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基于遥感和GIS的塔帕库拉河流域植被覆盖度和产沙量空间分析

巴西伯南布哥联邦大学土木工程系

巴西帕拉伊巴联邦大学土木与环境工程系

巴西伯南布哥联邦大学

摘要：基于遥感和GIS的塔帕库拉河流域植被盖度和产沙量空间分析。 测绘和评估侵蚀风险是规划自然资源管理的重要工具，使研究人员能够提出适当的土地利用修改建议，并长期实施更可持续的管理战略。 位于巴西东北部伯南布哥州的塔帕库拉河流域是Recife Me-tropilitan Region（RMR）水资源管理规划单位之一，共分12个子流域。 本研究的目的是通过遥感和GIS技术评估该流域植被盖度和沉积物产量的空间变异性。 从数字高程模型（DEM），气候数据库以及土壤和NDVI图中推导出侵蚀力（R），可蚀性（K），地形（LS），覆盖物管理（C）和支持实践（P）考虑到文献中的信息。 为了验证模拟过程，估计了泥沙输送率（SDR）。 得到的NDVI图显示了分析期间的植被损失，表明植被指数的损失与收益之间存在明显的对比。 植被和沉积物产量测绘是环境监测和管理的有用工具，共同使用可以提供令人满意的结果。 结果表明平均SDR约为0.9，估算沉积物产量为23.98吨/公顷/月。

关键词：卫星影像，沉积物产量，塔帕河流域。

介绍：

水蚀是最重要的环境退化过程之一，由溪流和水流侵蚀产生。 当土壤颗粒被雨滴分离并通过浅层地表水流运输时，土壤侵蚀发生，而细沟侵蚀是土壤颗粒集中流动的分离和运输（Beskow et al。2009）。 然后将这种分离的土壤作为下游沉积物进行运输和输送。 在侵蚀过程进展的地区，土壤生产力可能会下降，运输的沉积物，营养物和农用化学品会污染并填满水体。 直接影响人类社会发展的土壤侵蚀是人类面临的重要问题之一，因此许多国家都重视水土保持。

已经开发了几种基于物理的模型来量化流域内的侵蚀，如KINEROS2（Woolhiser等，1990; Smith等，1995），WEPP（Flanagan andNearing 1995;6 RM Silva等人；Flanagan等人 2007），LISEM（DeRoo等1996; De Roo和Jetten 1999）和SWAT（Arnold等1998; Gassman等2007）。前述有以下缺点：（a）需要大量数据集作为输入和许多校准参数; （b）需要复杂的实验室分析或难以收集的昂贵的实地数据收集，这在许多发展中国家可能是不可行的; 和（c）尽管有一些校准参数，除SWAT以外，模型没有嵌入软件中的优化方法（Beskow et al。2009）。 然而，这些模型的一些优点可以强调：（a）它们是基于物理的模型，基本过程被纳入其中; （b）考虑到投入和产出的空间变化，从而更好地反映现实世界。

其他模型基于最流行的通用土壤流失方程 - USLE和RUSLE技术，最常用于农田土壤侵蚀预测，并在世界许多农业流域中进行测试（例如Fistikoglu and Harmancioglu 2002 ; Erdogan等人2007; Pandey等人2007; Dabral等人2008）。 USLE是最广泛使用的经验性侵蚀模型，并且将一个地区的土壤侵蚀简单地估计为经验系数的乘积，因此必须对其进行准确评估。

分布式水力发电的发展，随着地理信息系统技术的应用，逻辑模型得到了很大的改进。 在巴西，虽然有几项关于径流和沉积物产量模拟的研究，近几年来，分布式水文模型和地理信息系统相结合，大多数研究主要集中在实验流域。 在这样的背景下，本文旨在探讨类似建模技术在大型流域（即代表性流域）中的适用性。

地表变量，例如NDVI可以直接从卫星观测得到（Ma等2004）。 来自卫星的遥感提供了在河流流域不同区域推导地表区域分布的可能性。 由卫星区域提供的遥感数据作为在斑块景观和全球范围内的元素上获得频谱反射率和辐射发射的一致和频繁观测的手段（Sellers等，1990）。

几种使用遥感的方法，测量用于估算河流流域的植被变量和沉积物产量。 因此，本文的最终目的是通过遥感和GIS技术评估位于巴西东北部Pernambuco州Tapacura河流域植被盖度和沉积物产量的空间变异性。

材料与方法：

学习区域描述

这项工作是在位于巴西伯南布哥州Capibaribe河流域的Tapacuraacute;河流域完成的，坐标为230 000 mE，270 000mE，9 090 000 mN，9 120 000 mN，它有一个480公里左右的排水区

图1.巴西Tapacura河流域和Capibaripe流域的位置

（图1）. Tapacuraacute;河流域是长72.6公里，并有一个480公里的流域面积。 它是Capibaribe河流域的一条支流，它是伯南布哥州的主要河流之一。 气候属热带，炎热和潮湿。 该地区年降水量约为1200毫米/年。 该地区最大每日降雨量为175毫米。 年平均气温27°C，日平均气温25°C-32°C。

土壤流失和SDR - 沉积物产量方法

沉积物产量是指在流域出口或航道上的一点测得的沉积物量。 基本上，沉积物产量不等于高地侵蚀（Fistikoglu and Harmancioglu 2002）。 在河流系统中某一特定区域输送的沉积物与总侵蚀量之比是沉积物输送量该流域面积的比例。 因此，流域年产沙量定义如下：

