(精品)第一次全国水利普查细则.ppt

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1、北京师范大学地理学与遥感科学学院北京师范大学地理学与遥感科学学院第一次全国水利普查技术细则第一次全国水利普查技术细则提提 纲纲 一、水土流失普查遥感影像处理技术细则一、水土流失普查遥感影像处理技术细则二、水土流失普查专题信息提取技术细则二、水土流失普查专题信息提取技术细则三、水土流失普查强度判别与成果处理技三、水土流失普查强度判别与成果处理技术细则术细则一、水土流失普查遥感影像处理技术细则一、水土流失普查遥感影像处理技术细则 1.1.基础数据基础数据 2.2.遥感数据预处理遥感数据预处理 3.3.质量控制质量控制 4.4.成果要求成果要求 1.基础数据基础数据1.1HJ-1-A、B数据数据 H

2、J-1-A和HJ-1-B卫星数据对地刈宽为700公里、地面像元分辨率为30米、4个谱段（蓝、绿、红、近红外），重访周期为4天。覆盖全国需约80景HJ-1-A、HJ-1-B星CCD数据。HJ-1-A卫星卫星洞洞庭庭湖湖-HJ星星数数据据 HJ-1-A和HJ-1-B卫星CCD数据用于计算植被计算植被覆盖，修正土地利用覆盖，修正土地利用。数据获取基于中国资源卫星应用中心的数据查询系统（快视）进行，具体要求：具体要求：（1）2009年至2010年季度数据；（2）不同侵蚀类型调查区图像的时相一致或相近；（3）图像清晰，地物层次分明，色调均一；（4）图像没有坏行、缺带，没有条带、斑点噪声和耀斑；（5）云层

3、覆盖少的图像（即以晴空图像为优）；（6）数据覆盖全国。1.2 MODIS数据数据 MODIS数据波段范围广，有36个波段，数据空间分辨率包括250米、500米和1000米三个尺度。普查使用MODIS NDVI数据和MODIS Landcover数据，空间分辨率1km，用于计算全国植计算全国植被盖度年内变化曲线被盖度年内变化曲线，具体要求具体要求：（1）2000年至2010年的数据，时间周期16天；（2）为实现HJ-1-A、HJ-1-B星CCD数据产品与MODIS数据 产品匹配，选取时间要尽可能一致；（3）对于不同侵蚀类型调查区图像的时相一致或相近；（4）图像没有坏行、缺带；（5）尽量挑选云层覆

4、盖少的图像（即以晴空图像为优）；（6）数据覆盖全国1.3 Aqua/AMSR-E数据数据 Aqua/AMSR-E亮温数据是辐射计数据，来自美国冰雪数据中心，数据在网上免费下载（https:/wist.echo.nasa.gov/api/），像元大小为0.25，用于冻融侵蚀温度相关因子反演冻融侵蚀温度相关因子反演。具体要求：具体要求：（1）2002年至2010年数据，时间周期2天；（2）图像没有坏行、缺带；（3）数据覆盖冻融区。2.1 几何精校正几何精校正2.遥感数据预处理遥感数据预处理2.1.1HJ-1-A、HJ-1-B数据数据几几何何精精校校正正流流程程图图l(1)数据挑选数据挑选 数据源选

5、取需能有效的覆盖普查范围，保证数据质量和方便色调处理。具体标准有：1）相邻区域时相一致或相近的图像；2）图幅方正，图像清晰，地物层次分明，色调均一；3）图像没有坏行缺带，没有条带、斑点噪声和耀斑；4）尽量挑选云层覆盖少的图像（即以晴空图像为优）；5）为了保证图像色调均一，尽量选用同一季节的图像。l(2)几何精纠正预处理几何精纠正预处理 系统提供的标准数据产品是经辐射校正和系统几何校正的2级产品，只进行了单景数据波段间的配准、纵横向随机条纹的基本滤除和CCD影像色调的平衡归一化校正。需对获取的2级标准产品影像进行以下处理：1）选取其中的1、2、3和4波段，采用遥感图像处理软件如ERDAS IMA

6、GINE、ENVI等，处理采用ERDAS IMAGINE软件实现波段合成，转换成IMG格式文件。2）对有噪声的图像进行去噪声处理以及对模糊图像进行拉伸增强处理，使图像清晰化，调整影像的亮度、对比度和色阶比，达到图像最佳效果。l(3)图像几何精校正图像几何精校正图像的几何精纠正以图像的几何精纠正以1:50000和和1:100000地形图或（同等或更地形图或（同等或更高）分辨率卫星影像作为参考，人工选取控制点进行几何精纠正。高）分辨率卫星影像作为参考，人工选取控制点进行几何精纠正。纠正结果文件采用正轴等面积割圆锥投影，又称亚尔勃斯纠正结果文件采用正轴等面积割圆锥投影，又称亚尔勃斯（Albers）投

