基于RS和GIS的土壤侵蚀强度快速估测方法研究
发布时间：2021-11-28 07:02
土壤侵蚀强度快速估测评价对制定区域范围内合理有效的土壤侵蚀整治方案具有非常重要的意义,以往估测评价土壤侵蚀强度需每次将研究区从图像预处理到土壤侵蚀因子及土壤侵蚀量计算在专业软件上重复操作,这样不仅费时费力,而且还影响土壤侵蚀治理的时效性。随着“3S”（RS、GIS、GPS）技术日新月异的蓬勃发展,也为如何更加高效更加合理地治理土壤侵蚀提供了新的契机。本文选择重庆市綦江区为研究对象,基于RS和GIS技术结合修正后的通用土壤流失方程（RUSLE）主要做了以下几个方面的研究:（1）基于遥感影像高精度提取植被覆盖度。本文采用的是分辨率为30m、Landsat8 OLI遥感影像,由于研究区为复杂的山地地形,为了提高植被覆盖度在地势起伏较大影响下的精确度,选择FCD模型用于计算植被覆盖C因子,这样在一定程度上减弱了复杂地形和坡度对植被覆盖度因子准确度的影响。（2）利用Model Builder构建提取土壤侵蚀敏感性因子和计算土壤侵蚀量模型。本文依据此次研究区的基础数据,选择当前使用最为普遍的修正后的通用土壤流失方程（RUSLE）为基础,利用ArcGIS10.2中Model Builder建立了提取...
【文章来源】：重庆交通大学重庆市
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
18第三章研究区概况与数据预处理3.1研究区概况綦江区位于重庆市南部，地理坐标为：东经106°23′～107°03′、北纬28°27′～29°11′，地处四川盆地与云贵高原结合部（地理位置图如图3-1所示，红色区域即为綦江区）。綦江区东边与南川区相连，南边紧邻贵州省遵义市，西边紧靠江津区，北边接壤巴南区，幅员面积2747.8平方公里。2015年末，綦江区共有82.55万常住人口，管辖区域内共计5个街道和25个镇。图3-1研究区位置图3.1.1地形綦江区位于四川盆地东南边缘，坐落于綦江区华蓥山以南大娄山脉以北，地貌类型属喀斯特地貌，总体地貌表现为：南西高、北东低，边缘高、腹地低，以山地为主，其境内诸山高低相间，沟谷纵横，沟深岩多，少完整山脉，綦江干流贯通南北。全区地形类别有五大类：中山、低山、深丘、浅丘和槽谷五大类地形，其中低山丘陵为主要地貌类型。山地面积约占全区总面积的五分之三，丘陵面积约占五分之二。全区高地势差较大，平均高程254.8米，黑山镇狮子槽东侧山峰为綦江区最高峰，高程约1973米、高程最低处位于永新镇升平木瓜溪口，为188米。綦江区高程图如图3-2所示。
19图3-2綦江区高程图3.1.2气象綦江气候类型属于亚热带湿润气候，主要表现为副热带东亚季风气候。一般情况下，四季类型呈现为春旱、夏热、秋阴、冬暖，夏季约占全年时间的二分之一，全年云多日照少，阳光、气温、水等地域差异较明显。3.1.3水文綦江区境内河流属长江流域的綦江河流域，境内河流共118条。全区中共有9条河流的流域面积超过100平方公里，12条流域面积在50平方公里以上，23条流域面积在平方公里以上。河流总长度695.8公里，河网密度0.097公里/平方公里，径流总量39.7亿立方米。最大河流为綦江河，系长江一级支流，发源于綦江区石壕镇万隆村大垭口，至江津区顺江口注入长江，流经境内赶水、东溪、篆塘、三江、文龙、古南，全长234.7公里，流域面积7140平方公里，总落差1535米，年平均流量125.8立方米/秒。主要支流有藻渡河、洋渡河、清溪河、扶欢河、通惠河、桥沟河、福林河、丁山河、正自河、郭扶河、蒲河、三角河、永城河、紫荆河。3.1.4交通綦江是重庆通往贵州、云南、广东的重要陆上通道，也是渝南及黔北地区最重要的物资集散地。綦江区交通便利，四通八达，拥有公路、铁路、水上运输三种交通方式。其中，贯通南北的交通要道有：渝黔铁路、渝黔210国道、渝黔高速公路，三南铁路、渝湘303省道、綦万高速公路与南北交通线形成了庞大的交
