基于GIS与QuickBird影像的小流域土壤侵蚀定量评价_图文

1、基于GIS 与QuickBird 影像的小流域土壤侵蚀定量评价潘竟虎1, 董晓峰2(1. 西北师范大学地理与环境科学学院, 甘肃兰州 730070; 2. 兰州大学资源环境学院, 甘肃兰州730000摘要:基于G IS 技术和Q u i ckB ird 遥感影像, 采用修正的通用土壤流失方程RU SLE 作为评价模型, 计算了清水沟小流域土壤侵蚀量, 并结合土壤侵蚀强度分级标准, 生成流域土壤侵蚀强度等级图; 利用G IS 的叠置分析功能, 定量分析了土壤侵蚀与坡度和土地利用之间的关系, 并针对不同水保措施预测了水土保持治理效果。结果表明:清水沟小流域土壤侵蚀模数为75. 02t #hm -2

2、#a -1, 属强度侵蚀区, 年水土流失量2. 6104t ; 流域64. 5%的泥沙来自于占流域面积仅28%的极强度和剧烈侵蚀区域; 经分析, 流域土壤侵蚀模数与坡度呈显著正相关, 不同土地利用类型的土壤侵蚀模数大小排序依次为:难利用地>建设用地>坡耕地>园地>草地>林地; 退耕还林是降低土壤侵蚀强度与减少水土流失量的主要途径。关键词:土壤侵蚀; 土壤流失方程; Q u i ckB ird 影像; 小流域; 遥感中图分类号:S157. 1; Q 149 文献标识码:A 文章编号:1673-4831(2006 02-0001-05G IS -and -Q u ic

3、kB ird -Based Q uan titative A ssess m ent of Soil E rosion i n S m all W atershed . PAN J ing-hu 1, D ONG X i ao-f eng 2(1. Co lleg e o f G eograph ic and Env iron m en tal Sc i ence , N orthwest N o r m al U n i versity , Lanzhou 730070, Ch i na ; 2. College o f R esou rce and Env ironmenta l Sc i

4、 ence , L anzhou U niversity , L anz hou 730000, Ch i naAbstract :So il and w ater l oss unde r m ines g rave l y the susta i nab le deve l op m ent o f the reg i on . Based on the techno logy of G IS and Q u i ckB ird re m ote -sensi ng i m age , vo l u m e o f the so il erosi on i n the wa ters he

5、d of Q i ngshu i gou was eva l uated , us i ng the rev ised un i ve rsal so il loss equa ti on(RU SLE. R e l a tionsh i ps o f so il erosion w ith l and use and l and sl ope grad i ent w ere ana l yzed by m eans o f spatial ove rlay of GR ID . O n s uch a basis , e ffecti v e counter m easures for c

6、ontro lli ng t he so il eros i on w ere discussed . R esults show that the annua l average vo lu m e of so il e rosion i n Q i ngshu i gou w ate rshed reached 75. 02t #h m -2#a -1, wh ich is i n the range o f i ntensive eros i on . A so il ero si on intensity m ap w as thus obta i ned based on c l a

7、ssif-i ca ti on o f so il e rosion i n tensity , show ing about 28%of the w atershed suffers ser i ous so il ero si on , w i th sedi m ent be i ng h i gher than 16780t #a -1and contr i buted 64. 5%t o t he wa tershed c s . A si gn ifi can tly positive re lati onshi p of so il erosion w ithsl ope g r

8、ad i ent was observed . So il e rosion var ied sha rply w ith type of l and use in a decreasi ng order o f unusable l and>con -structi on l and>culti va ted slope land>garden fi e l d>grass land>fo rest l and . /G rai n f o r G reen 0is one o f t he m a j o r strate -g ies to reduce s

9、oil eros i on and so il and w ater l o ss . K ey word s :so il erosion ;un i versa l so il l o ss equation ; Q uickB ird i m age ;s ma llw atershed ;re m ote sensing水土流失及其导致的土地退化是生态环境恶化的重要原因之一1。小流域是水土流失发生和发展的最基本单元, 对小流域土壤侵蚀量的定量预测、评价是制定水土保持规划, 确定治理方案、方法和措施的基础2。传统的土壤侵蚀定量监测方法费时耗力, 而且定点监测无法确定整个流域及其不同地理单