7、影，以）投影，以25N和和47N两条纬线为标准纬线相割；椭球两条纬线为标准纬线相割；椭球体采用国际通用的体采用国际通用的WGS-84；数据格式为；数据格式为Geotiff。几何精校正用几何精校正用ERDASIMAGINE软件完成。纠正算法采用多软件完成。纠正算法采用多项式校正，每幅影像的控制点均匀分布，选取项式校正，每幅影像的控制点均匀分布，选取20个以上控制点；个以上控制点；平原地区可采用平原地区可采用2次多项式进行几何校正，山区需采用次多项式进行几何校正，山区需采用3次多项式次多项式进行几何校正。进行几何校正。几何精校正后的影像空间采样分辨率：几何精校正后的影像空间采样分辨率：HJ-1-A

8、和和HJ-1-B卫星卫星CCD数据产品为数据产品为30米。米。几何精校正产品格式：几何精校正产品格式：Geotiff；几何精校正的命名规则：几何精校正的命名规则：Path-Row-卫星标识卫星标识-获取日期获取日期-ref。l(4)数据地形图分幅数据地形图分幅数据分幅工作包括镶嵌及编辑处理、地形图分幅处理、质量数据分幅工作包括镶嵌及编辑处理、地形图分幅处理、质量控制三步。控制三步。1）镶嵌及编辑处理）镶嵌及编辑处理经几何精纠正后，以较高的精度把各景影像拼接起来，形成经几何精纠正后，以较高的精度把各景影像拼接起来，形成覆盖全国的整幅影像。覆盖全国的整幅影像。2）地形图分幅处理）地形图分幅处理采用

9、基于网格新裁切方案，具体按采用基于网格新裁切方案，具体按1:250000比例尺要求，生比例尺要求，生成覆盖某个区域（如省为单位）的网格矢量线，利用网格线对该成覆盖某个区域（如省为单位）的网格矢量线，利用网格线对该区域图像进行自动裁切，生成一系列该比例尺的影像地图。区域图像进行自动裁切，生成一系列该比例尺的影像地图。Aqua/AMSR-E数据校正，利用头文件信息直接将地理坐标信息赋给图像，在ENVI软件完成。2.1.2MODIS数据数据 MODIS数据校正，利用头文件信息直接将地理坐标信息赋给图像，采用ENVI软件完成。2.1.3Aqua/AMSR-E亮温数据亮温数据2.2 大气效应纠正大气效应

10、纠正利用利用HJ-1-A和和HJ-1-B星的蓝光星的蓝光(Alt+1)、绿光（、绿光（Alt+2）、）、红光（红光（Alt+3）和近红外（）和近红外（Alt+4）共）共4个通道的遥感影像，个通道的遥感影像，以及与其相对应的头文件（以及与其相对应的头文件（*.xml），根据灰度和），根据灰度和RGB不同不同波段组合方式浏览波段组合方式浏览HJ-1-A和和HJ-1-B星影像，并判断是否存星影像，并判断是否存在云（或云阴影）、水体和浓密植被。在云（或云阴影）、水体和浓密植被。2.2.1图像信息获取图像信息获取2.2.2图像预处理图像预处理利用公式（1）将DN值转换为表观辐亮度（式（式1）是原始图像像

11、元灰度值；是原始图像像元灰度值；是绝对辐射定标系数，可从头文件或中国资源卫星应用中心网站中获取。是绝对辐射定标系数，可从头文件或中国资源卫星应用中心网站中获取。公式（2）将表观辐亮度转换为表观反射率（式（式2）是表观反射率；是日地距离纠正因子；是大气外太阳光谱辐照度；是太阳天顶角。上述参数中有些可从原始数据头文件获得，上述参数中有些可从原始数据头文件获得，或或http:/网站中获取。网站中获取。图像的暗目标自动提取依据比值植被指数(RVI)，土壤调整植被指数(SAVI)和归一化水体指数(NDWI)的综合分析法实现，各指数的计算公式如下：l（1）最小反射率法 最小反射率法利用浓密植被和水体分别在

12、遥感影像的蓝光、近红外通道具有非常小的反射率来自动提取暗目标并获取大气参数。技术流程技术流程:依据比值植被指数(RVI)，土壤调整植被指数(SAVI)和归一化水体指数(NDWI)的综合分析法，通过决策树方法逐步实现对清洁水体和蓝光波段浓密植被作为图像暗目标的自动提取。2.2.3大气效应纠正大气效应纠正利用自主开发的大气订正软件完成。利用自主开发的大气订正软件完成。HJ-1-A和和HJ-1-B卫星数据的大气纠正主要采用了最小反射率法、卫星数据的大气纠正主要采用了最小反射率法、MODIS辅辅助法与气象台站数据法三种方法。助法与气象台站数据法三种方法。图像暗目标自动提取技术流程图最最小小反反射射率法

