全 文 ：第 wu卷 第 w期
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林 业 科 学
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遥感数据分析林区的植被和土壤侵蚀特征
谭炳香t 杜纪山u
kt q中国林业科学研究院资源信息研究所 北京 tsss|t ~ u q国家林业局退耕还林工程管理中心 北京 tssztwl
摘 要 } 以大兴安岭根河林业局潮查林场为试验区 o选择合适时间和空间分辨率的卫星遥感 א 数据 o从中提取
植被类型等有关特征及其空间分布等信息 o并将有关的信息转化为通用水土流失方程k˜≥∞l中的地面覆盖因子 o
计算试验区的土壤侵蚀量 o进行侵蚀强度区分 o生成土壤侵蚀强度图 ∀结果表明 }试验区的水土流失主要受坡度的
影响 ∀土壤侵蚀强度图与林相图进行空间叠加分析 o获得土壤侵蚀严重的小班分布 o从而为试验区的水土保持和
流域管理提供依据 ∀
关键词 } 遥感数据 ~植被因子 ~土壤侵蚀 ~流域分析 ~˜≥∞模型
中图分类号 }≥zzt1{ 文献标识码 }„ 文章编号 }tsst p zw{{kussylsw p sssz p sx
收稿日期 }ussx p su p ux ∀
资助项目 }|w{项目/数字林业0关键技术引进kusst p tv l ∀
Αναλψσισ οφ ςεγετατιον ανδ Σοιλ Εροσιον φορ Φορεστ Αρεασ Υσινγ Ρεµοτε Σενσινγ ∆ατα
פ± …¬±ª¬¬¤±ªt ⁄∏¬¶«¤±u
kt q Ινστιτυτε οφ Φορεστ ΡεσουρχεσΙνφορµατιον Τεχηνιθυε oΧΑΦ Βειϕινγ tsss|t ~
u q Προϕεχτ Μαναγεµεντ Χεντερφορ Χονϖερσιον οφ Χροπλανδ το ΦορεστoΣτατε Φορεστρψ Αδµινιστρατιον Βειϕινγ tssztwl
Αβστραχτ} ∂ ª¨¨·¤·¬²± ¦²√¨ µ¤ª¨ ³¯¤¼¶¤± ¬°³²µ·¤±·µ²¯¨¬± §¨¦µ¨¤¶¬±ª¶²¬¯ ²¯¶¶o ³µ²·¨¦·¬±ª ±¨√¬µ²±°¨ ±·¤±§¬°³µ²√¬±ª·«¨
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Κεψ ωορδσ} µ¨°²·¨ ¶¨±¶¬±ª§¤·¤~√¨ ª¨·¤·¬²±©¤¦·²µ~¶²¬¯ µ¨²¶¬²±~§µ¤¬±¤ª¨ ¤µ¨¤¤±¤¯¼¶¬¶~˜≥∞ °²§¨¯
大兴安岭林区是我国重要的资源区 o曾经有茂盛的森林和丰富的动植物资源 ∀但是 o由于过度开发利
用 o原有森林遭到严重破坏 o土地退化 o致使原始森林面积锐减 o质量下降 o生态景观发生变化 o该地区的大部
分区域已由森林退化为灌木 !草地 o加剧了水土流失和土壤侵蚀 ∀为了高效治理水土流失 o需要科学合理地
利用土地和恢复森林植被 o这就使如何进行流域土地利用和植被空间分布特征的数量分析提到了议事日程 o
其中土壤侵蚀的影响是最重要的评价指标 ∀
林区流域管理包括植被恢复 !木材采伐量规划和限制 !土壤侵蚀和泥沙沉积控制等内容 o目的是降低暴
雨造成的洪水和土壤流失危险 ∀此外 o在监测 !评价 !分析流域的生态稳定性时 o也应包括对森林植被水文效
应和水土保持效益分析的内容 ∀为此 o需要对流域内的地形 !植被等有关因素进行空间分布特征的分析 o这
是了解流域自然条件现状和制定相应治理和管理措施的必要基础 ∀
