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利用遥感技术评估水土流失状态随着人口的增长和经济的发展，水土流失问题日益突出。
为了解决这一问题，利用遥感技术评估水土流失状态成为了一种有效的手段。
本文将从以下几个方面介绍遥感技术在水土流失评估中的应用。
一、遥感技术在水土流失评估中的基本原理遥感技术是指利用卫星、飞机等遥感平台对地球表面进行观测和测量的技术。
在水土流失评估中，遥感技术主要利用卫星遥感图像来获取地表信息，通过计算植被覆盖度、土地利用类型、坡度等指标来评估水土流失状态。
二、遥感技术在植被覆盖度评估中的应用植被覆盖度是评估水土流失状态的重要指标之一。
通过遥感技术获取的卫星图像可以反映出不同地区的植被状况，从而计算出植被覆盖度。
同时，利用遥感技术还可以监测植被覆盖度的变化情况，及时发现植被退化等问题，为水土保持提供科学依据。
三、遥感技术在土地利用类型评估中的应用土地利用类型是影响水土流失状态的重要因素之一。
通过遥感技术获取的卫星图像可以反映出不同地区的土地利用类型，如林地、草地、耕地等。
通过对不同类型土地的覆盖面积进行统计分析，可以评估不同地区土地利用类型对水土流失的影响程度。
四、遥感技术在坡度评估中的应用坡度是影响水土流失的重要因素之一。
通过遥感技术获取的卫星图像可以反映出不同地区的坡度情况，从而计算出不同坡度区域的面积比例。
同时，利用遥感技术还可以监测坡度区域的变化情况，及时发现坡度过大或过小等问题，为水土保持提供科学依据。
五、遥感技术在水土流失预警中的应用利用遥感技术可以实现对大范围区域的监测和预警，及时发现水土流失问题。
通过对历史数据进行分析，建立水土流失预警模型，可以预测未来可能出现的水土流失问题，并采取相应措施进行防治。
综上所述，利用遥感技术评估水土流失状态是一种科学、高效的手段。
随着遥感技术的不断发展和应用，相信在未来会有更多的科学方法和手段用于水土保持和防治工作中，从而更好地保护我们的生态环境。
应用USLE模型与地理信息系统IDRISI预测小流域土壤侵蚀量的研究一、本文概述本文旨在探讨应用通用土壤流失方程（USLE）模型与地理信息系统（GIS）工具IDRISI在预测小流域土壤侵蚀量方面的应用。
土壤侵蚀是一个全球性的环境问题，它不仅导致土地资源的退化，还影响生态系统的稳定和水资源的可持续利用。
因此，准确预测和评估土壤侵蚀量对于制定有效的土壤和水资源管理措施至关重要。
USLE模型是一种基于物理过程的土壤侵蚀预测模型，它能够根据地形、气候、土壤、植被覆盖等因素计算潜在土壤侵蚀量。
而IDRISI 作为一款强大的GIS软件，提供了丰富的空间分析工具和模型，能够有效地处理和分析地理数据，提高土壤侵蚀预测的精度和效率。
本研究将首先介绍USLE模型的基本原理和参数设置，然后阐述如何利用IDRISI进行数据处理和空间分析，包括地形因子的提取、气候和土壤数据的整合、植被覆盖度的计算等。
在此基础上，将构建基于USLE模型和IDRISI的土壤侵蚀预测模型，并对某一具体小流域进行实证研究，验证模型的有效性和实用性。
通过本研究，期望能够为小流域土壤侵蚀的预测和管理提供科学依据和技术支持，促进土地资源的可持续利用和生态环境的改善。
也期望通过这一研究，能够推动USLE模型和GIS技术在土壤侵蚀领域的更广泛应用和深入发展。
二、USLE模型理论基础土壤流失方程（Universal Soil Loss Equation，简称USLE）是由美国农业部于20世纪60年代开发的，用于预测和评估由于降雨和径流引起的土壤侵蚀量的经验模型。
USLE模型自推出以来，在全球范围内得到了广泛应用，并被认为是评估土壤侵蚀风险、制定水土保持措施和进行流域管理的重要工具。
USLE模型基于土壤侵蚀的物理过程，将土壤侵蚀量（A）表示为降雨侵蚀力（R）、土壤可蚀性（K）、坡度长度和坡度（LS）、植被覆盖和管理因子（C）以及水土保持措施因子（P）的函数。
遥感在农学中的应用摘要：介绍遥感的物理原理及基本概念，结合自身专业知识联系到遥感在农学中的应用及应用历程回顾，再结合近五年国内外研究现状及进展对遥感在农学中的应用进行细致分析。
关键词：遥感农学农业遥感遥感影像一、遥感的物理原理及基本介绍遥感是通过遥感器这类对电磁波敏感的仪器，在远离目标和非接触目标物体条件下探测目标地物，获取其反射、辐射或散射的电磁波信息（如电场、磁场、电磁波、地震波等信息），并进行提取、判定、加工处理、分析与应用的一门科学和技术。
