一、纹理解译标志在土壤侵蚀遥感调查中的应用(论文文献综述)
王力平[1](2021)在《无人机航测技术在泰沂山区小流域综合治理措施监测中的应用》文中研究指明为探索无人机航测应用于小流域综合治理工程监测的技术与效果问题。本文选择山东省临沂市沂水县的3个小流域综合治理项目区和泰安新泰市的3个水土保持造林地,以实施的水土保持工程措施和植物措施为研究对象,采用无人机航测技术,结合基础资料搜集和现场样地调查,对不同水土保持措施进行监测研究。研究目的:1)建立不同分辨率影像下水土保持措施解译标志;2)明确不同分辨率影像对水土保持措施辨识效果;3)分析不同飞行拍照模式与飞行高度下航测效率。主要结果与结论:1、研究区小流域水土流失综合治理措施体系研究区小流域综合治理措施体系包括水土保持工程措施和植物措施,工程措施包括坡地梯田(土坎梯田和石坎梯田)、蓄水池、沉砂池、排水沟以及沟道堰坝和拦砂坝等;植物措施包括水土保持林和经济林(经果林),水土保持林树种有侧柏、黑松和刺槐,经果林树种有板栗和桃树。2、不同分辨率影像下水土保持措施解译标志(1)航测影像:获取项目区无人机在2种拍摄模式(悬停、等时间隔)和3种飞行高度下(100m、150m和200m)的正射影像,100m、150m和200m下无人机影像分辨率分别为2.7-2.9cm、4.2-4.4cm和5.5-5.8cm。(2)解译标志:建立3种飞行高度影像下不同项目区和造林地水土保持工程措施和植物措施的解译标志,明确了不同水土保持措施解译标志的纹理、色彩、形态、轮廓等影像特征。3、不同分辨率影像对水土保持措施辨识效果(1)工程措施:在200m飞行高度(分辨率5.5-5.8cm)影像下,便可判别各种不同的水土保持措施,并获得其形状、尺寸等工程平面参数。因此,无人机航测用于水土保持工程措施识别的飞行高度可采用200m。(2)植物措施:辨识效果因影像分辨率以及树种类型、树体(冠幅)大小而异,在100m飞行高度(分辨率2.7-2.9cm)影像下,可判别冠幅直径大于40cm的植株种类别(针叶类、阔叶类)和植株轮廓,可判别冠幅大于160cm落叶树具体树种,难以判别针叶树具体树种。在150m飞行高度(分辨率4.2-4.4cm)影像下,只能判别冠幅大于70cm的针叶树(侧柏、黑松)植株轮廓。200m飞行高度(分辨率5.5-5.8cm)全部无法判别。据上结果,无人机航测用于水土保持植物措施识别的飞行高度应低于100m。4、不同飞行拍照模式与飞行高度下航测效率在无人机悬停拍照模式时,飞行高度100m、150m和200m下的航测效率约为0.0075km2/min、0.0202km2/min和0.0394km2/min;在等时间隔拍照模式时,飞行高度100m、150m和200m下的航测效率约为0.0103km2/min、0.0225km2/min和0.054km2/min。说明无人机航测效率与拍摄高度成正相关,等时间隔拍摄模式的航测效率高于悬停拍摄模式。
朱梦阳[2](2020)在《区域土壤侵蚀遥感快速抽样调查方法研究》文中进行了进一步梳理作为全球范围内影响较为严重的生态环境问题之一,土壤侵蚀不仅对人类的生存构成威胁,而且也阻碍了社会的发展。土壤侵蚀的防治,必须建立在土壤侵蚀定量评价制图、掌握土壤侵蚀基本状况的基础上。泛第三极地区以青藏高原为核心,包含?65个国家,是全球气候与环境变化的敏感区和功能脆弱区,但是该地区土壤侵蚀观测数据以及调查制图数据匮乏,不能满足区域水土保持和生态环境建设的需求,从而阻碍了绿色“一带一路”的倡议的实施。为了满足泛第三极地区对土壤侵蚀数据的需求,进一步完善土壤侵蚀的抽样调查方法,快速精确地估算土壤侵蚀实际速率,为区域土壤侵蚀调查制图提供数据基础,本文对区域土壤侵蚀遥感快速抽样调查方法进行了研究。考虑到土壤侵蚀及其防治的时空特征和中美土壤侵蚀抽样调查的实践积累,本研究以分层不等概系统空间抽样的方式布设调查单元,基于公开高分辨率遥感影像的目视解译来完成泛第三极地区土地利用和水土保持措施的遥感抽样调查。该方法可为解决区域土壤侵蚀调查评价中精确数据的快速获取提供方法支持,解译结果将为区域乃至全球土壤侵蚀定量评价制图提供数据基础。本研究依托的项目完成了31900个抽样调查单元的遥感解译,提取了土地利用和水土保持措施信息。基于抽样遥感解译结果,进一步进行了野外校检及精度评价、抽样单元解译结果的区域代表性研究以及结果的适用性评价。研究得到的主要结论如下:(1)基于现有公开高分辨率遥感影像,采用目视解译的方法,可以实现区域土壤侵蚀的抽样调查。遥感抽样调查的主要内容包括抽样单元定位、单元边界的确定、土地利用和水土保持措施的遥感解译、解译结果的野外校核和抽样单元土壤侵蚀速率计算5个部分。该抽样调查方法以土壤侵蚀的发生特征为理论基础,以现代空间信息技术最新发展为技术支撑,充分利用了公开共享的高分遥感影像数据,将室内解译、野外验证、空间数据高效管理有机结合,能够实现信息的快速提取,可满足大区域土壤侵蚀调查及制图的需求。(2)抽样调查的数据解译精度在单元尺度可达80%以上,因此,该方法能够获取与地表实际情况接近的高分辨率的土地利用和水土保持措施信息。该方法的精确度在西藏、新疆、泰国以及巴基斯坦地区分别为80.1%、81.9%、85.8%和88.3%,该精度略高于我国水土流失动态监测的解译精度(64%—91%,面积加权平均精度值为76.86%)。对于解译中出现的典型一级类、二级类偏差问题,可通过实地考察修订完善解译标志库,结合先验知识、常识判断以及经验总结,并考虑历史影像与季相变化特征,进一步提高解译精度。(3)抽样遥感解译结果(Remotely Sensed Sampling Unit,RS-SU)对于土地利用特征的表达具有较好的区域代表性(representativeness),具有较高的抽样精度。在泛第三极范围内划分的11个样区分别为东北黑土缓坡丘陵(中国)、西北黄土丘陵(中国)、南方红壤丘陵(中国)、青海东部山地(中国)、西藏东南部河谷山地(中国)、新疆东部干旱山地(中国)、南亚湿润山地(泰国中北部)、中亚大湖平原(哈萨克斯坦中部)、中东山地(伊朗中部)、东欧缓坡丘陵(乌克兰中部)和俄罗斯高寒平原(俄罗斯中部)地区。样区内RS-SU数据与全球已有土地覆盖数据产品(GLC1km、GLC300m、GLC30m和GLC10m)比较表明,对比土地覆盖产品分辨率越高,RS-SU数据与之越相似,特别是与中高分辨率GLC10m数据产品的HS平均值可达到0.83。因此,RS-SU数据对于区域土地利用的特征具有较好的区域代表性表达,可用于土壤侵蚀的定量评价研究。RS-SU数据与各种土地覆盖产品的地类差异主要源于草地、灌木林地、未利用土地和耕地。遥感解译过程对不同类型的混分问题进行了系统全面的校检与修正。(4)基于抽样遥感解译结果,结合其他土壤侵蚀因子数据产品,可以完成抽样单元尺度上的土壤侵蚀速率精确计算。典型单元计算结果表明,土壤侵蚀主要发生在坡耕地和裸地,部分稀疏林地以及草地也存在侵蚀。基于抽样遥感解译结果得到的典型单元处的土壤侵蚀强度以及反映的实地土壤侵蚀情况与文献报道基本一致,结果能够表达调查单元所在地的土壤侵蚀状况和单元内部的局地空间变异特征。潜在土壤侵蚀速率(Ap=RKLSB)的平均值高于真实土壤侵蚀速率(A=RKLSBET)的平均值,在耕地处差异尤为明显。因此,抽样调查方法计算得到的土壤侵蚀速率更接近于地表真实情况,该方法可以弥补传统遥感制图方法基本上只能表现土壤侵蚀危险性的缺陷,在适量增加采集信息后,有望形成大区域乃至“全球土壤侵蚀抽样调查方法”,成为全球土壤侵蚀制图的技术基础。
