土壤侵蚀敏感性分析大纲12.docx
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土壤侵蚀敏感性分析大纲12
ArcGIS和RS在交口县土壤侵蚀敏感性分析中的应用3
摘要3
1引言3
1.1目的及意义3
1.2ArcGIS概况及发展历史3
1.3ERDAS综述3
1.4研究内容及技术路线3
2交口县概况3
2.1地理位置3
2.2地形地貌3
2.3气候特征3
2.4水文3
2.5土壤4
2.6土地利用4
2.8社会经济4
3研究及评价方法4
3.1ArcGIS功能及应用4
3.1.1ArcMap应用基础4
3.1.2ArcCatalog应用基础4
3.1.3Geoprocessing空间处理框架4
3.2ArcToolbox的空间分析功能4
3.2.1空间分析工具SpatialAnalystTools4
3.2.2转换工具ConversionTools4
3.2.3数据管理工具DataManagementtools4
3.2.43D分析工具3DAnalystTools4
3.2ERDAS软件应用4
3.2.1数据的输入输出5
3.2.2数据预处理5
3.2.3图像分类5
3.3土壤侵蚀模型概况5
3.3.1.土壤侵蚀模型的研究进展5
3.3.2.ULSE模型6
3.3.3.其他模型11
3.4土壤侵蚀评价标准11
4基于GIS进行土壤侵蚀分析12
4.1评价因子确定原则12
4.2评价因子的提取12
4.2.1植被类型分析及信息提取12
4.2.2坡度因素分析及信息提取12
4.2.3土壤质地因素分析及提取12
4.2.4降水量因素分析及信息提取12
4.3评价因子权重的确定与综合分析12
5土壤敏感性分区研究12
5.1分区的原则12
5.2分区方案和主要特征12
5.2.1各区特征分析12
5.2.2不同敏感区域特征分析12
6土壤侵蚀治理措施探讨12
7结论与建议13
ArcGIS和RS在交口县土壤侵蚀敏感性分析中的应用
摘要
土壤侵蚀是指在水力、风力、重力、冻融以及其它外营力作用下土壤、土壤母质及其它地面组成物质如岩屑、松散岩层等,被破坏、剥蚀、运转、沉积的过程。
土壤侵蚀是造成地表水土流失的直接原因,也是我国国土整治的主要目标和任务。
土地利用方式可以明显地影响径流和土壤侵蚀,人类不合理的土地利用是水土流失发生的主要原因之一。
通过地理信息系统(GIS)和遥感(RS)技术的应用,可以使土壤侵蚀的分类、分级与一定空间位置的某一地块相对应,分析土壤侵蚀强度与土地利用的关系,从而从整体上把握土壤侵蚀特征,为科学决策提供可靠依据。
交口地区土壤侵蚀以风力侵蚀和水力侵蚀为主。
本文根据水利部颁布的《土壤侵蚀分类分级标准》(1997),参考有关学者提出的土壤风蚀强度分级指标(李玉宝,2000),构建研究区土壤侵蚀强度分类分级指标体系,运用GIS和RS技术提取土地利用、坡度、植被覆盖度、土壤质地等信息,并按土壤侵蚀强度分类分级指标体系将各个信息进行叠加得到交口地区土壤侵蚀强度分级分类图,然后将土地利用图与土壤侵蚀强度图叠加得到不同土地利用类型的土壤侵蚀情况。
1引言
1.1.目的及意义
水、土资源和生态系统是地球上基本的生命支撑系统,其支撑能力的大小既取决于自然系统中可利用资源的更新能力,又受到人类活动、经济发展的剧烈影响,目前,我国可更新自然资源退化及生态环境恶化的趋势尚未得到有效控制,这己经成为制约我国社会经济可持续发展的严重障碍(国家自然科学基金委员会地球科学部,2002)。
水、土资源可持续面临着日益严重的土壤侵蚀的巨大威胁。
土壤侵蚀己成为全球性的环境问题,严重威胁着人类的生存与发展。
