[发明专利]一种喀斯特石漠化的分级制图方法及装置

说明书

本发明提供了一种喀斯特石漠化的分级制图方法及装置，通过获取待划分区域的遥感产品数据和环境要素数据，建立了喀斯特石漠化分级参照系，基于此参照系，对待划分区域的遥感产品数据进行标准化处理，生成喀斯特石漠化分级的标准化遥感指标，对喀斯特石漠化待分级区域进行石漠化分级制图。本发明既有效降低了喀斯特环境因素对遥感信息反演技术的不确定性，增加了遥感信息作为石漠化分级依据，提高了可靠性，又同时有效解决了目前石漠化分级参照标准以及分级阈值难以确定的难题，降低喀斯特石漠化分级制图的难度，能有效提高喀斯特石漠化分级制图的精度和效率。

技术领域

本发明涉及土地退化的技术领域，特别是涉及一种喀斯特石漠化的分级制图方法及装置。

背景技术

喀斯特石漠化是全球范围内重大的经济、生态和环境问题，威胁着社会的可持续发展。石漠化的发生和加剧，带来了诸多负面环境影响，包括耕地资源流失、水资源减少、土壤侵蚀以及生物多样性减少；与此同时，地区人民的社会经济收益也受到了损害。为了有效控制石漠化并评估石漠化治理工程的效果，迫切需要准确描述不同喀斯特石漠化等级的空间分布格局及其动态特征，以作为当前喀斯特石漠化恢复及区域可持续发展的基础。遥感技术由于其大范围获取地表空间信息的能力，成为石漠化分级制图的主要技术手段。

所谓石漠化的分级，就是在一定的单元内根据不同的土壤、岩石和植被等组分的比例进行石漠化的等级划分。石漠化强度越大，其基岩裸露率越大，而植被覆盖率和土壤覆盖率则越低，在遥感影像中对不同的石漠化强度将产生不同地物覆盖率以及不同光谱数值，这便是遥感数据能够成为石漠化分级依据的基本出发点。相比于目视解译方法的局限性，自动图像解译方法已广泛应用于石漠化的分级绘图，这主要包括监督分类方法、机器学习算法、石荒漠化分级指数和光谱混合分解等一系列方法。

然而，上述分级技术将土地石漠化过程与遥感观测联系起来的数学逻辑仍然不确定，导致通过遥感图像进行石漠化动态监测仍然是一项挑战性。尤其是喀斯特地区高度景观异质性，增加了卫星观测数据与地面石漠化强度的关系的不确定性，这一点受到了限制。归一化植被指数作为陆表的重要遥感产品之一，由于其与植被覆盖度密切相关的，目前成为众多石漠化制图研究的重要依据。有案例研究发现同一石漠化等级内部的归一化植被指数的数值波动范围较大，这可能有以下两方面的原因：一是归一化植被指数受到气候、土壤和地形等等地理环境背景的影响，在喀斯特地区与植被覆盖度的相关性有所降低；二是石漠化的分级是植被、土壤和基岩等地物特征的综合评估结果，单单依靠归一化植被指数为代表的植被特征还难以进行石漠化的分级。受环境因素变化的影响，遥感获取的地表参数数值的大小往往与石漠化等级的高低往往表现为非线性关系，尤其随着研究尺度的增加，这样的不确定性急剧增加，这将显著增加石漠化分级制图的难度，严重影响了现有遥感石漠化分级技术的精度。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种喀斯特石漠化的分级制图方法及装置，通过生成喀斯特石漠化分级参照系进行遥感信息标准化处理，以此对待划分区域进行石漠化分级划分，降低喀斯特石漠化分级制图的难度，能有效提高喀斯特石漠化分级制图的精度和效率。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种喀斯特石漠化的分级制图方法及装置，包括：

获取格式一致的待划分区域的遥感产品数据和环境要素数据，其中，所述环境要素数据包括海拔数据、土地利用数据和岩性数据；

根据所述海拔数据，设置并根据多组分层参数，对所述待划分区域进行海拔分层，将多组海拔分层结果中的最优海拔分层结果作为初始喀斯特石漠化分级参照系；

根据所述初始喀斯特石漠化分级参照系，对所述土地利用数据和所述岩性数据进行多因子空间叠置，获取并剔除所述待划分区域内的非喀斯特石漠化区域和不发生石漠化区域，获得喀斯特石漠化待分级区域，生成喀斯特石漠化分级参照系；

根据所述喀斯特石漠化分级参照系对所述遥感产品数据进行标准化处理，生成喀斯特石漠化分级的标准化遥感指标；