田云聪[3](2020)在《乌江赤水河上中游国家重点治理区水土流失监测研究 ——以镇雄县为例》文中认为水土流失问题作为环境问题中的重要组成部分,必然是未来需要解决的问题之一。乌江是长江流域水土保持工作的关注重点,赤水河上游区域更是直接影响整个水域的源头地区,摸清排查此区域真实的水土流失情况意义重大。镇雄县地处赤水河流域的发源地,地形地貌复杂,夏天雨季降水量庞大,贫困人口基数大,这些复杂的因素都意味着当地水土保持工作面临严峻挑战。因此,科学准确地对乌江赤水河上中游国家重点治理区的水土流失监控工作刻不容缓。本研究结合“乌江赤水河上中游国家重点治理区等水土流失动态监测遥感解译技术服务”项目,选取了镇雄县为主要研究对象。通过对卫星遥感影像解译和野外调查相结合的方法,掌握了当地水土流失的具体情况,找到了水土流失空间分布规律并通过GIS平台的叠加运算,找到各个水土流失影响因子和水土流失的相关性,并依此为当地提供了一系列合理建议。主要结论如下:(1)在镇雄县境内,水土保持工作虽然在持续进行,但分布最为广泛的两种土地利用类型耕地和林地,依旧存在比较严重的土壤侵蚀问题。(2)全区的微度侵蚀面积为1546.95 km2占比为41.49%;轻度流失面积为752.80 km2,其占比为20.19%;中度流失面积为945.22 km2,其占比为25.35%;强度流失面积为350.08 km2,其占比为9.39%;极强度流失面积为105.77 km2,其占比为2.84%;剧烈流失面积为27.38 km2,其占比为0.73%。(3)镇雄县境内的植被覆盖因子与当地的土壤侵蚀强度及分布范围呈现负相关,即植被覆盖度越高的区域,发生土壤侵蚀现象越少,这些与主流水土流失研究结论吻合。那么,研究区内的植被保护对于水土流失防治工作的重要性不言而喻,保护好研究区内的植物系统,才能开展后续的相关治理工作。(4)研究区坡度分别为<5°、5-8°、8-15°时,并未发生强度及强度以上的土壤侵蚀状况,这一现象表明坡度低于15°时,镇雄县境内难以发生高强度的水土流失现象;坡度低于5°时,发生的侵蚀类型90%以上为微度侵蚀,但当坡度为5-8°时,轻度侵蚀类型超过50%,中度侵蚀比例也极具上升至15.06%;当区域坡度为8-15°时,中度侵蚀为主要的侵蚀类型。分析这些数据可以得出在这些区域内,水土流失强度与坡度因素呈正相关。
张延成[4](2020)在《基于遥感的黑龙江省松嫩平原黑土耕地辨识与水土流失评价》文中研究指明黑龙江省是我国重要的商品粮基地,地处世界仅存的四大黑土带之一,耕地面积居全国之首。研究区域位于黑龙江省松嫩平原黑土核心区,总面积15.78×104km2,其中耕地8.81×104km2,包括哈尔滨(局部)、齐齐哈尔、大庆、绥化、黑河(局部)5个地级行政区、33个市县。本区地带性土壤以黑土、黑钙土为主,宜耕性强,自然禀赋优越,但长期以来不合理的开发利用,过度索取,导致黑土理化性状和生态功能严重退化,黑土区正在由“生态功能区”转变为“生态脆弱区”,水土流失已成为该区农业可持续发展的突出制约因素。本论文采取遥感与信息化手段,借助大地域、多尺度、高时空分辨率遥感数据及土壤侵蚀模型判别技术,并与DEM数据、土地利用、行政区划、高程分带、土壤分类矢量数据融合叠加,创建生成黑土区耕地水土流失地理空间数据集,揭示了黑龙江省松嫩平原黑土耕地水土流失赋存状态、消长态势及空间分异格局,为我省实施黑土地保护,维持耕地红线,开展耕地水土保持监测提供了基础支撑。为评估水土流失防治效果、优化水土保持工程布局,巩固水土流失治理成果提供了科学依据。1、明确了黑龙江省松嫩平原黑土耕地本底及现状分布。经遥感辨识与GIS分析,2000年黑龙江省松嫩平原黑土耕地面积本底为79560.58km2,耕地水土流失面积本底为39758.59km2,占耕地总面积的50%。耕地年侵蚀总量可达到4680×104t/a,相当于年损失15600hm2耕地。2019年黑土区耕地面积现状为88050.56km2,占区域总面积的55.8%。按坡度分级划分,黑土区<0.25°的耕地占耕地面积的69.3%,>15°耕地占耕地面积的0.01%。按高程分带划分,黑土耕地主要分布于松嫩平原中部海拔100-200m之间,占耕地总面积的55.1%。按土壤类型划分,黑土区耕地的主要地带性土壤为黑土,其次为黑钙土、暗棕壤,分别占耕地面积的30.7%、18.2%、9.1%。2、揭示了松嫩平原黑土耕地消长态势及演变特征。采用GIS叠置分析技术,经对两个时间节点遥感数据对比分析,黑龙江省松嫩平原黑土耕地面积由2000年的79502.73km2增加到2019年的88050.56km2,其变化量概括为:一是其它土地类型转变为耕地21449.17km2;二是耕地转出其它土地12901.87km2。总体而言,本区耕地面积的相对变量有限增长,但耕地转入转出的绝对变量变幅较大,尤其是部分可能引发逆向效应的指标(如林地草原开垦、湿地开发)和局部地区(如黑河市)表现突出。3、明确了松嫩平原黑土耕地水土流失现状、消长态势及演变特征。采用CSLE和耕地风蚀模型,结合相关要素的数字化成果对耕地水土流失强度开展图斑尺度的解算分析。结果显示:2019年松嫩平原黑土耕地水力风力侵蚀总面积36676.55km2,占耕地总面积的41.7%。其中:水力侵蚀面积32651.29km2,主要分布在松嫩平原北部、东部漫川漫岗农业区;风力侵蚀面积4025.26km2,主要分布在松嫩平原西部农牧风沙区。评价时段2000年~2019年跨度内,黑土区耕地水土流失面积由2000年的39758.59km2降低到2019年的36676.55km2,按各级强度级别消长态势划分,其中轻度侵蚀变化量为+7638.40km2,中度侵蚀变化量为-9241.10km2,强烈侵蚀变化量为-1701.48km2,极强烈侵蚀变化量为+32.39km2,剧烈侵蚀变化量为-3675.14km2。水土流失演变整体形势趋缓。4、开展水土流失防治效果遥感评价。基于黑土耕地辨识与消长态势研判,耕地水土流失目前仍为本区农业可持续发展的制约性因素,亟待开展水土保持成效评价,指导水土流失科学治理,采用遥感数据与水土保持监测成果,通过典型剖析与宏观调查开展水土保持效果评价。结果显示:2010年以来,黑土耕地实施水土保持重点工程累计治理面积453.45km2。农发工程实施水土保持耕作措施2598.36km2。耕地水土流失面积由2000年的39758.59km2降低到2019年的36676.55km2,其中,中度以上水土流失面积减少了 14485.33km2,减幅为64.5%,治理区各项工程年可拦蓄径流总量31795.26×104m3/a,保土总量达651.37×104t/a,相当于年可减少损失黑土耕地1736.98hm2。5、提出区域水土流失防治策略基于项目研究成果,针对评价时段内耕地转入转入消长变化强烈、典型黑土区水土流失敏感性和脆弱性分析,以及多年治理出现水土流失中强度面积减少、轻度面积增加的特征规律,通过对社会管理机制和政策环境的剖析,分别提出了优化国土空间开发策略,防止耕地转入转出变幅扩大;集中优势资源,开展典型黑土区耕地水土流失规模化治理;提高标准,多元投入,加快水土流失治理步伐等防治策略。为做好区域水土保持工作,保护黑土耕地提出了科学建议。目前,黑龙江省黑土41.7%的耕地处于水土流失胁迫之下,当前及未来一段时期,黑土耕地将长期面临水土流失加剧和耕层变薄的严峻挑战,应加大对黑土保育科技支撑项目的扶持力度,加快黑土区生态环境整治与水土流失治理,保护黑土地,筑牢北大仓。