【参考文献】：
期刊论文
[1]应用Landsat8数据改进FCD模型方法[J]. 张成才,罗蔚然,窦小楠,王金鑫. 国土资源遥感. 2017(04)
[2]遥感技术在土壤侵蚀研究中的应用述评[J]. 张骁,赵文武,刘源鑫. 水土保持通报. 2017(02)
[3]国外土壤侵蚀预报模型研究进展[J]. 李宏伟,郑钧潆,彭庆卫,田耀金. 中国人口·资源与环境. 2016(S1)
[4]基于GIS与RUSLE的土壤侵蚀量时空变化分析[J]. 李雪莹,杨俊,杨阳,王雪. 地理空间信息. 2016(04)
[5]国内土壤侵蚀预报模型研究进展[J]. 牛俊文. 中国人口·资源与环境. 2015(S2)
[6]土壤侵蚀预报模型中的水土保持措施因子研究进展[J]. 朱虹,唐婷婷,蔡艳蓉. 科技展望. 2015(21)
[7]ArcGIS ModelBuilder模型设计方法在影像解译中的应用[J]. 张建新,纪凯. 测绘工程. 2015(08)
[8]西南土石山区土壤流失方程坡度因子修正算法研究[J]. 刘斌涛,宋春风,史展,陶和平. 中国水土保持. 2015(08)
[9]基于GIS重庆土壤侵蚀及土壤保持分析[J]. 肖洋,欧阳志云,徐卫华,肖燚,肖强. 生态学报. 2015(21)
[10]USLE模型中降雨侵蚀力因子的估算方法[J]. 王海涛,易建文. 安徽农业科学. 2014(24)
硕士论文
[1]重庆土壤侵蚀时空动态变化与驱动因素分析[D]. 张超.重庆师范大学 2017
[2]基于遥感和GIS的县级土壤侵蚀信息提取研究[D]. 宫留留.湖北大学 2016
[3]基于GIS和RS的开江县土壤侵蚀评价[D]. 喻攀.四川农业大学 2015
[4]基于RUSLE模型的重庆市土壤流失方程研究[D]. 陈正发.西南大学 2011
本文编号：3523946
【文章来源】：重庆交通大学重庆市
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
18第三章研究区概况与数据预处理3.1研究区概况綦江区位于重庆市南部，地理坐标为：东经106°23′～107°03′、北纬28°27′～29°11′，地处四川盆地与云贵高原结合部（地理位置图如图3-1所示，红色区域即为綦江区）。綦江区东边与南川区相连，南边紧邻贵州省遵义市，西边紧靠江津区，北边接壤巴南区，幅员面积2747.8平方公里。2015年末，綦江区共有82.55万常住人口，管辖区域内共计5个街道和25个镇。图3-1研究区位置图3.1.1地形綦江区位于四川盆地东南边缘，坐落于綦江区华蓥山以南大娄山脉以北，地貌类型属喀斯特地貌，总体地貌表现为：南西高、北东低，边缘高、腹地低，以山地为主，其境内诸山高低相间，沟谷纵横，沟深岩多，少完整山脉，綦江干流贯通南北。全区地形类别有五大类：中山、低山、深丘、浅丘和槽谷五大类地形，其中低山丘陵为主要地貌类型。山地面积约占全区总面积的五分之三，丘陵面积约占五分之二。全区高地势差较大，平均高程254.8米，黑山镇狮子槽东侧山峰为綦江区最高峰，高程约1973米、高程最低处位于永新镇升平木瓜溪口，为188米。綦江区高程图如图3-2所示。