遥感，从字面上来看，可以简单理解为遥远的感知，泛指一切无接触的远距离的探测；从现代技术层面来看，“遥感”是一种应用探测仪器。
人类通过大量的实践,发现地球上每一个物体都在不停地吸收、发射信息和能量,其中有一种人类已经认识到的形式——电磁波,并且发现不同物体的电磁波特性是不同的。
遥感就是根据这个原理来探测地表物体对电磁波的反射和其发射的电磁波,从而提取这些物体的信息,完成远距离识别物体。
遥感的实现还需要遥感平台,如卫星、飞机、气球等,它们的作用就是稳定地运载传感器。
当在地面试验时,还会用到地面象三角架这样简单的遥感平台。
针对不同的应用和波段范围,人们已经研究出很多种传感器,探测和接收物体在可见光、红外线和微波范围内的电磁辐射。
传感器会把这些电磁辐射按照一定的规律转换为原始图像。
原始图像被地面站接收后,要经过一系列复杂的处理,才能提供给不同的用户使用。
遥感技术的类型往往从以下方面对其进行划分：工作平台层面区分：地面遥感、航空遥感（气球、飞机）、航天遥感（人造卫星、飞船、空间站、火箭）。
根据工作波段层面区分：紫外遥感、可见光遥感、红外遥感、微波遥感、多波段遥感。
根据传感器类型层面区分：主动遥感（微波雷达）、被动遥感（航空航天、卫星）。
根据记录方式层面区分：成像遥感、非成像遥感根据应用领域区分：环境遥感、大气遥感、资源遥感、海洋遥感、地质遥感、农业遥感、林业遥感等。
植被遥感监测与生态保护技术指南植被是地球上生命存在的基础，它在维持生态平衡、保护环境、提供物质资源等方面起着至关重要的作用。
然而，由于人类活动的不合理开发和过度利用，地球上的植被面临着严重的退化和破坏。
为了更好地保护和管理植被资源，植被遥感技术的应用成为一种重要的手段和方法。
植被遥感是利用遥感卫星获取地球表面植被信息的一种技术，它可以有效地获取大范围、连续性、动态的植被数据，从而为植被监测、生态环境评价和生态保护决策提供科学依据。
在植被遥感监测中，可以通过遥感影像的光谱信息、纹理信息和水分信息等，来对植被的类型、覆盖度、生长状态和水分状况等进行定量评估和分析。
植被遥感监测的基本原理是植被对不同波段的电磁辐射具有不同的吸收和反射特性。
通过遥感仪器获取的遥感数据可以刻画出不同植被类型的不同光谱特征，进而可以对不同植被类型进行分类和识别。
同时，植被遥感监测还可以通过计算植被指数（如归一化植被指数、差值植被指数等）来反映植被的生长状况和覆盖度。
此外，植被遥感监测还可以利用热红外遥感数据来推测植被水分状况和蒸腾作用强度，为水资源管理和生态保护提供帮助。
针对不同的植被遥感监测目标和需求，可以采用不同的遥感数据和算法。
例如，在大范围植被覆盖度监测中，可以采用中等分辨率的遥感数据，如陆地卫星的植被指数数据，结合相应的算法进行植被类型分类和覆盖度估计。
而在小尺度的植被物候监测中，则需要采用高分辨率的遥感数据，如航拍影像或高分辨率卫星影像，通过观察植被物候现象（如植被绿度、植被花季开始、持续时间等），来了解植被的生长状态和变化趋势。
植被遥感监测技术的应用还远不止于此。
例如，植被遥感监测可以用于判定农作物种植结构和种植面积，为农作物监测和农业生产提供支持；还可以用于监测植被火灾和林地破坏等自然灾害，为火灾管理和灾后恢复提供信息；同时，植被遥感技术还可以结合地理信息系统（GIS）等辅助技术，进行土地覆被变化分析和生态环境评估，为生态保护和环境管理提供决策支持。
遥感技术在农业和畜牧业中的应用随着科学技术的不断发展，遥感技术越来越成为农业和畜牧业领域中的重要工具。
通过遥感技术，可以对农田和牧场进行快速而准确的监测，帮助农民和畜牧业者进行农作物和牲畜的管理，提高农业和畜牧业的生产效率和质量。
本文将从遥感技术的基本原理、在农业和畜牧业中的应用以及未来发展趋势等方面进行探讨。
一、遥感技术的基本原理遥感技术是通过卫星、飞机等载具进行远距离观测和测量地面物体的一种技术。
其基本原理是利用电磁波在空间传输的特性，通过接收地面反射或发射的电磁波信号，获取地面物体的信息。
遥感技术可以获取的信息包括地表温度、植被覆盖、土壤湿度、植物健康状况等，这些信息对于农业和畜牧业的生产管理具有重要的意义。
二、遥感技术在农业中的应用1. 土地利用监测利用遥感技术可以快速、准确地获取农田的土地利用信息，包括不同作物的分布情况、土壤类型、地形地貌等。