土壤侵蚀破坏地面完整,使耕地被蚕食,面积减小,同时伴随表土层肥沃土壤流失,致使士壤肥力下降;土壤风蚀作用则通常导致使土壤细粒逐渐减少,表层颗粒逐渐粗化营养元素大量吹蚀,造成土地沙化。
通过地理信息系统(GIS)和遥感(RS)技术的应用,对交口地区土壤侵蚀进行分类、分级并于与一定空间位置的某一地块相对应,分析土壤侵蚀强度与土地利用的关系,分析各个地区的土壤侵蚀敏感性,从而从整体上把握土交口县壤侵蚀特征,为水土保持工作的开展,如水土保持规划设计与预防治理工作评价,给土地利用规划、环境治理、区域经济开发、维护土地生产力的宏观决策与整体布局提供科学依据。
1.2ArcGIS概况及发展历史
1.3ERDAS综述
1.4研究内容及技术路线
1.4.2研究内容
本研究旨在GIS、RS与ULSE土壤侵蚀模型在研究山西省交口县土壤侵蚀情况中的应用。
通过ArcGIS和ERDAS软件对该地区土壤侵蚀因子进行分析计算,求算土壤侵蚀强度分布,最终确定土壤侵蚀等级,进行敏感性评价,制作土壤侵蚀敏感性分布图,并对不同敏感性区域进行特征分析,分析其土地利用以及绿化的发展方向。
提出综合的治理及管理措施。
主要内容包括6部分。
(1)根据选取的土壤侵蚀模型从而确定该区域土壤侵蚀影响因子。
(2)卫片提取该地区的植被覆盖度,以及参照土地利用类型并依据实地调查对其进行修正。
(3)利用已有地形图,生成DEM,提取坡度因子与坡长因子,然后依据公式进行计算得出该因子值。
(4)运用Arc/Info的空间数据管理和分析功能,建立土地利用现状图、植被覆盖度图等矢量图,对其属性数据进行相应的数据编码操作,再借助ArcView将上述各图
栅格化(Grid格式)。
(5)通过ArcGIS中SpatialAnalyst模块的栅格计算器将各因子图进行权重连乘,获得土壤侵蚀强度等级图。
(6)利用土壤侵蚀强度等级图进行区域敏感性分析,并获得土壤侵蚀敏感性分布图。
1.4.3技术路线
2交口县概况
2.1地理位置
交口县位于省境中部西侧,吕梁地区南端,东接孝义、灵石、南连隰县、汾西,西靠石楼,北界中阳。
于1971年组建,因县址驻交口镇而得名。
面积1262平方公里,现辖4镇5乡,人口11.5万,辖4个镇、3个乡:
水头镇、康城镇、双池镇、桃红坡镇、石口乡、回龙乡、温泉乡。
2.2地理气候
交口县地处吕梁山中段,地势西北高东南低,北部群山环绕,东南部丘陵连绵起伏,属山地丘陵区,北部山峰以上顶山为最高,山势陡峻,林木茂密,山峦叠翠,主要山峰有石楼山、云梦山等,海拔在1700至2000米之间。
云梦山南端的山神峪,南北山崖壁立,地势十分险要,是吕梁山南北交通的重要隘口之一。
东南部山丘起伏,沟壑纵横,地形破碎,植被稀少,平均海拔1400米以下。
境内主要河流有大麦郊河、下村川河、唐院川河等,均为时令河。
该县气候属大陆性,年均气温7度,一月均温--3度,七月均温22度,年均降雨量450毫米,霜冻期为九月下旬至次年四月中旬,无霜期140天。
2.3自然资源
交口县种植小麦、玉米、谷子、薯类、豆类等。
尤宜种植土豆、小麻子和核桃。
交口县地下矿藏资源丰富,主要有煤、铁、铝矾土、尼龙灰岩、石膏、陶瓷粘土等,其中煤、铁、铝的储量最大。
境内林草覆盖率达百分之五十六,为全国沙棘八大产区之一,也是著名的汾洲核桃,金香小米的主产区;境内旅游资源丰富:
云梦山~牡丹洞~金代大铁钟~元代千佛洞~红军东征总指挥部旧址等文物古迹远近闻名;境内矿产资源得天独厚,煤~硫~铁~铝~石膏~石灰碳~白云石~耐火黏土等矿产含矿面积850平方公里,占总面积的67.1%,其中煤可采储量15亿吨,铝矾土可采储量1.27亿吨,铁矿石可采储量5000万吨,硫铁矿可采储量2.24亿吨,白云石储量42.6亿吨,且埋藏浅,易开采,品质优!
