贵州省土壤侵蚀遥感数据汇总
基于遥感的土壤侵蚀监测
基于遥感的土壤侵蚀监测土壤侵蚀是一个全球性的环境问题，它不仅导致土地生产力下降、生态系统破坏，还可能引发一系列的自然灾害，如泥石流、滑坡等。
因此，准确、及时地监测土壤侵蚀状况对于土地资源的合理利用、生态环境保护以及可持续发展具有重要意义。
遥感技术作为一种高效、大面积、多时相的观测手段，为土壤侵蚀监测提供了新的思路和方法。
一、遥感技术在土壤侵蚀监测中的优势遥感技术能够快速获取大面积的地表信息，相比传统的地面监测方法，大大提高了监测效率。
通过不同波段的电磁波反射和辐射特性，遥感可以获取土壤、植被、地形等与土壤侵蚀密切相关的要素信息。
多光谱遥感数据可以反映植被的生长状况和覆盖度，植被是防止土壤侵蚀的重要因素，其覆盖度的高低直接影响着土壤侵蚀的程度。
高分辨率遥感影像能够清晰地展现地形地貌特征，如坡度、坡长等，这些地形参数是评估土壤侵蚀风险的关键指标。
此外，遥感技术还具有重复观测的能力，可以对同一地区进行周期性监测，及时发现土壤侵蚀的动态变化，为制定相应的防治措施提供依据。
二、基于遥感的土壤侵蚀监测方法1、植被指数法植被在土壤侵蚀过程中起着重要的作用，通过遥感计算植被指数，如归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）等，可以定量评估植被的覆盖度和生长状况。
植被覆盖度低的区域往往更容易发生土壤侵蚀。
2、地形因子分析法利用数字高程模型（DEM）提取地形因子，如坡度、坡向、坡长等。
陡坡和长坡通常更容易产生土壤侵蚀，通过分析这些地形因子，可以评估土壤侵蚀的潜在风险。
3、土壤光谱特征法不同类型和侵蚀程度的土壤具有不同的光谱特征。
通过遥感光谱分析，可以识别土壤类型、质地以及土壤侵蚀导致的土壤理化性质变化。
4、多时相遥感监测法对同一地区不同时间的遥感影像进行对比分析，观察土地利用变化、植被覆盖变化以及地貌的动态演变，从而判断土壤侵蚀的发展趋势。
三、遥感数据的选择与处理在进行土壤侵蚀监测时，需要根据研究目的和区域特点选择合适的遥感数据。
贵阳市水土流失现状分析及防治对策
贵阳市水土流失现状分析及防治对策摘要：本文从贵阳市市情出发，分析了贵阳市水土流失现状及流失原因，并提出了相应的水土保持对策，倡导全民参与。
关键字：水土流失，水土保持，水土防治流失现状贵阳市属于西南土石山区，容许侵蚀模数为500t/(km2·a)，水土流失以水力侵蚀为主。
通过现场调查，并以1:10000地形图为工作底图勾绘、量算，按照《土壤侵蚀分级分类标准》规定计算汇总，在全市803390hm2的土地面积中，水土流失面积为262249.78hm2，占土地总面积的32.64%，适宜治理的水土流失面积为262249.78hm2。
水土流失面积中：轻度流失面积147129.20hm2，占流失面积的56.10 %，中度流失面积81288.04hm2，占流失面积的31.00%，强烈流失面积28465.39hm2，占流失面积的10.85%，极强烈流失面积5367.16hm2，占流失面积的2.05%，剧烈流失面积0 hm2。
平均侵蚀模数1299.80t/km2·a，年土壤侵蚀总量1044.25万t。