通过对土地利用信息的监测，可以为农民提供农田管理的科学依据，优化种植结构，提高农作物的产量和质量。
2. 农作物生长监测遥感技术可以实时监测农田中农作物的生长情况，包括植被覆盖度、叶面积指数、叶绿素含量等。
通过对农作物生长的监测，可以及时了解作物的健康状况，及时采取措施防治病虫害，保障农作物的生长和产量。
3. 土壤湿度监测遥感技术可以获取土壤湿度信息，通过监测土壤湿度可以为农民提供精准的灌溉管理信息，有效节约用水资源，提高灌溉效率，减少土壤盐碱化的风险。
4. 病虫害监测利用遥感技术可以监测农田中的病虫害情况，及时发现和预警病虫害的发生和蔓延，为农民提供科学的防治建议，减少农作物损失。
5. 农业环境监测通过遥感技术可以监测农田周边的环境状况，包括气候变化、水质污染、土壤侵蚀等，为农业环保管理提供数据支持，保护土壤和水资源，维护生态平衡。
1. 牧场资源监测利用遥感技术可以快速获取牧场的地理信息、植被覆盖、水源分布等，为畜牧业者进行牧场资源的合理规划和管理提供参考数据。
土壤侵蚀模型中各参数确定依据土壤侵蚀是指自然力和人为活动对地表土壤的剥蚀和冲刷过程。
土壤侵蚀模型是为了定量评价土壤侵蚀程度和预测土壤侵蚀量而建立的一种模拟工具。
该模型的参数是指影响土壤侵蚀过程和结果的各种因素，如降雨强度、坡度、植被覆盖度等。
下面将对土壤侵蚀模型中各参数的确定依据进行详细介绍。
1.降雨强度：降雨是土壤侵蚀的主要诱发因素之一、降雨强度的大小将直接影响土壤侵蚀的强度和速度。
降雨强度可通过气象观测或历史记录进行确定，也可以通过降雨模拟实验获得。
2.土壤类型：不同类型的土壤在面对降雨时会有不同的侵蚀特性。
土壤类型主要包括颗粒组成、粘性、可渗透性等指标。
这些指标可通过野外取样和室内实验获得，并用于模型中的土壤参数。
3.坡度：坡度是影响土壤侵蚀的重要因素之一、较陡的坡度将加速水流速度和土壤侵蚀速度。
坡度可通过实地测量或地形分析软件获得，并作为土壤侵蚀模型的输入参数。
4.土壤覆盖：植被覆盖度对土壤侵蚀有很大的影响。
植被可以减缓水流速度，减少降雨冲击力，同时增加土壤的抗侵蚀性。
植被覆盖度可以通过遥感影像解译、野外测量等方法获取，然后将其转化为土壤侵蚀模型中的参数。
5.土壤湿度：土壤湿度对土壤侵蚀有明显的影响。
湿润的土壤更容易被冲刷和剥蚀。
土壤湿度可以通过土壤含水量测定仪、土壤温度计等设备进行测量，并用于土壤侵蚀模型的参数。
6.地表覆盖：地表覆盖主要指在土壤表面形成的一层覆盖物，如秸秆、石屑等。
地表覆盖能够减少雨滴打击力和冲刷力，从而减少土壤侵蚀。
地表覆盖可以通过野外调查或遥感影像解译获取，并用作土壤侵蚀模型的输入参数。
7.土地利用类型：不同土地利用类型下的侵蚀过程和速度也不同。
农田、林地、草地等土地类型对土壤侵蚀有不同的贡献。
土地利用类型可以通过土地利用调查、遥感影像解译等方法获得，并用作土壤侵蚀模型的参数。
8.气候因素：气候因素如降雨分布、温度等对土壤侵蚀具有重要影响。
气候因素可以通过气象观测数据或气象模型模拟结果获得，并作为土壤侵蚀模型的输入参数。
卫星遥感技术在环境保护中的应用案例一、引言近年来，随着世界各国对环境保护的重视程度不断提高，卫星遥感技术在环境保护中的应用越来越广泛。
卫星遥感技术以其高效、高精度的数据收集方法，在环境保护、资源管理、地质勘察等领域发挥着越来越重要的作用。
本文将介绍卫星遥感技术在环境保护中的应用案例。
二、卫星遥感技术概述卫星遥感技术是通过卫星对地球进行观测、记录和分析，获得地面各种信息的一种技术。
卫星遥感技术具有数据快速、高覆盖、高精度等优点，而且在开展环境监测时不需要实地勘察就能够获取大量信息。
在环境保护中，卫星遥感技术成为保护环境的一种高效技术手段。
三、卫星遥感技术在环境保护中的应用1. 水污染监测卫星遥感技术可以快速获取水体遥感图像数据，用于水体污染监测。
例如，欧洲污染监测卫星SAMOA能够监测出水体中含有高浓度的悬浮物和有机物，发现水体污染物的种类、污染源的位置和浓度等参数。
此外，卫星遥感技术还可以快速对全球水体进行监测和分析，对于世界范围内的水污染监测及早发现和应对具有重要作用。
2. 土地利用监测卫星遥感技术能够及时捕捉到土地利用变化的信息，有助于掌握地区土地资源利用情况，监测人类活动对生态环境的影响及时提供数据支持。