2.4交通情况
该县交通发达,交口至离石、石楼、霍州、灵石、临汾等五条干线公路覆盖全县,此外尚有乡镇级公路多条,连接着全县各个乡镇。
受交通条件的影响,双池、桃红坡成为县境内的重要集镇,双池镇古以旱码头著称,是灵石、孝义、隰县、汾西等县的物资交流中心,又是晋南、晋中、晋西及陕北的重要贸易集散地。
桃红坡镇是全县交通要道,近年来已发展为全县重要的交通、商业的中心。
2.5旅游资源
该县名胜古迹较多,位于县城西南18公里处的山神峪千佛洞享有“中国名胜”之誉;温泉大钟、石雕卧狮及千佛洞为省级文物单位;云梦山胜地、温泉无根碑及大麦郊红军东征纪念馆等均为县级文物保护单位。
2.6土地利用
2.8社会经济
3研究及评价方法
3.1ArcGIS功能及应用
3.1.1ArcMap应用基础
3.1.2ArcCatalog应用基础
3.1.3Geoprocessing空间处理框架
3.2ArcToolbox的空间分析功能
3.2.1空间分析工具SpatialAnalystTools
3.2.2转换工具ConversionTools
3.2.3数据管理工具DataManagementtools
3.2.43D分析工具3DAnalystTools
3.2ERDAS软件应用
3.2.1数据的输入输出
3.2.2数据预处理
1.数据预处理简介
2.图像分幅裁剪
3.2.3图像分类
1.图像分类简介
2.非监督分类
3.分类后处理
3.3土壤侵蚀模型概况
3.3.1.土壤侵蚀模型的研究进展
从19世纪晚期开始的对侵蚀产沙机理的研究,仅限于对表面现象的观察和定性描述,进入20世纪30年代后,有不少学者开始对侵蚀产沙进行定量研究,并力图对侵蚀做出预报。
60年代以后,由于相邻学科的发展、测试方法的改进,以及计算机技术的兴起,侵蚀产沙机理的研究得到了发展,并逐步建立了一些物理意义明确的能模拟侵蚀与产沙物理过程的数学模型。
进入80年代以后,随着科学技术的迅猛发展和计算机技术的日益完善,侵蚀产沙的研究得到了迅速的发展,有大量的研究成果问世。
特别在进入90年代后,遥感(RS)技术和地理信息系统(GIS)的发展和应用,为人们进一步认识自然提供了有力的工具,模型的研究也开始由集总式向分布式过渡。
近几十年来,国内外学者通过科学的实践和总结,提出了大量的流域侵蚀产沙模型。
根据建立模型的方法、途径和应用目的,土壤侵蚀模型大体上分为3大类:
一类是从降雨入手研究的土壤侵蚀过程模型,也称物理过程模型;一类是动力学模拟模型;还有一类是因子分析模型,它是基于观测资料,从影响土壤侵蚀主要因子入手而进行研究的。
遥感(RS)、地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS)被称作“3S”技术,是目前对地观测系统中空间信息获取、存贮管理、更新、分析和应用的3大支撑技术,是土壤侵蚀研究走向定量化的科学方法之一。
GIS可在系统支持下进行空间过程演化的模拟和预测,以高效率、高精度定量、定性、定位三结合,实现真正地理意义上的区域空间分析和过程模拟预测。
并随着其进一步完善及其深层次的应用,水土保持规划将走向科学化、现代化、数量化,并更具指导性、可操作性。
另外,由于土壤侵蚀既受自然因素影响,同时又受到人类活动的干扰,并且各种因素之间的交互影响错综复杂,目前在研究土壤侵蚀过程中还存在很多未能解决的问题。
在物理过程模型及动力学模型方面,将进一步注重理论分析,尤其是从以侵蚀因子为基础的侵蚀预报向侵蚀过程的量化研究和理论完善发展。
因子分析模型的研究方面,已从单因子分析向综合因子分析方向发展,模糊分析、系统聚类分析等新的数理分析方法以及计算机模拟分析方法,将越来越多地应用到土壤侵蚀预测研究中,并建立适合于不同地区的经验模型。
3.3.2.ULSE模型
通用土壤流失方程(USLE)是目前使用最广泛、应用也较方便的土壤侵蚀模型,使用USLE同GIS进行结合多是通过自行开发的GIS软件或商业GlS件来获取USLE算式中C因子和LS因子。