13、大气纠正技术流程图操作步骤操作步骤:1)将HJ-1-A、HJ-1-B的CCD数据产品转换为大气顶的表观辐亮度和表观反射率：2)软件建立了以气溶胶光学厚度（AOD）和太阳天顶角（）为索引的查找表（Look-Up-Table），气溶胶类型主要是大陆乡村型。3)在实现图像暗目标自动提取后，依据查找表获取气溶胶光学厚度；4)依据气溶胶和太阳天顶角，通过查找表获取其它大气参数，进行大气纠正。l（2）MODIS辅助法 技术流程技术流程:利用已经进行大气纠正的现成遥感图像数据产品对卫星影像进行大气纠正得到地表反射率。1）采用MODIS星上定标产品得到MODIS图像获取时太阳在大气顶的辐照度，将定标好的MOD

14、IS L1B辐亮度产品MOD02转换为大气顶的表观反射率；2)将得到的MODIS大气顶反射率和地表反射率产品MOD09配合解得大气中气溶胶光学厚度和水汽含量等参数；3)假设MODIS与HJ过境时大气状况没有发生变化，再利用简单的大气辐射传输模型得到HJ-1星角度上的大气反射率、大气透过率，进行大气纠正,最终得到HJ-1星的地表反射率。大大气气效效应应纠纠正正技技术术流流程程图图操作步骤操作步骤:1)定标好的MODIS L1B辐亮度产品MOD02转换为大气顶的表观反射率。2）MODIS大气顶反射率和地表反射率产品配合解得大气参数。3）HJ-1-A、HJ-1-B卫星数据大气效应纠正。l（3）气象台

15、站数据法 当获取与HJ-1-A、HJ-1-B卫星数据相应的气象资料数据时，可以用于提出大气纠正所需的大气参数。气象数据应包括：蓝光(440nm)、绿光(550nm)、红光(660nm)和近红外(880nm)四个波段任意两波段的气溶胶数据和大气柱水汽含量(单位：g/cm2)，输入的气象数据中，AOD和CWV不能小于0，或可直接输入气象数据进行大气纠正。2.3 角度效应纠正角度效应纠正 将HJ-1-A、HJ-1-B星数据方向性地表反射率产品（30m）进行角度效应纠正，得到垂直向下观测的归一化植被指数NDVI。技术流程技术流程1)HJ-1-A、HJ-1-B星数据方向性地表反射率根据NDVI的定义得到

16、带有方向性特征的NDVI数据。2)HJ-1-A、HJ-1-B星数据方向性NDVI数据在HJ-1-A、HJ-1-B星30m像元为均匀植被的假设前提下使用简单的余弦纠正初步得到垂直观测的NDVI数据。影像角度效应纠正技术流程图操作步骤操作步骤:HJ-1-A、HJ-1-B星数据方向性地表反射率根据NDVI的定义得到带有方向性特征的NDVI数据。3.1 质量控制内容质量控制内容 质量控制是卫星数据产品质量保证的重要途径，具体内容包括HJ-1-A、HJ-1-B卫星数据产品质量检查、几何精校正产品质量精度检查、大气纠正产品质量和精度检查。利用典型地物光谱库数据或实测地物反射率数据HJ-1-A、HJ-1-B

17、星大气纠正产品进行检查，分析并估算大气纠正产品的精度。3.质量控制质量控制3.2 质量控制方法质量控制方法l（1）过程抽检）过程抽检 成立项目质量检查组，在项目执行过程中，定期开展质量抽查，发现问题及时解决，严格控制把关各个作业环节的质量，保证优质高效地完成项目。l（2）阶段成果的）阶段成果的“二检二检”在项目实施过程中，针对阶段成果，严格执行作业员自检、作业员互检的“二检”制度。作业员自检：作业人员自己进行全面的检查工作，检查比例可根据本身的作业水平决定。作业员互检：作业员之间的交换互检，检查比例为100%，并作详细记录。l（3）最终成果预检）最终成果预检 组织专家会同项目技术组组成专门检查

18、小组，在上述抽检和二检的基础上，根据质量检查组检查报告，对项目的最终成果进行全面的预检，填写相应的记录表。l（1）辐射精度 中等反射率地物，HJ-1-A、HJ-1-B星大气纠正产品的误差在10%左右；l（2）空间精度 HJ-1-A、HJ-1-B星数据几何精纠正精度：平原地区小于1.5个像元,山区小于3个像元。分幅接边精度：平原地区2.5个像元，山区75%。1.4 质量控制质量控制1.5 成果构成成果构成（1）全国各县多年平均年降雨侵蚀力因子值。（2）全国降雨侵蚀力等值线图，及其30m网格的栅格数据。（3）全国各县多年平均24个半月降雨侵蚀力占年降雨侵蚀力百分比。（4）全国多年24个半月降雨侵蚀

19、力占年降雨侵蚀力百分比等值线图，及 其30m网格的栅格数据。l数字高程模型数字高程模型：表现某高程基准下地面高程空间分布的有序数字阵列。数字高程模型可以基于地形图、地面或遥感测量等方式获取的高程数据，经内插建立。l坡度因子坡度因子：指CSLE的坡度因子，定义为某一坡度土壤流失量与坡度为5.13，其它条件都一致的坡面产生的土壤流失量之比率。对于面上的普查，采用每个栅格的坡度因子值参与土壤流失量的计算，对于抽样调查，将取每个评价单元坡度的中位数参与土壤流失量的计算。l坡长因子坡长因子：指CSLE的坡长因子，定义为某一坡面土壤流失量与坡长为22.13m、其它条件都一致的坡面产生的土壤流失量之比率。用