控制土壤侵蚀是流域治理和植被恢复首要考虑的治理目标 o对治理成效的预期和评价都需要定量计算
或估计土壤流失量 ∀一个广泛用于估计土壤水蚀量的方法就是修正的通用土壤侵蚀方程kµ¨√¬¶¨§∏±¬√¨ µ¶¤¯
¶²¬¯ ²¯¶¶¨´ ∏¤·¬²±o简称 • ˜≥∞l o它用于预测在某一植被类型分布和管理系统及地面坡度条件下由径流引起
的年均土壤侵蚀量 ∀在 • ˜≥∞中 o植被是重要的影响因素 ∀用遥感手段可以快速准确地获取大区域内的土
地利用和植被的空间分布特征和时间动态信息 o是进行流域管理和流域特征分析的有力技术途径 ∀当前较
为常用的调查途径是 }在遥感与 ŠŒ≥相结合的基础上 o以数字遥感影像为主 o结合地形图等相关资料 o在计算
机上通过对植被覆盖度 !坡度 !沟谷密度 !植被结构 !地表组成物质 !海拔 !地貌类型等间接指标的人工综合分
析 o获取土壤侵蚀信息 ∀作为定量调查方法的核心 o土壤侵蚀定量模型经历了数十年的发展历程 o发展了经
验统计模型和物理模型等 u类模型 o其中以经验统计模型中的 ˜≥∞系列模型应用最广k…²µ¤« ετ αλqot||| ~
颉耀文等 oussu ~谢云等 oussvl ∀
本文以内蒙古根河林业局潮查林场的一个小流域为例 o利用遥感手段获取植被分布信息 o选用 • ˜≥∞
估算该试验区的土壤侵蚀量 o并在 ŠŒ≥技术支持下分析土壤侵蚀的空间分布特征 o探讨土壤侵蚀的主要原
因 o为防止水土流失提供科学依据 ∀
t 研究区概况与数据采集
111 研究区概况
本研究区选在内蒙古自治区大兴安岭林业管理局下属的根河林业局境内 ∀该局地处东经 tusβvsχ ) tuuβ
wsχ o北纬 xsβxχ ) xtβvsχ ∀多年平均气温为 p x1x ε ot月份平均气温 p vs1{ ε oz月份平均气温 ty1y ε o属寒
温带湿润型森林气候 ∀年降水量平均为 wvz1w °° o集中在 z !{月 ∀该局地处大兴安岭北部山地 o多为中低
山 o山峦起伏不平 o总的趋势是东北高 o西南低 o平均坡度 txβ左右 o山脉多南北走向 o海拔平均为 t sss ° o大
部分地区为森林 o全局森林覆盖率达 z|1s h ∀由于过去的人为干扰 o该区森林遭到严重破坏 o土地退化 o开
始出现不同程度的水土流失 ∀
为了进行详细地研究和示范 o选取该局潮查林场潮查沟的一个小流域作为示范区 o该示范区涵盖 uu个
林班 !vsx个小班 o主要为林业用地 o森林覆盖率达 |s h以上 o用材林和生态保护林皆有 ∀
112 数据采集
t1u1t 数字高程模型 在本研究中 o数字高程模型k§¬ª¬·¤¯ ¨¯ √¨¤·¬²± °²§¨¯o简称 ⁄∞l是侵蚀分析的基础数据
之一 ∀为此 o获取了示范区 tΒx万地形图 ∀地形图主要用来选取地面控制点 o对 א 图像进行几何校正和生
成 ⁄∞ ∀将研究区的 tΒx万地形图进行数字化 o生成垂直分辨率为 ts ° !水平分辨率为 vs ° ≅ vs °的 ⁄∞ ∀
然后 o利用 ⁄∞ 生成示范区的坡度图 o精度同 ⁄∞ 的一样 ∀
t1u1u 林相图和小班数据 在林业局 o最小的经营单位是小班 ∀为了使计算所得的土壤流失量分布到最小
经营单位上 o我们数字化了示范区的林相图 ∀从林业局获得 tΒu1x万的林相图和小班调查数据库 o数字化示
范区的小班边界和小班所在林班边界 ∀每个小班是一个多边形 o给定一个唯一的标识 ∀标识数字表示规则
为 }前 v位为林班编号 o后 v位为小班编号 o如第 t{林班 tu小班标识为 t{stu ∀用此标识与小班调查数据库
连接 ∀小班调查数据库中一个小班对应一条记录 o每条记录包括多个数据项 o如林分起源 !优势树种 !年龄 !
