浙江大学多种数据技术服务案例

一.背景介绍

土壤侵蚀是指土壤及其母质在水力、风力、冻融或重力等外营力作用下，被破坏、剥蚀、搬运和沉积的过程。土壤在外营力作用下产生位移的物质量，称土壤侵蚀量。单位面积单位时间内的侵蚀量称为土壤侵蚀速度（或土壤侵蚀速率）；土壤侵蚀量中被输移出特定地段的泥沙量，称为土壤流失量。在特定时段内，通过小流域出口某一观测断面的泥沙总量，称为流域产沙量。广泛应用的“水土流失”一词是指在水力作用下，土壤表层及其母质被剥蚀、冲刷搬运而流失的过程。    

人口分布信息是经济社会信息的重要组成部分, 不仅是人口管理工作需要, 也是其他有关部门、有关专业研究工作以及自然经济社会的系统工程分析与决策的需要, 为了深刻认识人口与地理环境之间的关系, 探索调整人口布局与经济布局的途径, 必须对人口分布状况有一个清晰的了解, 同时社会也迫切需要能够真实反映地理空间分布的人口分布信息, 像土地利用、设施建设这样的行业都需要知道人口的详细分布情况, 以便做出相应的决策。所以说通过GIS技术这座桥梁, 人口信息经过空间分布化以后, 就能够和其它社会经济信息融会贯通如今用来描述人口分布的方法很多, 因为传统的人口制图已无法满足人们的需求, 于是出现了很多新的研究成果,本次数据则是根据土地利用情况对人口分布的影响, 运用不同用地类型上的人口分配理论, 通过GIS技术, 来反映人口的分布情况。

传统反映人口的数据是人口密度是单位面积土地上居住的人口数。它是表示世界各地人口的密集程度的指标。通常以每平方千米或每公顷内的常住人口为计算单位。

NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）归一化植被指数，又称标准化植被指数，在使用遥感图像进行植被研究以及植物物候研究中得到广泛应用，它是植物生长状态以及植被空间分布密度的最佳指示因子，与植被分布密度呈线性相关。

归一化植被指数(NDVI)是近红外与红色通道反射率比值(SR=NIR/RED)的一种变换形式，NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关，-1≤NDVI≤1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大。

NDVI可判断植物生长的状态：植物叶绿素发生光合作用而吸收红光，所以长势越好的植物吸收红光越多，反射近红外光也越多。所以NDVI能反应植物生物量的多少，NDVI越大，植物长势越好。

蒸散发(Evaportranspiration,ET)通常是指土壤蒸发和植物蒸腾的总和,是土壤-植物-大气连续体系(SPAC)中水分运动的重要过程，是农作物生长发育至关重要的水分和能量来源，是陆面生态系统与水文过程的重要纽带,其强度大小与下垫面条件、植物等有密切的关系。是水文循坏的重要组成部分。

区域水量平衡分析是水资源监测评价和管理的依据区域水量平衡的基本方程。

区域水量平衡分析的关键是ET计算。ET是由植被覆盖区蒸腾量和裸露土壤蒸发量两部分组成。传统的获取ET有测量和计算两种方法,ET的测量主要采用水量平衡法、器测法以及植物生理测定技术；ET的计算方法大致可分为基于温度的计算方法、基于辐射的方法和基于两者结合的著名的彭曼计算方法，比如：波文比—能量平衡法、空气动力学法、Penman-Monteith公式法和考虑土壤-植被-大气系统的水热通量传输机制的SiB、同温模式等方法。这些传统的计算方法有很大的局限性，它们只能提供特定位置的点值而不能在区域尺度上计算蒸腾蒸发量。遥感技术的发展为大面积估算ET提供了一种非常有用的手段,利用遥感影像估算ET时遇到的难题是卫星所测得的地面数据是瞬时的，也就是卫星过境瞬时所拍摄的地面信息，而ET值应是一段时间的蒸腾蒸发量，如1日、1月及1年的蒸腾蒸发量等。本文利用NOAA/AVHRR遥感影像以及气象数据反演的ET结果相结合，提出ET的时空尺度推绎方法并利用计算结果进行不同土地类型的水分盈亏分析。

地理国情监测云平台应浙江大学的要求，对太湖流域浙江段2015年1:10万土壤侵蚀、2016年1km人口公里格网、2016年30米NDVI、ET月值及土壤样方点数据提供产品加工技术服务，以满足客户科研工作的需求。