10、元的侵蚀量, 更无法适时定量监测水土保持效果。GIS 与遥感相结合的分布式方法由于运用栅格数据分析功能, 可计算出每个栅格的土壤侵蚀量, 便于管理者找出较为严重的土壤侵蚀区, 从而有针对性地提出最佳管理措施; 利用GIS 能够对土壤侵蚀的各个因子进行有效的管理和综合计算。但由于小流域土壤侵蚀研究的成果表达一般要求1B 1万甚至更大比例尺成图, 这对于分辨率相对较低的卫片如TM /ETM 和SPOT 影像来说是很难实现的; 若采用航片, 则存在航摄周期长、处理难度大的问题。QuickB ird 卫片是目前分辨率最高的资源卫星影像, 在国内该影像的应用尚未普及, 可供参考的文献不基金项目:国家社科

11、基金项目(04BSH 027; 甘肃省黄土高原水保世行贷款监测评价项目(050321-1; 西北师范大学青年基金资助项目(NWNU-QN-05-41 收稿日期:2005-11-25生态与农村环境学报 2006, 22(2:1-5J ournal of Ecology and R ural Environ m ent多。本文以A rc V ie w G IS 3. 3为操作平台, 以Qu ick -B ird 影像作为数据源, 采用修正的通用土壤流失方程RUSLE 来估算清水沟小流域土壤侵蚀量, 并在此基础上定量分析土壤侵蚀与土地利用和坡度的关系, 模拟估算不同水保措施下的土壤侵蚀模数, 以期为

12、黄土丘陵区小流域水土保持规划和治理提供科学依据。1 研究区概况和数据1. 1 研究区概况清水沟位于北纬35b 33c 36d 35b 34c 48d 与东经105b 42c 36d 105b 43c 48d 之间, 沟口距甘肃省静宁县城5. 6km, 属葫芦河二级支流, 主沟长2. 9km, 呈东北 西南走向, 海拔17001981m, 流域面积约346. 67hm 2。地貌类型属黄土丘陵沟壑区第3副区, 地形破碎, 沟壑纵横, 沟壑密度0. 77km #km -2, 现代侵蚀沟发育活跃频繁。气候具有明显的由半湿润向半干旱过渡特征, 年平均降雨量442. 8mm, 蒸发量1371. 8mm,

13、10e 积温2551e 。土壤类型主要为黄绵土, 土质疏松, 抗蚀抗冲性差, 侵蚀类型属水力侵蚀。天然植被稀疏, 以针茅、蒿类为主, 人工植被由刺槐、沙棘、杨树、紫花苜蓿等构成。农村经济以大农业为主体, 农林牧并举。1. 2 数据和软件遥感影像为标准产品的单张全色和多光谱Qu ickB ird 卫片, 获取时间为2004年10月12日, 其全色波段地面分辨率为0. 61m, 多光谱波段为2. 44m 。数字图像处理软件为ERDAS I M AGI NE 8. 5, A rc V i e w GIS 3. 3用于屏幕矢量化及地图代数运算, A rc G I S 8用于面元拓扑关系建立及空间数据库

14、建库。辅助数据包括研究区气象、土壤、土壤侵蚀实测数据、1B 1万地形图和数字高程模型(DE M 等。2 研究方法与技术路线2. 1 土地利用数据库生成ERDAS 8. 5尚未提供对Qu ickB ird 卫片作正射纠正严格的物理模型, 而且难以获得研究区1B 500地形图或数字正射模型(DOM 。为提高精度, 采用多项式校正方法进行几何精校正, 均方根误差约为0. 42m, 最大点位误差0. 75m, 能满足小流域土地利用分类的精度要求。对多光谱影像的校正控制点是从经过校正的全色影像上采集的。采用主成分变 富色彩信息的图像(图1 。变换前全色影像与第1主成分进行直方图匹配。图1 清水沟小流域Q

15、 u ickB ird 影像(局部 F i g . 1 Q uickB ird i m age of Q i ngshuigou W atershed土地利用分类依照国土资源部全国土地分类(过渡期间适用 的分类系统, 并根据研究区实际情况进行取舍、综合。其中一级地类分为耕地、建设用地、林地、园地、草地和难利用地6类, 二级地类分为19类, 结果以二级地类统计, 一级地类汇总。大比例尺的土地利用调查对分类的精度要求较高, 故采用人工目视判读。对融合后的高分辨率多光谱影像采用4(红, 3(绿, 2(兰 波段组合, 在Arc -V ie w 中进行屏幕矢量化, 得到shapefile 数据, 最后进