直径 !郁闭度等 ∀图版 ´ p t为示范区小班数据库与小班分布图的叠加显示 ∀
t1u1v 卫星影像 陆地卫星 א 具有较好的空间精度和光谱精度 o所以该项目选择的遥感数据是 א 影像 ∀
我们从中国卫星遥感地面站获取了试验区近 ts年的 א 数据清单 ∀为了使获取的遥感数据与外业调查数
据在时间上一致 o根据根河林业局的自然条件和季节变化 o认为进行自然资源调查所需 א 影像的获取时间
最好是 x月末到 y月上旬 o或 {月末到 |月上旬 ∀因此选择了 t||z年 {月 u|日的含云量  ts h的 א 数据 ∀
以 tΒx万的地形图为基准 o人机交互选择地面控制点 o利用二次多项式和最近邻内插法对 א 影像进行几何
纠正 o经重新选点检验 o误差控制在一个像元内 ∀
t1u1w 植被信息提取 植被信息的获取是利用遥感图像直接计算机分类获得的 ∀植被分类目前常用的方
法有无监督分类和有监督的最大似然法 !最小距离法 !知识分类器法 !神经元网络法等 ∀在本试验中 o植被分
类不是最终目标 o而是中间结果 o它最终要参与流域土壤侵蚀量的计算 o所以选择了方便且精度较好的最大
似然法 ∀图像分类后 o获得土地利用现状图 o对那些可能错分的面积小于 t «°u 的图斑进行删除 o与周围地
类合并 o最后的专题图包含 x种地类 }森林k亦称有林地l !疏林地 !灌草 !湿地和水体k极少l ∀对分类结果进
行检验 o发现有疏林地与其他灌草混淆 o可能是所选择训练数据的不准确或光谱的相似性引起的 ∀采用目视
判读 o修改混淆的疏林地 o这在有些时候也是提高计算机自动分类准确率的最好办法 ∀最后生成的土地利用
现状图见图版 ´ p u ∀
{ 林 业 科 学 wu卷
由于示范区内土地利用类型较少 o而且林业用地占主导地位 o森林覆盖率达 |s h以上 ∀因此 o在计算土
壤流失量时 o将地类归并为 v类 }森林 !疏林地和其他 o灌草和湿地归为其他 ∀
u 流域特征分析中的侵蚀模型
根据遥感资料和野外调查获得的数据 o利用 • ˜≥∞o在 „µ¦∂¬¨º地理信息系统的支持下 o分析土壤侵蚀
的空间分布 ∀
传统的土壤流失模型是以流域或亚流域或坡面为空间单位的土壤侵蚀预报模型 o不能反映流域内部的
空间变化 ∀Œ≥• ≥…是其中的一个例子k…²µ¤« ετ αλqot|||l o在计算整个流域单位的平均土壤流失量时 o对
˜≥∞变量采用了统一值 ∀例如 o对于某一特定区域 o农作物为占优势的地物 o则整个区域根据这个变量进行
分类 o而不考虑其他的土地利用方式 ∀
采用了分布式的土壤侵蚀预测思路 o并认为土壤侵蚀是由坡面漫流造成的 ∀这种思路或计算方法具有
可以考虑流域内部的空间差异和可以利用栅格数据的优点 o对整个流域内的不同具体地块进行分析 ∀用这
种多尺度换算的方法 o在下垫面的尺度等级上实现了景观特征数字化和流域特征的可视化 }tl地块kxs ∗
vs °l ~ul小地块kts ∗ x °l ∀不同地块上的土壤侵蚀强度决定了整个流域的土壤侵蚀情况 ∀根据不同尺度