其主要原因是C因子和LS因子与GIS计算结果最为相关,其中比因子多通过GlS运算DEM获得,C因子的获取则借助遥感图像分析方法。
P.J.J.Desmet和G.Govers开发出了一个GIS程序,根据自己推导的公式基于DEM计算地形复杂地区的LS因子,该程序具有快速、客观的特点。
于手工方法相比,该程序可充分考虑细沟侵蚀的存在。
K.P.Bartsch等就使用这个程序计算出尤他州CampWilliams地区的LS因子并应用到该地区土壤侵蚀危险性评价中。
K.T.Mellerowie,等在CARIGGIS中,通过DEM提取坡度图和坡向图,叠加并细分从土地利用图中提取的水流图,根据通用土壤流失方程修正式(RUSLE)的定义计算出了LS因子值。
另外通过IDRISIGIS中的空间分析模块将等高线转换成栅格图像,根据表面内标原理给每个网格点赋予高程值,在IDRISI中计算S值,将地形、水系等基础数据相叠加生成L因子,相乘后生成LS因子层。
用Arc/Info的TIN和GRID模块把等高线图生成DEM,对DEM进行表面分析得到每一个栅格的坡度和坡长值,二者相乘得到LS因子。
在ILWISGlS的支持下,使用遥感影像计算出NDVI,以傅里叶指数作为加权平均因子,得到了年均地表覆盖率,参考土地利用类型图和专家知识确定了C因子值。
使用ERMapPer以最大似然法对陆地卫星TM影像进行分类,得到土地覆盖类型图,根据经验值确定每一地类的C值,生成C因子层。
被覆盖度与土壤侵蚀量之间存在幂函数关系[29].而土壤侵
蚀量与植被覆盖度之间的指数关系似乎被多数学者所认
土壤侵蚀模型主要是定量评价土壤侵蚀过程与强度,进行土地资源合理利用和水土保持规划的科学工具.近40年来,通用土壤流失方程(universalsoillossequation,USLE)成为众多土壤侵蚀预报经验模型的典范,受到了许多国家的重视.虽然相对于开发完善中的水蚀过程模型而言,USLE存在一定的缺陷,但因其经济性和实用性,它在未来一段时间内仍然会受到广泛重视.作为USLE模型中控制土壤流失强度的一个重要影响因子——覆盖与田间管理因子(C),以其值的多变性(美国玉米C值大小有120余种)和变化幅度之大(其值虽在0~1范围内,但是USLE模型诸因子中变化幅度最大的,可相差2~3个数量级)成为各国学者研究USLE的焦点。
C因子在1965年版的USLE方程中被称为耕作管理因子(cropping-managementfactor),自1978年版的USLE后,改称为覆盖与管理因子(coverandmanagementfactor).虽然C因子名称发生了改变,但其本质并未发生任何变化,均是指一定条件下有植被覆盖或实施田间管理的土地土壤流失总量与同等条件下实施清耕的连续休闲地土壤流失总量的比值,为无量纲数,介于0~1之间。
植物覆盖、田间管理和水土保持措施对土壤侵蚀的影响是相互联系的,在土壤侵蚀预报的研究进程中,对这3个因素曾有3种不同的处理方法:
1.将3个因素分别用3个因子来描述;2.将植物覆盖和田间管理统一考虑,作为一个因子来计算,水土保持措施作为另一因子;3.将3个因素综合考虑作为1个因子来处理。
早在1936年,植物覆盖就被列为土壤侵蚀的1个影响因素。
1940年Zingg第1次给出土壤侵蚀量(X)的定量表达式X∝S1.4L1.6,其中S为坡度,L为坡长.次年,Smith把种植制度(C)和水土保持措施(P)2个因子第1次引入土壤流失估算方程A=S7/5L3/5P中。
1947年,Browning加入了田间管理因子.同年Musgrave将植物覆盖、田间管理和水土保持措施3个因素综合考虑,作为1个因子计算,并给出定量评价表格.1956年在Purdue大学召开的土壤侵蚀联合工作会议上提出了新的土壤流失方程,又将3个因素作为3个因子分别评价。
Wischmeier认为作物轮作和管理因子是相互作用,不可截然分开。
因此,Wischmeier和Smith建议应把作物轮作和管理因子合并,使得在后来发展完善土壤流失量预报方程中,仅用1个作物管理因子(C)来表征作物覆盖及田间管理活动对土壤侵蚀的影响。