20、法同坡度因子值。2.坡度坡长因子坡度坡长因子2.1 术语术语 数据处理过程包括地形图数据处理、流水线和分水线提取以及数据处理过程包括地形图数据处理、流水线和分水线提取以及DEM生成。生成。l（1）地形图数据处理地形图数据处理：需要1:50000地形图、1:250000地形图和100m分辨率DEM。对国家测绘局基础地理信息中心提供的数字化地形图或自行数字化的地形图，经过必要修改编辑和质量控制，以确保每条等高线和每个高程点上标注有合理的高程值、河流由高向低流动、河流和等高线位置关系正确。l（2）流水线和分水线提取流水线和分水线提取：利用GIS水文地貌分析功能，通过编程自动提取流水线和分水线。以10

21、0m分辨率DEM为基础，划分出各大流域的2级支流。划分出的流域单元，面积控制在1*1042*104km2。平原区流域划分和河流提取结果，须与比较大比例尺地形图对照，并做出必要的修编。2.2 数据处理数据处理l（3）DEM生成生成：坡度坡长因子的提取，以1:10000和1:50000数字地形图建立的DEM为数据基础。其中基于1:10000地形图的DEM适用于野外调查单元对坡度坡长因子的计算，基于1:50000地形图的DEM适用于全国坡度坡长因子的提取与计算。利用经过质量控制的数字地形图（包括等高线、高程点、河流、湖泊和水库等要素）和专业软件ANUDEM，经过插值生成DEM。1:10000和1:5

22、0000地形图插值，在丘陵地区和山区，分辨率设置为10m和25m，平原地区和东北漫岗丘陵区分别设置为5m和10m。2.3 因子计算因子计算 以DEM为基础提取坡度坡长因子，根据坡度坡长因子的定义和坡度坡长因子值的算法（式1-11、式1-12和式1-13），利用LS计算专用程序（基于C+语言开发）完成流域坡度坡长因子值提取与计算。LS计算专用程序界面 地形因子的质量控制采用分层次、分区控制法。首先对DEM建立、坡度和坡长的计算分别控制；其次在主要水土流失类型区各选3-5个样点，通过实测坡度和坡长，完成对质量的评价，要求精度达到75%。2.4 质量控制质量控制2.5 成果构成成果构成（1）全国DE

23、M、坡度、坡长、坡度坡长因子栅格文件，精度为30m网格。（2）以1:250000地形图图幅为基础，对流域坡度坡长因子值进行重新组织（拼接和切割），完成图幅坡度坡长因子值。该因子值可以1:250000地形图编号来命名。l土土壤壤可可蚀蚀性性因因子子：表征土壤被冲被蚀的难易程度，反映土壤对侵蚀外营力剥蚀和搬运的敏感性，是影响土壤侵蚀的内在因素。国际上常用K表示。K值的大小是由土壤性质本身所决定的，在众多的土壤性质中土壤颗粒组成和有机质对K值影响最大，这也是利用土壤性质在宏观尺度上估算土壤可蚀性的理论基础。理论上的获取方法，是指标准小区上单位降雨侵蚀力引起的土壤流失量，单位为thm2 h/（hm2

24、MJmm），K值是进行土壤侵蚀和水土流失定量评价的重要依据。3.土壤可蚀性因子土壤可蚀性因子3.1 术语术语 完成全国水蚀区土壤可蚀性K值的计算及其分布规律，一方面需要土壤数据库，包括土壤亚类和土属空间数据和属性数据；此外，为满足本次土壤侵蚀普查的精度要求，K值的计算需要精确到全国909个土属，而且计算K值的土壤属性数据必须对应到中比例尺的水蚀区土壤类型图上。具体的数据获取和处理方法说明如下：l（1）土壤基本属性和空间数据获取）土壤基本属性和空间数据获取 收集全国34个省市的土种志和1:500000土壤类型图，对照中国土壤发生分类系统，查阅各土种的理化性质和机械组成。主要包括土种的名称、土种所

25、在的地点、分布面积、该土种所属的亚类和土属、表层的有机质含量(%)、粗砂2-0.2mm(%)、细砂0.2-0.02mm(%)、粉砂0.02-0.002mm(%)和粘粒0.002mm(%)。将这些数据进行预处理，建立土壤理化性质的属性数据库。同时，对于纸质版的土壤类型图进行几何纠正、配准和数字化，建立全国1：50万土壤类型图图形数据库，用于土壤可蚀性的计算。3.2 数据处理数据处理l（2）试点县的野外采样过程）试点县的野外采样过程 结合土壤侵蚀野外抽样调查工作，完成单元内土壤样品的采集工作。在试点省份的试点县内，将野外调查布点图与土壤分布图进行叠加分析，取该点土壤样品，并集中到省级普查中心，进行

