时间(min)=频数×1hr/次×60min/hr.
式中的各风力等级按照5.0~5.9m/s取其中值5.5m/s,6.0~6.9m/s取
其中值6.5m/s,7.0~7.9m/s取其中值7.5m/s,……。
依此类推:
风向频率(%)=100×某风向出现频数÷(半月天数×24)
式中的风向频率(%),按照气象台站统一的16方位风向观测数
据计算。每一风速等级对应一组16方位风向频率数据(共16个数
据),各风向频率(%)之和等于100%。
(3)依据“(2)”计算结果,在GIS软件和自主开发程序的支
持下,将每个气象台站作为空间上的一个点,生成1981~2010年
1~5月和10~12月,每半个月的不同风力等级和相应风向频率的
30m分辨率栅格图。
1.4 质量控制
由于每半个月的不同风力等级和相应风向频率的30m分辨率
栅格图是计算机自动生成的,已经有一套成熟的算法。因此,风
力因子质量控制的关键环节是气象数据采集、各等级风速累积时
间和16方位风向出现频率计算过程。
为了保证风力因子的数据质量,对质量控制的重点环节——
“水土保持普查气象数据登记表(表号:P501)”、各等级风速累
积时间和16方位风向出现频率统计结果,加大抽检比例。其中,
“水土保持普查气象数据登记表”按照30%的比例进行抽样检查,
如果1张表格中出现1个或1组数据错误,记为整张表格数据有误,
须重新采集数据。抽检表格中的合格表格数占抽检表格总数的95
%以上,方可被认为数据合格。1981~2010年1~5月和10~12月
期间,每半个月的不同风力等级和相应风向频率的30m分辨率栅
格图,须进行100%检查。
1.5 成果构成
(1)1981~2010年1~5月和10~12月期间,每半个月
的不同风力等级和相应风向频率统计表。
(2)1981~2010年1~5月和10~12月期间,每半个月
的不同风力等级30m分辨率栅格图。
2. 表土湿度因子
2.1 术语
表土湿度因子:是指土壤表层2.5cm深度范围内含水率
(%)对土壤风蚀的潜在影响,是反映土壤对风力侵
蚀的敏感程度的重要因子。
2.2 数据处理
(1) 利用土壤介电模型(Dobson模型),参数化的地表辐射模型
(Qp模型),以及辐射传输方程(ω-τ模型)模拟各种地表条件下的微波
辐射,构建地表辐射模拟数据集。
(2) 利用地表冻融状态判别算法进行冻融状态的判定,屏蔽冻土区
域,而只对融土区进行表土含水率的反演。
(3) 推导微波指数(MVIs)与植被透过率之间的数学关系,并利
用模拟数据建立计算植被透过率与植被含水量的半经验模型,
W m log(B( f1, f 2 )) n
消除植被对表土含水率反演的影响。
(4) 利用多通道微波数据,估算地表温度,并用以求解10.65GHz
下的裸露土壤的水平和垂直极化发射率。
(5) 利用Qp参数化模型,构建能够消除地表粗糙度影响的土壤湿
度指数,通过模拟数据建立湿度指数与表土含水率之间的数学关系,
并利用全国实测数据点拟合方程系数,建立表土含水率反演的半经
验模型:
SM A SMI( f )2 B SMI( f ) C
(6) 生成表土含水率数据,并进行产品比较与验证(见表土含水
率计算模型的反演流程图)。2011年的1-5月和10-12月,每半月计
算一次(每月的15日、30日或31日)。
表土含水率计算模型的反演流程图
2.3 因子计算
表土湿度因子按以下步骤计算,并获取表土湿度因子分布图。
(1)利用土壤水分计算模型反演得到的表土含水率(P)数据。
(2)根据表土含水率(P),计算表土湿度因子(W):
W=0.0932Ln(P)-0.0864
(3)利用表土湿度计算模型和湿度因子计算方法,在GIS软件支
持下,绘制表土湿度因子(W)空间等值线图,等值线差值为0.5。