从水土流失发生的地类分布看，主要发生在陡坡耕地、荒山荒坡、疏幼林、经果林地和部分灌木林等地类上。
从水土流失发生的地区分布看，息烽县的养龙司、温泉、青山、永靖、小寨坝、九庄、鹿窝，清镇市的新店、暗流、王庄、流长、犁倭，开阳县的龙水、冯三、花梨、米坪、金中以及花溪区的党武、燕楼、马林、高坡等地区的水土流失较为严重；其它地区水土流失程度略有减缓。
流失成因造成贵阳市水土流失的成因归纳起来有两大因素。
一是自然因素，二是人为因素。
1、自然因素（1）地形：地面坡度越陡，地表径流的流速越快，对土壤的冲刷侵蚀力就越强。
坡面越长，汇集地表径流量越多，冲刷力也越强。
贵阳市地貌类型复杂多样，切割较深。
全市平均海拔1200m左右，市区中心海拔1071m，最低海拔529m；最高海拔1763m，相对高差1234m。
总体按形态划分为山地、丘陵和坝地三大类型，其中山地面积3219km2，占全市总面积的40.1%；丘陵面积3571km2，占全市总面积的44.5%；坝地较少，仅1236km2，占全市总面积的15.4%，河谷、洼地、谷地等微地貌在区域上分布于其间。
利用遥感技术进行土壤侵蚀监测与评估
利用遥感技术进行土壤侵蚀监测与评估遥感技术是一种通过卫星、飞机或无人机等远距离感知和采集地球表面信息的技术手段。
它具有高时空分辨率、全面观测、连续监测等优势，被广泛应用于土壤侵蚀监测与评估工作中。
本文将介绍如何利用遥感技术来进行土壤侵蚀的监测与评估。
遥感技术在土壤侵蚀监测与评估中的应用主要包括影像解译、地形分析和土壤侵蚀模型。
首先，利用遥感影像进行土壤侵蚀监测是常用的方法之一。
遥感影像提供了大范围、高精度、多时相的地表信息。
在土壤侵蚀监测中，可以通过遥感影像解译来提取土壤侵蚀的指标。
比如，NDVI指数可以反映植被覆盖程度，而植被的缺失通常与土壤侵蚀相关。
通过对多时相的NDVI影像进行分析，可以揭示土壤侵蚀的程度和趋势。
此外，还可以利用高分辨率遥感影像解译土壤侵蚀的痕迹，比如侵蚀沟和水体的变化。
通过遥感影像解译，可以对土壤侵蚀的空间分布进行监测和评估。
其次，地形分析是利用遥感技术进行土壤侵蚀监测和评估的重要手段之一。
地形信息对土壤侵蚀具有重要影响，比如坡度、坡向等参数与水土流失密切相关。
利用高分辨率的遥感数据和数字高程模型（DEM），可以获取地形参数的空间分布。
通过地形分析，可以计算土壤侵蚀的潜在危险性，辅助判断侵蚀的发生和发展趋势。
地形因子模型和水流路径模型是常用的地形分析方法，可以帮助确定土壤侵蚀的敏感区域和高风险区域。
最后，土壤侵蚀模型是利用遥感技术进行土壤侵蚀评估的重要手段。
土壤侵蚀模型基于地表信息和降雨等环境因素，模拟水土流失的过程和规律。
通过遥感技术获取的土壤、植被和地形等数据是土壤侵蚀模型输入参数的重要来源。
常用的土壤侵蚀模型包括RUSLE模型和WEPP模型等。
利用这些模型，可以预测土壤侵蚀的程度和分布，为环境管理和土地规划提供科学依据。
综上所述，利用遥感技术进行土壤侵蚀监测与评估是一种有效的方法。
通过遥感影像解译、地形分析和土壤侵蚀模型，可以获得土壤侵蚀的空间分布、趋势和潜在危险性等信息，为土地资源的综合管理和保护提供科学依据。
《贵州省自然保护区遥感监测成果报告》读书笔记模板