上的土壤侵蚀强度空间分布情况 o流域管理者可以作出科学决策 o找到流域可持续经营管理的最佳途径 ∀
211 土壤侵蚀模型
在流域分析与管理中通常采用经验模型或者方程 o其中 ˜≥∞是使用最为广泛的经验模型之一k⁄¨ ¶°¨ ·
ετ αλqot||yl ∀在最初设计时 o˜≥∞是为计算农业区域内土壤流失量而设计的 o应用仅限于地形起伏可以忽
略不计 !没有泥沙沉积的区域 o计算结果为整个研究区域的平均土壤流失量 ∀ ˜≥∞形式如下 }
Ε € ΡΚΛΣΧΠ
其中 }Ε为年平均土壤侵蚀量 oΡ为降雨强度因子 oΚ为土壤可蚀性因子 oΛΣ k¶¯²³¨ ¯¨ ±ª·«p¶¯²³¨ l为坡长 p坡
度因子 oΧ为地物覆盖因子 oΠ为土壤保持因子 ∀但是 o• ¤µµ¨±等kt|{|l认为需要经常对这个公式进行各种
修正 o以提高土壤流失量的估计精度 ∀尽管 • ˜≥∞的原理与 ˜≥∞一样 o都是经验性公式 o但它包括了许多
改进 o比如通过对不规则的坡面进行分割而综合凸起 !凹陷剖面的影响 oΛΣ因子的计算等k• ±¨¤µ§ ετ αλqo
t||tl ∀ • ˜≥∞是在对 ˜≥∞从技术性和确定因子的算法上进行改进之后的土壤流失预测模型k…²µ¤« ετ αλqo
t||| ~• ±¨¤µ§ ετ αλqot||t ~ • ¤µµ¨± t|{| ~ ²²µ¨ ετ αλqot||ul o它拓宽了应用范围 o提高了预测精度 o因而
• ˜≥∞比 ˜≥∞更科学 ∀因此 o本文选用 • ˜≥∞来估测土壤侵蚀量 ∀
212 ΛΣ因子的修正
考虑水流汇集的影响 o山坡坡长因子可以用上坡的集流面积 Α来替代 ∀ ⁄¨ ¶°¨ ·等kt||yl对地理信息系
统中的 ΛΣ因子的计算公式进行了修改 o若对于山坡上的某点 ρ€ k ξ oψl计算其 ΛΣ因子 o相应公式的简单形
式为k¬·¤¶²√¤ ετ αλqot||xl }
ΛΣkρl € k µ n tl≈ ΑkρlΠαs  µ≈¶¬± βkρlΠβs  ν
其中 }Α为单位等高线宽度内坡面汇流面积k°ul oβ为坡度kβl oµ 和 ν为参数 oαs 为标准坡长k取 uu1t °l o
βs 为 ˜≥∞的标准坡度ks1s| € x1tyβl ∀修改后的 ΛΣ更好地反映了径流对于加速侵蚀的影响 ∀研究表明 o当
µ € s1y和 ν € t1v时 o结果与 • ˜≥∞中的 ΛΣ因子一致 o此时 ΛΣ因子为 }坡长小于 tss ° !坡度小于 twβ o坡面
的起伏变化可以忽略k²²µ¨ ετ αλqot||ul ∀如果某一优势类型的径流和土壤条件的数据已知 o可以校对参
数 µ !ν的值 ∀
修正的方程只是适用于遭受净侵蚀的区域 o不适合在具有沉积过程的区域应用 o因为模型假定运移力
大于分离力 o而且侵蚀和沉积是 u个不同的过程 ∀因此 o对于地形复杂的区域 o在地理信息系统中直接应用
• ˜≥∞是受到很大限制的 ∀不排除沉积区域就应用 • ˜≥∞o其结果应作为空间范围内最大侵蚀量的极端例
子 o或者作为土壤分离图 o而不是净侵蚀 ∀
