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《西北农林科技大学》 2001年 博士论文
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区域植被水土保持功能遥感评价研究

韦红波  
【摘要】: 本文针对区域水土保持生态环境效应评价亟待解决的理论问题与关键技术,依据水土保持学、生物学、地理学以及遥感信息科学的原理,采用遥感与地理信息系统相结合的方法,对区域植被水土保持功能遥感评价指标、区域植被遥感信息的提取与集成等方面进行了研究,取得了以下结果:一、分析了遥感信息、遥感植被指数、叶面积指数、植被覆盖度,以及植被的垂直结构与区域植被水土保持功能之间的关系,提出了区域植被水土保持功能评价指标选择的原则和依据,确定了区域植被水土保持功能的遥感评价指标。 首先进行了区域植被水土保持功能主导影响因子的探讨,认为植被的覆盖状况和植被的垂直结构是两大主导影响因子,植被覆盖度这个多年来用于植被水土保持功能评价的指标在反映植被垂直结构差异方面存在明显不足,而叶面积指数与植被的覆盖状况和垂直结构都有良好的相关性,并具有定量化、易从遥感间接提取、高度综合性及简单实用等优点,由此选择叶面积指数是比植被覆盖度更理想的区域植被水土保持功能评价指标。 可见光波段主要反映了植被的覆盖信息,近红外波段主要反映了植被的垂直结构信息,而植被指数主要是可见光和近红外波段的组合,所以植被指数既包含了植被的覆盖信息也包含了植被的垂直结构信息。现有的研究成果已表明植被指数与植被的覆盖度和叶面积指数都有很强的相关性。由此,认为从遥感信息→植被指数→叶面积指数→植被的覆盖状况和植被的垂直结构→区域植被水土保持功能之间存在着信息链,所以植被指数间接地反映了区域植被水土保持功能,在本项研究中称为植被水保效应指数,选择作为区域植被水土保持功能遥感评价指标。二、对AVHRR和TM图像进行了处理,构建了以GIS为平台的、进行区域植被水土保持功能分析和评价的遥感数据集,提取了多信息源、多时相、多类型的区域植被水保效应指数。 利用遥感图像,经过预处理和精校正,分别提取了RVI(比值植被指数)、DVI(差值植被指数)和NDVI(归一化差值植被指数),作为植被水保效应指数。其中,全国尺度以NOAA图像为信息源,生成了1997-1999年三年逐季共12幅全国无云图像,可根据需要随时提取这三年内我国任意地区四季的RVI、DVI和NDVI,这就为进一步的研究打下了良好的基础。样区尺度,选择我国东北长白山北段、西北陕晋蒙接壤区、川贵交界区、桂西北为样区,最小样区的面积为17368.46km~2:在每个样区均以同一时相的TM和NOAA为信息源,分别提取RVI(比 值植被指数)、DVI(差值植被指数)和NDVI(归一化差值植被指数),作为植被水保效应指数, 生成四个样区共24幅植被水保效应指数图。所有植被水保效应指数图均经过投影、重采样、 数据格式转换等,进入GIS(ARC/INFO)系统,构成了一套以 GIS为集成平台的具有相同坐 标系、相同地面分辨率(1000米)、相同数据格式(ARC/INFO GRID)的遥感数据集,为进一 步的区域植被水土保持功能分析和评价提供了基础数据。 三、首次利用汇流分析,进行了全国尺度的输沙模数研究,绘制了全国输沙摸数 图,与相关图件构成了以川 为集成平台进行区域植被水上保持功能分析和评价 的地面数据集,并与区域植被水保效应指数进行了相关分析。 利用全国222个水文站实测的1952-1990年的输沙量资料,在ARC/INF等软件的支持下, 通过汇流分析并编写程序实现了各流域单元输沙量和输沙模数的自动计算,经过插值运算, 最后得到了我国多年平均输沙模数的面数据,并生成了全国输沙模数等值线图。在此基础上 分析了我国泥沙输移的宏观分布规律,发现我国主要输沙区呈带状分布于中西部的长江、黄 河的上中游地区,而主要泥沙淤积区位于长江和黄河的下游地区,亦大致呈带状分布,与上 中游的主要输沙区相对应。参照土壤侵蚀模数的分级标准进行了输沙模数分级及其相应面积 的统计,结果表明我国产生泥沙淤积的区域面积达到1440589km‘,占国土面积的14.92%;中 等强度以上(输沙模数>2500 t/km’·a)的区域总面积达到 267511.8 km‘,占国土面积的 2.78%。 其中输沙剧烈(输沙模数>15000 t/km’·a)的区域面积达6060.64km’。 输沙模数数据经过投影和数据格式转换,具有与遥感数据集相同的坐标系、相同的分辨 率(格网大小)和相同的数据格式(ARC/INFO GRID),加上原有的全国图件,构成了一套以 GIS为集成平台的、进行区域植被水土保持功能分析和评价的地面数据集。 全国四个样区植被水保效应指数与多年平均输沙模数的相关性结果表明,植被水保效应 指数与输沙模数呈负相关,这与植被遥感成像及植被水土保持的机理是相符的;基于NOAA 与TM的相同植被指数的对比表明,TM信息源植被指数的相关性略高于NOAA的;三个较 简单的植被指数对比,相关系数基本上有mw)WDWI 的规律:研究还发现,不同样区对 比,黄土高原的相关系数略低。分析原因可能是该区域植被稀疏,三个植被指数受到土壤背 景的严重干扰,因此在植被稀少的地区,应尽可能提取抗土壤干扰的植被指数。另外,由于 时相的不一致以及数据条件的其他限制,总体相关系数


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