例如，在防治荒漠化和水土流失方面，广泛使用卫星遥感技术来监测植被变化、土壤侵蚀程度等信息。
3. 空气质量监测空气质量监测是现代城市环境保护的一项重要任务。
卫星遥感技术可以通过火山灰、叶绿素、沙尘等在空气中的卫星反演来监测大气污染物的浓度和分布。
例如，美国宇航局的MODIS卫星提供了美国及其邻近地区的大气颗粒物和盐的实时空气质量数据，有助于及时预警和控制。
4. 废物管理卫星遥感技术还可以帮助管理废物的生产和处理。
卫星遥感数据可以监测垃圾填埋场覆盖层的情况、工厂废水排放、污水处理厂的清洁度等，政府机构可以根据监测数据来制定措施落实环保政策。
四、总结本文介绍了卫星遥感技术在环境保护中的应用案例，包括水污染监测、土地利用监测、空气质量监测和废物管理。
遥感技术在精准农业中的现状及发展趋势随着科技的发展，遥感技术已经成为农业生产中的重要工具，为农业生产提供了精准的技术支持。
遥感技术可以通过卫星、飞机和地面传感器获取大范围和高分辨率的农业信息，如土壤含水量、植被覆盖、土地利用和作物生长状态等。
利用这些信息，农民可以实现精准施肥、精准灌溉、精准植保等精准农业管理，提高农业生产效益，减少资源浪费，保护环境。
本文将分析遥感技术在精准农业中的现状及发展趋势。
一、遥感技术在精准农业中的应用现状1. 土壤信息获取利用遥感技术获取土壤信息是精准农业中的重要应用之一。
通过遥感技术获取土壤含水量、质地、肥力等信息，可以帮助农民进行针对性的施肥和灌溉，提高农作物的产量和质量。
遥感技术还可以监测土壤侵蚀和土壤污染情况，提高土壤的保护和治理水平。
2. 植被信息获取植被信息是精准农业中的另一个重要应用领域。
通过遥感技术可以获取作物的种植面积、植被覆盖度、生长状态等信息，可以帮助农民及时掌握作物生长情况，及时采取措施，提高作物产量和品质。
遥感技术还可以监测草地和森林等植被资源，为植被资源的合理利用和保护提供科学依据。
3. 病虫害监测遥感技术在病虫害监测中的应用也日益广泛。
利用遥感技术可以及时发现作物的病虫害情况，帮助农民及时采取防治措施，减少作物损失。
遥感技术还可以监测害虫的迁飞和聚集情况，为精准的农药喷洒提供依据，降低农药使用量，减少环境污染。
4. 农田面积探测遥感技术可以准确、快速地获取农田的面积及分布情况，帮助政府及时掌握农田资源的利用状况，为农田规划和土地管理提供依据，保障粮食安全和农业可持续发展。
二、遥感技术在精准农业中的发展趋势1. 高分辨率遥感技术将成为发展趋势随着卫星遥感技术的不断发展，高分辨率遥感技术将成为未来精准农业的发展趋势。
高分辨率遥感技术可以提供更加精细化的农业信息，对于作物生长监测、病虫害监测、土壤养分监测等方面将具有更高的分辨率和更精准的数据，能够更好的服务于精准农业管理。
遥感技术在水土保持监测中的应用摘要：水土流失是十分严重的环境问题，会对自然生态环境造成严重破坏。
水土保持是生态文明建设的重点内容，而水土流失成因比较复杂，并且不同区域水土流失的差异较大，因此，要求加强水土流失监测，为水土保持治理提供可靠依据。
在水土流失监测中，卫星遥感技术的应用优势明显，能够对水土流失实际情况进行详细监测，而通过将遥感影像技术与无人机技术进行有效结合，可弥补遥感影像技术的不足，提升水土流失监测的高效性。
因此，亟需对无人机遥感技术在水土流失监测中的应用要点进行深入研究。
鉴于此，文章首先对无人机遥感技术进行来分析，然后对其在水土保持监测中的具体应用进行了研究，以供参考。
关键词：遥感技术；水土保持；应用研究1无人机遥感技术概述无人机遥感技术可将计算机技术、无人机飞行技术以及GPS技术进行有效结合，在无人机遥感技术的实际应用中，能够对各类监测设备进行有效管理，执行多种监测任务，可适应复杂的勘察背景，可迅速收集勘察区域地形地貌实际情况以及生态环境信息。
另外，对于遥感数据，可进行建模处理，充分展现出无人机遥感技术的自动化以及智能化。
无人机遥感技术所需设备类型包括控制台、飞行器、遥感监测平台等，其中飞行器是由航空器平台、导航装置、电气设备、动力设备等组成的，是无人机遥感系统中最为关键的设备。
在无人机遥感技术的实际应用中，通过控制台可对飞行器飞行过程进行控制管理，收集勘察区域水土数据信息，然后将其传递至遥感监测平台中进行数据处理分析，最终即可得出完善的水土信息。
在水土流失监测中，无人机遥感技术的实用性强、精度高、安全性高，并且拍摄角度广。