213 土壤侵蚀量的计算
首先计算试验区汇流密度图 ∀汇流密度表示为区域地形每点的流水累计量 ∀有了 ⁄∞ 数据 o利用
„µ¦∂¬¨º软件中的水文分析模块k«¼§µ²¯²ª¬¦©∏±¦·¬²±¶l很容易求得 ⁄∞ 覆盖区域的汇流密度图 ∀本研究示范
区的汇流密度图见图版 ´ p v ∀最后 o根据汇流密度图和坡度图 o计算 ΛΣ因子 ΛΣkρl o公式如下 }
| 第 w期 谭炳香等 }遥感数据分析林区的植被和土壤侵蚀特征
ΛΣkρl € t1y ¬¨³k ΦΒΠuu1tls1y ¬¨³k¶¬±ΣΠs1s|lt1v
式中 }Φ为汇流密度 o可从汇流密度图获取 oΒ为 ⁄∞ 的分辨率 oΣ为某一点的坡度 o可从坡度图获得 ∀而
后 o计算平均土壤侵蚀量k Εl
Ε € ΡΚΛΣkρl ΧΠ
式中 }tl Ρ 为降雨强度因子 o其数值大小为降雨动能与最大 vs °¬±雨强的乘积除以 tss o即 Ρ € Ε Ε ≅
ΙvsΠtss ∀其中 }Ε为降雨动能 oΙvs为最大 vs °¬±雨强 ∀由于研究区降雨空间差异较小 o Ρ取年平均值为 txs o
比较适合 ∀ul Κ为土壤可蚀性因子 o反映土壤对降雨动能和径流侵蚀的抵抗力 o其常用的估算方法是
•¬¶¦«°¨ ¬¨µ诺谟图k¬·¤¶²√¤ ετ αλqot||xl ∀因缺少资料 o本文根据试验区的降雨情况和以往的经验k‹¤¤± ετ
αλqot||wl o将 Κ值取 s1st ∀vlΛΣ为坡长坡度因子 ∀wl Χ为地物覆盖因子 o是地上植被 !地被物 !地下根系 !
土壤物理特性等影响因素的综合 ∀可以根据陆地资源卫星影像得出的土地利用类型图和相关文献k¬·¤¶²√¤
ετ αλqot||xl o确定地面覆盖因子 Χ∀研究区域的森林 !疏林和其他土地类型相对应的覆盖因子 Χ值分别
为 }s1sss t !s1sst和 s1st ∀xl Π为土壤保持因子 o其值为采取某种土壤保持措施地块的土壤流失量与顺坡
耕作地块土壤流失量的比值 ∀因为研究地区为林区 o植被覆盖率高 o几乎没有农田 o也没有采用任何的土壤
保持措施 o所以 Π取值 t o即认为没有采取任何土壤保持工程或耕作防护措施 ∀
表 1 土壤侵蚀强度分类
Ταβ .1 Σοιλ εροσιον ιντενσιτψ χλασσιφιχατιον
侵蚀强度等级
≥²¬¯ µ¨²¶¬²±
¬±·¨±¶¬·¼ ªµ¤§¨
侵蚀模数参考指标
• ©¨¨ µ¨±¦¨ ¬±§¨¬©²µ µ¨²¶¬²± °²§∏¯∏¶Πk·#®°pu¤p tl
侵蚀强度标准
≥·¤±§¤µ§²© µ¨²¶¬²±¬±·¨±¶¬·¼ 中值 Œ±·¨µ° §¨¬¤·¨
tk微度 ׬±¼l uss ∗ t sss yss
uk轻度 ²ºpªµ¤§¨ l t sss ∗ u xss t zxs
vk中度 Œ±·¨µ° §¨¬¤·¨l u xss ∗ x sss v zxs
wk强度 ≥·µ²±ªl x sss ∗ { sss y xss
xk极强度 …¨ ¶·¶·µ²±ªl { sss ∗ tx sss tt xss