2.4 质量控制
根据近年来京津风沙源治理工程区内的测量数据,对表土含水
率计算模型进行校验。
2.5 成果构成
每半月一次表土湿度因子(W)空间等值线图,等值线差值为0.5。
3. 地表粗糙度
3.1 术语
地表粗糙度因子:是描述植被、微地形和农田耕作技
术措施对土壤风蚀影响的定量因子,单位cm。
3.2 数据处理
由于影响地表粗糙度大小的因素较多,且受时间和人力资源
限制,难以进行达范围的实地观测。所以,根据植被类型、植被
盖度与平均高度、地形起伏和微地貌等调查结果,通过查表获得
地表粗糙度(表2-1)。
3.3 因子计算
在风力侵蚀和风水交错侵蚀区,除农田呈斑块状分布,并且地表
粗糙度在边界发生突变以外,其他诸如草地和沙地(沙漠)等的边界
都呈逐渐过渡特征。因此,在地表粗糙度计算时,依据土地利用类型
图,将相同耕作措施的农田粗糙度作为同一粗糙度对待,单独进行计
算。其他类型(草地、沙地、沙漠、戈壁等)之间的地表粗糙度,按
照逐渐过渡的关系,在GIS软件和自主开发程序的支持下实现自动运算。
(1)根据“水土保持普查风蚀野外调查表(表号:P503)”信息,
通过查表(表2-1 不同下垫面粗糙度Z0值)获得地表粗糙度。
(2)单独生成农田30m分辨率地表粗糙度空间分布栅格图。
(3)将每个野外调查单元作为空间上的一个点,利用查表获得的
地表粗糙度数值,在GIS软件和自主开发程序的支持下,生成覆
盖风力侵蚀和风水交错侵蚀区的30m分辨率空间分布栅格图。
(4)在30m分辨率栅格图上剔除农田地块,即得到除农田以外的
30m分辨率地表粗糙度空间分布栅格图。
(5)将农田30m分辨率地表粗糙度空间分布栅格图,与除农田以
外的30m分辨率地表粗糙度空间分布栅格图合并,最终生成覆盖
风力侵蚀和风水交错侵蚀区的30m分辨率地表粗糙度空间分布栅
格图。
3.4 质量控制
对最终生成的30m分辨率地表粗糙度栅格图进行抽样检查,
抽检结果与野外调查单元的实地调查数据进行对比,各项数据的
相对误差<±10%,数据质量视为合格;各项数据的相对误差>
±10%,数据质量视为不合格。抽样检查样点中,数据合格样点
数占抽检样点总数95%以上,数据质量视为合格;数据合格样点
数占抽检样点总数95%以下,数据质量视为不合格,须要重新计
算和生成30m空间分布率的地表粗糙度空间分布栅格数据。
3.5 成果构成
风力侵蚀和风水交错侵蚀区30m分辨率地表粗糙度空间分布栅格图。
4. 植被盖度因子
与水力侵蚀专题信息提取技术规定中的“植被盖
度因子”相同。在实地调查中,需要增加记录植被类
型(草本群落、灌草群落、灌木群落、乔木群落)和
植被平均高度(m)。调查内容和格式见“水土保持
普查风蚀野外调查表”(表号:P503)。
(三)冻融侵蚀专题信息提取技术细则
1. 冻融侵蚀区范围界定
1.1 术语
冻融侵蚀区:侵蚀营力以冻融作用为主的区域。冻融侵蚀区具有
能够产生强烈冻融作用的寒冷气候条件,冻融作用是最普遍、最
主要的外营力侵蚀过程,同时有相应的冻融侵蚀地貌形态表现。
1.2 数据处理
冻融侵蚀区范围界定所需数据为涉及西藏、四川、云南、青海、
新疆、甘肃、内蒙古、黑龙江等省、自治区1:50000DEM数据,需对以
上区域DEM数据进行拼接处理,同时需要最新全国县(市、区)一级
行政区划图电子版。
1.3 界定方法
我国冻融侵蚀区面积广大,不同区域由于地理位置的差异,冻融侵
蚀区的下限海拔高度差异很大。须根据不同位置的经纬度利用冻融侵蚀
分布下界海拔公式计算其冻融侵蚀区下界海拔高度。按该式计算的海拔
高度以上的区域,且剔除冰川、湖泊、沙漠等区域即为冻融侵蚀区。
具体计算步骤如下:
(1)用DEM提取公式所需要的纬度(X1)图层和经度(X2)图层;