石秀梅[5](2019)在《福建省重点治理区水土流失动态监测及治理效益研究》文中研究指明水土流失产生的严重后果已经直接影响人类的日常生活,甚至威胁区域资源开发、社会安定和经济可持续发展。近年来我国水土流失治理工作受到国家和各级政府的高度重视。随着2011年第一次全国水利普查的进行,2012年福建省政府开始对水土流失严重区开展重点治理工作。为掌握福建省各县(市)近几年的水土流失变化情况,评估各区实施水土保持措施详情及水土流失治理成效,本文利用遥感和地理空间信息技术,基于CSLE(中国土壤流失方程),对比分析2015-2018年福建省14个县(市)的土壤侵蚀时空变化特征及水土保持措施详情,统计分析各类水保措施治理效益及其驱动因子,为促进当地政府制定更加全面综合水土保持政策提供理论参考。本文主要研究结论为:(1)至2018年,14个重点县(市)水土流失总面积共662.08km2,占全部土地面积2.25%。相比2015年水土流失面积减少接近1000km2,比重下降约4%。2018年水土流失面积中,轻度流失面积占605.45 km2,是全部面积的2.05%。中度水土流失和强烈水土流失分别为53.67 km2和2.96 km2,占比均不到总面积的1%。且截至2018年14县(市)中已无极强烈及以上侵蚀程度出现。2018年水土流失面积最大的是宁化县、其次是大田县和南安市。(2)2015-2018年期间,各县(市)水土流失均呈下降趋势,水土流失面积减少最多的属南安市,其次是平和县和仙游县。按土壤侵蚀减小面积比例来说,永春县位居第一,南安市第二,仙游县排名第三。在水土流失消长变化上,14县(市)约共有1556.90km2的面积发生不同程度水土流失的转移。主要表现特征为较高侵蚀等级向较低等级转入。(3)从侵蚀地块面积来看,2018年14个重点县(市)土壤侵蚀地块面积最大的是南安市,大田县第二,永春县位于第三。三年内侵蚀地块减少面积最多的则是宁化县,其次是南安市与建宁县。在侵蚀地块组成类型上,耕地始终占主导地位,且采矿用地和农村建设用地侵蚀地块比重上升。(4)水土保持治理措施上,三年新增三大措施567.87 km2,且90%为生物治理措施,其次为工程措施和耕作措施。在治理效益上,工程措施效果最好且见效最快,其次是生物措施和耕作措施。(5)在驱动因子方面,各县市在采取水土保持措施时重点关注获取水土保持直接生态效益,受水土流失面积和土壤侵蚀程度驱动作用最强。水土流失治理过程中不仅忽略了土壤侵蚀地块的治理,也忽视了城市化发展和侵蚀地块整治在水土保持治理效益与提高社会经济水平之间的中介作用。
高钏[6](2019)在《江淮丘陵矿产资源集中区典型县土地利用与土壤侵蚀分布特征》文中研究说明本文针对《国家水土保持监管规划》中提出的生产建设项目集中区水土保持“天地一体化”监管布局,以淮河流域“沿淮丘陵(苏皖省际段)矿产资源集中开采区”典型县(凤阳县、盱眙县)为研究对象,基于2018年遥感影像,结合基础资料收集、遥感解译判定、实地调查等研究方法,阐明典型县土地利用类型与土壤侵蚀强度的分布特征,明确生产建设项目的主要类型及其分布格局,为提高流域机构开展生产建设项目水土保持“天地一体化”监督管理工作的针对性和准确性提供有效的决策依据与技术支撑。主要研究结果如下:(1)土地利用类型分布特征研究区两县的土地利用结构都以耕地为主,凤阳县耕地占土地面积的61.20%,盱眙县耕地占土地面积的为51.25%。另外,凤阳县的林地分布较多,占土地面积的14.38%,盱眙县则以水域分布较多,占土地面积的21.00%。其他土地利用类型在两个县的分布情况基本一致,依次为:建设用地(城镇村及工矿用地)、交通用地、园地、草地、其他土地。林地和建设用地的工矿用地主要分布在丘陵区,其他土地利用类型在平原地区的分布较多。(2)生产建设项目分布特征研究区(凤阳县和盱眙县)存在的生产建设项目主要为露天矿采工程、城镇建设工程、风力发电工程、农林开发工程四种类型,且以前三类居多,城镇建设工程分布广泛。凤阳县整体是西多东少、南多北少的分布格局,集中于南部的丘陵地带,以露天矿采工程为主。盱眙县整体分布于中部、南部,以西南部丘陵区居多,风电工程分布较多。两县工程项目主要分布坡度在15°以下,8—15°最多。凤阳县露天矿采工程面积16.70km2,以武店镇分布居多;城镇建设工程面积18.58km2,以大庙镇分布居多。武店镇、大庙镇和官塘镇三个镇为露天矿采工程水土保持监管的重点区域,大庙镇和工业园区为城镇建设工程水土保持监管的重点区域,大庙镇是生产建设项目总体监管重点区域。风力发电工程分布在武店镇、刘府镇(居多)。盱眙县露天矿采工程面积11.99km2,以古桑乡分布居多。城镇建设工程面积13.45km2,以盱城镇分布居多。古桑乡、河桥镇两个镇为露天矿采工程水土保持监管的重点区域;盱城镇、古桑乡和维桥镇三个镇为城镇建设工程水土保持监管的重点区域。古桑乡、河桥镇是生产建设项目总体监管重点区。风力发电工程分布在河桥镇、仇集镇、桂五镇、穆店乡,河桥镇、仇集镇的分布较多。(3)土壤侵蚀分布特征凤阳县土壤侵蚀面积87.13km2,占土地总面积的4.47%。盱眙县土壤侵蚀面积165.12km2,占土地总面积的6.79%。土壤侵蚀强度以轻度等级为主,凤阳县和盱眙县分别占侵蚀面积的87.40%、73.21%;局部地区有中度侵蚀,分别占侵蚀面积的11.96%、24.68%,强烈、极强烈侵蚀面积较小。研究区(凤阳县和盱眙县)的土壤侵蚀在耕地、园地、林地、草地均有分布,其中以耕地的土壤侵蚀较严重,坡耕地是主要原因,其次是林地、草地、园地,其中经济林和疏林地是土壤侵蚀的主要区域。对于地面坡度>5°时,随着坡度的增加,土壤侵蚀强度逐渐增加,侵蚀主要发生在5°—15°之间,15°以下以轻、中度侵蚀为主,中度以上侵蚀发生在大于15°区域。对于植被,随其增加,侵蚀强度下降,高强度侵蚀占比降低。
