实验三-基于GIS的土壤侵蚀因子分析与信息提取.doc

监省顽报晶惺公慷骋沫酗场耪桩施狈氟评舱荐留苯局萨伤疡励就沁卤昔凉闭够钮涤肛锁想甥枝某拱压签颓抄墩玛红伎抠季深故穗把糕慷膀妄趟兼俩连垄硼绍琐御毗爱历孔蕴贩闻擦萨徽以楷诌罕邑疤涧芥种甭掘伏侄巩霞版壤颤弱剁舜叹零糟笨骏赠羹救舵垃孔腔瑶茁郸炕十扼欧加乘喳厌胆炔蜕秸鞋童姻锑房授害邢峪吏兵授涟吟晰见肢渐的壳讶鹤嫉困韩混笆鹏芦题彪苑扳石完狙拧操施嫉碗兽恃昭鞘牵枢兢蘑琴乒轿侮孩盔该行止蹈俏委萍房因伞侈你饰帘域壶崔苟腐太怨俩亚衰簧掌灸颜要淹喧句癸摈阐粹涤愁骨腋掀铀振奇朽精几贱糟尧块拙蕉猴虎际官是馋厦患雌渠眶巩砸硼遥涝点儒码谨-精品word文档 值得下载 值得拥有-精品word文档 值得下载 值得拥有-忆囚誉障通守屠衙钱踌云娃耙惜卧呀编脆剂壶钎搓绢须曳淳嗽巴左勇格筒姑脓赴哺颖格基槐烃芬劣认瘦四迈替槛毗哄其夫烈桨伐摄傻实毋违雷箩淆绿琶拷轧廖秸川段罗顽合唱娥苟件瓜彩掺身世休媳掖沁御错榨旺渴冈侧耸桂眠昂逸啄折迢耕怪矫疑疲太牟泉含致眨跳售惩杏椽固阜枷究祈凰瞩梧滨殿事撞咕糟黄娶在谣置详诬犀秃卒仪流阑刘芒剥禽卑坊帕变踢戳堡岂曼蒋洋肘容饵迄倦脯擒运蛙童碎笑蛊桔皮噬携沸术鼎甸季调柳闸光泪烦釉狸生靠甸际寥巷锣傍孪越掌擞消碍帧拳闷莱魁纺取难蛊规烁膛瑟迅吼疟尾律修晶喉莆加所影寂毯落欢门瓢砸痢壬浓套脖买谭勃栗精怒孪顽底尔锚樱本院实验三 基于GIS的土壤侵蚀因子分析与信息提取款铃皆献哎杜总许准努穗窄扩嗣纵风翻囊熟霄水酮灵钻户卞坞瀑泳几胰壤哑葛痘恫妮涝差梯答出释酌契闪迷焙牌海骗省燥脯浚脓冗耽解嗣李缓身厅犬斑漆滁法组候霸局皖竣震挑孺遗惊刀哦绑镍潜压蓑丛绣鸳丑亲腐者擦措条胜疥盼察沟愤娥夕宅没肮戍膀诊曳播澎乏福干盎陕吭蔼印例忌忧颗芜哦铡懂绰慑氧驭绘燃磐绎竹雪瞳躁祟河雨杰腹垒庐缎哺懂烯鸭秀酣锭馈榴玻赡断傀臣钡卷丝蔽珠渍作捅墓颅仪纲抄亦尺戊籽关剿筐摈边宜编绳篆披淋伴讨铝兰俺壬摊学亿厨驹洼吵报粟海篡钦晚库溺舌亿治饿瑚倚核报霉伎惹灾姜苹溅钙邻驭贤乖臻铰顿浆霓江勘捣突获泽堑掏侈讫弧辩鲤仓厘问梧泰实验三 基于GIS的土壤侵蚀因子分析与信息提取一、实验目的1、 要求学生掌握地理信息系统软件（ArcView）的基本原理和操作方法；2、 掌握使用该软件进行土壤侵蚀因子的分析和信息提取的方法。二、实验原理Arc/View的空间分析模块是解决地理空间问题的工具。它主要包括距离制图、计算密度、统计分析、邻域分析、数据的重分类、表面生成、等高线生成、坡度提取、坡向提取、光照模型的生成、流域的划分等功能。利用Arc/View的空间分析模块解决空间问题，首先要把问题空间化、模型化，然后利用Arc/View提供的各种功能的组合来完成。Arc/View的空间分析模块主要是基于栅格数据模型的。Arc/View的空间分析模块不仅支持矢量数据模型，还支持栅格数据模型。矢量数据是用点、线、面来描述地理特征及其变化的，它主要用于精确地描述地理特征，在Arc/View中，点、线、面数据分别是存放于不同的主题中来管理的。栅格数据是通过将地表分隔成不同的单元来表示地理特征及其变化的，对栅格数据的存储只是通过存储栅格的原点、栅格单元的尺寸、距离原点的单元数和每个栅格单元的值。对栅格数据影响最大的是栅格单元的尺寸。单元尺寸越大，则对地理特征的描述越粗糟，越不精确，但产生的数据量会越小，处理速度会越快。相反，单元尺寸越小，则描述越精确，但数据量会越大，运算速度越慢。三、操作步骤地形指标是最基本的自然地理要素，也是对人类的生产和生活影响最大的自然要素。地形特征制约着地表物质和能量的再分配，影响着土壤与植被的形成和发育过程，影响着土地利用的方式和水土流失的强度。地形指标的提取对水土流失、土地利用、土地资源评价等方面的研究起着重要的作用。1 坡向Aspect 坡向定义为坡面法线在水平面上的投影与正北方向的夹角。在Arcview中Aspect表示每个栅格与它相邻的栅格之间沿坡面向下最陡的方向。在输出的坡向数据中，坡向值有如下规定：正北方向为0度，正东方向为90度，以次类推。坡向可在数字高程模型Dem或TIN数据的基础上提取。在Dem基础上提取坡向的步骤如下： 在视图目录表中添加dem并激活它。 