(2)利用公式做出冻融侵蚀区下界海拔高度(H)图层;
(3)把 DEM和H图层做减法运算,获得冻融侵蚀区下界海拔以上
区域图层;
(4)把冻融侵蚀区下界海拔以上区域图和土地利用类型图叠加,在
冻融侵蚀区下界海拔以上区域图层中剔出冰川、湖泊、沙漠等分
布区域;
(5)适当考虑行政边界的完整性,与全国行政区划图进行叠加,对
部分区域进行修正。
冻融侵蚀区调查技术流程
1.4 质量控制
冻融侵蚀区由DEM数据和土地利用类型图数据计算获得,尽
量用比例尺较大的数据,在计算前要确保所用DEM数据和土地利
用类型图数据准确可靠。此方法确定冻融侵蚀区范围和用遥感调
查的冻融日循环天数大于180天的范围基本一致。
1.5 成果构成
冻融侵蚀区分布图,比例尺1:100000。
2. 年冻融日循环天数
2.1 术语
冻融日循环:土壤温度日最大值大于0℃而日最小值小于0℃时,
即认为土壤发生夜间冻结白天消融的日冻融循环过程。
年冻融日循环天数:是指一年中冻融日循环发生的天数。
2.2 数据处理
地表的冻融日循环通过星载被动微波辐射计AMSR-E进行监测。
AMSR-E数据可以通过网络从美国冰雪数据中心免费下载。通过选取
高时间分辨率的AMSR-E辐射计数据,对冻融日循环进行监测。由于
AMSR-E亮温数据产品在中低纬度地区不能达到每日的全覆盖,则需
要根据拼接算法进行相邻两日亮温数据的拼接。
2.3 因子计算
根据拼接后得到的辐射计亮温数据,计算衡量地表温度和发
射率变化的判据因子,利用判别算法对地表的冻融状态进行区分,
标记冻融循环发生区域,统计一年内日循环发生次数。主要步骤
是:
(1)提取通道36.5V亮温以衡量地表温度的变化,计算Tb18.7H
同Tb36.5V的比值用以衡量地表发射率的变化;生成地表温度因
子图层和地表发射率因子图层;
(2)将提取得到以上两个图层数据代入下式式进行计算,并比较
计算结果的大小,若F>T,则为冻土,反之为融土;
(3)对计算结果进行标识,获取冻融日循环发生区域,累计年冻
融日循环发生天数,统计得到全国年冻融日循环天数分布图。
(4)冻融日循环因子的计算流程如下:
2.4 质量控制
对日冻融循环天数因子计算的数据质量进行评估,需要地面
实际测量的地表状况参数对地表冻融状况的判别结果进行对比验
证。因此,在调查中,需要对土壤和地表的实际状况进行实际测
量和调查,以进一步对算法进行校正及检验,提高判别精度。需
要观测的地表参数包括:土壤含水量、土壤温度、土壤容重、土
壤质地和地表的粗糙度。
AMSR-E数据的象元面积较大(约25km *25km),因此要实
现对卫星算法的验证,对地面测量的观测要求,布置数据自动采
集系统对地表温度和含水量进行自动采集,以保证对卫星算法精
度的验证。在调查区选择3个同步区域,观测区域内垂直剖面(深
度>5cm)的土壤水分(单位:%)和土壤温度(单位:℃),在
每个同步区域内布设100个点,每个点上分别布设一台数据采集仪、
一个土壤水分传感器和两个土壤温度传感器,分别来测定土壤
0~5cm含水量、0~2cm和2~5cm的土壤温度,检验精度>75%。
2.5 成果构成
(1)野外测量数据集;
(2)中国区域每日地表冻融循环动态监测结果分布图,
栅格精度25Km;
(3)中国区域年冻融日循环天数分布图,比例尺1:
100000
3. 日均冻融相变水量
3.1 术语
日均冻融相变水量:是指土体冻融循环过程中发生相变的水量。
相变水量增加,冻结时由于水体结冰体积增大而对土体的破坏作
用增加。在冻融交替过程中,土壤含水量的增大使得土壤抗剪切
力减小。日均冻融相变水量反映了土壤含水量对冻融侵蚀强度的
影响。
3.2 数据处理
地表实际发生的相变水量可以通过AMSR-E数据的表现出的微波
辐射特征变化来反映。 AMSR-E数据可以通过网络从美国冰雪数据