另外，无人机机身小，在作业过程中适应性较强，能够适应复杂的地址地形条件，对于气候环境的要求比较低，在冬季、夏季均可进行监测，可根据实际需要对控制平台进行调控，调整飞行器的飞行状态，对监测区域进行全面监测。
2遥感技术在水土保持监测中的应用2.1监测水土流失水土流失是动态变化的过程，工作人员可以根据实际情况采取科学的监测方法，发挥遥感技术作用监测水土流失。
矿区生态环境监测的技术应用一、遥感技术在矿区生态环境监测中的应用遥感技术是一种通过非接触方式获取目标信息的技术手段，它在矿区生态环境监测中发挥着重要作用。
通过卫星遥感或航空遥感，可以获取矿区大面积的地表信息，包括土地利用类型、植被覆盖度、土壤侵蚀状况等。
多光谱遥感能够分辨不同波段的电磁波反射信息，从而区分出植被、水体、裸地等不同地物类型。
高光谱遥感则具有更高的光谱分辨率，可以更精确地识别地物的化学成分和物理特性，对于监测矿区土壤污染和植被健康状况具有独特的优势。
此外，遥感技术还可以用于监测矿区的地形变化和地质灾害。
例如，利用干涉合成孔径雷达（InSAR）技术，可以检测到地表的微小形变，从而提前预警山体滑坡、地面塌陷等地质灾害的发生。
二、地理信息系统（GIS）在矿区生态环境监测中的应用GIS 是一种用于管理和分析地理空间数据的技术系统。
在矿区生态环境监测中，GIS 可以将遥感获取的数据、实地监测数据以及其他相关数据进行整合和管理，并通过空间分析功能，揭示生态环境要素的空间分布规律和相互关系。
利用 GIS 的缓冲区分析功能，可以确定矿区周边受污染影响的范围；叠加分析功能可以综合分析不同生态环境因子的影响，为制定合理的环境保护措施提供科学依据。
同时，GIS 还可以结合时间序列数据，对矿区生态环境的变化进行动态监测和模拟预测。
三、无人机技术在矿区生态环境监测中的应用无人机具有灵活、高效、成本低等优点，在矿区生态环境监测中得到了越来越广泛的应用。
搭载高清相机、多光谱相机等传感器的无人机，可以获取高分辨率的影像数据，用于监测矿区的土地破坏、植被破坏、尾矿库的状况等。
通过无人机的倾斜摄影技术，可以生成矿区的三维模型，更加直观地展示矿区的地形地貌和设施分布。
此外，无人机还可以用于大气污染物的监测，携带相关传感器，实时获取矿区上空的空气质量数据。
四、物联网技术在矿区生态环境监测中的应用物联网技术通过传感器、通信网络和数据处理平台，实现对物体的智能化感知和管理。
利用GIS RS进行土壤侵蚀等级分类覆盖度以及NDVI指数的介绍：1、植被覆盖度是指植被植株冠层或叶面在地面的垂直投影面积占植被区总面积的比例（周国林，1982；Greig-Smith，1964；Chapman，1976），又称为投影盖度（曲仲湘等，1983）。
这一指标具有一定的相对性，同一片植被，因被纳入统计的范围不同而表现为不同的植被覆盖度。
其范围分布在0-1之间，数值越大表明植被覆盖度越高。
国内外研究表明，植被指数反映了植被的状况，同植被覆盖度有良好的相关关系，通过计算NDVI（归一化植被指数），建立NDVI同植被覆盖度之间关系的经验公式，来计算植被覆盖度。
2、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）归一化植被指数，又称标准化植被指数。
其计算公式为：NDVI=NIR-R/NIR+R其中，NIR为近红外波段（0.7-1.1µm），R为红波段（0.4-0.7µm）。
NDVI长期以来被用来监测植被变化情况，也是遥感估算植被覆盖度研究中最常用的植被指数。
是植物生长状态以及植被空间分布密度的最佳指示因子，与植被分布密度呈线性相关。
NDVI计算结果会分布在0至1之间，一般说来，NDVI数值越高说明植被覆盖、长势越好。
覆盖度计算：ERDAS使用部分：ERDAS软件菜单Interpreter-Spectral Enhancement-Indices中有现成的ndvi指数的模块，直接调用就好。
3、Interpreter-Spectral Enhancement-Indices中选择ndvi指数的模块生成ndvi.img，数据类型是float Single；如图示：input file 输入原图片，OUTPUT 为生成的NDVI.IMG。