(1)

其中SDR是沉积物输送比率，Y是沉积物产量（吨/平方公里），USLE是测量点上方每单位面积的总侵蚀量。 通用土壤流失方程--USLE（Wischmeier和Smith，1978）可以用来估计土壤流失，重点在于薄层和细沟侵蚀。 它不考虑沉积物沉积。 该等式可以表示如下：

(2)

其中A是单位面积年平均土壤流失量（t / ha /年），R是降雨量 -- 侵蚀因子，LS是地形因子（无量纲），包括坡长因子（无量纲）和坡度陡度因子（无量纲），C是覆盖管理因子（无量纲），P是支持实践因子（无量纲）。

泥沙输送率（SDR）定义为给定时间间隔内从给定集水区输送的总侵蚀量。 建立了交货率和流域规模之间的关系，定义如下：

(3)

那里是主要水的平均坡度。

模拟过程的验证是根据泥沙输送率,如下：

（4）

其中TS是输送的沉积物（吨/公顷/年）至盆地出口，MSL是平均土壤流失量（吨/公顷/年）。

降雨径流侵蚀力因子（R）

侵蚀力是降雨在没有保护的情况下在给定土壤中造成侵蚀的潜力。R因子考虑了落在土壤上的雨滴的总降水量和动能，并受降雨强度和雨滴大小的影响。 为了估算月降雨径流侵蚀力，应用了由Renard和Freimund（1994）开发的方程，也称为Fournier指数。这个指数已被广泛应用于几项土壤流失和侵蚀力测绘的研究中，例如Irvemetal（2007）和Pandey（2007）等人。

利用来自12个雨季的每日降雨数据，在2006年1月至12月期间，计算了所有研究年份的每个月的降雨侵蚀力。

土壤可蚀性因子（K）

土壤可蚀性因子的确定是基于塔帕库拉河流域土壤质地的土壤图。 土壤分布盆地中的K值和K因子值，那里是主要水的平均坡度。模拟过程的验证是根据泥沙输送率（SDR）计算得出的如表1所示。

表1.塔帕库拉河流域的土壤分类和土壤可蚀性（K）值

地形因子（LS）

LS系数用于USLE考虑地形对侵蚀的影响，（Irvem等2007; Erdogan等2007）。 地形因子取决于坡度因子（S）和坡长因子（L），它是量化因地表径流速度影响而产生的侵蚀的基本参数。 在基于网格的DEM中确定L因子的文献中有不同的方法。 其中之一是基于每个单元的上坡贡献面积，这可以通过由Desmet和Govers（1996）和Winchell等人描述的等式来计算。（2008年）。

在这项研究中，Tapacuraacute;河流域的数字高程模型（DEM）获得了90米的分辨率，并用于生成每个网格单元的坡度图，坡度长度因子（L）和坡度陡度因子（S）地图。估算LS因子的这种技术由Moore和Burch（1986）提出，Engel和Mohtar（2007）也使用这种技术：其中V是径流深度乘以单元尺寸，是以度为单位的倾斜角。

（5）

归因于NDVI的覆盖管理（C）和支持实践（P）因素

C和P因子与土地利用有关，是土壤侵蚀脆弱性的减少因素。这些因素代表特定植物覆盖物的土壤流失比例，支持实践，土壤类型和坡度。这些都是USLE的重要因素，因为这代表了可以轻易改变以减少侵蚀的条件。因此，了解流域土地利用方面的知识对于产生可靠的C因子值是非常重要的。

估算最常用的程序，使用NDVI交配C因子涉及使用回归方程模型，该模型来源

于野外测量的C因子值与卫星衍生的NDVI(de Jong et al. 1999;de Asis和Omasa 2007)。NDVI表达了红色和近红外波段的反射系数之间的差异。规范化不同的植被指数minus;NDVI(Rouseet。1973)表达了差异红色和近红外波段的反射。这是表示为:

（6）

其中rho;是近红外波段的反射率，红外波段和rho;分别是卫星Landsat 5 / TM的红色波段4和波段3的反射率。 在这项工作中，选择了来自实地数据的六个土地覆盖类：水，城市地区，甘蔗，卡波耶拉植被，牲畜，农业，热带雨林，重新造林和家禽养殖场。C因子图基于巴西不同地区进行的几项研究中发表的值，并与土地利用相同在这个研究中。 这个盆地每个土地利用的C值可以在表2中找到P因子被认为是1.0，因为缺乏关于这个因子的信息和地图。

结果与讨论：

R因子代表特定地点气候的侵蚀性。 R的年平均值是根据历史天气记录确定的，并且是个体风暴侵蚀力的年平均总和。 其结果是，以侵蚀力图及其分布图的形式，为位于Tapacuraacute;河流域周围的12个雨洪站提供服务。R的变化以MJ / ham mm m ye ye的等值线图表示。 年平均R值因数值为2,800-5,200 MJ /ha mm年，平均值为4000 MJ /ha mm年。

R因子代表特定地点气候的侵蚀性。R的年平均值是根据历史天气布。研究区的K值在0.001到0.03之间变化，平均值为0.02t ha h/MJ ha mm。土地利用类别（C值）在没有考虑季节变化的情况下进行分配（Lee 2004）。图2c显示了由NDVI导出的C因子图。C因子值从0到0.8，平均值为0.4。由于位于山坡边缘的农业面积较大，该地区也出现较高的C因子值。

表2.塔帕库拉河流域各土地覆盖类型和C因子的部分

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