厉彦玲[7](2018)在《黄河三角洲土壤质量退化对土地利用/覆被变化的响应研究》文中指出土地利用/覆被变化是全球变化研究的热点,是资源环境动态研究的核心内容之一。当前,人类赖以生存和发展的土壤及土地资源的退化问题严重,土壤质量已成为全世界关注的焦点问题。黄河三角洲是中国东部沿海后备土地资源最多、开发潜力最大的地区,也是典型的生态脆弱区,土壤盐渍化现象普遍。探明该区域土壤质量的退化特征,查清土地利用对土壤质量退化的影响,对资源利用与生态环境保护管理都具有重要意义。本文以黄河三角洲东营市垦利区为研究区,以2007年、2013年Landsat卫星遥感影像和两期020 cm的土壤表层采样数据为主要数据源,研究全区土地利用/覆被信息遥感提取方法,监测其时空动态变化。利用2013年Landsat8 OLI多光谱影像和HJ-1A HSI高光谱影像进行融合,建立多元线性回归、偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)5种模型,探索了土壤盐碱退化信息的遥感反演方法。在此基础上,利用GIS空间插值方法系统分析了土壤肥力质量的主要指标,探明其时空分布规律与变异特征。进而,构建了土壤质量评价指标,在GIS支持下,用综合指数法进行了土壤质量评价,并重点定量评估了中西部典型区的土壤质量退化状况。最后,定量分析了中西部典型区的土壤质量退化对土地利用/覆被变化的响应。主要结果如下:1)土地利用/覆被变化的遥感监测利用两组不同成像时间的2007和2013两时相遥感数据进行遥感影像分类,研究表明:遥感影像成像时间对分类结果有一定影响,研究区地类复杂,为便于区分不同地类应尽量采用早春时节的遥感影像;机器学习方法分类效果优于经典的最大似然法,而机器学习方法中支持向量机分类又优于神经网络分类。基于两个时相的分类结果进行土地利用/覆被变化的监测,全区范围内主要的土地利用/覆被变化有:盐碱地—水域、林草地—盐碱地、耕地—盐碱地、盐碱地—耕地和盐碱地—建设用地。2)土壤质量退化评估与遥感反演(1)多光谱遥感影像与高光谱遥感影像融合的土壤盐分反演。将Landsat8 OLI多光谱影像和HJ-1A HSI高光谱影像进行融合,在建立经典统计分析模型的基础上,利用机器学习的典型算法建立反演模型,取得了良好效果。研究表明:融合影像兼有多光谱影像的高空间分辨率和高光谱影像的高光谱分辨率,反演精度优于高光谱影像,高光谱影像反演精度又优于多光谱影像;机器学习模型能更好地模拟土壤盐分与影像特征之间存在的复杂非线性关系,优于统计分析模型;适当的数据预处理有助于提高反演精度。(2)土壤质量指标时空分析。选择碱解氮(AN)、有效磷(AP)、速效钾(AK)、有机质(SOM)、pH值和盐分含量六个土壤质量指标用于评价土壤肥力质量。分析表明:2007年研究区土壤AN呈正态分布,AP、AK呈对数正态分布,均具有中等强度的空间变异性和中等强度的空间自相关性。变程、变异系数和基底效应从大到小依次为AP、AK、AN。变异函数以指数和球状模型拟合效果较好,Moran’s I是衡量土壤养分空间自相关性的稳健有效的方法。研究区土壤AN高含量主要集中分布在西南部耕地、中南部水田和北部沿黄区耕地;AP高含量主要集中在西南部耕地和北部耕地,AK高含量主要集中在北部、西南部和沿黄区耕地。研究区SOM含量不高,而pH值与土壤含盐量较高,大部分地区土壤呈碱性,盐碱化严重。2013年田间采样数据虽少于第一期,但采用IDW法可有效揭示其空间分布规律,两期数据具有可比性。由两期数据的比较看出:研究区AN含量明显降低,AP含量显着下降,AK含量显着提高,SOM含量略有下降,pH值上升,土壤含盐量明显升高。综合分析各土壤质量指标,初步判断研究区耕地质量整体有下降趋势,特别是盐渍化程度明显加重。同时,对空间插值方法的适用性进行了探索。基于AN数据设计了离散、随机、聚集三种空间分布模式不同样本量的数据,利用各模型的自动优化进行试验,对比分析了不同插值方法在土壤养分空间预测中的自适应性,探索其精度规律。研究表明,样本量、空间分布模式、空间自相关性和和空间聚集程度均影响插值精度。(3)土壤质量评价及退化评估。利用综合指数法对两时相土壤质量进行综合评价,并在此基础上评估了中西部典型区的土壤质量退化状况。研究表明,从2007年到2013年,研究区土壤质量退化明显。土壤质量退化的区域主要集中在兴隆街道、垦利街道、永安镇和黄河口镇局部。土壤质量改善的区域很少,零星分布于西南部郝家镇、董集镇、胜坨镇和垦利街道的局部。其它区域无显着变化。3)土壤质量退化对土地利用/覆被变化的响应定量分析了中西部典型区土地利用/覆被变化与土壤质量退化的关系,重点探讨了不同LUCC类型与土壤质量退化的关系,研究显示:土壤质量退化地区对应的LUCC类型主要有盐碱地—耕地、耕地—盐碱地、林草地—耕地、林草地—盐碱地、耕地—林草地。林草地毁坏、弃耕、不合理的开垦都可能导致土壤质量退化。进而,建模分析了5种LUCC类型与土壤质量变化等级的关系,函数拟合度普遍较高。其中,耕地—盐碱地、林草地—盐碱地2种转换类型的贡献率与土壤质量变化呈负相关的线性关系,即其贡献越大,土壤质量退化的程度越高。盐碱地—耕地、林草地—耕地、耕地—林草地3种转换类型与土壤质量变化等级呈复杂的非线性关系,为抛物线函数。当LUCC导致土壤退化时,其贡献越大,土壤质量退化程度越重;当有助于土壤改善时,其贡献越大,土壤质量越可能改善。综上,本文利用遥感和GIS技术,研究黄河三角洲垦利区土地利用/覆被变化过程和中西部典型区土壤质量退化状况,并探索土壤质量退化及其对土地利用/覆被变化的响应,定量分析了二者的关系,为黄河三角洲土地合理规划和利用提供了依据,对促进该区资源环境持续发展有积极意义。
陈丽,吴昊,尹萍,崔吉林[8](2017)在《“3S”技术在云龙水库流域土壤侵蚀调查中的应用》文中研究指明以云龙水库流域为研究对象,采用室内解译和野外验证相结合的方法,利用"3S"技术进行土壤侵蚀遥感影像解译,收集土壤侵蚀相关指标并同时进行野外验证,以了解云龙水库流域土壤侵蚀程度。结果表明:(1)利用"3S"技术进行土壤侵蚀现状调查,速度快,精度高,验证正确率达96.2%;(2)全流域土壤侵蚀面积248.53km2,占土地面积的33.36%;其中轻度侵蚀面积113.27km2,中度侵蚀面积115.63km2,强烈侵蚀面积18.97km2,极强烈侵蚀面积0.66km2;(3)流域内土壤侵蚀量共113.34!104t,平均土壤侵蚀深1.13mm。调查结果可为云龙水库流域土壤侵蚀动态监测和管理提供参考。
马仲民[9](2017)在《遥感技术在水文地质环境地质调查中的应用 ——以新疆北屯地区为例》文中研究说明本研究利用遥感技术,采用Landsat TM和资源三号卫星分别在1994年和2012年取得的遥感数据,对新疆北屯地区地形地貌、地表水地下水分布以及地质环境等水文地质环境地质条件进行遥感解译。通过对两期遥感数据的处理、解译与分析,得到研究区的水文地质环境地质数据,为确定研究区各种环境地质参数、填绘环境地质图件和研究环境地质问题提供参考依据。同时,利用这两期数据分析了在18年中(19942012年)研究区的荒漠化盐渍化、植被生态环境、土地利用等的变迁规律,并研究其变化的驱动力。该研究成果为该区土地开发利用与生态环境保护提供技术参考,为区域水文地质环境地质调查和研究工作提供基础依据。论文主要的研究成果概括如下:(1)研究区地貌类型以冲洪积平原为主,其面积为942.70km2,占研究区总面积的70.15%;河流阶地沿额尔齐斯河分布,研究区西南部主要为剥蚀残丘,少量剥蚀低山丘陵分布在研究区西北部及东北部,平顶山地貌分布在北屯镇东南部。