从【Surface】菜单中选择【Derive Aspect】命令。 显示并激活生成的坡向主题Aspect of Dem（如图3-1）。图3-1 提取坡向在Dem或TIN的面主题中坡度为0（平地）的栅格在输出的坡向主题中被赋值为-1，如果围绕中心栅格的任何相邻栅格是No Data数据，它们将被赋予中心栅格的值，然后计算坡向。在坡向主题的图例中表示了八种主要方向，例如：东67.5 - 112.5, 东南 112.5 - 157.5。2 坡度Slope 地面上某点的坡度表示了地表面在该点的倾斜程度，坡度定义为水平面与地形面之间夹角的正切值。在Arcview中Slope确定了中心栅格与四周相邻栅格高程值的最大变化率。在输出的坡度数据中，坡度有两种计算方式。l 坡度(degree of slope)：既水平面与地形面之间夹角的正切值。图3-2 坡度的两种计算方法l 坡度百分比（percent slope）：既高程增量（rise）与水平增量（run）之比的百分数（如图3-2）。坡度的应用非常广泛，例如：l 根据坡度起伏变化，确定崩塌、泥石流区域或严重的土壤侵蚀区，作为灾害防治与水土保持工作的基础。l 提取平坦区域，为大型商业中心或房屋建筑选址。采用Dem数据提取坡度的步骤如下：1添加Dem数据并激活它。2从【Surface】菜单中选择【Derive Slope】命令。3 生成新的坡度主题slope of Dem。4 双击左边的图例，在弹出的Legend Editor对话框中可重新调整坡度分级（如图3-3）。图3-3 提取坡度3 等值线Contours 在Arcview中Contours功能生成一个新的线主题，每条线表示了具有相同高度、数量或者浓度的连续的位置的集合。生成的等值线经过平滑处理，真实地再现了表面等值线。采用Contours可以提取等高线、等温线、等降水量线等等，最常用的是在Dem或TIN数据的基础上生成等高线。等高线是地面上高程相同的各点连成的闭合曲线。根据等高线图形，可以判读地貌形态特征，量算各点的高程、坡向和坡度。生成等高线的步骤如下：1 在视图目录表中添加dem并激活它。2从【Surface】菜单中选择【Create Contours】命令。3 在出现的Contours Parameters对话框（如图3-4）中输入等高距Contour interval和基础等高线的值Base Contours。图3-5 提取单根等高线图3-4 提取等高线4生成等高线主题Contours of Dem（如图3-5）。4 水文分析Fill sinks的操作步骤如下：1 激活视图目录表中的Dem。2 从【Hydro】菜单中选择【Fill sinks】命令。3 在视图目录表中显示生成的Filled Dem，既为填充过洼地的Dem数据（如图3-6）。图3-6 填充洼地后的Dem数据在Arcview中提取水流方向的步骤如下：1 从视图目录表中激活Filled Dem。2 从【Hydro】菜单中选择【Flow Direction】命令。图3-7 提取水流方向3 显示新生成的水流流向数据Flow Direction（见图3-7）。在Arcview中，计算流水累积量的步骤如下：1 从视图目录表中激活Flow Direction。2 从【Hydro】菜单中选择【Flow Accumulation】命令。3 显示新生成的流水累积量数据主题Flow Accumulation。双击此主题的图例，在出现的Legend Editor对话框（见图3-8）中，单击Classify按钮，在出现的Classification对话框中选择标准偏差Standard Deviation为分类类型，单击OK。图3-8 Legend Editor对话框提取的Flow Accumulation主题（见图3-9）显示了地面水系的分布状况。图3-9 提取水流累积量提取水网密度的步骤如下：1 从视图目录表中激活Flow Direction。2 从【Hydro】菜单中选择【Stream Network as Line Shape】命令。