基于坡谱和信息熵的水土保持研究——以湖南省三个县为例

湖南省是我国水土流失较严重的地区,而地形、地貌是造成水土流失的重要因素之一。本文针对不同地形地貌特征对水土流失情况影响进行定量分析研究,从县域尺度选取了湘阴县、桃江县、桂东县三县不同典型地貌特征,通过Arc GIS软件利用ASTER和SRTM数字高程数据提取坡度值,分别按照间距为1°的等差分级方法和湖南省水土保持临界坡度的分级方法,绘制了地面坡谱图,进一步计算获得了坡谱信息熵。结果表明:湘阴县、桃江县、桂东县地貌坡度1°分级信息熵由小变大,体现了地貌形态在空间的变化特征;而各县临界坡度分级信息熵的大小反映了各地水土流失情况,有效地证实了坡谱信息熵参数能够定量分析和反映不同区域地貌起伏复杂程度及水土保持情况。     

山区坡谱信息熵与水土流失地形因子关系探讨

针对当前以县域为统计单元的坡谱研究较少,且难以满足区域尺度上水土流失地形因子指标的选取等问题,该文采用数字地形分析方法提取山区各县域的坡谱和坡长坡度因子(LS因子),并探讨坡谱信息熵与LS因子之间的关系。实验表明:地貌的差异决定了各县域坡谱曲线的差异,具体可分为L型、S型和钟型。坡谱信息熵变化范围为1.709nat～2.667nat,反映了地形起伏由平缓到强烈的变化趋势;LS因子平均值介于2.72～18.61之间,在一定程度上表征土壤流失量的大小。坡谱信息熵与LS因子关系拟合良好(R~2=0.963 6 P0.05),结论可为坡谱信息熵在区域水土流失地形因子的建立及应用提供参考。     

山区坡谱信息熵与水土流失地形因子关系探讨

针对当前以县域为统计单元的坡谱研究较少,且难以满足区域尺度上水土流失地形因子指标的选取等问题,该文采用数字地形分析方法提取山区各县域的坡谱和坡长坡度因子(LS因子),并探讨坡谱信息熵与LS因子之间的关系。实验表明:地貌的差异决定了各县域坡谱曲线的差异,具体可分为L型、S型和钟型。坡谱信息熵变化范围为1.709nat～2.667nat,反映了地形起伏由平缓到强烈的变化趋势;LS因子平均值介于2.72～18.61之间,在一定程度上表征土壤流失量的大小。坡谱信息熵与LS因子关系拟合良好(R~2=0.963 6 P0.05),结论可为坡谱信息熵在区域水土流失地形因子的建立及应用提供参考。     

坡度分级对地面坡谱的影响研究

地面坡度是最重要的地形定量指标之一,建立科学合理的地面坡度分级体系对坡度进行科学研究具有重要的意义。总结了近些年在坡度分级研究方面的已有成果,利用高精度1∶10000 DEM数据为信息源,提取了不同分级的坡谱,研究了不同分级方法及等差分级的不同级差对地面坡谱的影响。结果表明:不同的坡度分级法可以获得不同的地面坡谱表达;自定义分级法得到的坡谱对具体的应用有实际指导意义,模式分级法可以更好地表达地表形态;3°等差分级的坡谱在实际研究中更具适用性。     

栅格DEM坡体因子融合方法北大核心CSCD

坡体是自然地形实体的基本组成单元,利用综合性坡体因子分析和挖掘地形隐含信息,有助于区域地形地貌分析及规划利用。本文针对当前坡体综合表达因子(LS)未顾及坡宽因子的缺陷,采用归一化几何运算法将坡长(L)、坡度(S)、坡宽(W)进行融合,获取了一种新的坡体融合因子LSW。以DEM为数据源、黄土高原某小流域局部范围为典型研究区,在提取L、S、W及LS因子的基础上,分别以L×S×W、L+S+W、LS×W及LS+W共4种方式进行融合试验。结果表明,L+S+W融合方式获取的坡体LSW因子标准差矩阵均值最小,为0.234 4,有效平衡了各单地形因子对融合坡体因子LSW的贡献度,信息熵值计算分析也实证了L+S+W融合方式具有最优性。     

基于DEM地形因子的水土流失分析

研究地形因子对水土流失造成的影响,可为区域水土保持工作提供参考.本文以广西百色市、河池市、贺州市、防城港市为研究区域,以ArcGIS平台为技术支持,基于数字高程模型数据,选取坡度、剖面曲率、地表粗糙度、沟壑密度4个指标,进行空间叠加分析,得到研究区基于所选地形因子的水土流失强度分级图及水土流失面积,得出如下结论:1)基...     