2.10.1保护区概况 2.10.2地形 2.10.3植被 2.10.4水域 2.10.5荒漠与裸露地 2.10.6人工堆掘地 2.10.7交通络 2.10.8居民地与设施
3.1省级自然保护区 概况
3.2贵州百里杜鹃省 级自然保护区
3.3贵州都柳江源湿 地省级自然保护区
3.4贵州纳雍珙桐省 级自然保护区
2.8.1保护区概况 2.8.2地形 2.8.3植被 2.8.4水域 2.8.5荒漠与裸露地 2.8.6人工堆掘地 2.8.7交通络 2.8.8居民地与设施
2.9.1保护区概况 2.9.2地形 2.9.3植被 2.9.4水域 2.9.5荒漠与裸露地 2.9.6人工堆掘地 2.9.7交通络 2.9.8居民地与设施
03
2.3贵州草 海国家级自 然保护区
04
2.4贵州大 沙河国家级 自然保护区
06
2.6贵州宽 阔水国家级 自然保护区
05
2.5贵州梵 净山国家级 自然保护区
2.7贵州雷公山国家 级自然保护区
2.8贵州茂兰国家级 自然保护区
2.9贵州习水中亚热 带常绿阔叶林国家级 自然保护区
2.10贵州麻阳河国 家级自然保护区
2.2.1保护区概况 2.2.2地形 2.2.3植被 2.2.4水域 2.2.5荒漠与裸露地 2.2.6人工堆掘地 2.2.7交通络 2.2.8居民地与设施
2.3.1保护区概况 2.3.2地形 2.3.3植被 2.3.4水域 2.3.5荒漠与裸露地 2.3.6人工堆掘地 2.3.7交通络 2.3.8居民地与设施
3.6贵州湄潭百面 水省级自然保护区
3.5贵州印江洋溪 省级自然保护区
3.7贵州思南四野 屯省级自然保护区
3.2.1保护区概况 3.2.2地形 3.2.3植被 3.2.4水域 3.2.5荒漠与裸露地 3.2.6人工堆掘地 3.2.7交通络 3.2.8居民地与设施
贵州省2010年水土流失遥感调查及成果初步分析
贵州省2010年水土流失遥感调查及成果初步分析作者：付宇文来源：《城市建设理论研究》2013年第28期摘要：文章采用2010年ALOS遥感卫星影像为信息源，在岩溶区和非岩溶区分别采用不同的土壤侵蚀强度判别标准开展遥感调查，对调查成果进行了初步分析，并针对水土流失遥感调查存在的问题进行了思考。
关键词：水土流失；岩溶区；遥感调查；判别标准；贵州中图分类号：S157.1文献标识码：A贵州地处中国西南岩溶区的中心，全省岩溶分布面积广泛，空间结构复杂，生态环境十分脆弱，加之地少人多以及不合理的人为活动，造成较为严重的水土流失，影响水土资源的可持续利用及生态环境的可持续维护。
2005年，贵州省公告了2000年全省水土流失遥感调查成果，全省水土流失总面积为73179.01km2，占土地总面积的41.54%。
近年来，城镇化、区域建设开发与水土流失防治等诸多因素综合作用，水土流失状况发生了极大变化。
为摸清贵州省水土流失现状，2011年，以空间分辨率10米*10米的ALOS卫星数据为基础开展了贵州省水土流失遥感调查。
一、遥感调查的主要技术路线本次调查在2000年贵州省水土流失遥感调查成功经验的基础上，以遥感调查为核心技术，采用遥感图像增强处理、遥感目标信息提取、遥感图像解译、野外实地踏勘与验证等方法，结合野外考察、历史资料统计与分析，在全省范围内，以县级行政单位为单元，全面调查水土流失的分布、面积和强度，准确掌握水土流失现状，并分析水土流失危害及发展趋势，水土流失防治情况及效益等。