(2)研究区1994年至2012年地表水面积由127.49km2增加到了135.58 km2,增加8.09km2,这主要是水库和池塘面积的增加。研究区内潜水埋深大部分为12m,剥蚀残丘地区及平顶山地区潜水埋深为23m,在荒地、高台地区以及剥蚀低山丘陵地区潜水水位埋深一般大于3m。(3)研究区主要存在的生态问题有土地盐渍化、土地荒漠化。从1994年到2012年,研究区土地荒漠化程度呈现减少趋势,减少面积171.54km2。荒漠化改善的区域主要分布在研究区东部以及东南部,且新增的区域大部分为耕地。18年间,研究区有50%盐渍化土地的盐渍化程度发生改变,盐渍化呈现轻微扩展趋势,扩展面积171.48 km2。(4)18年间,研究区大部分地区植被均有所改善。研究区中植被显着退化区域散布在北屯镇南部部分地区;植被显着改善区域主要分布在冲洪积平原地区、额尔齐斯河沿岸及部分水库、沼泽周边地区;其余地区植被基本无变化。(5)研究区经过18年的发展,耕地面积有较大的增加,面积增加了123.12 km2;园地增加1.51 km2,草地减少23.19 km2,林地减少8.81km2;城镇村及工矿用地增加17.45km2,交通运输用地增长5.28 km2;其它土地类型面积减少最多,从1994年498.82 km2减少到2012年的372.35 km2,大部分转变为耕地。
孙泽祥[10](2012)在《基于GIS和RS的沂河上游重点地区土壤侵蚀监测方法研究》文中指出土壤侵蚀是人类发展过程中所面临的重大环境问题,已经危及到人类的生存,越来越受到世界各国政府及科技工作者的关注。土壤侵蚀的研究,与人类自身的生存、发展息息相关,已经成为21世纪国际土壤学、农业科学及环境科学界共同关注的热点问题,开展土壤侵蚀的研究具有极其重要的意义。沂河发源于山东省淄博市沂源县,是山东省第二大河。沂源县地处沂河上游地区,是水利部确定的全国水土流失重点治理县。本研究以刘宝元等建立的中国土壤流失方程(China Soil Loss Equation)为基础,利用2009年4月份SPOT 10m分辨率多波段影像和2.5m分辨率全色影像为基础遥感数据,ASTER GDEM 30m分辨率DEM数据为地形数据来源,山东省1:50万土壤图为土壤数据来源,另外结合其它调查统计资料,在GIS软件和遥感图像处理软件的支持下,将所有基础数据,经过几何校正和投影变换等操作后,转换为相同的参考基准,便于进行数据的叠加分析。本研究利用水利部推广的网格抽样调查法,对沂源县整个研究区域进行4级网格划分,其中第三级网格为5km×5km网格,4级网格为将3级网格进行5×5划分,位于三级网格中心的1km×1km的网格称为基本抽样单元。通过对基本抽样单元的野外调查,利用1m×1m样方,获取样方的坐标,植被覆盖度,植被类型、耕作措施、水土保持措施等数据,在内业时根据野外调查的数据,对照遥感影像图,建立解译标志。分别从降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡长、坡度、植被覆盖度、工程措施和耕作措施等几个方面对影响土壤侵蚀的因子进行定量分析,找出其中的规律,进而计算出沂源县土壤侵蚀模数,最后将网格抽样调查法所获得的结果与传统计算方法取得的结果进行对比分析,对研究区内整体土壤侵蚀分布规律作出分析,并提出相应的水土保持治理建议。经过计算分析,研究区平均土壤侵蚀模数为2361 t/km2 a,年流失量总量为346.42万t。其中轻度及以下侵蚀面积为1015.45 km2,占研究区总面积的69.20%;中度侵蚀面积230.58km2,占研究区总面积的15.71%,分布面积和比重相对较大;强烈侵蚀面积89.81 km2,占研究区总面积的6.12%;极强烈侵蚀面积61.57 km2,占研究区总面积的4.20%;剧烈侵蚀面积31.15 km2,占研究区总面积的2.12%,是研究区中分布面积和比重最小的。中度及以上土壤侵蚀主要分布在海拔200 800m的丘陵、低山地带,该地区海拔相对较高,地势起伏较大是土壤流失的重点地区,该地区植被类型主要为人工植被,多为农作物,受人为因素干扰较重,因此土壤流失严重。将网格抽样调查法获得的结果与传统的土壤侵蚀计算方法获得的结果进行比较发现,利用网格抽样调查法计算得出抽样单元平局土壤侵蚀模数为2330 t/km2 a;而采用传统计算方法得出的研究区平均土壤侵蚀模数为2361 t/km2 a,两者相差仅31 t/km2 a,说明完全可以采用网格抽样调查法来取代传统的计算方法对研究区进行监测,从而大大节省人力、物力和财力,并且可以收到比较好的效果。通过对三种不同网格抽样法的比较发现,规则网格抽样法获得的平均土壤侵蚀模数是最接近研究区整体计算结果的,为2330 t/km2 a,而考察点抽样单元平均土壤侵蚀模数为1822 t/km2 a,综合抽样单元的平均土壤侵蚀模数为2018 t/km2 a。因此采用规则抽样单元比采用其它的抽样单元计算结果更接近真实值。
二、纹理解译标志在土壤侵蚀遥感调查中的应用(论文开题报告)
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、纹理解译标志在土壤侵蚀遥感调查中的应用(论文提纲范文)
(1)无人机航测技术在泰沂山区小流域综合治理措施监测中的应用(论文提纲范文)
中文摘要 |
Abstract |
1 引言 |
1.1 依据与目的 |
1.1.1 选题依据 |
1.1.2 研究目的 |
1.2 相关研究进展 |
1.2.1 无人机遥感系统应用现状 |
1.2.2 无人机监测在水土保持中的应用 |
1.2.3 小流域综合治理工程建设 |
1.3 研究区概况 |
1.3.1 沂水县 |
1.3.2 新泰市 |
2 材料与方法 |
2.1 项目区选择 |
2.1.1 沂水县项目区 |
2.1.2 新泰市造林地 |
2.2 研究内容 |
2.2.1 项目区小流域水土流失综合治理措施体系 |
2.2.2 不同分辨率影像下水土保持措施解译标志 |
2.2.3 不同分辨率影像对水土保持措施解译效果 |
2.2.4 不同拍摄模式与飞行高度下飞行作业效率 |
2.3 技术路线 |
2.4 研究方法 |
2.4.1 资料收集分析 |
2.4.2 无人机航测设计 |
2.4.3 解译标志建立方法 |
2.4.4 小流域治理措施调查 |
3 结果与分析 |
3.1 小流域综合治理措施体系 |
3.1.1 工程措施 |
3.1.2 植物措施 |
3.2 不同飞行高度影像解译效果 |
3.2.1 工程措施 |
3.2.2 植物措施 |
3.3 不同飞行模式及航测高度的作业效率 |
4 结论与讨论 |
4.1 结论 |
4.1.1 研究区小流域水土流失综合治理措施体系 |
4.1.2 不同分辨率影像下水土保持措施解译标志 |
4.1.3 不同分辨率影像对水土保持措施辨识效果 |
4.1.4 不同飞行模式及高度作业效率 |
4.2 讨论 |
参考文献 |
附表 |
致谢 |
(2)区域土壤侵蚀遥感快速抽样调查方法研究(论文提纲范文)
基金项目 |
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景 |