26、土壤理化性质。土壤样品采集方法如下：土壤样品采集方法如下：1）记录样点信息。记录样点信息。土壤样品采样点用GPS进行空间定位，记录经纬度坐标，在信息表上记录采样点基本信息，包括地点（县、市、乡、村）、土壤名称、位置坐标、土地利用类型、地貌部位（坡度、坡向）、水土保持措施、植被盖度等。2）取样取样。选择面积约20cm20cm的小区域，清除土层表面枯枝落叶，挖一个小垂直断面，用铁锹垂直取1个土柱，土柱深约20cm，重量大约500-800g土样即可，装入密封袋。在山区，土壤样点主要依据地形选择：3个样点一般分别分布在坡面上部、中部和底部，同时还要兼顾阴阳坡和土地利用类型。在平原区，可在调查单元内随机

27、选择3个土壤样点，要避免3个样点之间的距离太近，最后混合装袋成一个样品。3）填写标签与封袋填写标签与封袋。用铅笔填写标签（包括采集日期、地点、土壤名称、采集人等）。一式两份。一个放入袋中，一个贴于土样袋外侧。将密封袋中的空气慢慢挤出，封好密封袋，采样完毕。4）采样点处理采样点处理。用铁锹将取样时从样点挖掘出的土壤回填到样点，可用脚踩实，以枯枝落叶覆盖样点。5）将野外采集的土壤样品带回实验室，进行理化分析将野外采集的土壤样品带回实验室，进行理化分析，分析试验指标包括土壤有机质含量和土壤机械组成，机械组成采用美国制标准，分5个粒级，即：2-0.1mm、0.1-0.05mm、0.05-0.02mm、

28、0.02-0.002mm和75%。l（2）生物措施）生物措施B因子进行验证和质量控制因子进行验证和质量控制在每个水蚀类型区，统计整理该类型区的径流小区的侵蚀资料和生物措施B因子计算成果，精度75%。根据历史径流小区计算的生物措施B因子结果与基于遥感的生物措施B因子计算进行对比分析。4.4 质量控制质量控制l（1）全国30个小流域主要植被类型的植被盖度季节分布标准曲线l（2）全国半月尺度植被覆盖度图，精度为30m网格l（3）全国半月B因子图和年B因子图，精度为30m网格4.5 成果构成成果构成l工程措施：是指通过改变小地形（如坡改梯等平整土地的措施），拦蓄地表径流，增加土壤降雨入渗，改善农业生产

29、条件，充分利用光、温、水土资源，建立良性生态环境，减少或防止土壤侵蚀，合理开发、利用水土资源而采取的措施。l耕作措施：是以保水保土保肥为主要目的，以提高农业生产为宗旨，以犁、锄、耙等为耕（整）地农具所采取的措施。l地块：是指空间上连续的、具有同一土地利用类型、同一覆盖度、同一水土保持措施的区域。5.工程措施和耕作措施因子工程措施和耕作措施因子5.1 术语术语l（1）野外调查数据）野外调查数据 工程措施和耕作措施因子依据野外调查单元确定及数据采集技术规定中相关要求完成。l（2）高分辨率影像相结合的）高分辨率影像相结合的ET专题图处理专题图处理 工程措施因子E和耕作措施因子T因子主要依托土壤侵蚀野

30、外调查单元获得的工程措施和耕作措施数据，并结合高分辨率的CBERS全色影像，采用人机交互式解译的方法获取典型区内的水土保持工程措施和耕作措施数据，最后以土地利用为依据，按照比例平均分配的方法获取。专题图以行政县为单位，根据该县1:100000的土地利用图，在GIS软件的支持下，修改图层的属性表，添加工程措施因子E和生物措施因子T两个属性字段，将调查单元上获得的各土地利用类型的措施因子对应赋值到土地利用的属性表上，根据工程措施因子E和生物措施因子T两个属性分别生成工程措施因子E和生物措施因子T的专题图，从而实现措施因子的空间离散。5.2 数据处理数据处理ET因子获取技术流程图5.3 因子计算因子

31、计算l（1）措施数量统计）措施数量统计 在野外调查单元获取的工程措施和耕作措施的数据基础上，以各县的土地利用类型为基本计算单元，统计该县内所有野外调查单元内采取了各种工程措施和耕作措施的土地总面积，并计算其占野外调查单元内该土地利用类型的比例。l（2）ET因子计算因子计算 按照工程措施、耕作措施面积比例计算工程措施因子和耕作措施因子。某种土地利用类型的ET因子即为该土地利用类型中采取的每种措施的ET因子（基于野外调查单元）与该措施在该土地利用中的比例乘积的累积，注：水土保持措施未涉及地区的工程措施（E）因子值尚在收集当中。部分地区工程措施（E）措施因子值将结合调查人员收集的径流小区资料进行计算