yk剧烈 „¦∏·¨±¨ ¶¶l  tx sss tx sss
表 2 示范区侵蚀强度严重的林班与小班
Ταβ .2 Τηε χοµ παρτµεντ ανδ συβχοµ παρτµεντσ ωιτη
τηελαργεστ εροσιον ρισκ
林班号 ‘²q²©
¦²°³¤µ·°¨ ±·
小班号 ‘²q²©
¶∏¥¦²°³¤µ·°¨ ±·
林班号 ‘²q²©
¦²°³¤µ·° ±¨·
小班号 ‘²q²©
¶∏¥¦²°³¤µ·° ±¨·
t{ su zu sw
t{ sv zu s|
wt tu zv sw
wt sw zv tv
wt sy zv ty
yv tu zv uv
yv ty {w s{
zt su {w sx
zt sv {y tv
zt tt {y tx
zt tu
214 土壤侵蚀强度的确定
根据不同土壤侵蚀强度的侵蚀模数和计算求得
的每个栅格点年平均土壤侵蚀量k·#®°pu¤ptl o就可
以确定该点的土壤侵蚀强度等级 ∀各侵蚀强度等级
对应的侵蚀模数参考指标采用水利部5土壤侵蚀分类
及分级标准6k≥t|s p |ylk中华人民共和国水利部标
准 ot||zlk表 tl∀本研究最后将土壤侵蚀强度划分为
v个等级 }轻度 !中度和严重 ∀土壤侵蚀量  u xss
·#®°pu¤pt的为轻度k表 t中的微度和轻度l ou xss ∗
{ sss·#®°pu¤pt的为中度k表 t中的中度和强度l o
 { sss·#®°pu¤pt为严重k表 t中的极强度和剧烈l∀
v 结果分析与讨论
计算得到的土壤侵蚀量按侵蚀强度划分等级 o
获得整个示范区的土壤侵蚀强度图k见图版 ´ p w o
不同颜色不同等级l ∀统计每种侵蚀强度所占比例 o
结果表明 }在当前条件下 o示范区流域内 |s h的土
地被分成稳定类型 o只有 ts h的土地被认为土壤侵
蚀厉害或更严重 ∀
图版 ´ p w中土壤侵蚀强度的分布与 ⁄∞ 生
成的坡度图叠加 o分析结果显示 o由于示范区域的森
林覆盖率较高 o坡度成为影响土壤侵蚀强度的大小
主要因子 ∀如果坡度大于 xβ的土地都为茂密的森林
所覆盖 o剧烈侵蚀会轻度减小 ∀由于 ⁄∞ 分辨率的
高低 o直接影响着坡度的精度 o从而影响高土壤侵蚀
度面积的统计 ∀如 ⁄∞ 分辨率从 xs °降为 tss °时 o土壤侵蚀程度高的面积会略降低 o土壤稳定性增加 ∀
土壤侵蚀强度图与数字化的林相图叠加进行空间分析得到侵蚀强度最剧烈的小班统计表见表 u ∀根据
表 u提供的结果 o分析这些小班的经营方式 o发现这些小班土壤侵蚀严重 o不仅因为其坡度大 o而且都进行过
不同年份的森林皆伐 ∀由此看来森林采伐方式与土壤侵蚀程度有密切的关系 ∀表 u的信息可为该流域的管
理和经营决策提供可靠信息 ∀如果在流域的示范区内 o能够对不同的土地利用方式进行建模 o就可以辅助决
st 林 业 科 学 wu卷
策哪一种方案在减少土壤流失量方面效果最好 ∀
土地利用状况如果发生变化 o将影响到地物覆盖因子 Χ的取值 o如进行过采伐的林地可能变为疏林地 o
