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水土流失模型分析研究 　　摘 要：本文根据DEM数据构建了研究区域的土壤流失模型，并利用遥感技术来获取土壤流失研究中的R因子、K因子等六个因子，利用土壤流失量模型分析计算该区域土壤流失量，并取得了比较满意的成果。 　　关键字：DEM；土壤流失；因子；遥感 　　1.前言 　　1.1 DEM概述和应用 　　数字高程模型(DigitalElevationModel，DEM)是表示地形空间分布的一个三维向量系列{x，y，z}，其中(x，y)表示平面坐标，表示相应点的高程，它是以离散分布的平面点上的高程数据来模拟连续分布的地形表面。数字高程模型是一个具有光谱特征的连续的栅格图像数据，在坡度分析、坡向分析、高程分带、地形阴影、彩色地势、地形校正处理、栅格等高线、视域分析、三维浮雕、高度转换等地形分析中，都是以DEM为基础进行的，是地理数据库中最为重要的空间信息资料和赖以进行地形分析的核心数据系统。 　　由于DEM描述的是地面高程信息，它在例如测绘、水文、气象、地貌、地质、土壤、工程建设、通讯、气象、军事等国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域有着广泛的应用。DEM数据转换为等高线图、坡度图、断面图、晕渲图以及与数字正射影像 (DigitalOrthphotoMaP，DOM)复合形成景观图等各种专题图产品，由DEM还可进一步产生坡度、坡向、沟谷、山脊、地表粗糙度等多个地形要素，构成数字地面模型 (DigitalTerrainModel，DTM)数据。利用这些地表信息与植被、土壤、人文要素的相关性，建立不同的地学应用模型。 　　1.2 地形分析的概述 　　1.2.1 数字地形简介 　　数字地形分析是以数字高程数据为基础来推导二维或三维地形特征以及确定流域、集水区、水流路径等，计算地形基本属性、提取地形特征以及分析地形结构等处理。数字地形分析为以地貌、土壤、生态、水文以及其他需要地形数据作为基础的各种科学研究和工程应用提供了技术支撑。 　　1.2.2 基本地形因子及相关参数 　　地形基本属性主要指的是地面上点的形态指数，它的计算是数字地形分析的基础。从地形分析的复杂性角度，可以将地形分析分为基本地形因子(包括坡度、坡向、粗糙度等)的计算和复杂地形分析(包括可视性分析、地形特征提取和流域特征分析等)两部分；从DEM导出的地形特征参数也可划分为原生特征和次生特征两类；从应用到水文分析的角度上，地形相关的指数可大致分为两个层面，第一个是地形基本属性的计算，其中包括坡度、坡向、水平曲率、垂直曲率、汇流面积、径流长度等17个参数，而第二个层面与具体应用有着紧密关联，例如水流侵蚀等。 　　2.方法及步骤 　　2.1 数据准备 　　本文在DEM的基础上利用ArcGIS软件以及Envi4.2软件对奥地利南部地区的土壤流失进行分析研究。 　　数据：本文用到的TM影像是于1987年3月21日（192-27）获取的landsat5影像。该影像以试验区南部的“Hohe Tauern”地区为中心。河流Salzach由西向东流淌。城镇“zell am see”位于两个山谷的交叉地带附近。 　　2.2 数据的预处理与分析 　　土壤流失的调查方法主要有工程实验法、定性遥感法和基于地理信息系统（GIS）的遥感定量法。在此采用遥感定量法。 　　遥感图像的几何纠正是指消除图像的几何变形，并把图像归入某个地面坐标系的过程。几何纠正是应用遥感图像的关键一步，直接影响遥感图像的分析应用。本试验采用二次多项式进行纠正。利用多项式纠正图像的过程包括确定多项式次数，选择地面控制点（GCP），求解多项式参数，精度评定，确定输出图像边界，像素变换和灰度重采样。 　　下图为对图像进行过滤处理后得到的图像。 　　图2.2-1 过滤处理后的图像 　　打开DEM数据，通过DEM等高线的叠合看到等高线分布图，如图所示： 　　图2.2-2 等高线分布图 　　通过查看该DEM的地形剖面廓线，可以大致的了解该研究区域的地形走向，如东西向、南北向的高程变化程度。如下图所示为x方向的高程变化值。 　　图2.2-3 高程值变化图 　　从以上的数据分析可以看出，此地区最高海拔为2889m，最低海拔为501m。下图为在ArcGIS中打开的tif格式的该地区的DEM图的属性值。 　　图2.2-4 试验区DEM属性图 　　2.3 土壤流失模型研究 　　作为定量调查方法的核心，土壤侵蚀定量模型基本上可以分为经验统计模型、概念模型及物理模型三类，在此我们用目前在实际应用效果较好的USLE模型基础上加以改进后进行分析计算。 　　USLE系列模型的数学表达式为：A=R*K*L*S*C*P 　　式中A――年土壤侵蚀量，R――降雨侵蚀力因子，K――土壤可蚀性因子，L――坡长因子，S――坡度因子，C――耕作管理植被覆盖因子，P―