32、、更新。注：水土保持措施未涉及地区的耕作措施（T）因子值尚在收集当中。部分地区耕作措施（T）因子值将结合调查人员收集的径流小区资料进行更新。工程措施和耕作措施因子的质量控制采用分层次、分区控制法。在主要水土流失类型区各选3-5个样点，通过实地调查检验，完成对质量的评价，要求精度达到75%。5.4 质量控制质量控制5.5 成果构成成果构成（1）野外调查单元内获取的工程措施和耕作措施数据（2）全国ET因子专题图，精度为30m网格（二）风力侵蚀专题信息提取技术细则（二）风力侵蚀专题信息提取技术细则l风力因子风力因子：是指不同等级风速和不同风向对土壤风蚀发生的潜在能力，单位m/s。风速和风向采用气象台

33、站观测数据。l临界侵蚀风速临界侵蚀风速：是指风力作用于地表，产生土壤风蚀的最小风速。大于和等于临界侵蚀风速的各等级风速，均为侵蚀风速。考虑到流沙地表的临界侵蚀风速约5m/s（在各类地表状况中的临界侵蚀风速最小），因而在统计风力因子时，自5m/s的风速开始统计。l各等级风速累积时间分布栅格图各等级风速累积时间分布栅格图：全年大于和等于临界侵蚀风速的各等级风速的累积时间（min）在空间上的分布，反映了各等级风速累积时间的空间变化特征，采用30m分辨率的栅格数据表达各等级风速累积时间的空间变化。1.风力因子风力因子1.1 术语术语 在实际操作中，不同气象站和不同时段内，可能既有逐日整点风速风向数据，

34、又有逐日4次观测的风速风向数据。为了统一数据格式，便于计算，提出以下2条技术途径。l（1）若收集到的风速和风向资料为逐日）若收集到的风速和风向资料为逐日24小时整点风速风向，则按小时整点风速风向，则按1m/s间间隔直接统计全年隔直接统计全年5m/s的各等级风速的累积时间。统计步骤如下：的各等级风速的累积时间。统计步骤如下：1）按照给定的“逐日24小时整点风速风向统计表”完成逐日24小时整点风速风向电子版本（Excel格式）。2）统计全年5.05.9m/s风速发生的频数，每次代表1小时，按下式换算为该等级风速的累积时间。累积时间=频数1hr/次60min/hr.为便于计算，介于5.05.9m/s

35、的风速等级取平均值U5.5m/s，6.06.9m/s的风速等级取平均值U6.5m/s，依此类推。3）按步骤（2）方法，依次统计5.05.9m/s、6.06.9m/s、7.07.9m/s、各等级风速的累积时间，最高风速统计到该气象台站记录到的最大风速（Excel格式）。1.2 数据处理数据处理l（2）有的气象台站如果仅有每天4次（观测时间为2时、8时、14时、20时）风速风向记录，则采用线性插值的方法，获取24小时整点风速估计值，然后按1m/s间隔统计全年5m/s的各等级风速的累积时间。统计步骤如下：1）按照给定的“逐日24小时整点风速风向统计表”完成逐日4次风速风向电子版本（Excel格式）。

36、逐日4次的风速风向填写在对应的时刻（2时、8时、14时、20时），待完成步骤2和步骤3后，将各整点风速插值填入对应时刻。2）按照线性插值方法，计算相邻两个整点时刻的风速，3）完成逐日24小时整点风速风向统计表（Excel格式）。4）按照“方法一”中“3）”的相同方法，统计全年各等级风速发生的频数。1.3 因子计算因子计算 考虑到风力因子在空间上的变化是渐进的，即风速和风向在空间上是逐渐变化的，相邻气象台站之间的风速和风向变化呈逐渐过渡关系。因此，风力因子计算可以在GIS软件和自主开发程序的支持下实现自动运算。l（1）逐年统计19812010年15月和1012月的逐日逐时不同风速等级和相应风向。

37、l（2）将每个月分为上半月和下半月（每月115日、1630日或31日）两个时段，统计每半月时段内各风速等级的累积时间（单位：min）和16方位风向出现频率。例如，某气象台站某一等级的风速累积时间和16方位风向出现频率为：累积时间（min）频数1hr/次60min/hr.式中的各风力等级按照5.05.9m/s取其中值5.5m/s，6.06.9m/s取其中值6.5m/s，7.07.9m/s取其中值7.5m/s，。依此类推：依此类推：风向频率（）风向频率（）100某风向出现频数某风向出现频数（半月天数（半月天数24）式中的风向频率（），按照气象台站统一的式中的风向频率（），按照气象台站统一的16方位

38、风向观测数方位风向观测数据计算。每一风速等级对应一组据计算。每一风速等级对应一组16方位风向频率数据（共方位风向频率数据（共16个数个数据），各风向频率（）之和等于据），各风向频率（）之和等于100。l（3）依据）依据“（2）”计算结果，在计算结果，在GIS软件和自主开发程序的支软件和自主开发程序的支持下，将每个气象台站作为空间上的一个点，生成持下，将每个气象台站作为空间上的一个点，生成19812010年年15月和月和1012月，每半个月的不同风力等级和相应风向频率的月，每半个月的不同风力等级和相应风向频率的30m分辨率栅格图。分辨率栅格图。由于每半个月的不同风力等级和相应风向频率的30m分辨