中心免费下载。通过选取高时间分辨率的AMSR-E辐射计数据,对冻
融日循环进行监测。由于AMSR-E亮温数据产品在中低纬度地区不能
达到全覆盖,要根据拼接算法进行相邻两日亮温数据的拼接。
3.3 因子计算
根据拼接后的AMSR-E数据,通过相变水量算法估计地表冻
融循环过程中的相变水量。其计算步骤为:
(1)提取通道36.5V和10.65V的亮温,计算Tb10.65V同Tb36.5V
的比值用以衡量地表发射率的变化,求取升降轨数据的准发射率
的差异;
(2)将提取得到的图层数据代入下式进行相变水量的计算。
m pcv qe10.65,v
(3)累计年冻融相变水总量,进行平均获取日均冻融相变水量。
日冻融相变水量因子计算流程
3.4 质量控制
需要开展地面观测土壤水分和温度等参数来验证冻融相变水量
因子,已保证其获取精度。对于需要开展的地面测量参数布点、观
测步骤与冻融日循环天数的观测规范相同,检验精度>75%。
3.5 成果构成
(1)野外测量数据集;
(2)中国区域每日地表冻融相变水量动态监测结果分布图,栅格精度
25Km;
(3)中国区域年均冻融相变水量分布图,比例尺1:100000
4. 年均降雨量
4.1 术语
年均降雨量:一个区域多年的年降水量的平均值。
4.2 数据处理
收集西藏、四川、云南、青海、新疆、甘肃、内蒙古、黑龙江
等省、自治区各气象站和水文站1981-2010年的降水量资料。计算多
年平均年降水量,绘制降水量等值线图。将等值线图空间插值成为
30m空间分布率的栅格数据。
4.3 因子计算
计算技术流程如下图:
•(1)利用各气象和水文台站降水量资料,计算多年平均降水量。
•(2)绘制降水量等值线图。基于GIS软件,利用各地多年平均降水量,
绘制冻融侵蚀区降水量等值线图。
•(3)对降水量等值线图进行空间插值,建立30m分辨率冻融侵蚀区年
均降水量栅格图。
•(4)根据冻融侵蚀年降水量因子赋值标准将年均降水量分布图分成
四级,得到冻融侵蚀年均降水量因子图。
4.4 质量控制
确保收集到的降水资料全面准确,对西藏、青海等气象台站
稀少的区域可以2000至2010年间TRMM 3B42数据估算的年均降水
量数据进行补充。
4.5 成果构成
冻融侵蚀年均降雨量因子图,比例尺1:100000。
5. 坡度
参照水力侵蚀坡度计算技术细则。
6. 坡向
6.1 术语
坡向:坡向为坡面法线在水平面上的投影的方向,不同坡向的地
表由于接受太阳辐射强度不同,造成坡向小气候和土壤理化性质
存在差异,进而影响冻融作用的强弱程度。
6.2 数据处理
需要西藏、四川、云南、青海、新疆、甘肃、内蒙古、黑龙江
等省、自治区1:50000地形图数据。数据处理同水蚀LS因子。
6.3 因子计算
坡向因子由DEM生成,调查技术流程如下图
•(1)利用DEM,在GIS软件中生成坡向图;
•(2)根据冻融侵蚀强度分级评价指标赋值标准(见下图)将坡向图
分成四级,得到坡向因子图。
冻融侵蚀强度分级评价指标赋值标准
6.4 质量控制
在主要冻融侵蚀类型区交通便利地方选3-5个点,通过坡向量
测进行质量检验,抽样合格率要求达到75%。
6.5 成果构成
成果冻融区坡向图,栅格精度30m。
7. 植被盖度
7.1 术语
植被盖度:是指植被(包括叶、茎、枝)在单位面积内植被的垂
直投影面积所占百分比。
7.2 因子计算
计算冻融侵蚀区植被盖度图层,计算方法同水蚀;
根据冻融侵蚀植被盖度因子赋值标准将冻融侵蚀区植被盖度图分成
四级,得到冻融侵蚀植被盖度因子图。
7.3 质量控制
同水蚀植被盖度调查一致。
7.4 成果构成
冻融侵蚀植被盖度因子图。
三、水土流失普查强度判别与成果处理技术细则
1.水力侵蚀强度判别
2.风力侵蚀强度判别
3.冻融侵蚀强度判别