与2000年全省水土流失遥感调查相比，本次调查在技术路线进一步完善，主要体现在三个方面，一是影像数据从2000年空间分辨率为30米*30米的TM数据更换为10米*10米的ALOS卫星数据，本底数据更加精度更高；二是增加了1:5万的坡度控制，土壤侵蚀强度判读更加准确；三是在岩溶区和非岩溶区采用不同的土壤侵蚀强度的判别标准，调查成果数据更加科学。
云贵高原区土壤侵蚀解析
云贵高原区土壤侵蚀赵芳敏1区域概况本区包括云南、贵州及湖南西部、广西西部的高原、山地和丘陵。
西藏南部雅鲁藏布江河谷中、下游山区的自然状况和土壤侵蚀特点和本区相近，也包括在本区。
本区河流主要有长江上游的金沙江、雅砻江、乌江等支流，部分为珠江支流。
河流水系处于剧烈下切阶段，形成高山、陡坡、深沟，地貌类型主要为高原、山地和丘陵。
海拔高程1000～2000m，部分山脉高达3000～4000m。
地质构造运动强烈，主要基岩地层有石灰岩及风化强烈的沙页岩、玄武岩、片麻岩。
本区属亚热带东南季风气候区，年均气温13～16º，年均降水量1000～1300mm，年季、年内分配不均匀，5～9月占全年降水量的80％左右，且多暴雨；部分地区年降雨量不足800mm。
植被类型属亚热带常绿阔叶林、针阔混交林和亚热带森林。
本区虽然地形陡峻，地面组成物质以风化强烈的碎屑岩石组成，但在自然生态平衡情况下，一般不发生侵蚀。
一旦森林被砍伐，陡坡地被开垦，在暴雨袭击下，薄层粗骨土及碎屑风化物极易遭侵蚀，甚至可造成毁坏型寸草不生的裸岩土地。
该区代表性的类型区包括两类[1]。
1）滇南、黔北、黔中轻度至中度侵蚀区。
该区森林覆盖较好，覆盖率多在20％左右，为云贵高原土壤侵蚀较轻的地区。
农田以水稻田为主，部分分布在丘陵山坡地，由于垦殖率较低，尚未引起强度侵蚀。
森林遭破坏的山地，鳞片状侵蚀比较严重，甚至有沟蚀发生。
此类地区应加强封山育林，禁止砍伐、破坏，治理坡耕地，保护坡麓农田，防止被冲刷、淤埋。
2）金沙江两岸和黔西强度侵蚀区。
区内构造运动强烈，岩石破碎，风化作用强，出露地层有砂岩、灰岩和玄武岩，地貌类型以山地和丘陵为主，坡度陡峻。
本区土壤侵蚀发展强烈，滑坡、崩塌等重力侵蚀也极为发育。
强烈的构造运动和松散的地层自然条件，加之植被破坏和陡坡耕垦，本区滑坡、泥石流灾害发生趋于强化。
2土壤侵蚀特征云贵高原因特殊的地质、地貌及不合理的耕垦，土壤侵蚀特点主要表现在喀斯特山区土壤侵蚀的特殊性和陡坡开垦的严重性以及相应引发的高频率的泥石流灾害[1]。
如何利用遥感影像进行土地土壤侵蚀监测
如何利用遥感影像进行土地土壤侵蚀监测遥感技术的发展为土地土壤侵蚀监测提供了便利和高效的手段。
通过遥感影像的获取和分析，可以及时了解土地土壤的变化情况，以便采取相应的防治措施。
本文将介绍如何利用遥感影像进行土地土壤侵蚀监测，并探讨其应用前景和挑战。
1. 遥感影像在土地土壤侵蚀监测中的应用遥感影像可以提供土地土壤侵蚀监测所需的空间信息，包括土地覆被类型、植被状况等。
利用遥感影像反演土地覆被信息，可以分析土地利用变化和植被退化情况，进而评估土地的侵蚀风险。