C因子评价的是所有有关覆盖和管理变量对土壤侵蚀的综合作用,其值大小取决于具体的作物覆盖、轮作顺序及管理措施的综合作用以及作物不同生长期侵蚀性降雨的分布状况。
C值按如下公式计算
其中,C是年均值或一个作物生长期的平均值,SLRi是第i个时段的土壤流失比率,EIi是第i时段的降雨侵蚀力指数(EI)值占全年EI值的百分比;n是时段数;EIt是所有时段EI百分比之和。
C值大小不仅取决于作物覆盖、轮作和管理等因素的综合作用,还取决于作物不同生长期侵蚀性降雨的多寡,特别是在作物覆盖与田间管理措施所提供的水土保持作最差时段内侵蚀性降雨的数量。
所以,侵蚀性降雨在某地的年内分布状况就成为影响C值的重要因素。
1965年版的USLE是在观测数据的基础上,给出了主要农作物和耕作制度下的土壤流失比率表,而1978年版的则采取了与之完全不同的次因子法,就是不再使用基于观测数据的土壤流失比率表,而是估计各次因子的值,相乘得到土壤流失比率.它考虑了5个次因子:
前期土地利用次因子(PLU)、冠层覆盖次因子(CC)、表面糙度次因子(SR)、土壤水分次因子(SM)、地面覆盖次因子(SC)。
其中,每个次因子都有具体的计算公式或详细的估算方法。
3·2 影响覆盖因子的有关因素研究
在USLE和RUSLE中所提到的C因子影响因素主要
有植被地上部分、地上和地下植被残体、前期土地利用方式、
耕作制度(包括轮作和耕地方式)及土壤水分等.从1945年
在天水建立第一个水土保持试验站以来,我国在各地的试验
站都有上述影响因素的观测资料,但是只对其中的某些影响
因素研究较多,另外一些则几乎未见报道.有关C因子土壤
流失影响因素的主要研究成果分述如下.
首先是研究了林草地的减蚀效益.研究结果表明,林地
比农地减少侵蚀量90%以上,草地比农地减少侵蚀量60%
~90%[5,8].植被覆盖度每增加10%,土壤侵蚀量减少
11.1%[3].另外,还有一些研究也得到类似结论[6].
其次,研究了植被覆盖度与土壤侵蚀量间的定量关系.
包括侵蚀量与林草地覆盖度之间呈倒数关系[15];林地侵蚀
量和林地覆盖度之间存在二次多项式关系[7].小流域森林植
通用土壤流失方程(USLE)是目前使用最广泛、应用也较方便的土壤侵蚀模型,使用USLE同GIS进行结合多是通过自行开发的GIS软件或商业GlS件来获取USLE算式中C因子和LS因子。
其主要原因是C因子和LS因子与GIS计算结果最为相关,其中比因子多通过GlS运算DEM获得,C因子的获取则借助遥感图像分析方法。
P.J.J.Desmet和G.Govers开发出了一个GIS程序,根据自己推导的公式基于DEM计算地形复杂地区的LS因子,该程序具有快速、客观的特点,手工方法相比,该程序可充分考虑细沟侵蚀的存在。
K.P.Bartsch等就使用这个程序计算出尤他州CampWilliams地区的LS因子并应用到该地区土壤侵蚀危险性评价中。
K.T.Mellerowie,等在CARIGGIS中,通过DEM提取坡度图和坡向图,叠加并细分从土地利用图中提取的水流图,根据通用土壤流失方程修正式(RUSLE)的定义计算出了LS因子值。
蔡崇法等通过IDRISIGIS中的空间分析模块将等高线转换成栅格图像,根据表面内标原理给每个网格点赋予高程值,在IDRISI中计算S值,将地形、水系等基础数据相叠加生成L因子,相乘后生成LS因子层。
倪九派等[9j使用Arc/Info的TIN和GRID模块把等高线图生成DEM,对DEM进行表面分析得到每一个栅格的坡度和坡长值,二者相乘得到玲因子。
游松财等〔‘”飞在ILwlsGls的支持下,使用遥感影像计算出NDvl,以傅里叶指数作为加权平均因子,得到了年均地表覆盖率,参考土地利用类型图和专家知识确定了c因子值。
周斌等[川则使用ERMapPer以最大似然法对陆地卫星TM影像进行分类,得到土地覆盖类型图,根据经验值确定每一地类的C值,生成C因子层。
被覆盖度与土壤侵蚀量之间存在幂函数关系[29].而土壤侵
蚀量与植被覆盖度之间的指数关系似乎被多数学者所认
可[20,30].