39、率栅格图是计算机自动生成的，已经有一套成熟的算法。因此，风力因子质量控制的关键环节是气象数据采集、各等级风速累积时间和16方位风向出现频率计算过程。为了保证风力因子的数据质量，对质量控制的重点环节“水土保持普查气象数据登记表（表号：P501）”、各等级风速累积时间和16方位风向出现频率统计结果，加大抽检比例。其中，“水土保持普查气象数据登记表”按照30的比例进行抽样检查，如果1张表格中出现1个或1组数据错误，记为整张表格数据有误，须重新采集数据。抽检表格中的合格表格数占抽检表格总数的95以上，方可被认为数据合格。19812010年15月和1012月期间，每半个月的不同风力等级和相应风向频率的3

40、0m分辨率栅格图，须进行100检查。1.4 质量控制质量控制l（1）19812010年15月和1012月期间，每半个月的不同风力等级和相应风向频率统计表。l（2）19812010年15月和1012月期间，每半个月的不同风力等级30m分辨率栅格图。1.5 成果构成成果构成l表表土土湿湿度度因因子子：是指土壤表层2.5cm深度范围内含水率（%）对土壤风蚀的潜在影响，是反映土壤对风力侵蚀的敏感程度的重要因子。2.表土湿度因子表土湿度因子2.1 术语术语2.2 数据处理数据处理l（1）利用土壤介电模型（Dobson模型），参数化的地表辐射模型（Qp模型），以及辐射传输方程（-模型）模拟各种地表条件下的

41、微波辐射，构建地表辐射模拟数据集。l（2）利用地表冻融状态判别算法进行冻融状态的判定，屏蔽冻土区域，而只对融土区进行表土含水率的反演。l（3）推导微波指数（推导微波指数（MVIs）与植被透过率之间的数学关系，并利）与植被透过率之间的数学关系，并利用模拟数据建立计算植被透过率与植被含水量的半经验模型，用模拟数据建立计算植被透过率与植被含水量的半经验模型，消除植被对表土含水率反演的影响。消除植被对表土含水率反演的影响。l（4）利用多通道微波数据，估算地表温度，并用以求解利用多通道微波数据，估算地表温度，并用以求解10.65GHz下的裸露土壤的水平和垂直极化发射率。下的裸露土壤的水平和垂直极化发射率

42、。l（5）利用利用Qp参数化模型，构建能够消除地表粗糙度影响的土壤湿参数化模型，构建能够消除地表粗糙度影响的土壤湿度指数，通过模拟数据建立湿度指数与表土含水率之间的数学关系，度指数，通过模拟数据建立湿度指数与表土含水率之间的数学关系，并利用全国实测数据点拟合方程系数，建立表土含水率反演的半经并利用全国实测数据点拟合方程系数，建立表土含水率反演的半经验模型：验模型：l（6）生成表土含水率数据，并进行产品比较与验证（见表土含水生成表土含水率数据，并进行产品比较与验证（见表土含水率计算模型的反演流程图）。率计算模型的反演流程图）。2011年的年的1-5月和月和10-12月，每半月计月，每半月计算一次

43、（每月的算一次（每月的15日、日、30日或日或31日）。日）。表土含水率计算模型的反演流程图表土含水率计算模型的反演流程图2.3 因子计算因子计算表土湿度因子按以下步骤计算，并获取表土湿度因子分布图。表土湿度因子按以下步骤计算，并获取表土湿度因子分布图。l（1）利用土壤水分计算模型反演得到的表土含水率（P）数据。l（2）根据表土含水率（P），计算表土湿度因子（W）：W0.0932Ln（P）-0.0864l（3）利用表土湿度计算模型和湿度因子计算方法，在GIS软件支持下，绘制表土湿度因子（W）空间等值线图，等值线差值为0.5。2.4 质量控制质量控制 根据近年来京津风沙源治理工程区内的测量数据，

44、对表土含水率计算模型进行校验。2.5 成果构成成果构成每半月一次表土湿度因子（W）空间等值线图，等值线差值为0.5。l地表粗糙度因子：是描述植被、微地形和农田耕作技术措施对土壤风蚀影响的定量因子，单位cm。3.地表粗糙度地表粗糙度3.1 术语术语3.2 数据处理数据处理 由于影响地表粗糙度大小的因素较多，且受时间和人力资源限制，难以进行达范围的实地观测。所以，根据植被类型、植被盖度与平均高度、地形起伏和微地貌等调查结果，通过查表获得地表粗糙度（表2-1）。3.3 因子计算因子计算在风力侵蚀和风水交错侵蚀区，除农田呈斑块状分布，并且地表粗在风力侵蚀和风水交错侵蚀区，除农田呈斑块状分布，并且地表粗