此外，遥感影像还可以提供高分辨率的地表高程数据，用于分析土地坡度和坡向等地形因子，从而预测土壤流失和侵蚀的分布。
2. 遥感影像数据的获取遥感影像数据可以通过卫星、航空器或者无人机等平台获取。
卫星遥感是获取大范围、全球性的遥感影像数据的主要手段，而航空器和无人机则可以提供高分辨率、高精度的影像数据。
在土地土壤侵蚀监测中，根据需要选择适当的遥感平台和传感器，获取合适的影像数据。
3. 遥感影像数据的处理与分析遥感影像数据的处理包括预处理和特征提取两个主要步骤。
预处理主要包括大气校正、几何校正和辐射定标等，以消除影像中的非地物因素影响，并纠正影像的几何形状和光学特性。
特征提取则是从影像中提取土地土壤侵蚀相关的信息，如土地覆被分类、植被指数计算等。
通过这些处理和分析，可以得到土地土壤侵蚀的空间分布图和统计数据。
4. 土地土壤侵蚀监测的案例研究以美国为例，该国利用高分辨率的遥感影像数据进行土地土壤侵蚀监测已取得了一系列成果。
通过连续观测和分析，可以发现土地利用变化、植被退化等与土壤侵蚀相关的问题，为农业生产和环境保护提供科学依据。
类似的案例研究在其他国家和地区也有所开展，并取得了积极的效果。
5. 遥感技术在土地土壤侵蚀监测中的挑战与展望尽管遥感技术在土地土壤侵蚀监测中的应用已取得了一定的成果，但仍面临着一些挑战。
首先，遥感影像的空间分辨率和时间分辨率不同程度上限制了其在土地土壤侵蚀监测中的应用。
贵州省平坝区耕地土壤地球化学质量综合评价
量监控相结合的方法控制分析质量ꎬ内部样中基
础样所有元素测试合格率为 １００％ꎬ元素重复分析
按三倍检出限内 ＲＤ≤３０％ꎬ三倍检出限外 ＲＤ≤
降样 ３ 件ꎬ位于高峰镇小白岩村、乐平镇高院村及
２５％统计质量ꎬ并对全部突变高点和突变低点进
月采 集ꎬ 大 气 干 湿 沉 降 物 采 样 器 为 顶 面 直 径 为
硼、锌( Ｚｎ) 、有效锌、钼( Ｍｏ) 、有效钼、铜( Ｃｕ) 、钴
氟( Ｆ) ２１ 个参数ꎬ以及土壤环境元素砷( Ａｓ) 、镉
( Ｃｄ) 、 铬 ( Ｃｒ) 、 汞 ( Ｈｇ ) 、 铅 ( Ｐｂ ) 、 镍 ( Ｎｉ ) 和 铊
素的平均值作为背景值ꎮ
和背景值均低于中等土壤养分含量要求ꎬ其余 Ｂ、
酸性( ｐＨ５ ０ － ６ ５) 耕地面积 ３８ ７０ 万亩ꎬ占全区
２ 结果与讨论
耕地面积的 ６３ ２３％ꎻ强酸性( ｐＨ < ５ ０) 耕地面积
２ ５４ 万亩ꎬ占全区耕地面积的 ４ １５％ꎮ
一般以石灰岩、白云岩等较纯碳酸盐岩类为
２ １ 土壤地球化学环境
平坝区耕地土壤以酸性为主ꎬ强碱性( ｐＨ≥
格率均大于 ９０％ꎬ各批次各元素相关系数均大于
十字乡四甲村ꎬ于 ２０１７ 年 １１ 月布设ꎬ２０１８ 年 １１
４３ ｃｍꎬ底面直径为 ３５ ｃｍꎬ高为 ４８ ｃｍ 的塑料桶ꎻ
以及灌溉水样品 １６ 件ꎮ
行重新取样分析ꎮ 外部控制样中各批次各元素合
０ ９１ꎻ双样本方差检验( Ｆ 检验) 各批次均小于临
界值ꎮ
图 １ 采样点位图
Ｆｉｇ １ Ｓａｍｐｌｉｎｇ ｐｏｓｉｔｉｏｎ
１—平坝乡镇名称ꎻ２—灌溉水采样点ꎻ３—剖面采样点ꎻ４—大气沉降采样点ꎻ５—表层土壤采样点ꎻ６—平坝区县界ꎻ７—平坝区乡镇界线