坡度截断对分布式土壤侵蚀学坡长提取的影响

地形是影响土壤侵蚀的重要因子, 分布式土壤侵蚀学坡长是地形因子的重要参数。坡长与土壤侵蚀过程相适应, 在一定条件下停止累计而截断。坡度变化是坡长提取的截断条件之一, 但坡度变化对提取结果的影响研究还不够深入。以数学曲面和黄土高原县南沟流域的数字高程模型作为数据源, 使用LS_TOOL方法提取坡长, 并对坡度变化引起的坡长截断结果进行对比和主成分分析。结果表明, 下坡坡度减小幅度越大, 坡度截断效果越明显; 坡度小于2.86°的截断参数R₁和坡度大于或等于2.86°的截断参数R₂与坡长最大值和坡长平均值均正相关; 在黄土高原地区, 陡坡、沟道较多, 相对R₂的影响, R₁对坡长的影响较小。坡度变化的截断设置在R₁>0.7, R₂>0.5时, 坡长变化较明显, 建议黄土高原地区侵蚀坡长的坡度截断设置值为R₁=0.7, R₂=0.5。     

基于ER Mapper的水土流失地形因子提取技术初探

介绍了新一代图像处理系统ER Mapper及其应用，分析了不同空间尺度下影响水土流失的地形因子，针对ER Mapper的图像处理功能，对地形因子的提取技术进行了初步探讨，并取得了一定的成果。     

不同比例尺DEM地形信息容量的探讨

本文以福建省11个地区作为实验样区,利用Python脚本进行批量提取地形因子,从中选取坡度、粗糙度两个地形因子,并引入信息论中的信息熵、自信息相关理论进行研究。以1∶10 000比例尺DEM提取的地形因子为真值,与1∶50 000比例尺DEM所提取的地形因子信息容量进行对比分析,研究两种比例尺DEM所提取的地形因子引起的信息容量的损失和纠正方法,以及通过线性回归分析寻找两种比例尺DEM的相同地形因子面积定量信息对应的转换公式。     

基于DEM的USLE土壤侵蚀方程地形因子获取与分析

坡长和坡度是研究水土流失问题中必须要考虑的重要地形因子,坡长的空间分布特征和规律、地貌发育对坡长的影响,以及坡长与坡度之间的关系,是研究水土流失、侵蚀规律的重要条件之一。利用GIS以及相关软件为平台,在黑龙江省通河地区建立USLE水土流失方程模型,研究LS因子在水土流失中的影响以及作用,并探讨DEM数据分辨率变化对LS值的影响。     

利用GRACE数据进行京津冀地区地面沉降与地下水耦合分析

地下水的过量开采已导致京津冀地区出现严重的地面沉降,为了分析地下水与地面沉降之间的耦合关系,首先利用GRACE-FO数据与GLDAS数据反演出京津冀地区2016—2019年地下水变化时序;然后利用MCTSB-InSAR技术反演出该地区同时段的沉降变化时序。通过试验分别获取地下水与地面沉降的差分变化序列和变化趋势线,并引入非弹性存储系数分析地下水对地面沉降影响力的变化规律。结果表明:①当地下水迅速升高或降低时,地面沉降速率减小或增大;当地下水持续升高时,地面沉降接近停止。②沉降越严重的区域,地下水与地面沉降变化趋势的相关性越强。③由地下水变化引起沉降的能力,随沉降等级升高而变大,且该能力在不同沉降等级中随时间变化的趋势也不同。     

基于信息熵的面状要素在地图综合中的量测方法分析

目前,信息熵理论被广泛用于地图信息含量的量测,但对于地图综合的信息量分析评价的研究还不多。介绍信息熵理论及地图综合中的几何信息熵概念,并将其运用到面状要素的地图综合信息量量测中。在实例分析中,通过将不同地类分类,较好地反映了不同地类在地图综合中信息量的变化,说明用几何信息熵表征面状要素在地图综合中的信息量是可行的。并在之后进一步提出几何信息熵的加权理论,为进一步研究提供方向。     

