基于数字图像处理的风蚀地表颗粒特征研究

论文摘要

在完善利用数字图像处理技术获取地表颗粒信息的基础上，开发了基于ERDAS软件的地表颗粒信息提取模块；对粗粒化地表风蚀特征进行了风洞模拟；对内蒙中西部农牧交错区几种典型风蚀地表颗粒特征进行了样方调查和统计分析，并用地统计学方法对吉兰泰粗粒化地表空间分布特征进行了研究；提出了土壤潜在风蚀风险指数并用其对各研究区的潜在风蚀风险进行了评价。主要结论如下：（1）确定了利用便携数码相机获取地表图像，然后根据颗粒影像的RGB灰度值特征进行决策树图像分类，并用面积补偿方程修正分类提取结果，最终估算出地表不同径级颗粒含量的技术体系，最终结果误差小于5%。（2）在ERDAS9.0中集成开发了提取地表颗粒信息的功能模块，还建立了适合不同地区的多步骤批处理模板，简化了地表颗粒图像处理的操作步骤。（3）相比质量含量，颗粒的覆盖特征更能准确地反映风蚀地表土壤颗粒状态。随着粗颗粒随机式覆盖度的增加，沙表风蚀速率呈现按指数规律逐渐降低的趋势；随着风速的增加，粗颗粒的防护效果会得到加强，表现为地表相对风蚀速率的降低。而随着地表粗颗粒径级的增大，沙表风蚀速率呈增大趋势，特别是当颗粒径级超过3mm且随机式覆盖度为10%左右时，有明显促进地表风蚀的效应，这导致在砾石盖度较小的风蚀初期，会出现较高的侵蚀速率。因此，固沙用砾石沙障应达到足够大的覆盖度水平，建议砾石沙障最好在防止积沙的地段用于输沙用途。（4）吉兰泰裸露戈壁样地内>0.84mm的不可蚀颗粒、0.84-0.42mm的半可蚀颗粒以及<0.42mm的高度可蚀颗粒三者含量的半方差函数模型均为线性模型，表现为随机分布状态；灌丛林地总体粗粒化程度较轻，三种风蚀颗粒表现为聚集分布。（5）单株的沙冬青（Ammopiptanthus mongolicus （Maxim.） Cheng f.）和白刺（Nitraria Tangutorum Bobr.）灌丛堆均有明显的防土壤风蚀作用。白刺迎风侧阻沙明显，沙冬青则是背风侧积沙最多，且沙冬青的水平防护距离大于白刺，两者周边的高度可蚀颗粒空间异质性尺度分别为8.41m和14.91m，都达到或超出了灌丛林地内灌丛的平均间距8.77m（包括灌丛半径），说明当前研究区内的灌丛在防止土壤风蚀方面，存在一定程度相互促进的联合关系，利于该区植被的稳定与发展。（6）利用地表风蚀颗粒含量信息和地区大风日数资料，建立的土壤潜在风蚀风险指数方程为Q=(1-P1-P0.5×0.5)×D/3.65，用其对各研究区风蚀地表的潜在风蚀风险性现状进行了评价结果表明：武川农耕区潜在风蚀风险最大，应该加大这些地区的植被保护和保护性耕作实施力度。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 引言
• 1.1 数字图像处理技术概述
• 1.2 研究背景及意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.3.1 土壤风蚀研究内容
• 1.3.2 土壤风蚀研究的发展简史
• 1.3.3 土壤风蚀主要研究方法
• 1.3.4 土壤风蚀研究的成果
• 1.3.5 数字图像信息提取技术研究进展
• 1.3.6 土壤风蚀研究评述
• 1.4 研究内容与目标
• 1.4.1 研究目标
• 1.4.2 研究内容
• 1.4.3 技术路线
• 1.5 小结
• 2 研究区概况
• 2.1 吉兰泰研究区自然概况
• 2.1.1 地理位置
• 2.1.2 地质地貌
• 2.1.3 气候
• 2.1.4 水文
• 2.1.5 土壤
• 2.1.6 植被
• 2.2 磴口研究区自然概况
• 2.2.1 地理位置
• 2.2.2 地质地貌
• 2.2.3 气候
• 2.2.4 水文
• 2.2.5 土壤
• 2.2.6 植被
• 2.3 乌审旗研究区自然概况
• 2.3.1 地理位置
• 2.3.2 地质地貌
• 2.3.3 气候
• 2.3.4 水文
• 2.3.5 土壤
• 2.3.6 植被
• 2.4 希拉穆仁草原研究区自然概况
• 2.4.1 地理位置
• 2.4.2 地形地貌
• 2.4.3 气侯
• 2.4.4 水文
• 2.4.5 土壤
• 2.4.6 植被
• 2.5 武川农田研究区自然概况
• 2.5.1 地理位置
• 2.5.2 地形地貌
• 2.5.3 气候
• 2.5.4 水文
• 2.5.5 土壤
• 2.5.6 植被
• 2.6 小结
• 3 基于数字图像处理的地表颗粒信息提取方法研究
• 3.1 地表数字图像的获取
• 3.1.1 地表数字图像参数要求
• 3.1.2 地表数字图像采集设备的选择
• 3.1.3 地表数字图像采集流程及参数
• 3.2 基于数字图像处理的地表颗粒几何信息提取及精度验证
• 3.2.1 地表数字图像颗粒几何信息提取的思路与方法
• 3.2.2 地表数字图像预处理
• 3.2.3 地表数字图像颗粒几何信息提取
• 3.2.4 基于数字图像处理的地表颗粒信息提取技术的精度验证
• 3.3 小结
• 4 基于 ERDAS 的地表颗粒信息提取模块设计与客户化
• 4.1 ERDAS 软件平台简介
• 4.2 ERDAS 下的地表颗粒信息提取模块设计与客户化
• 4.2.1 利用 EML 定制地表粗粒信息提取模块的客户化界面
• 4.2.2 地表粒信息分类模型参数的客户化
• 4.3 地表颗粒信息提取模块操作流程介绍
• 4.3.1 图片格式转换
• 4.3.2 图像裁剪
• 4.3.3 图像降噪
• 4.3.4 利用空间分类模型进行颗粒信息分类
• 4.3.5 小斑去除分析
• 4.3.6 矢量化
• 4.3.7 矢量化后数据获取
• 4.3.8 多步骤批处理方法
• 4.4 小结
• 5 粗粒化地表风蚀演变规律研究
• 5.1 研究方法与实验设计
• 5.1.1 实验设计
• 5.1.2 数据处理
• 5.2 结果与分析
• 5.2.1 不同粗颗粒覆盖对土壤风蚀速率的影响
• 5.2.2 风蚀发展过程中地表颗粒含量及地表风蚀速率的演变规律
• 5.3 小结
• 6 典型风蚀粗粒化地表颗粒特征研究
• 6.1 研究方法与实验设计
• 6.1.1 研究方法
• 6.1.2 采样点布设
• 6.1.3 指标测定方法与数据处理
• 6.2 结果与分析
• 6.2.1 裸露戈壁与灌丛林大样地地表颗粒含量的空间异质特征
• 6.2.2 单个灌丛沙堆周边地表颗粒的空间异质特征
• 6.3 小结
• 7 基于地表风蚀颗粒特征的土壤潜在风蚀风险评价
• 7.1 基于地表风蚀颗粒特征的土壤潜在风蚀风险指数的确立
• 7.2 基于地表风蚀颗粒特征的土壤潜在风蚀风险指数的应用
• 7.3 小结
• 8 结论与建议
• 8.1 结论
• 8.2 建议
• 致谢
• 参考文献
• 作者简介