1.2 区域土壤侵蚀研究现状 |
1.2.1 土壤侵蚀遥感制图方法 |
1.2.2 土壤侵蚀抽样调查方法 |
1.2.3 存在的问题 |
1.3 研究内容 |
1.3.1 研究目标 |
1.3.2 研究内容 |
1.4 论文组织结构 |
第二章 研究方法与技术路线 |
2.1 研究区与数据基础 |
2.1.1 研究区概况 |
2.1.2 数据基础 |
2.2 抽样调查方法 |
2.2.1 抽样单元概念 |
2.2.2 抽样单元定位 |
2.3 质量控制与评价方法 |
2.3.1 质量控制的思路 |
2.3.2 抽样单元的精度评价方法 |
2.3.3 区域代表性评价方法 |
2.3.4 适用性评价 |
2.4 研究思路及技术路线 |
2.4.1 研究思路 |
2.4.2 软硬件环境 |
2.4.3 辅助软件开发 |
2.4.4 技术路线 |
2.5 本章小结 |
第三章 抽样单元的遥感解译方法 |
3.1 抽样调查单元边界确定 |
3.1.1 数据准备 |
3.1.2 抽样单元空间范围划定 |
3.2 解译内容与标志 |
3.2.1 解译内容 |
3.2.2 属性表结构设计 |
3.2.3 解译标志 |
3.3 室内解译流程 |
3.3.1 解译前期准备 |
3.3.2 目视解译方法 |
3.3.3 质量检查与总结 |
3.4 野外调查 |
3.4.1 路线布设与流域选择 |
3.4.2 遥感解译与实地验证 |
3.4.3 数据整理与总结 |
3.5 本章小结 |
第四章 野外校核及精度评价 |
4.1 野外校检调查路线及样点布设 |
4.2 抽样遥感解译精度评价 |
4.2.1 土地利用分类解译精度定性分析 |
4.2.2 解译精度定量评价与分析 |
4.3 基于野外验证的问题归纳 |
4.4 本章小结 |
第五章 遥感抽样调查结果区域代表性分析 |
5.1 典型样区的确定 |
5.2 遥感抽样调查结果的抽样误差分析 |
5.2.1 土地利用分类系统对照 |
5.2.2 RS-SU数据与低分辨率土地覆盖产品相似度分析 |
5.2.3 RS-SU数据与中高分辨率土地覆盖产品相似度分析 |
5.3 抽样误差原因分析 |
5.3.1 RS-SU数据与低分辨率土地覆盖产品差异性分析 |
5.3.2 RS-SU数据与中高分辨率土地覆盖产品差异性分析 |
5.4 本章小结 |
第六章 解译结果适用性研究 |
6.1 适用性评价方法 |
6.1.1 模型和数据 |
6.1.2 计算方法 |
6.2 抽样遥感解译结果适用性 |
6.2.1 土壤侵蚀模数空间变异性分析 |
6.2.2 潜在土壤侵蚀与真实土壤侵蚀差异性分析 |
6.3 本章小结 |
第七章 结论和讨论 |
7.1 主要结论 |
7.2 主要创新点 |
7.3 讨论与展望 |
参考文献 |
致谢 |
攻读硕士学位期间参与科研项目和取得的成果 |
作者简介 |
(3)乌江赤水河上中游国家重点治理区水土流失监测研究 ——以镇雄县为例(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
1 绪论 |
1.1 研究背景与意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究意义 |
1.2 国内外研究现状及述评 |
1.2.1 国外研究现状 |
1.2.2 国内研究现状 |
1.2.3 国内外研究现状述评 |
1.3 研究方案 |
1.3.1 研究目标与主要内容 |
1.3.2 本论文特色之处 |
1.4 研究方法与技术路线 |
1.4.1 研究方法 |
1.4.2 研究的技术路线 |
2 研究区概况 |
2.1 研究区基本概况 |
2.2 自然地理概况 |
2.2.1 地质地貌 |
2.2.2 气候水文 |
2.3 社会经济概况 |
2.3.1 人口状况 |
2.3.2 经济发展水平 |
2.3.3 土地利用现状 |
2.4 水土流失现状及危害 |
2.4.1 水土流失现状 |
2.4.2 水土流失危害 |
2.5 本章小结 |
3 数据准备与收集 |
3.1 筛选卫星影像 |
3.2 卫星影像处理 |
3.3 野外调查 |
3.3.1 野外调查内容 |
3.3.2 调查方法和技术路线 |
3.4 建立解译标志 |
3.5 章节小结 |
4 水土流失遥感解译与信息提取 |
4.1 土地利用类型数据提取 |
4.2 植被覆盖提取 |
4.3 坡度因子提取 |
4.4 土壤侵蚀强度分级 |
4.5 本章小结 |
5 土壤侵蚀监测结果与分析 |
5.1 土壤侵蚀与土地利用类型相关分析 |
5.2 土壤侵蚀与植被覆盖度相关分析 |
5.3 土壤侵蚀与坡度相关分析 |
5.4 水土流失防治措施 |
5.5 本章小结 |
6 结论与展望 |
6.1 主要结论 |
6.2 不足与展望 |
参考文献 |
致谢 |
(4)基于遥感的黑龙江省松嫩平原黑土耕地辨识与水土流失评价(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
1 绪论 |
1.1 区域生态环境与水土流失现状评述 |
1.2 遥感和水土流失概念与内涵 |
1.3 国内外研究现状 |
1.3.1 国际遥感发展与研究现状 |
1.3.2 国内遥感发展与研究现状 |
1.4 立题依据、研究意义与创新点 |
1.5 研究内容 |
2 黑龙江省松嫩平原区域概况 |
2.1 地理区域 |
2.2 地质地貌 |
2.3 气候特征 |
2.4 土地资源 |
2.5 土壤资源 |
2.6 生物资源 |
2.7 水文概况 |
2.8 社会经济 |
2.9 水土流失与水土保持情况 |
2.9.1 水土流失成因与危害 |
2.9.2 水土流失类型与分布 |
2.9.3 水土保持现状 |
3 黑土耕地本底遥感调查及水土流失分析 |
3.1 耕地本底值获取方法与途径 |
3.1.1 基础数据 |
3.1.2 本底值遥感调查的技术路线 |
3.2 本底值遥感调查研究方法 |
3.3 黑土耕地本底分布情况 |
3.3.1 总体分布 |
3.3.2 行政单元黑土耕地水土流失分布 |
3.3.3 行政单元黑土耕地坡度分级分布 |
3.4 黑土耕地水土流失分析评价 |
3.5 小结 |
4 黑土耕地变化遥感调查及水土流失评价 |
4.1 黑土耕地遥感辨识与空间提取技术 |
4.1.1 基础遥感数据源 |
4.1.2 解译技术路线 |
4.1.3 技术实现过程 |
4.1.4 解译结果与分析 |
4.2 黑土耕地土壤侵蚀类型与强度界定技术 |
4.2.1 基础数据 |
4.2.2 技术路线 |
4.2.3 土壤侵蚀分类分级系统 |
4.2.4 土壤侵蚀模型 |
4.2.5 数据处理与模型计算 |
4.2.6 解译结果与分析 |
4.3 小结 |
5 黑土耕地水土流失治理成效遥感评价 |
5.1 水土流失防治重点工程实施 |
5.2 水土流失防治农业生态开发工程实施 |
5.3 水土流失防治效果遥感评价 |
5.3.1 控制水土流失效果典型评价 |
5.3.2 控制水土流失效果总体评价 |
5.3.3 保护黑土耕地效果评价 |
5.3.4 经济效益评价 |