Χ值由原来的 s1sss t变为 s1sst ∀再如 o根据一般原理 o河流两岸 tss °以内按疏林地计算 o但如果在此缓
冲区范围内有一片茂密的森林 o这时仍按疏林地计算 o则导致土壤侵蚀量增加 ∀因此 o应该根据新的地物覆
盖因子 Χ值生成新的土壤侵蚀强度图 ∀利用遥感技术可获取新一轮的植被类型分布图k应用时相当于土地
利用状况图l o就能够计算出新一时间的土壤侵蚀强度图 o从而进行土壤侵蚀的动态监测 ∀
w 结论
本研究对内蒙古根河林业局潮查林场的一个小区域进行了遥感植被分类和土壤侵蚀强度估测 o结果显
示该区域内 |s h的土地被分成稳定类型 o只有 ts h的土地土壤侵蚀厉害或更严重 o说明研究区域整体的土
壤侵蚀程度较轻 o这主要与该区森林植被覆盖度高有关 ∀同时 o给出了土壤侵蚀严重的林班和小班号 o分析
发现该林区的土壤侵蚀特征与森林采伐方式有密切关系 o相同坡度不同采伐方式 o土壤侵蚀程度不同 o以森
林皆伐为最严重 ∀因此 o森林的采伐方式直接影响林区土壤侵蚀量 ∀本文的结论可为当地林业局制定水土
保持和资源管理提供科学依据 ∀
本研究采用的遥感技术能快速 !准确地获取大范围的植被现状信息 o尤其人类不易到达的区域 ~再结合
ŠŒ≥技术 o利用土壤侵蚀模型能快速计算得到土壤侵蚀量 ∀该方法与地面调查相比 o省时省力 !成本低 o而且
可提供长期 !动态和连续的大范围资料值 ∀因此 o遥感所获取的信息已成为广大无实测资料地区行土壤侵
蚀量估算的一种极其重要的信息源 o在水文学上有着广泛的前景k傅国斌等 ousstl ∀
毫无疑问 o根据遥感数据分类的土地利用类型来决定土壤侵蚀模型中的地物覆盖因子 Χ是一种经验方
法 o只能定性的描述覆盖因子的相对大小 ∀模型中地物覆盖因子的遥感数据定量估算是今后研究的一个
重点 ∀
参 考 文 献
傅国斌 o刘昌明 qusst q遥感技术在水文学中的应用与研究进展 q水科学进展 ow }xwz p xx|
颉耀文 o陈怀录 o徐克斌 qussu q数字遥感影像判读法在土壤侵蚀调查中的应用 q兰州大学学报 ov{kul }txz p tyu
中华人民共和国水利部 qt||z q土壤侵蚀分类分级标准k≥t|s p |yl q北京 }水利电力出版社
谢 云 o林 燕 o张 君 qussv q通用土壤流失方程的发展与应用 q地理科学进展 ouukvl }uz| p u{z
…²µ¤«⁄ Žo…¨ µ¤  qt||| q ‹¼§µ²¯²ª¬¦°²§¨ ¬¯±ª²©·«¨ ¦²∏µ·¦µ¨ ®¨ º¤·¨µ¶«¨ §2Œ≥• ≥ ¦²±·µ¤¦·µ¨³²µ·usss p sw q °∏¥¯¬¶«¨ §¥¼ ·«¨ Œ¯ ¬¯±²¬¶≥·¤·¨ • ¤·¨µ≥∏µ√¨ ¼ o
≤«¤°³¤¬ª±oŒ¯ ¬¯±²¬¶
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k责任编辑 石红青l
tt 第 w期 谭炳香等 }遥感数据分析林区的植被和土壤侵蚀特征