4.成果处理技术规定
1. 水力侵蚀强度判别
1.1 模型说明
1.2 计算方法
计算分两个层次进行:
一是按一定抽样密度,在全国分层抽样布设野外调
查单元,计算以野外调查单元为基础的土壤水蚀模数。
二是在全国划分30m30m网格,计算以该网格为基
础的土壤水蚀模数。在此基础上,基于野外调查单元计
算结果对网格计算的相关参数与结果进行检验和校正 。
野外调查单元布设及数据采集详见《野外调查单
元的确定及数据采集技术细则》。
水力侵蚀力模型中各个因子计算详见《土流失专
题信息提取技术细则》中的“水力侵蚀专题信息提取
技术细则”部分。
水力侵蚀计算过程
1.3 判别标准
将计算得到的全国水蚀模数按照土壤侵蚀分类分级标准
(SL190-2007,表1)进行分级,评价土壤水蚀强度。
注:不同侵蚀类型区采用不同的容许土壤流失量,东北黑土区、北方土
石山区容许土壤流失量为200 t/(km2·a),南方红壤丘陵区、西南土石山
区容许土壤流失量为500 t/(km2·a),西北黄土高原区容许土壤流失量为
1000 t/(km2·a)。
1.4 质量控制
质量控制分两方面进行:一是通过抽样,比较土
壤水蚀模数计算结果与小区观测结果的差异;二是进
行专家评估。
与小区观测结果比较:在每个水蚀类型区,最少抽取
一个水土保持试验站不同土地利用或不同水土保持措
施下的小区观测资料,与其所对应地区相同土地利用
或水土保持措施下的计算结果进行比较。
专家评估:在每个水蚀类型区,最少抽取一个省,给
出不同空间分辨率,如30m30m、5km5km、县级等
土壤水蚀模数分布及土壤水蚀强度分布图。通过专家
经验打分,对计算结果进行评估,评估精度>75%
2. 风力侵蚀强度判别
2.1 模型说明
风力侵蚀量计算采用国内经验模型。
2.2 计算方法
(1)计算时段
风力侵蚀采取每半月计算一次,全年逐月累加的方法,获得
风力侵和风水交错侵蚀区的风力侵蚀强度数据。采取风力侵蚀和
水力侵蚀累加的方法,获得风水交错侵蚀区的侵蚀强度数据。考
虑到每年6~9月基本没有风蚀发生,全年风力侵蚀计算时段为1~
5月和10~12月,共计算16次。
(2)计算方法
在获得植被盖度空间分布栅格数据、临界侵蚀风速、风力因
子空间分布栅格数据、表土湿度因子空间等值线图、地表粗糙度
空间分布栅格数据之后,将每个栅格数据(等值线)图作为一个
图层,在ENVI4.5+IDL和自主开发程序wind_erosion.pro的支持下,
实现计算机自动运算。运算流程如下图
风力侵蚀运算流程
2.3 判别标准
风力侵蚀强度依据“土壤侵蚀分类分级标准
(SL190-2007)”判别(表3),分为微度、轻度、中度、
强烈、极强烈、剧烈共六级。
表3 风力侵蚀强度分级标准(SL190-2007)
级别
平均侵蚀模数[t/(km2·a)]
微度
<200
轻度
200~2500
中度
2500~5000
强烈
5000~8000
极强烈
8000~15000
剧烈
>15000
2.4 质量控制
风力侵蚀强度成果的质量控制,采取计算结果与多年平均风
力侵蚀强度和野外实地测量风力侵蚀强度相对比的方法,检查计
算结果是否准确。具体技术途径如下:
计算结果与多年平均风力侵蚀强度的对比。首先,在农牧交错带
和典型草原区分别选择一个县(市、旗),利用Cs137元素示踪
的方法,测定近50年来的多年平均风力侵蚀强度。然后,在
1981~2010年期间,挑选其中降水量和风力接近于多年平均状况
的年份,用本次调查使用的模型进行计算,获得模型计算出的风
力侵蚀强度。最后,将模型计算的风力侵蚀强度与Cs137元素示
踪方法测定的多年平均风力侵蚀强度进行比对,检查两者的差异。
如果两者接近,则证明模型计算结果是可靠的;相反,则应重新