在上述研究中,农地常常被作为对照条件,尽管农地径
流场的观测资料相当可观,但是有关农作物覆盖度与土壤侵
蚀量关系的研究却很少.在安塞进行的试验研究得到几种主
要农作物5年平均侵蚀模数排序为黑豆<春播荞麦<黄豆
+黄芥<夏播荞麦<谷子<马铃薯<小麦<糜子<黄豆<
CK水平沟 USLE认为地面覆盖物(包括植物残体及人工覆盖的麦 草、木屑、砾石等)对于控制土壤侵蚀是最有效的,我国在这 方面的定量研究尚少.对枯落物蓄水减沙效益的观测表明, 林地径流速度、溅蚀量和冲刷量随枯落物厚度增加而减少, 有枯枝落叶层保护的土壤比裸地减少土壤冲刷量90%以 上[26].山杨次生林枯落物覆盖可减少土壤流失量71.7%[25]. 小麦平播+覆盖比平播减少侵蚀量27.09%[14];人工降雨试 验表明,裸露翻耕地+麦草覆盖比对照裸露翻耕地减少侵蚀 量97.97%[13]. RUSLE的前期土地利用次因子(PLU)充分考虑了土 壤中根系及其分布状况对土壤侵蚀的影响.我国在这方面的 研究是由李勇等[11]进行的,主要是林、草、灌根系对土壤抗 冲性的强化效应研究,同时,得出了植物细根随深度变化按 指数分布的规律,并对根系的减沙效应进行了研究,提出了 不同雨强和坡度下根系减沙效应系数特征值的概念,得出了 一定雨强和坡度条件下,根系减沙效应与根密度的关系方 程.这些工作对于评价根系对C因子的影响具有重要价值. 4 存在问题及研究展望 我国C因子研究的成果还不能满足土壤侵蚀研究与水 土保持实践的需要.首先,C因子研究方法不统一,较少考虑 降雨季节分布模式的影响,尤其是作为计算C值的基准条 件不统一,不同研究得到的C因子值相差较大,且缺乏可比 性.因而,现有研究结果局限于在其研究的背景条件下应用, 也就是说缺乏象USLE那样适用范围较广的C因子估计参 数.其次,大部分研究停留在简单的观测资料分析阶段,对C 因子的次一级影响因素缺乏深入研究.比如在林地控制土壤 侵蚀效能方面有较多研究,但都是在几种类型的植被小区观 测试验数据基础上加以简单分析,所得结论相同.而对于植 被树龄、高度、郁闭度对C因子影响研究很少.再次,我国对 林地研究较多,草地次之,在农作物及其耕作方式对水土流 失影响方面的研究不够,而农地恰恰是造成我国严重水土流 失的关键所在.我国大部分耕地还沿用传统耕作方法,深入 研究耕作方式及作物残茬管理措施对土壤侵蚀的影响,将有 助于我国水土保持耕作法的实践和应用.在不能实现全面退 耕还林还牧的情况下,通过改良耕作制度来减少土壤侵蚀也 不失为一种经济有效的方法. 由此看来,在C因子的研究方面,还有大量艰巨的工作. 一方面应加强C因子及其影响因素深入系统的研究,特别 是耕作方式、作物残茬管理和产量水平对土壤侵蚀的影响研 究.另一方面,应对已有大量观测数据和研究成果做系统分 析,确定我国通用的标准径流小区(标准休闲对照小区),估 算作物不同生长期的土壤流失比率,以期得到我国水蚀区主 要农作物和耕作制度下的C因子值,以满足土壤侵蚀预报 和土地利用对侵蚀的影响评价的要求. 3.3.3.其他模型 3.4土壤侵蚀评价标准 4基于GIS进行土壤侵蚀分析 4.1评价因子确定原则 4.2评价因子的提取 4.2.1植被类型分析及信息提取 4.2.2坡度因素分析及信息提取 4.2.3土壤质地因素分析及提取 4.2.4降水量因素分析及信息提取 4.3评价因子权重的确定与综合分析 5土壤敏感性分区研究 5.1分区的原则 5.2分区方案和主
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