45、糙度在边界发生突变以外，其他诸如草地和沙地（沙漠）等的边界都呈糙度在边界发生突变以外，其他诸如草地和沙地（沙漠）等的边界都呈逐渐过渡特征。因此，在地表粗糙度计算时，依据土地利用类型图，将逐渐过渡特征。因此，在地表粗糙度计算时，依据土地利用类型图，将相同耕作措施的农田粗糙度作为同一粗糙度对待，单独进行计算。其他相同耕作措施的农田粗糙度作为同一粗糙度对待，单独进行计算。其他类型（草地、沙地、沙漠、戈壁等）之间的地表粗糙度，按照逐渐过渡类型（草地、沙地、沙漠、戈壁等）之间的地表粗糙度，按照逐渐过渡的关系，在的关系，在GIS软件和自主开发程序的支持下实现自动运算。软件和自主开发程序的支持下实现自动运算

46、。l（1）根据）根据“水土保持普查风蚀野外调查表（表号：水土保持普查风蚀野外调查表（表号：P503）”信息，信息，通过查表（表通过查表（表2-1不同下垫面粗糙度不同下垫面粗糙度Z0值）获得地表粗糙度。值）获得地表粗糙度。l（2）单独生成农田）单独生成农田30m分辨率地表粗糙度空间分布栅格图。分辨率地表粗糙度空间分布栅格图。l（3）将每个野外调查单元作为空间上的一个点，利用查表获得的地表粗糙度数值，在GIS软件和自主开发程序的支持下，生成覆盖风力侵蚀和风水交错侵蚀区的30m分辨率空间分布栅格图。l（4）在30m分辨率栅格图上剔除农田地块，即得到除农田以外的30m分辨率地表粗糙度空间分布栅格图。l

47、（5）将农田30m分辨率地表粗糙度空间分布栅格图，与除农田以外的30m分辨率地表粗糙度空间分布栅格图合并，最终生成覆盖风力侵蚀和风水交错侵蚀区的30m分辨率地表粗糙度空间分布栅格图。对最终生成的30m分辨率地表粗糙度栅格图进行抽样检查，抽检结果与野外调查单元的实地调查数据进行对比，各项数据的相对误差10，数据质量视为合格；各项数据的相对误差10，数据质量视为不合格。抽样检查样点中，数据合格样点数占抽检样点总数95以上，数据质量视为合格；数据合格样点数占抽检样点总数95以下，数据质量视为不合格，须要重新计算和生成30m空间分布率的地表粗糙度空间分布栅格数据。3.4 质量控制质量控制3.5 成果构

48、成成果构成风力侵蚀和风水交错侵蚀区30m分辨率地表粗糙度空间分布栅格图。与水力侵蚀专题信息提取技术规定中的“植被盖度因子”相同。在实地调查中，需要增加记录植被类型（草本群落、灌草群落、灌木群落、乔木群落）和植被平均高度（m）。调查内容和格式见“水土保持普查风蚀野外调查表”（表号：P503）。4.植被盖度因子植被盖度因子（三）冻融侵蚀专题信息提取技术细则（三）冻融侵蚀专题信息提取技术细则l冻冻融融侵侵蚀蚀区区：侵蚀营力以冻融作用为主的区域。冻融侵蚀区具有能够产生强烈冻融作用的寒冷气候条件，冻融作用是最普遍、最主要的外营力侵蚀过程，同时有相应的冻融侵蚀地貌形态表现。1.冻融侵蚀区范围界定冻融侵蚀区

49、范围界定1.1 术语术语1.2 数据处理数据处理 冻融侵蚀区范围界定所需数据为涉及西藏、四川、云南、青海、新疆、甘肃、内蒙古、黑龙江等省、自治区1:50000DEM数据，需对以上区域DEM数据进行拼接处理，同时需要最新全国县（市、区）一级行政区划图电子版。1.3 界定方法界定方法 我国冻融侵蚀区面积广大，不同区域由于地理位置的差异，冻融侵蚀区的下限海拔高度差异很大。须根据不同位置的经纬度利用冻融侵蚀分布下界海拔公式计算其冻融侵蚀区下界海拔高度。按该式计算的海拔高度以上的区域，且剔除冰川、湖泊、沙漠等区域即为冻融侵蚀区。具体计算步骤如下：（1）用DEM提取公式所需要的纬度（X1）图层和经度（X2

50、）图层；（2）利用公式做出冻融侵蚀区下界海拔高度（H）图层；（3）把 DEM和H图层做减法运算，获得冻融侵蚀区下界海拔以上区域图层；（4）把冻融侵蚀区下界海拔以上区域图和土地利用类型图叠加，在冻融侵蚀区下界海拔以上区域图层中剔出冰川、湖泊、沙漠等分布区域；（5）适当考虑行政边界的完整性，与全国行政区划图进行叠加，对部分区域进行修正。冻融侵蚀区调查技术流程 冻融侵蚀区由DEM数据和土地利用类型图数据计算获得，尽量用比例尺较大的数据，在计算前要确保所用DEM数据和土地利用类型图数据准确可靠。此方法确定冻融侵蚀区范围和用遥感调查的冻融日循环天数大于180天的范围基本一致。1.4 质量控制质量控制1.