16、行图斑综合、属性生成等解译后处理。解译前后曾3次到现场实地调查, 根据误差矩阵计算得总体判读精度为97. 53%, 其中农村道路和坡耕地的判读精度很高, 而荒草地、未成林造林地等地类的精度较低。2. 2 数学模型通用土壤流失方程(USLE 由W I SC H E M I ER 和S M I T H 于1958年提出, 由于方程中各因子参数的复杂性, 美国农业部针对提高各因子计算的通用性又提出了修正方程RU SLE 。从技术性和因子的算法2方面使RUSLE 得到改进, 从而具有更广泛的应用范围和更高的精度3。RU SLE 表达式为:A =f #R #K #L #S #C #P(1式(1 中:A

17、为年土壤流失量, t #km -2#a -1; R 为降雨和径流因子; K 为土壤可蚀性因子; L 为坡长因子; S 为坡度因子; C 为植被与经营管理因子; P 为水土保持措施因子, C 与P 为无量纲单位。f 为使A ( -2#2# 生 态 与 农 村 环 境 学 报 第22卷a -1的常数, 其值为224. 24。应用RUSLE 的关键是确定方程各因子指标值, 应用GIS 和RUSLE 模型测定土壤侵蚀量的关键则是各因子图的生成。2. 3 土壤流失方程各因子提取2. 3. 1 L #S 因子提取参考在黄土丘陵地区观测试验小区多年土壤年侵蚀量5以及标准径流小区土壤侵蚀量推导出的L #S 计

18、算公式:L #S =1. 07(K 20 0. 28(A 101. 45(2利用研究区DE M, 在A rc V ie w 扩展模块SpatialAna-lysis 和H ydro 支持下, 提取坡长K 形成L 图层。坡度A 可直接在Arc V ie w 的Surface 分析功能下提取, 形成S 图层。2. 3. 2 R 因子提取采用W I SC H E M I E R 等提出的直接利用多年各月平均降雨量推求R 值的经验公式6:R =E 12i =11. 73510(1. 5P2-0. 8188(3式(3 中:P i 为各月平均降雨量, mm; P 为年降雨量, mm 。由于研究区的面积不大

19、, 根据研究区范围内1960 2003年降雨数据的平均值和公式(3 计算出唯一R 值, 求得R =86. 69728, 以常数形式输入模型中进行计算。2. 3. 3 K 因子提取根据黄土地区的试验, K 因子由下式确定7:100K =2. 110-4M1. 14(12-a +3. 25(b -2 +2. 5(c -3 (4 式(4 中:M 为粘土和细粉沙(粒径0. 50. 05mm 质量分数; a 为有机质质量分数; b 为土壤分类中的结构编码; c 为土壤剖面渗透等级。根据静宁县土壤普查数据, 清水沟小流域土壤类型为梯黄绵土、坡黄绵土、坡灰黄绵土、坡红胶土等, 按公式(4 计算4种土类的K

20、值, 分别取0. 72、0. 73、0. 76和0. 81, 并以土壤质地为成图单元, 形成K 图层。2. 3. 4 C 因子提取蔡崇法等8通过坡面产沙量与植被覆盖度相关关系的研究, 建立了C 因子值与植被覆盖度c 之间的回归方程:C =0. 6508-0. 3436lg c(5各地类C 因子估算值如下:水田0. 18, 坡耕地0. 31, 园地0. 24, 林地0. 006, 疏林地0. 017, 草地0. 05, 荒草地0. 06, 居民地0. 2, 工矿地0. 22, 难利用地0. 36。2. 3. 5 P 因子提取通常, 自然植被和顺坡耕作的P 值为1, 在我国, 最基本的水土保持工程

21、措施是修建梯田, 农耕梯地不同耕作方式下P 因子值见表1。将P 因子值对土地利用现状图进行赋值得P 因子图。表1 不同耕作方式下P 因子值9T ab le 1 P val u es for d ifferen t cu ltivation prac tice s坡度/(b 等高带状耕作草田带状间作水平沟等高垄作050. 30. 10. 010. 15100. 50. 10. 050. 1>100. 60. 20. 100. 3根据RULSE 模型各因子的取值, 生成各因子栅格图层, 栅格大小采样确定为0. 61m 0. 61m, 统一投影系。利用A rc V ie w Spatial A

22、nalysis 模块的 M ap A l g ebra 功能, 将各因子图相乘, 预测土壤侵蚀量, 并生成土壤侵蚀图层。根据中国土壤侵蚀强度等级划分标准10, 利用土壤侵蚀图层生成小流域土壤侵蚀强度等级图(图2 。图2 清水沟小流域土壤侵蚀强度等级F ig . 2 C lassificat i on m ap of soil erosion i n tensity ofQ i ngshu i gou W atershed3 结果与分析3. 1 土壤侵蚀总量与侵蚀强度等级清水沟小流域土壤侵蚀强度等级分布见表2。该流域土壤侵蚀(不含微度侵蚀 面积为301. 95hm 2, 占流域总面积的87. 1