Trade-offs between carbon,water, soil and food in Guanzhong-Tianshui economic region from remotely sensed data

It is important to ensure the efficient supply of land ecosystem services when the competition for land is increasing. In this paper we simulated the ecosystem services function under two scenarios, including carbon sequestration, agricultural production, water and soil conservation, and analyzed the tradeoffs among these ecosystem services in Guanzhong-Tianshui region from 2000 to 2050. Then the productive efficiency of ecosystem services was assessed under two scenarios and compared their production possibility frontiers (PPFs). Through the simulation analysis of their optimum allocation, we also provide the scientific evidence to the development of ecosystem. The natural rules were revealed that if these trade-offs emphasize the potential to sequester carbon in the landscape, along with very little loss of agricultural production, much more water is used. It could be identified to adhere to combine the exploitation and utilization, remediation and protection for land to promote the effective circulation of land eco-system, and meet the society’s preferences for land ecosystem service function by adjusting the use of multiple eco-services.     

基于GIS的土壤分布及理化性质与地形因子相互关系研究--以西安市为例

土壤空间分布规律的分析一直是土壤学研究的重要课题。以西安市为样区,应用GIS的复合叠置分析、聚类聚合分析、统计学分析等方法,探索了中尺度土壤分布及土壤理化性质随海拔高度变化而变化及土壤枝形分布规律。研究发现:不同海拔高度,土类分布组合不同;不同海拔高度土壤的pH、阳离子代换量及有机质含量变化较大;研究区枝形分布规律明显。以上研究是对传统土壤学描述性说明方法的突破,进而可以揭示土壤分布更深层次的规律;此外研究所采用的GIS学科特有的复合叠置分析方法把土壤信息与地形信息复合叠置分析,探求两者之间的关系,是对传统土壤学研究的补充。     

深度学习支持下的丘陵山区耕地高分辨率遥感信息分区分层提取方法

耕地是丘陵山区稀缺的土地资源,具有地形条件复杂、种植结构多样的特点,导致了山地耕地信息难以快速、准确获取,并且基于传统的遥感数据及遥感监测方法开展山区耕地信息快速自动提取比较困难。针对这一问题,本文以西南山区贵州省息烽县作为试验区,根据地理空间异质性特征,提出分区控制、分层提取的耕地形态信息提取思路,构建了一种地貌单元约束条件下的分区分层耕地形态信息的提取方法。该方法首先根据地貌-植被特征将试验区划分为平坝区、山坡区、林草区3类地理分区;然后在每类分区基础上,根据耕地所呈现的视觉特征划分为不同的类型,对不同类型的耕地分别设计不同的深度学习模型进行分层提取。试验结果证明,该方法对山区复杂地形背景噪声具有较好的抑制作用,所提取的耕地地块信息相比于传统方法更符合实际耕地的实际分布形态,有效地减少了漏提率和错提率。     

Exploring the link between urban form and work related transportation using combined satellite image and census information: Case of the Great lakes region

Aspects of urban transportation have significant implications for resource consumption and environmental quality. The level of travel activity, the viability of various modes of transportation and hence the level of transportation-related emissions are influenced by the structure of cities, i.e., their urban forms. While it is widely recognized that satellite remote sensing can provide spatial information on urban land cover and land use, its effective use for understanding impacts of urban form on issues such as transportation requires that this information be integrated with relevant demographic information. A comprehensive bi-national urban database, the Great Lakes Urban Survey (GLUS), comprising all cities with populations in excess of 200,000 has been created from Landsat imagery and national census and transportation survey information from Canada and the United States. A suite of analysis tools are proposed to utilize information sets such as GLUS to investigate the link between urban form and work-related travel. A new indicator, the Employment Deficit Measure (EDM), is proposed to quantify the balance between employment and worker availability at different transit horizons and hence to assess the viability of alternate modes of transportation. It is argued that the high degree of residential and commercial/industrial land uses greatly impact travel to work mode options as well as commute distance. A spatial interaction model is developed and found to accurately predict travel distance aggregated at the census tract level. We argue that this model could also be used to explore the relative levels of travel activity associated with different urban forms.     