4、建模过程（使用Modeler模块）：建模生成植被覆盖度.img，点击菜单栏中的，然后选择输入数据为上一步生成的ndvi.img，植被覆盖度的表达式为：f(c)=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)，生成覆盖度数据，数据类型仍然是float Single；切记！（输入公式时f(c)可以不用输直接输入(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin) NDVI为上述的生成文件。
水土流失隐患及事故处理在当今社会，随着人类活动的不断增加和对自然资源的过度开发，水土流失问题日益严重。
水土流失不仅会破坏土地资源、降低土壤肥力，还可能引发一系列的灾害和事故，对生态环境、农业生产以及人类的生存和发展造成巨大的威胁。
因此，了解水土流失隐患及事故处理的相关知识显得尤为重要。
一、水土流失隐患的表现1、土壤侵蚀土壤侵蚀是水土流失最常见的表现形式之一。
当雨水或水流冲击地面时，如果地表缺乏植被覆盖或土壤结构不稳定，土壤颗粒就会被冲走，导致土层变薄、土壤肥力下降。
在山区，陡坡上的土壤更容易受到侵蚀，形成沟壑和滑坡的隐患。
2、植被破坏植被是保持土壤稳定的重要因素。
过度的砍伐森林、开垦荒地、过度放牧等人类活动会导致植被大面积减少，使土壤失去保护，容易受到雨水和风力的侵蚀。
同时，植被破坏还会影响生态平衡，降低生态系统的自我调节能力。
3、水资源失衡水土流失会影响水资源的分布和质量。
大量的土壤被冲走会导致河流、湖泊和水库淤积，减少水资源的存储容量。
此外，水土流失还会使地表径流增加，地下水资源减少，造成水资源的失衡，影响农业灌溉和居民用水。
4、生态系统退化水土流失会破坏生态系统的结构和功能，导致生物多样性减少。
许多动植物的栖息地受到破坏，物种数量下降，生态系统的稳定性和服务功能受到削弱。
二、水土流失事故的类型1、滑坡和泥石流在山区或丘陵地区，由于土壤侵蚀和山体结构的不稳定，容易发生滑坡和泥石流事故。
滑坡是指山体或斜坡上的岩土体在重力作用下沿一定的软弱面整体向下滑动的现象。
泥石流则是由暴雨、暴雪或其他自然灾害引发的携带有大量泥沙、石块和巨砾的特殊洪流。
滑坡和泥石流具有突发性和强大的破坏力，会对下方的居民点、道路、桥梁和农田等造成严重的破坏。
2、洪涝灾害水土流失会导致地表径流增加，河道淤积，降低河流的行洪能力。
在暴雨等极端天气条件下，容易引发洪涝灾害，淹没农田、村庄和城市，给人民生命财产带来巨大损失。
3、土地沙漠化在干旱和半干旱地区，水土流失会使土地逐渐失去植被覆盖，土壤变得干燥、疏松，在风力的作用下容易形成沙漠化。
第４期 ２０１０年１２月 山西水土保持科技
Ｓｏｉｌ ａｎｄ Ｗａｔｅｒ Ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ Ｓｈａｎｘｉ Ｎｏ．４
Ｄｅｃ．２０１０
口学术天地 土壤侵蚀遥感监测中植被信息知识库的应用
陈志伟 （福建省南安市水土保持试验站） 摘要：遥感植被度的经验判读因人为因素比重较大，影响了土壤侵蚀监测的动态效能。本文研究通 过采用人工调查结合遥感判读的方式，建立植被度的遥感识别样本知识库。该方法在水土保持行业的应用 上，目前尚鲜有报道。通过建立知识库，并使用ＧＰＳ对其加以检查、更新，提高了样本的广泛性与精确度，从 而在土壤侵蚀动态遥感监测的应用上进一步提高了精度与速度，并使遥感影像的植被判读具有一定的系统 性。 关键词：土壤侵蚀植被覆盖度遥感泉州市 中图分类号：Ｓ１５７；Ｓ１２７．１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００８￣ｌ２０（２０１０）０４－００１８－０３
１ 研究目标 持工作实践的需要。 植被覆盖度是水土保持的一个重要指标，不管 是早期的人工普查，还是近来在各种理论下建立的 土壤侵蚀监测模型，都将其作为衡量地表土壤侵蚀 程度的一个重要因子。 福建省地处东南沿海，受 热带海洋性季风气 候影响，植被茂盛，种类繁多。植被类型以及植被覆 盖度由边远山区到沿海台地变化较大，植被度的遥 感判读应综合考虑相关的地理因素。在我们进行的 土壤侵蚀遥感监测过程中，植被度一直是工作量较 大、主观经验较重、相关性却很大的因素，其因子信 息图层计算的速度与精度直接影响到监测的动态效 能，并影响了监测的结果。