23、%, 中度以上的侵蚀面积占总面积的75%。该流域年侵蚀总量为26007. 141. #3# 第2期 潘竟虎等:基于G IS 与Q uickB ird 影像的小流域土壤侵蚀定量评价极强度和剧烈侵蚀区域, 这部分侵蚀区主要是人为活动干预强烈的陡坡耕地和难利用地, 是需要重点治理的区域。中度和强度侵蚀区域的土壤侵蚀量占年侵蚀总量的31. 82%, 这部分侵蚀区主要是坡度较小的坡耕地和荒草地, 其治理也不容忽视。轻度侵蚀区域的土壤侵蚀量占年侵蚀总量的2. 81%, 而微度侵蚀(无明显侵蚀 区域的土壤侵蚀量仅占年侵蚀总量的0. 84%。清水沟小流域土壤侵蚀模数为75. 02t #h m-2#a -1,

24、按照土壤侵蚀强度等级划分标准, 属于强度侵蚀区。笔者将模型计算数据与甘肃省世行水保项目办提供的实测数据进行了精度对比验证(表3, 侵蚀模数和输沙量的精度均在96%以上, 侵蚀面积的精度为89. 30%, 说明上述研究方法是可行和有效的。表2 清水沟小流域土壤侵蚀强度等级Table 2 C l assif i cation of soil erosion i n ten sity of Q ings hu-i gou W atersh ed侵蚀类别侵蚀模数/(t #hm -2#a -1面积/h m 2比例/%侵蚀量/(t #a -1 比例/%微度侵蚀<1044. 7212. 90218.

25、530. 84轻度侵蚀102542. 0312. 12731. 742. 81中度侵蚀255097. 4828. 123689. 8914. 19强度侵蚀5010065. 1918. 814586. 2517. 63极强度侵蚀10020071. 4120. 6010284. 8539. 55剧烈侵蚀>20025. 847. 456495. 8824. 98合计346. 67100. 0026007. 14100. 00表3 清水沟小流域土壤侵蚀状况计算值与实测值的对比Table 3Co mparison b et w een calculated va l ue and ob -serv

26、ed value of soil erosi on of Q i ngshu i gou W atershed指标侵蚀模数/(t #hm -2#a -1输沙量/(104t 轻度以上的土壤侵蚀面积/hm 2计算值75. 022. 60301. 95实际值77. 502. 69338. 12精度/%96. 7796. 6589. 303. 2 土壤侵蚀模数与坡度之间的相关分析将土壤侵蚀图层与DE M 栅格图层作叠置分析, 求得小流域各坡度级土壤侵蚀量(表4 。由表4可知, 地形是影响小流域土壤侵蚀量的最显著因素, 小流域土壤侵蚀模数与坡度呈显著正相关。当坡度为05b 时, 土壤侵蚀模数为9. 41

27、t #hm -2#a -1; 随坡度增加, 土壤侵蚀模数增大; 当坡度大于35b 时, 土壤侵蚀模数达395. 44t #hm -2#a -1; 最大则高达-2-1的cur ve esti m ation 功能作回归分析, 拟合得到侵蚀模数(y 与坡度(x 的回归方程:y =0. 023x 3-0. 908x 2+13. 826x -23. 674(r 2=0. 976 。表4 清水沟小流域不同坡度级土壤侵蚀量T ab le 4 Vo l um e of soil erosi on of sl op es differen t i n grad-i ent i n Q i ngshu i go

28、u W atershed坡度/(b 面积/hm 2侵蚀量/(t #a -1 侵蚀模数/(t #hm -2#a -1054. 2339. 819. 41515125. 535850. 5246. 611525193. 5816824. 2786. 91253523. 243256. 16140. 09 >350. 2436. 33395. 443. 3 土壤侵蚀与土地利用关系分析将土壤侵蚀图层与土地利用图层作叠置分析, 求得清水沟小流域各土地利用类型的土壤侵蚀量(表5 。由表5可知, 不同土地利用类型土壤侵蚀状况差异较大, 难利用地侵蚀模数高达155. 42t #hm-2#a -1, 属极