5.3.5 社会效益评价 |
5.4 小结 |
6 黑土耕地水土流失防治管理建议 |
6.1 区域层面水土流失防治建议 |
6.1.1 黑龙江省松嫩平原水土保持区划格局 |
6.1.2 水土保持区划总体防治方略 |
6.1.3 水土保持区划分区防治建议 |
6.2 策略层面水土流失防治建议 |
6.2.1 优化国土空间开发策略,防止耕地转入转出变幅扩大 |
6.2.2 集中优势资源,开展典型黑土区耕地水土流失规模化治理 |
6.2.3 提高标准,多元投入,加快水土流失治理步伐 |
6.3 技术支持层面水土流失防治建议 |
6.3.1 开展科学研究 |
6.3.2 组织技术示范与推广 |
6.3.3 加强管理能力建设 |
6.4 小结 |
结论 |
参考文献 |
攻读学位期间发表的学术论文 |
致谢 |
个人简历 |
东北林业大学博士学位论文修改情况确认表 |
(5)福建省重点治理区水土流失动态监测及治理效益研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
1 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 水土流失动态监测研究现状 |
1.2.2 水土流失治理效益研究现状 |
1.3 研究内容及技术路线 |
1.3.1 研究内容 |
1.3.2 技术路线 |
2 研究区与研究方法 |
2.1 研究区概况 |
2.1.1 研究区基本概况 |
2.1.2 研究区水土流失概况 |
2.2 数据来源及处理 |
2.2.1 研究区数据源 |
2.2.2 基础数据处理 |
2.3 研究方法 |
2.3.1 CSLE模型 |
2.3.2 其他研究方法 |
3 CSLE主要参数处理 |
3.1 降雨侵蚀力因子R |
3.2 土壤可蚀性因子K |
3.3 坡长坡度因子LS |
3.4 植被覆盖与生物措施因子B |
3.5 工程措施因子E |
3.6 耕作措施因子T |
4 土壤侵蚀模数计算和分析 |
4.1 土壤侵蚀强度评价和水土流失面积统计 |
4.2 土壤侵蚀地块水土流失评价 |
4.3 水土流失消长分析 |
5 水土保持措施效益评价 |
5.1 土壤流失减少效益评价 |
5.1.1 土壤流失减少比例(SLRR)的计算 |
5.1.2 土壤流失减少效益分析 |
5.2 土壤保持效益驱动因素分析 |
5.2.1 SEM结构方程模型与驱动因子选择 |
5.2.2 水土保持效益与驱动因子关系分析 |
6 结论与展望 |
6.1 结论 |
6.2 创新点 |
6.3 不足和展望 |
参考文献 |
附图1:土地利用分类解译标志库调查图 |
附图2:水土保持措施解译标志库调查图 |
致谢 |
(6)江淮丘陵矿产资源集中区典型县土地利用与土壤侵蚀分布特征(论文提纲范文)
符号说明 |
中文摘要 |
Abstract |
1 前言 |
1.1 背景与目的 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究目的 |
1.2 国内外相关研究 |
1.2.1 土地利用监测 |
1.2.2 生产建设项目监测 |
1.2.3 土壤侵蚀遥感监测 |
2 材料与方法 |
2.1 研究区概况 |
2.1.1 地理位置 |
2.1.2 自然环境 |
2.1.3 水土保持区划 |
2.2 研究内容 |
2.2.1 土地利用及生产建设项目分布特征 |
2.2.2 土壤侵蚀分布特征 |
2.3 技术路线 |
2.4 研究方法 |
2.4.1 资料收集 |
2.4.2 遥感调查 |
2.4.2.1 数据来源 |
2.4.2.2 土地利用因子解译 |
2.4.2.3 生产建设项目的判定与统计 |
2.4.2.4 坡度因子提取 |
2.4.2.5 植被覆盖度因子提取 |
2.4.2.6 土壤侵蚀强度解译 |
2.4.3 实地调查 |
2.4.3.1 生产建设项目复核 |
2.4.3.2 土地利用调查与验证 |
3 结果与分析 |
3.1 土地利用及生产建设项目分布特征 |
3.1.1 土地利用结构特征 |
3.1.2 土地利用分布地貌特征 |
3.1.3 生产建设项目类型 |
3.1.4 生产建设项目在地形地貌的分布 |
3.1.5 生产建设项目在行政区域的分布 |
3.2 土壤侵蚀分布特征 |
3.2.1 土壤侵蚀强度特征 |
3.2.2 土壤侵蚀与影响因子 |
3.2.2.1 土壤侵蚀强度与土地利用 |
3.2.2.2 土壤侵蚀强度与植被覆盖度 |
3.2.2.3 土壤侵蚀强度与坡度 |
4 结论与建议 |
4.1 结论 |
4.2 建议 |
参考文献 |
致谢 |
(7)黄河三角洲土壤质量退化对土地利用/覆被变化的响应研究(论文提纲范文)
中文摘要 |
英文摘要 |
1 前言 |
1.1 研究背景 |
1.2 研究进展 |
1.2.1 土地利用/覆被变化的遥感监测 |
1.2.2 土壤质量退化及其定量遥感 |
1.2.3 土壤质量与土地利用/覆被变化的关系 |
1.2.4 问题分析 |
1.2.5 总结 |
1.3 研究内容 |
1.3.1 土地利用/覆被变化的遥感监测 |
1.3.2 土壤质量退化评估与遥感反演 |
1.3.3 土壤质量退化对土地利用/覆被变化的响应 |
1.4 技术路线与方法 |
1.4.1 整体技术路线 |
1.4.2 土地利用/覆被变化的遥感监测技术路线 |
1.4.3 土壤质量退化评估与遥感反演技术路线 |
1.4.4 土壤质量退化对土地利用/覆被变化的响应技术路线 |
1.4.5 主要研究方法 |
2 材料与方法 |
2.1 研究区概况 |
2.1.1 气候 |
2.1.2 地形 |
2.1.3 水文与水资源 |
2.1.4 土壤 |
2.1.5 矿产及生物资源 |
2.1.6 土地利用与社会经济 |
2.2 土地利用/覆被变化的遥感监测 |
2.2.1 数据源及预处理 |
2.2.2 研究方法 |
2.3 基于遥感的土壤盐碱退化状况估测与反演 |
2.3.1 数据源 |
2.3.2 研究方法 |
2.4 基于GIS的土壤质量指标分析与预测 |
2.4.1 数据来源 |
2.4.2 研究方法 |
2.4.3 不同插值方法的自适应性比较 |
2.5 基于GIS的土壤质量退化评价 |
2.5.1 数据来源 |
2.5.2 研究方法 |
2.6 土壤质量退化对土地利用/覆被变化的响应 |
2.6.1 数据来源 |
2.6.2 研究方法 |
3 结果与分析 |
3.1 土地利用/覆被变化的遥感监测 |
3.1.1 影像分类结果 |
3.1.2 变化检测结果 |
3.2 基于遥感的土壤盐碱退化状况估测与反演 |
3.2.1 盐渍土光谱特征分析 |
3.2.2 特征波段选择 |
3.2.3 建模结果 |
3.2.4 反演结果图像 |
3.3 基于GIS的土壤质量指标分析与预测 |
3.3.1 土壤质量指标的描述性统计分析 |
3.3.2 土壤质量指标的空间变异特征 |
3.3.3 土壤质量指标的空间预测精度分析 |
3.3.4 土壤质量指标预测 |
3.3.5 土壤质量指标变化分析 |
3.3.6 不同插值方法的自适应性比较 |