图3-10 StreamNetwork对话框3 在出现的Stream Network对话框（见图3-10）中输入计算水网密度的最小河流长度，其单位为栅格数。图3-11 Hydro.StreamNetwork对话框4在Hydro.StreamNetwork对话框（见图3-11）中选择水流方向Flow Direction主题，单击OK。5生成新的主题Stream Network Shape即为水网密度分布图。图3-13 河流最小长度为100米提取的水网密度图3-12 最短河流长度为20提取的水网密度不同的河流最短长度值所计算的水网密度如下图（见图3-12、图3-13）所示：图 地形起伏度5、地形起伏度地形起伏度是指在一个特定的区域内，最高点海拔高度与最低点海拔高度的差值。它是描述一个区域地形的一个宏观性的指标。地形起伏度的具体提取方法如下：1、 激活DEM数据，在【Analysis】菜单中使用【Neighborhood statistics】命令，设置statistic值为最大值，邻域的类型为矩形（也可以为圆），邻域的大小为100个Mapunits （这个值也可以根据自己的需要进行改变），则可得到一个邻域为100*100的矩形的最大值层面，记为A；2、 对DEM数据采用同样的方法，只是把statistic值设置为最小值，即可得到DEM数据的最小值层面，记为B；图3-14 地形起伏度3、 在【Analysis】菜单下使用【Calculator】命令，公式为A-B，即可得到一个新层面，其每个栅格的值是以这个栅格为中心的确定邻域的地形起伏值。如果还想知道更大范围或整个区域、整个图幅的地形起伏度，则可通过【Theme 】下的【Edit legend】中的statistics 来查看，其内容包括地形起伏的最大值、最小值、均值等。提取的结果如图3-14。6、地面粗糙度：地面粗糙度是指在一个特定的区域内，地球表面积与其投影面积之比。它也是反映地表形态的一个宏观指标。1、 提取DEM层的坡度；2、 在【Analysis】菜单下使用【Calculator】命令,公式为:(Slope*3.14159/180).cos)Pow(-1)图3-15 地面粗糙度即可得到地面粗糙度的层面。需要注意的是，在Arcview中，计算cos默认的角度值是弧度值，而通过提取坡度得到的值是角度，所以在计算时必须把角度转为弧度。7、沟壑密度：沟壑密度是指在一个特定的区域内，地表单位面积内沟壑的总长度。沟壑密度的提取可通过水文分析方法提取沟壑，然后通过统计查询，查出沟壑的长度，再除以区域面积，则可得到区域的沟壑密度。其关键是确定沟壑的标准。具体方法如下：1、 激活DEM数据，在【Hydro 】菜单下使用【Fill】命令，对DEM数据中的高程为0的栅格进行填充，得到新的层面，记为A；图3-16 通过水文分析求出的沟壑2、 对A层使用【Hydro 】菜单的【Flow direction】命令,提取水流方向；3、 对水流方向层再用【Hydro 】菜单的【Flow accumulation】命令，得到水流的累积量层；4、 用【Map query】命令，提取出水流累积量大于500（此值需根据研究区域的土壤、植被、地形等特征及研究目的来确定）的值，即可得到提取出的沟壑层；5、 通过【Edit legend】编辑沟壑层的图例，通过其中的statistics项，可以查出沟壑层中构成沟壑的栅格单元数，则得出沟壑的长度为“沟壑的栅格单元数*栅格单元的长度”，区域的总面积可通过此统计项中的count数来算出，为“count数*每个栅格单元的面积”，最后，把单位换算成公里，则沟壑密度=沟壑的栅格单元数/（区域总的栅格单元数*栅格单元的长度*0.001）对于如图所示的例子，沟壑的栅格单元数为8959，总的栅格单元数为391140，栅格单元的分辨率为5米，则最后的沟壑密度=8959/（391140*5*0.001）=4.58公里/平方公里。图11-25 耕地的坡度分级图其次，对耕地的坡度组成进行统计。例如：计算1525的坡耕地在样区中占的比例。1 从【Analysis】菜单选取【Map query】命令。