调整模型参数,直至两者接近为止。
计算结果与野外实地测量风力侵蚀强度的对比。根据多年积累的
不同土地利用类型风力侵蚀强度实地观测数据,对比实地观测点
风力侵蚀强度和对应点模型计算风力侵蚀强度值,检查两者的差
异。如果两者接近,则证明模型计算结果是可靠的;相反,则应
重新调整模型参数,直至两者接近为止。
3. 冻融侵蚀强度判别
3.1 模型说明
冻融侵蚀评价采用指标评价法。选择年冻融日循环天数、日均
冻融相变水量、年均降水量、坡度、坡向和植被盖度作为评价指标,
对各指标赋予权重,计算综合评价指数,按照分级评价标准判定对
冻融侵蚀强度。
3.2 计算方法
根据冻融侵蚀强度分级评价指标赋值标准获得冻融
侵蚀评价各因子图层;
将各因子图层代入模型计算综合评价指数图层;
对冻融侵蚀综合评价指数图层按照冻融侵蚀判别标
准分级得到冻融侵蚀强度分布图
3.3 判别标准
冻融侵蚀强度判别标准见表
3.4 质量控制
(1)遥感反演的的冻融相变水量数据,抽样率1%,
抽样合格率要求达到80%以上;
(2)“冻融侵蚀野外调查表”数据,抽样率2%,抽
样合格率要求达到100%以上;
(3)整个调查抽取2%野外调查单元进行验证,合格
率要求达到100% 。
4. 成果处理技术规定
4.1 数据平衡
(1)区域内部数据处理
以县级行政单元为区内数据平衡基本单元,以其面积为标准,
进行区域内部数据平衡。
(2)区域之间数据处理
以省级行政单元为区域数据平衡基本单元,以其面积为标
准,进行区域之间数据平衡。全国面积为总面积控制标准。
4.2 成果汇总
各省、县土壤侵
蚀强度分级面积
统计。
4.3 普查图件编制
(1)技术依据
《SL73.8-2001水利水电工程制图标准水土保持图》
《GB/T 20257.3-2006 国家基本比例尺地图图式第三部分:1:25000 1:
50000 1:100000地形图图式》;
《GB/T 20257.4-2006国家基本比例尺地图图式第四部分:1:250000 1:
500000 1:1000000地形图图式》;
《CH/T 4015-2001地图符号库建立的基本规定》;
《GB/T 18317-2001专题地图信息分类与代码》;
《GB/T 13923-2006基础地理信息要素分类与代码》。
(2)精度要求
专题图精度与专题数据保持一致,虽然挂图和图集涉及到多种比
例尺数据要求,但由于此次土壤侵蚀普查数据库采用统一比例尺成果,
因此,考虑到工作量等原因,对于不同比例尺专题图编制,不对数据
作缩编处理。
基础地理要素则应根据不同比例尺图面表达的要求,进行综合取舍 。
(3)图件编制说明
1)图面尺寸及比例尺设计
根据不同的成图范围,设计不同的制图比例尺,编制国家级、
流域级、省(市)级和县级专题挂图。图面尺寸采用宽不超过2米,
高不超过1.8米为宜。
全国专题挂图比例尺采用1:400比例尺;
流域级专题挂图根据流域面积大小,采用适当的比例尺;
省级专题挂图根据面积大小,可采用1:250000-1:500000比例尺;
市级专题挂图根据面积大小,可采用1:50000-1:100000比例尺;
县级专题挂图根据面积大小,可采用1:50000比例尺左右比例尺。
2)图集
以省为单位编制专题图集,每个省的图集内容包括各个县的
12项专题图,图集印刷尺寸:16K,各县根据面积大小,采用适
当的比例尺。
3)地图表示内容
基础地理要素:经纬度坐标及网线、水系及其注记等,根据
不同比例尺图面表达要求,应进行综合取舍;
4)图件编制要求
图外要素齐全,包括图名、数学基础说明、成图比例尺、制
图单位全称、图例等。
图内、外要素的颜色、图案、线型等表示符合要求,图件整
饰规范、美观。
内容的选取和表示要层次分明,符号、注记等正确,清晰易读。
汇报完毕!
谢谢!