3.4 基于GIS的土壤质量退化评价 |
3.4.1 土壤质量综合指数 |
3.4.2 土壤质量退化分析 |
3.5 土壤质量退化对土地利用/覆被变化的响应 |
3.5.1 中西部典型区土地利用/覆被变化类型与面积 |
3.5.2 土壤质量退化及其相应的LUCC |
3.5.3 LUCC与土壤质量变化关系的定量分析 |
4 讨论 |
4.1 土地利用/覆被变化的遥感监测 |
4.2 基于遥感的土壤盐碱退化状况估测与反演 |
4.3 基于GIS的土壤质量指标分析与预测 |
4.4 基于GIS的土壤质量退化评价 |
4.5 土壤质量退化对土地利用/覆被变化的响应 |
5 结论 |
5.1 结论 |
5.2 主要创新点 |
5.3 研究不足与展望 |
参考文献 |
致谢 |
攻读学位期间发表论文情况 |
(8)“3S”技术在云龙水库流域土壤侵蚀调查中的应用(论文提纲范文)
1 材料与方法 |
1.1 研究区概况 |
1.2 调查方法 |
1.2.1 遥感影像的解译 |
1.2.2 土地利用及覆盖数据获取 |
1.2.3 坡度图像生成 |
1.2.4 辅助资料收集与利用 |
1.2.5 土壤侵蚀分类和分级 |
1.2.5 土壤侵蚀强度判读与矢量图生成 |
1.2.6 土壤侵蚀强度等级判读 |
1.2.7 矢量图生成 |
1.3 野外验证 |
1.4 土壤侵蚀指标 |
2 结果与分析 |
2.1 解译标志建立 |
2.2 土壤侵蚀面积 |
2.3 土壤侵蚀量及平均土壤侵蚀深 |
2.3.1 各侵蚀强度土壤平均侵蚀模数确定 |
2.3.2 土壤侵蚀量及土壤侵蚀深 |
3 结论与讨论 |
3.1 结论 |
3.2 讨论 |
4 研究展望 |
(9)遥感技术在水文地质环境地质调查中的应用 ——以新疆北屯地区为例(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第1章 绪论 |
1.1 研究目的与意义 |
1.2 研究现状与进展 |
1.3 研究内容与技术路线 |
第2章 研究区概况 |
2.1 地理位置与交通 |
2.2 地形地貌 |
2.3 气候与水文 |
2.4 社会经济 |
第3章 遥感解译技术简介 |
3.1 遥感数据源及特征 |
3.2 遥感信息解译基础 |
第4章 数据处理与方法 |
4.1 遥感影像预处理 |
4.2 遥感影像解译 |
4.3 遥感影像地图的制作与变化信息的提取 |
第5章 北屯地区水文地质遥感解译及分析 |
5.1 地形地貌解译及分析 |
5.2 地表水解译及分析 |
5.3 地下水解译及分析 |
第6章 北屯地区环境地质遥感解译及分析 |
6.1 1994 年北屯地区环境地质遥感解译 |
6.2 2012 年北屯地区环境地质遥感解译 |
6.3 北屯地区生态环境动态变化分析 |
第7章 结论与展望 |
7.1 主要结论 |
7.2 展望 |
参考文献 |
致谢 |
作者简介 |
(10)基于GIS和RS的沂河上游重点地区土壤侵蚀监测方法研究(论文提纲范文)
中文摘要 |
Abstract |
1 绪论 |
1.1 研究背景 |
1.2 研究目的与意义 |
1.2.1 研究目的 |
1.2.2 研究意义 |
1.3 国内外研究现状 |
1.3.1 国外研究现状 |
1.3.2 国内研究现状 |
1.4 研究内容 |
1.5 研究方法与技术路线 |
1.6 研究创新 |
2 研究区基本概况 |
2.1 研究区范围 |
2.2 自然环境概况 |
2.2.1 地貌 |
2.2.2 气候 |
2.2.3 水文 |
2.2.4 土壤 |
2.2.5 植被 |
2.3 社会经济概况 |
2.4 水土保持情况 |
3 数据准备及预处理 |
3.1 数据收集与采集 |
3.2 数据预处理 |
3.3 相关软件介绍 |
4 土壤侵蚀监测方法 |
4.1 土壤侵蚀监测方法确定 |
4.1.1 区域土壤侵蚀监测方法和特点 |
4.1.2 土壤侵蚀监测方法的确定 |
4.2 土壤侵蚀监测过程 |
4.2.1 确定抽样网格单元与地理信息提取 |
4.2.2 野外采集抽样单元数据 |
4.2.3 采样数据的内业处理 |
4.2.4 土壤流失量计算 |
5 土壤流失方程各因子值定量计算 |
5.1 降雨侵蚀力因子 |
5.1.1 降雨侵蚀力因子 R 值计算方法 |
5.1.2 降雨侵蚀力因子 R 值计算 |
5.2 土壤可侵蚀性因子 |
5.2.1 土壤可侵蚀性因子 K 值调查方法 |
5.2.2 土壤可侵蚀性因子 K 值计算方法 |
5.2.3 土壤可侵蚀性因子 K 值计算 |
5.3 坡长坡度因子 LS |
5.3.1 坡长坡度因子计算方法 |
5.3.2 地形因子计算结果 |
5.4 生物措施因子 |
5.4.1 植物措施因子计算方法 |
5.4.2 土地利用类型分类与解译 |
5.4.3 植被覆盖度估算及生物措施因子计算 |
5.5 工程措施因子和耕作措施因子 |
5.5.1 工程措施因子和耕作措施因子分析流程 |
5.5.2 工程措施因子计算方法 |
5.5.3 耕作措施因子计算方法 |
6 土壤流失量计算与结果分析 |
6.1 空间数据标准化处理 |
6.2 土壤流失量计算 |
6.3 土壤侵蚀模数及侵蚀强度分析 |
6.4 网格抽样调查法精确度研究 |
6.4.1 不同网格抽样单元确定方法 |
6.4.2 不同抽样单元的平均土壤侵蚀模数和侵蚀总量比较 |
6.4.3 不同抽样单元的土壤侵蚀强度面积比较 |
7 结论与展望 |
7.1 结论 |
7.2 展望 |
参考文献 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文及参与课题 |
致谢 |
四、纹理解译标志在土壤侵蚀遥感调查中的应用(论文参考文献)
- [1]无人机航测技术在泰沂山区小流域综合治理措施监测中的应用[D]. 王力平. 山东农业大学, 2021(01)
- [2]区域土壤侵蚀遥感快速抽样调查方法研究[D]. 朱梦阳. 西北大学, 2020(02)
- [3]乌江赤水河上中游国家重点治理区水土流失监测研究 ——以镇雄县为例[D]. 田云聪. 华中师范大学, 2020(02)
- [4]基于遥感的黑龙江省松嫩平原黑土耕地辨识与水土流失评价[D]. 张延成. 东北林业大学, 2020(09)
- [5]福建省重点治理区水土流失动态监测及治理效益研究[D]. 石秀梅. 武汉大学, 2019(06)
- [6]江淮丘陵矿产资源集中区典型县土地利用与土壤侵蚀分布特征[D]. 高钏. 山东农业大学, 2019(01)
- [7]黄河三角洲土壤质量退化对土地利用/覆被变化的响应研究[D]. 厉彦玲. 山东农业大学, 2018(08)
- [8]“3S”技术在云龙水库流域土壤侵蚀调查中的应用[J]. 陈丽,吴昊,尹萍,崔吉林. 西部林业科学, 2017(05)
- [9]遥感技术在水文地质环境地质调查中的应用 ——以新疆北屯地区为例[D]. 马仲民. 新疆农业大学, 2017(02)
- [10]基于GIS和RS的沂河上游重点地区土壤侵蚀监测方法研究[D]. 孙泽祥. 山东师范大学, 2012(08)