二．案例详情

土壤侵蚀数据

1.土壤侵蚀快速调查作业流程

采用人机交互的目视判读分析方法，根据Landsat影像、土地利用、DEM模型或地形图，并参考其它相关资料及图件，直接分析土壤侵蚀类型、坡度、植被覆盖度、沟谷面积比例或沟谷密度等状况，并据此判定土壤侵蚀强度后，在ARCGIS软件上进行土壤侵蚀强度勾绘、制图。作业比例尺1∶10万。具体工作流程如图1所示。

2.建立土壤侵蚀分类系统，如表1所示

表1. 土壤侵蚀分类系统

3.遥感信息源处理、资料制备与野外作业

1）遥感信息源及处理

主要采用夏半年的4、3、2（5、4、3）波段Landsat假彩色合成数字影像，这种影像对地表植被覆盖度和生长状况的反映十分清晰。一些影像反映模糊的地区，可采用其它波段和其它时相的Landsat影像数据。

图像处理的几何精校正采用最小二乘法计算。校正方程根据控制点选取情况采用2次到3次多项式进行。象元重采样采用最近邻点法或双线性插值法。校正后每个象元的分辨率为30米，其投影方式为等面积割圆锥投影。采用全国统一的中央经线和双标准纬线。中央经线为东经105°，双标准纬线为北纬25°和北纬47°，坐标原点为0。根据地物的影像特征，建立解译标志。如表2所示。

表2. 遥感解译标志

2）土地利用图

 采用2015年完成的全国1∶10万比例尺土地利用图。

3）地形图的制备

选择最新版本的1∶10万地形图，供解译判读及流域界线录入用，同时使用由地形图直接获取等高线和高程数据，并建立DEM模型，比例尺越大越好，但不能小于1：10万。及我国行政界线图，供修订行政界线时参考。

4）其他资料收集

收集对本区域土壤侵蚀遥感快速调查有重要参考意义的图件和文字资料。为了提高影像的信息可解译性，广泛收集整理现有的基础研究成果及各种比例尺的地质图、地貌图、植被图、土壤图、沙漠化图、土壤侵蚀图、土地利用图、流域界线图和中国水土流失区划图等专业性图件；站点的水文、气象观测资料：包括水文站点的水文泥沙资料，实验站的土壤侵蚀观测资料，淤地坝的泥沙淤积资料；及其他有关研究报告。

5）野外作业

通过对本工作区域外业补充调查，建立土壤侵蚀类型和强度分级遥感解译标志，同时拍摄大量的野外实况照片，用于土壤侵蚀强度判读分析。

4.成果展示

展示如图1所示：

图1.太湖流域浙江段土壤侵蚀空间分布图

人口公里格网数据

太湖流域浙江段公里网格人口分布数据集是以遥感数据获取的土地利用类型数据及人口统计数据为基础，利用地理信息系统的空间分析功能，构建人口空间分布模型，将统计型人口数据空间化，从而生成的1 km×1 km的空间人口数据。

土地利用状况是影响人口空间分布的重要因素，土地利用格局与人口密度之间存在着密切的关系。

1、技术流程

本次技术服务的核心是： 人口密度与建筑物密度数据是在专家的参与下，利用卫星遥感影像，获取土地利用类型信息，然后在高程、地貌、交通等多种空间数据以及人口、建筑物相关统计资料背景信息的支持下，综合各位专家意见后建立数据模型，利用此关系模型生成1km×1km的栅格数据。

2.成果展示如图2所示

图2.太湖流域浙江段2016年人口空间分布图

ET数据

1、ET数据制作流程

ET数据属于定量遥感范畴，植被蒸散和土壤蒸散在不同环境条件下有不同的变化规律。对地表蒸散量的精确估算，不但可以改善农作物估产精度，也对做好水资源和农业资源管理工作有重要意义。公式如下：

ET=Rn *(0.137+0.159 *ndvi+0.004 *tair)

       其中：Rn为地表净辐射，ndvi为归一化植被指数，tair为气温。

2、成果展示如图3所示

图3.太湖流域浙江段2016年15月ET空间分布图

NDVI数据

1、NDVI数据制作流程

NDVI的估算上采用通用的估算方法，并已通过中国科学院地理科学与资源研究所相关专家的判读与野外实测数据验证，空间一致性良好。本次NDVI数据技术服务的核心是基于Landsat影像反演，具体算法如下：

NDVI＝(Band4-Band3)/(Band4+Band3)

2、数据成果展示如图4所示

图4. 太湖流域浙江段2016年12月NDVI空间分布图