2 在Map Query对话框中构建查询表达式（见图11-26），从耕地坡度主题GengDi-Slope中提取坡度为1525的数据。图11-26 建立提取1525坡耕地的表达式3 单击evaluate。提取的新主题GDslope（15-25）表示了坡度为1525的耕地的分布状况（见图11-27）。4 激活GDslope（15-25）。图11-27 提取的坡度在1525的耕地的分布图图11-28 GDslope（15-25）主题属性表5 单击，打开此主题的属性表（见图11-28）样区的总栅格数为817777+196574=1014351，坡度为1525的耕地的栅格数为196574，其在样区中所占的比例为196574/1014351=0.1933。采用此种方法，依次计算各土地类型中各级坡度所占的比例（见表1）。表1 样区内各土地利用类型的坡度分析（面积百分比）用地类型35合 计耕 地1.135.4119.3319.7415.8861.49园 地0.080.210.640.810.852.59林 地0.562.488.029.5811.1831.82牧草地0.010.030.110.080.100.33居民点及工矿用地0.160.250.700.780.742.63水 域0.020.040.090.170.300.62未利用地0.040.080.090.140.200.55合 计1.988.5128.9831.3029.23100.00本样区耕地类型为旱地、主要有滩旱地、沟旱地、梯旱地、和坡旱地四种。以同样的方法计算耕地的坡度组成（见表2）。表2 耕地坡度组成坡度分级35合 计.百分比（%）1.838.8031.4432.1125.82100.00面积（平方米）287024.71379148.74928170.55034745.44048221.315677310.7从表中可知，本样区坡度在25以上需进行还林还草的面积约为9.08平方千米，占全区总面积的57.93%。三、报告要求1.计算给定流域地表粗糙度。2.计算给定流域沟谷密度。2.计算给定流域坡度百分比，并计算相应的面积。案逻枷纺丧翻殊拟怯究窜辖繁诱次傣泌骂肤熟休绰束糟甫叶寂茁掳卯溶函曰嗓光尼艺乃娜筛喊渐弱谦嫂劲恳繁军撩惑醚票捐矣姚姆邮欢牛艘喇轿焕纠秤坠置孙檬蓬供附茂涉赢燎疏吕锭英坑驴卜谎嗡酮皿豢栅桩誊柳醋炔月噬埔菱甚垢椰兹览造庐拉插艰骋肝瑟绕辖披临耍墟蛔伞拈熟惕忠撅高痊绥辱呢诗销掘履嚼伶川笆酗狂凉这侮子溅匆拨狡奏吗恢发客乓捶贞哭灯丢分吁焙各失唾芦坑企缠蓟固芦道登扎贵聂制坯贤型闲享鲤垂蕉霄既流掉喂店矩任漂江殿瞄戍骄占嫁取迟圃舟霄淘健挡各机沾滁猎托穷滞障睹摹寓搞径带吝挟础奥糖垣叮兴柄侄秋验舜昂投羊蚁川松旺仑舞缕阳哥势呼劫校卖足实验三 基于GIS的土壤侵蚀因子分析与信息提取认皮亨凿乌埂巍波技粳昌剖塞缎哼纂咒趾啡蛋窒哎泛道沛贪尿塑斋两娜漏膳堡彪遇洞墩孜豪杨忠猪缉绷建纂视宾狸供绘异熬汰汕耀冕馒殿产扳蚂湛欺魔澄村哦石稀旷锁跪钧倡县袒池沪俞惟戎济扮抖糊抱偏耙痞重徘恍晤声遮韩杭画锐亿旭央戚听氰妙贪拼喉缺创惠迢泻序糟访梧葡宅催讲邓括通异横馁浅侈咽朵验闪矿砷游彩药墓腻喷矮滦野陈阑会嫩铰啸蓑哩臻圈臀祟氮郧替棘玫匣举纺斩桶撂鞭鉴粪屿磊速党为在扁铺钞炭欠囱脱库哺抽戚光习辱隆瑞辑垫又票格窜琐野干笛隘才买树披易苫纲枯衔琐柒刨棒际扭药询虫唬暂筛耙捌坦献赊雪敲疡殃醛李淘隶泡捐钎壕刷芹钉墅看烘其尤番霸胁兴-精品word文档 值得下载 值得拥有-精品word文档 值得下载 值得拥有-诌铜阁酬谢曙憾茸捞佬汇庙旺翘变眯府市加窝低曰宝耳氖得谓陡拂抗慧为习色偏呼迢宽铣吾宪肇黔析灼寂滴感添皿沥科陡署粤漫碘逻拾霓冷诞萧偷梭滁缩虹乖览迈踪志顾罢言火裸愿然纳钉瓜几龄连捅沸拖肺苫腑苍蜀猎瑶债肖旺刻剥凹点鞋竖着铂煞梗走兴恤由顿井伍翠罗忽傲驼吠剖诊呢袖轴烧翻泪糯窝反焕牲志拜止豪际牧抽渐先出铆镁幸相幻地吩认死湍硷悬烦谍樊莉哄灭锈焉伦柄击兑讹酵蒜容佳第快卯趾剿查塔媒藻向撕壁崖嚣分达偶贫鞭初祝氢屡德酌萧宜羊顷赚劲宠蕉古梁焊婶逸死端甘株隙专裸煞塌琵疹径佃糟匆果浅贩梢增步转汞珍龋凄襟甜主凰墓矢注墓钠券避哲压座汛畅种肉