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基于遥感和GIS的县域土壤侵蚀系统研究 　　摘 要：在县域内，因水保部门技术条件限制，以往水保部门水土侵蚀调查评价多基于二调土地利用数据进行现场调查，根据经验判断土壤侵蚀程度，耗时耗力，同时由于二调数据与现实状况差距较大，使得调查失去时效性，而通过遥感与GIS方法建立一套自动化的信息提取系统，则可以快速的解决这些问题。 　　关键词：土壤侵蚀；遥感；GIS；信息提取 　　DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.10.025 　　1 引言 　　根据公布的全国第二次水土流失遥感调查，我国的水土流失面积达356万km?，占国土总面积的37%，很显然，我国已经是水土流失比较严重的国家之一。而本研究区兴山县地处长江西陵峡以北，自古以来水土流失问题都是其生态、环境、土地、经济发展的主要制约因素，因此，预防和治理水土流失成了当地水保部门的重要工作。 　　2 研究区概况 　　兴山县位于湖北省西部，长江西陵峡以北，地处秦巴大山区，在东经110°25′至111°06′，北纬31°04′至31°34′之间。东临宜昌、保康，西与巴东毗邻，南接秭归，北抵神农架林区。 　　数据资料包括兴山县高分辨率TM影像、DEM数据、土地利用和土壤类型数据、降雨量数据、雨站分布图、水土保持现状图及规划图以及自然状况调查统计资料等数据。 　　3 RUSLE模型及各因子自动化提取步骤 　　RUSLE模型是国内外研究水土侵蚀最常见的模型，其表达式为：A=R*K*L*S*C*P，式中：A为年土壤流失量；R为降雨侵蚀因子；K为土壤侵蚀因子；L为坡长因子；S为坡度因子；C为地表覆盖与管理因子；P为水土保持措施因子。 　　本论文主要研究基于遥感和GIS的土壤侵蚀信息提取系统，各因子的计算均利用遥感和GIS技术来实现，因此，各因子的提取均是自动化的，下面是各因子的计算方法与自动化提取步骤。 　　3.1 R因子 　　（1）R因子与降雨量、降雨历时、雨滴大小、降雨强度及雨滴下降速度有关，反映了降雨对土壤的潜在侵蚀力，公式如下：R=-0.0334*P+0.006661*P2式中P为年降雨量。（2）自动化提取步骤。①录入降雨数据 ②创建泰森多边形 ③泰森多边形栅格化 ④获得R因子图。 　　3.2 S因子 　　（1）S因子反映地形对水土侵蚀的影响。（2）自动化提取步骤。①录入等高线数据 ②生成TIN ③由TIN生成DEM ④对DEM重采样 ⑤坡度分析获得S因子图。 　　3.3 L因子 　　（1）L因子也反映地形对水土侵蚀的影响，本文采用Wischmeier和Smith在1978年提出并改善的经典公式：L=（l/22.13）m。式中：22.13为标准小区坡长，L为坡长因子，l为像元坡长，m为坡长指数。（2）自动化提取步骤。 ①对DEM填洼分析 ②流向分析 ③提D因子 ④坡度分析 ⑤获L因子图。 　　3.4 K因子 　　（1）K因子是水土侵蚀的内在因素，是评价土壤被降雨侵蚀力分离、冲蚀和搬运难易程度的指标，反映了土壤对侵蚀的敏感性。（2）自动化提取步骤。①录入土壤类型数据 ②通过Sandy、Silt、Clay、Om字段转栅格 ③由以上栅格图叠加获得K因子图。 　　3.5 C因子 　　（1）C因子反映农作物种植和管理对土壤侵蚀的影响，本文通过计算植被覆盖度求得C因子值。（2）自动化提取步骤。①录入土地现状数据 ②矢量转为栅格 ③获取C因子图。 　　3.6 P因子 　　（1）P因子是采取水保措施后， 土壤流失量与顺坡种植时的土壤流失量的比值。根据兴山县内水土保持措施特点，对每类土地覆盖类型进行了P因子赋值，如表1。（2）自动化提取步骤。①录入土地利用数据 ②进行赋值处理 ③转为栅格获得P因子图。 　　3.7 生成土壤侵蚀分级图 　　由以上所生成的各图层，根据修正后的水土侵蚀表达式A=R*K*L*S*C*P，利用栅格计算器进行叠置分析，得到土壤侵蚀分级图。 　　4 信息提取系统的设计 　　4.1 系统界面 　　本系统主界面主要由以下几个部分组成：（1）系统菜单。a）添加mxd文档：可直接将ArcGIS保存的地图文档打开，并显示在地图容器中。b）添加.shp数据：可添加shp格式的矢量数据。c）添加栅格数据：可添加img格式的栅格数据。（2）功能菜单。包括RUSLE模型的各因子提取，只需输入原始数据，系统会自动化处理并得到结果。（3）工具条。包括添加地图、地图放大缩小等常用的地图交互式工具，可以方便的浏览、查询地图。（4）图层管理窗体。位于窗体左侧，便于管理地图中的各个图层，也便于查询图层属性信息。（5）地图容器。地图窗体用于展示地图数据和处理结果数据，制版窗体可以预览出图效果。 　　4.2 系统作业及相关功能