所以，研究一套可用于土 壤侵蚀监测上的具有专家知识支持的植被遥感计算 机自动判读方案，消除前后监测的主观矛盾，形成可 重复、多次应用的统一体系，使监测达到动态性、实 时性，提高结果精度，就成为我们的研究目标。 由于计算机、航空遥感、ＧＰＳ定位技术、ＧＩＳ软 件技术等的普遍应用 ，遥感监测土壤侵蚀现状已 非难事。我站研究了植被度遥感识别样本知识库的 建立方法，使用地理信息系统技术将遥感以及相关 的地理信息图层结合分析，进行样本信息采集，并采 用ＧＰＳ设备来检验与校正人为经验判读的数据，补 充ＧＩＳ技术上的不足，建 样本知识库，从而实观… 定范围内的土壤侵蚀动态监测，并使监测具有一定 的系统性、持续性与可反复操作性，更加满足水土保 收稿日期：２０１０－０８—１６ ・１８・ ２研究方法 ２．１研究思路 从遥感源中提取植被度信息，一般都要结合外 在的专家知识、人工智能或人为经验进行判读。从 广域的监测范围来看，要实现信息人工判别分类的 高准确度将是个复杂而困难的工作。然而从局域小 地域范围人手，却可以通过不断的验证与调校，建立 起基于本区域内丰富的实例样本与专家经验相结合 的计算机自动判读基础数据库，可对小区域的土壤 侵蚀现状进行大比例尺高精度的遥感分析与调查。 再汇合多个小地域进行数据合并，可形成大范围 （如整个福建省）水土保持行业遥感知识库，达到大 范围大比例尺级别的土壤侵蚀遥感调查。 在本方案的研究应用中，从作业范围相对较小 的地市级行政区人手，较容易进行实地野外调查，样 本的先验性知识可以达到较精确的采集，采集的数 量较易满足本级监测所需的标本量。并且，知识库 的存贮量逐渐增加，不同时相的样本知识逐渐丰富， 最终能满足随意时段的知识储备。所以，采用本方 法得到的数据比较可靠，能实现地市级土壤侵蚀快 速动态监测。 ２．２方法与步骤 ２．２．１ 提取样本 以ＴＭ影像为例，首先以合成的假彩色影像为 参照图像，然后从ＴＭ３影像上由低灰度值向高灰度 值逐渐抽样分类，具体应分出如：水系、居民区、道 路、光板地、旱耕地、疏草地、水田、疏林地、林地、密 ２０１０年ｌ２月 陈志伟 土壤侵蚀遥感监测中植被信息知识库的应用 林地等各类不同覆盖度的样本来 。在本过程中 要用到土地利用信息图层进行取样监督。土地利用 （ＴＤＬＹ）是根据监测区实测土地详查资料而来，主 要用于监督、调校取样的统一与配准，避免分类不统 一或选的样区面积误差过大，造成不正确结论，出现 如居民点、水域视为农田，坡耕地视为荒山植被等错 误。样本取至趋近包含ＴＭ３影像的全部灰度值范 围为止，然后对各类样本进行比较检查，将同类别的 样本归为一起，或将同样本异类别再分类，最后输出 完整的训练样本。具体流程如图１所示。
图ｌ提取训练样本 ２．２．２初始分类 利用人工训练的结果数据，采取最大似然分类 法对不同ＴＭ波段影像的所有像元点按等概率进行 交互混合分类，可得到初始人工经验判别的植被度 分类图像ＦＴＭ。 ２．２．３逻辑检验 将土地利用图转换成与初始分类图相同属性标 识的数据图，再对两个配准后的图层进行类别对照 检查，求取逻辑可信度值。 其计算公式如下： Ｌ＝（Ａｎ／Ｎ） １００％
Ａｎ＝∑Ｃ ｛ｉｆ Ａｉ＝Ｂｉ ｔｈｅｎ Ｃｉ＝１；ｅｌｓｅ Ｃｉ＝０；｝ ｉ＝１ 式中：￡为逻辑可信度，％；Ａｎ为可信任点数；Ｎ
为检查总点数；Ａｉ为分类影像ＦＴＭ像元（ｉ）的属性 值；Ｂｉ为土地利用图ＴＤＬＹ像元（ｉ）的属性值。 如果取样的可信度偏低，说明所抽取的训练样 本还不够或同一个样本存在着不同类别的情况偏 多，或训练样本不足以反映目前实地类型，甚至是训 练样本出错等等情况。具体检查流程见图２。 ２．２．４数据入库与汇总 结合ＧＰＳ进行野外调查，对不满足精度要求的 班块进行样本数据检查与更新，形成更加精确可靠 的知识概念。反复上述步骤，最后将形成某个时相 上的影像分类监督知识库，能够用于一定时段内各