基于雷达植被指数的水土流失区植被覆盖度估测

植被覆盖度是描述水土流失程度的重要指标。像元二分模型假设一个像元代表的信息来自土壤和植被2部分,植被信息占整个像元面积的百分比为植被覆盖度。对Radarsat-2数据进行极化分解,得到反映植被疏密程度的雷达植被指数,结合像元二分模型估测植被覆盖度。将基于雷达植被指数的像元二分模型应用于水土流失重点治理区域——福建省长汀县河田镇,并以高分辨率光学影像World View-2计算的植被覆盖度作为参考,结合无人机高分影像和实地考察资料对结果进行精度验证。结果表明,估测结果与验证数据具有较好的相关性(R20.8),表明该模型可以用于植被覆盖度的估测;完全基于雷达数据估测植被覆盖度的算法,克服了南方多云雨地区数据不易获取的困难,有助于对水土流失的连续监测。     

兰州新区地表形变与土地利用类型关系研究

针对黄土高原地区城市地面沉降与土地利用类型的量化关系,该文以兰州新区为代表区,基于40景Sentinel-1A雷达影像应用SBAS-InSAR技术和两幅高分一号卫星影像使用随机森林算法,分别获取了研究区2017年3月20日-2019年10月24日地表形变速率、2017年3月26日以及2019年10月29日的土地利用分类结果.研究结果表明:兰州新区分布广泛的沉降区,西岔镇形变最显著,最大的垂直沉降速率可达53 mm/a.研究期间,不同土地利用类型对应的沉降量不同.裸地和建筑用地最大,其沉降量最大值分别能达到23 mm和10 mm;耕地和草地次之;林地和水体最小,并且沉降起伏显著.在土地转移的过程中,裸地和建筑用地的迁移与沉降的关联度最高.在进一步推进兰州新区发展的同时,应避免过度土地开发带来的消极影响.此外,在预知土地转出类型的前提下,可以在部分区域事先采取适宜的防护措施.     

东北黑土区侵蚀沟遥感影像特征提取与识别

东北黑土区是中国重要的粮食生产区,而长期的开垦造成了严重的水土流失现象,坡耕地表面出现大量的侵蚀沟。侵蚀沟的识别是土壤侵蚀监测的重要手段之一,目前遥感技术在侵蚀沟的识别中应用广泛,但自动化程度不高。针对特定地物影像的识别,如何选取最能够有效描述该地物的特征是解决问题的关键。本文构建了耕地和侵蚀沟遥感影像的训练样本集,基于样本集分别提取了由光谱特征和纹理特征组成的浅层特征、SIFT特征经编码后得到的中层特征,以及利用卷积神经网络提取的深层特征;再基于不同层次的特征选用合适的分类器对遥感影像进行分类,识别出含有侵蚀沟的遥感影像,形成了一套针对侵蚀沟的特征提取与识别方法,为东北黑土区的耕地保护提供有力支持。测试结果表明:基于中层特征的识别精度最高,为98.5%,但该特征需要人工设计,自动化程度有限;而利用卷积神经网络可自动提取深层特征,其识别精度达到了95.5%,同时大大提高了自动化程度,满足侵蚀沟影像的识别的需求。     

Investigating the correlation between radar backscatter and in situ soil property measurements

Utilizing remote sensing techniques to extract soil properties can facilitate several engineering applications for large-scale monitoring and modeling purposes such as earthen levees monitoring, landslide mapping, and off-road mobility modeling. This study presents results of statistical analyses to investigate potential correlations between multiple polarization radar backscatter and various physical soil properties. The study was conducted on an approximately 3 km long section of earthen levees along the lower Mississippi river as part of the development of remote levee monitoring methods. Polarimetric synthetic aperture radar imagery from UAVSAR was used along with an extensive set of in situ soil properties. The following properties were analyzed from the top 30–50 cm of soil: texture (sand and clay fraction), penetration resistance (sleeve friction and cone tip resistance), saturated hydraulic conductivity, field capacity, permanent wilting point, and porosity. The results showed some correlation between the cross-polarized (HV) radar backscatter coefficients and most of these properties. A few soil properties, like clay fraction, showed similar but weaker correlations with the co-polarized channels (HH and VV). The correlations between the soil properties and radar backscatter were analyzed separately for the river side and land side of the levee. It was found that the magnitude and direction of the correlation for most of the soil properties noticeably differed between the river and the land sides. The findings of this study can be a good starting point for scattering modelers in a pursuit of better models for radar scattering at cross polarizations which would include more diverse set of soil parameters.