19图3-2綦江区高程图3.1.2气象綦江气候类型属于亚热带湿润气候，主要表现为副热带东亚季风气候。一般情况下，四季类型呈现为春旱、夏热、秋阴、冬暖，夏季约占全年时间的二分之一，全年云多日照少，阳光、气温、水等地域差异较明显。3.1.3水文綦江区境内河流属长江流域的綦江河流域，境内河流共118条。全区中共有9条河流的流域面积超过100平方公里，12条流域面积在50平方公里以上，23条流域面积在平方公里以上。河流总长度695.8公里，河网密度0.097公里/平方公里，径流总量39.7亿立方米。最大河流为綦江河，系长江一级支流，发源于綦江区石壕镇万隆村大垭口，至江津区顺江口注入长江，流经境内赶水、东溪、篆塘、三江、文龙、古南，全长234.7公里，流域面积7140平方公里，总落差1535米，年平均流量125.8立方米/秒。主要支流有藻渡河、洋渡河、清溪河、扶欢河、通惠河、桥沟河、福林河、丁山河、正自河、郭扶河、蒲河、三角河、永城河、紫荆河。3.1.4交通綦江是重庆通往贵州、云南、广东的重要陆上通道，也是渝南及黔北地区最重要的物资集散地。綦江区交通便利，四通八达，拥有公路、铁路、水上运输三种交通方式。其中，贯通南北的交通要道有：渝黔铁路、渝黔210国道、渝黔高速公路，三南铁路、渝湘303省道、綦万高速公路与南北交通线形成了庞大的交
【参考文献】：
期刊论文
[1]应用Landsat8数据改进FCD模型方法[J]. 张成才,罗蔚然,窦小楠,王金鑫. 国土资源遥感. 2017(04)
[2]遥感技术在土壤侵蚀研究中的应用述评[J]. 张骁,赵文武,刘源鑫. 水土保持通报. 2017(02)
[3]国外土壤侵蚀预报模型研究进展[J]. 李宏伟,郑钧潆,彭庆卫,田耀金. 中国人口·资源与环境. 2016(S1)
[4]基于GIS与RUSLE的土壤侵蚀量时空变化分析[J]. 李雪莹,杨俊,杨阳,王雪. 地理空间信息. 2016(04)
[5]国内土壤侵蚀预报模型研究进展[J]. 牛俊文. 中国人口·资源与环境. 2015(S2)
[6]土壤侵蚀预报模型中的水土保持措施因子研究进展[J]. 朱虹,唐婷婷,蔡艳蓉. 科技展望. 2015(21)
[7]ArcGIS ModelBuilder模型设计方法在影像解译中的应用[J]. 张建新,纪凯. 测绘工程. 2015(08)
[8]西南土石山区土壤流失方程坡度因子修正算法研究[J]. 刘斌涛,宋春风,史展,陶和平. 中国水土保持. 2015(08)
[9]基于GIS重庆土壤侵蚀及土壤保持分析[J]. 肖洋,欧阳志云,徐卫华,肖燚,肖强. 生态学报. 2015(21)
[10]USLE模型中降雨侵蚀力因子的估算方法[J]. 王海涛,易建文. 安徽农业科学. 2014(24)
硕士论文
[1]重庆土壤侵蚀时空动态变化与驱动因素分析[D]. 张超.重庆师范大学 2017
[2]基于遥感和GIS的县级土壤侵蚀信息提取研究[D]. 宫留留.湖北大学 2016
[3]基于GIS和RS的开江县土壤侵蚀评价[D]. 喻攀.四川农业大学 2015
[4]基于RUSLE模型的重庆市土壤流失方程研究[D]. 陈正发.西南大学 2011
本文编号：3523946
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