29、强度侵蚀。总体来看, 土壤侵蚀程度大小排序依次为:难利用地>建设用地>坡耕地>园地>草地>林地。就产沙量而言, 难利用地(主要是陡坡荒地、裸土地、沙地、田坎、撂荒地等 侵蚀量最大, 占流域土壤侵蚀总量的64. 04%, 小流域水土流失治理主要针对这些地类进行植被恢复和调节坡面径流; 其次是坡耕地, 占侵蚀总量的30. 60%。局部侵蚀模数最大值出现在陡坡耕地中, 栅格最大侵蚀模数达881. 79t #hm -2#a -1。建设用地(包括居民点、交通用地和工矿用地 侵蚀模数为85. 01t #hm -2#a -1, 属强度侵蚀, 应加强居民建设用地的水土流失防治,

30、减轻建设用地对水土资源的破坏。表5 清水沟小流域各土地利用类型的土壤侵蚀量T ab le 5 Volu m e of soil erosion of lands d ifferent in l and use in Q i ngs hu igou W atershed土地利用类型面积/hm 2侵蚀模数/(t #hm -2#a -1侵蚀总量/(t #a -1 建设用地10. 5585. 01896. 53坡耕地181. 7843. 777957. 18林地40. 538. 08327. 45园地1. 7140. 2669. 00草地4. 9420. 66102. 09难利用地107. 16155

31、. 4216655. 07#4# 生 态 与 农 村 环 境 学 报 第22卷4 水土流失治理措施为了防止流域水土流失及其导致的农业生产力下降和下游河道水库的泥沙淤积, 必须采取合理有效的防治措施。土壤侵蚀量的大小是降雨、地形、植被、土壤等因子综合作用的结果。小流域在短时间尺度上的降雨、土壤因子可视为定值, 土壤侵蚀量大小主要由植被和坡度2个因子决定。进行水土保持规划实际上是C 值和P 值的调节与确定, 运用本文所述方法可方便地预测出C 值和P 值改变后的土壤侵蚀量。清水沟小流域难利用地侵蚀模数为155. 42t #h m-2#a -1, 属极强度侵蚀, 如能将其降低至中度侵蚀, 则流域产沙量

32、至少可减少1. 13104, t 侵蚀模数下降至42. 43t #hm -2#a -1, 整个流域的侵蚀强度将下降一个等级, 由强度侵蚀下降到中度侵蚀。假设未来难利用地生态恢复至中等植被覆盖情景下(覆盖度35%, 按照公式(5, 可将C 值降至0. 12,流域侵蚀模数将降至22. 72t #hm -2#a -1, 减少土壤侵蚀70%以上, 侵蚀等级降至轻度侵蚀, 因此应加大难利用地的生态恢复治理措施。坡耕地是小流域水土流失的另一策源地, 故流域内坡耕地的合理利用也是水土流失治理的关键。笔者模拟了以下情景下流域的侵蚀模数:(1 等高带状耕作, 可将P 值从1降至0. 30. 6(表1, 流域侵蚀

33、模数下降至63. 17t #hm -2#a -1, 减少土壤侵蚀18%; (2 草田带状间作, 将P 值降至0. 10. 3, 流域侵蚀模数下降至55. 82t #hm-2#a -1, 减少土壤侵蚀26%; (3 退耕还林, 将C 值降至0. 017或0. 006, 流域侵蚀模数下降至48. 12t #hm -2#a -1, 减少土壤侵蚀36%以上, 侵蚀等级从强度侵蚀降至中度侵蚀。显然, 退耕还林是降低侵蚀强度与减少流失量的主要途径。5 结语本研究以QuickB ird 遥感影像为主要信息源来计算流域土壤侵蚀模数, 解决了由于分辨率限制而导致因子提取准确性不高的问题, 并且将监测结果落实到点上, 能体现出小流域土壤侵蚀的空间差异。在获得丰富的地物光谱信息的同时还可以获取更多的地物结构、形状和纹理信息, 使在较小的空间尺度上观察地表的细节变化、进行大比例尺遥感制图以及监测人为活动对水土流失的影响成为可能。与利用TM 或SPOT 影像监测的结果比较, 利用Qu ic k -B ird 遥感影像不仅增加了提取的变化信息总量, 而且变化区域的辨识性大大增加, 如在水保工程措施监测中可以精确区分等高带状耕作、间作、等高垄作、水平沟等措施, 获取淤地坝、集雨池、沟头防护等人工地物信息, 识别树种等, 表现出明显的优势。同时, 笔者也发现随着空间分辨率的提高,