图２样本分类检查流程图 个年度在本时相上的遥感监测调查。逐步积累多个 时相的先验知识，增加知识库的存贮量，并考虑时间 变化与样本数据的关系，不仅能使样本精度更高，而 且能随时用于任何时段的遥感监测。 对完成训练、建立起样本知识库的地市级数据 库进行数据筛选、分类、排序、合并等数据操作，从而 形成遍布全省范围的完整样本数据，建立省级样本 知识数据库，达到省级范围的应用。 ２．３相关要素 遥感图像的光谱信息中往往存在异物同谱和同 物异谱现象，从彩色合成或单波段的图像中要发现 同个地物的纯净像元常常较为困难 』。因此，训练 样本选取的好坏及数量的多少与监督分类的精度密 切相关。 知识库的数据采集应考虑如下几个要素： （１）地物的空问特征。包括地物的类型、位置、 形状、大小、图案、纹理、阴影等，充分描述了地物的 物理特性。不同的空间特征在遥感影像上有不同的 信息体现，如城市体现水泥建筑物的特征，公路、水 系的形状呈线型，水库的形状呈面状，平原与山区的 图案不同等。 （２）地物的时间特征。同一地物在一年内的不 同季节、一天内的不同时段，其空间特征是不一样 的。如河流的汛期和枯水期，植物的季节变化，地物 阴影在一天中的位置等，这些特征的变化与训练样 本的光谱变化密切相关。 （３）地物的光谱特征。地物在多波段图像上特 有的光谱响应提供了遥感信息的分类依据。一般情 况下，排除地物和传感器以外的影响，相同时空特征 的地物在遥感影像上具有相同的灰度值。 山西水土保持科技 ２０１０年第４期 在进行采集作业时，可对调查的对象使用ＧＰＳ 进行定位，通过实地考察检验，将地物的时空特征按
一定的描述手法输入计算机。随着信息库知识量的 积累以及样本信息精度的提高，进行遥感影像的监 督分类将更加容易、更加迅速、更加准确可靠。
３ 应用实例 随着科学技术的发展，水土保持工作逐渐应用 了高新技术。１９８４年福建省采用１：２．５万地形图 开展常规方法土壤侵蚀调查，动员ｒ １ ０９４人，历时 ３年整，耗资１００多万元。在２０００年进行的全国上 壤侵蚀遥感调查，应用１：１０万ＴＭ影像，从分析侵 蚀主导因子（坡度、植被盖度、土地利用）人手，进行 机助判读，勾绘侵蚀班 ，按部颁标准进行定性分 级，其理论与技术已相对较为成熟。 在我们进行的泉州市１．１万ｋｍ 土壤侵蚀监测 中，采用的是从侵蚀量人手的定量遥感监测方法。 利用ＴＭ影像和地面降雨观测资料、土壤普查资料、 土地利用资料、航测地形图等，建立土壤侵蚀相关因 子的数学模型，编制出因子图层，以国际通用土壤流 失方程ＵＳＬＥ为原型，由计算机自动计算侵蚀量，生 成土壤侵蚀现状图，再由图班的侵蚀模数转换为部 颁等级。结合其他地理信息图层进行逻辑分析后可 产生一系列的专题报表与图件。该方法与植被度遥 感样本知识库相结合，实现机器智能化快速动态监 测，并且产生的监测结果可以反复求算，基本脱离人 为主观因素对监测结果的影响。整个泉州市的非首 次监测实际过程仅需２人，３～４台计算机，用时１．５ 个月，全面完成监测统计报表与专题图件等监测结 果的输出（见表１）。 表】 泉帅ｌ市２００５年不同土地利用类型的土壤侵蚀面积统计
４ 结论与讨论 综合应用ＲＳ、ＧＰＳ、（ Ｓ是包括水十保持行业在 内的遥感监测评价和空问分析的有效手段。遥感影 像与ＧＩＳ数据库中的大量背景数据的叠合分析，大 大提高了遥感信息源的识别能力和可信度；遥感也 是地理信息系统数据库快速更新的最佳信息源；知 识工程技术为遥感图像理解和自动判读提供了一种 基于逻辑智能的高水平的分析方法；以地理信息系 统和遥感处理系统为核心，将这些技术集合在一起 形成所谓的“３ｓ”或“５ｓ”系统，能进行实时或准实时 遥感调查、监测和分析，其用途广泛。 本文论述了通过应用“３ｓ”技术进行植被度信 息分类的方法。首先，在地市行政范围内建立判读 样本知识库，再汇合形成省级数据库，能够进行省级 水土保持监测应用；其次，样本的准确可靠、分类的 详细程度、样本的数量等关系到监测精度的好坏，由 于从较小范围人手，样本类别相对较少，采集作业较 为准确，采集量也较易满足地市监测的要求．从而实
现由小而大，由易入难；第三，在本方法中，多时相的 知识库是实现快速动态监测的必要条件，但要一下 子做成全省统一的多个时相数据不大可能，有条件 的地Ｊ｝了先做，町逐渐累手只达到省级范围。
参考文献 ［１］冯筠，黄新字．遥感技术在资源环境监测中的作用 及发展趋势［Ｊ］．遥感技术与应用，１９９９，１４（４）：５９～７０． ［２］陈志伟，陈永宝，等．植被因子算式在土壤侵蚀定量 监测中的应硐研究［ｊ］．福建水土保持，２０００，１２（３）：４２～４６． ［３］孙家椭，舒宁，等．遥感原理、方法和应用［Ｍ］．北 京：测绘出版社，１９９７． ［４］曾大林，李智广．第二次全国土壤侵蚀遥感调查工 作的做法与思考．中国水土保持，２０００（１）：２８～３１．
作者简介 陈志伟（１９７２－）：男，工程师；通讯地址：福建省 南安市环城西路８０号，３６２３００
