本发明涉及一种在耕作条件下，快速估算坡耕地土壤水力侵蚀速率的方法，具体涉及采用无人机获取坡耕地对象在水力侵蚀前后的高清影像，生成高密度点云数据和正射影像数据，进一步插值生成高精度DEM数据。监测坡耕地径流小区在人为耕作条件下，受到水力侵蚀之后的地形变化，用于估算坡耕地土壤在耕作后的水力侵蚀速率。
背景技术：
紫色土一方面具有较好的母质肥力性成为宝贵的农业耕作土壤，同时受限于其有机质含量低、容重高、分散率高、团聚体含量少等缺点，使紫色土区成为仅次于黄土地区土壤流失最严重的地区之一。紫色土坡耕地因强烈的人为耕作活动，导致坡耕地土层变薄，养分流失加剧，生产力低下，严重阻碍了当地农业的可持续发展。因此开展紫色土坡耕地土壤侵蚀研究，对研究坡耕地地形演化过程、土壤质量改变、土壤养分转移与重分布、土壤有机质含量及土壤碳储量变化等有重要影响。
耕作侵蚀和水力侵蚀是发生在坡耕地上的两种重要侵蚀类型，两者存在交互作用。耕作侵蚀是在坡耕地景观内，由于农耕工具和重力作用而使土壤发生向下坡运动与向上坡、运动(依赖于耕作方向)，导致净余土壤量向下坡传输、堆积，重新分配的过程。水力侵蚀是在降水、地表径流、地下径流的作用下，土壤、土体或其它地面组成物质被破坏、剥蚀、搬运和沉积的全部过程。坡耕地受长期耕作侵蚀影响，土壤沿耕作方向产生位移，导致坡耕地地形发生变化，同时，地形的改变又会影响坡面水流的汇集与运动，进一步影响水力侵蚀发生的条件和部位，反之坡面水流携带泥沙由坡顶至坡脚侵蚀-搬运-沉积的过程又会引起地形的再次变化，两者反复进行。坡耕地土壤侵蚀过程是耕作-侵蚀-再耕作-再侵蚀过程的不断重复，地形支离破碎，耕作侵蚀和水力侵蚀耦合作用下的土壤侵蚀，使得坡地土壤贫瘠，养分流失，土壤质量不断退化，土壤抗蚀能力不断降低，土壤侵蚀强度日益加剧，并在坡耕地上呈现出一定的空间变异性。目前针对紫色土耕作侵蚀和水力侵蚀已经进行了大量的研究，结果表明耕作侵蚀部位主要集中在坡顶凸起部位，水力侵蚀主要集中在坡脚下凹部位。经过多年长期耕作后，坡顶地形发生改变，坡顶土壤沿耕作方向发生位移，形成土壤净侵蚀区，坡脚处土壤堆积，地形隆升，形成土壤净堆积区。目前耕作侵蚀速率和水力侵蚀速率的主要代表计算方法有137Cs示踪剂法、模型法、模拟降雨和放水冲刷试验等。但上述诸多方法存在采集数据方法繁琐、数据精度不高、对原始地形破坏严重等缺陷。
目前，针对坡耕地地区，如何快速精确计算坡耕地在不同耕作年限条件下，经过径流冲刷后的土壤侵蚀速率，尚无高效可靠的方法。因此，需要发明一种通过使用无人机近景摄影测量，获取坡耕地在不同阶段的地形照片，生成正射影像和高程点云数据，插值得到较为精确的两组DEM数据，结合目视解译，确定水力侵蚀边界，计算土壤净侵蚀体积，以此来估算坡耕地土壤水力侵蚀速率的方法。
技术实现要素：
本发明技术的目的是提供一种适合于坡耕地地区，结合无人机影像和高精度DEM数据，推算坡耕地土壤在耕作后水力侵蚀速率的方法，并产生一定的经济、社会和生态效益，属于水土保持学和恢复生态学领域。
本发明中的一种基于无人机摄影测量的坡耕地土壤水力侵蚀速率快速估算方法，包括：
步骤1，利用无人机获取坡耕地在耕作条件下受到水力侵蚀前后的影像数据；
步骤2，使用RTK-GPS获取坡耕地的地面控制点；
步骤3，根据所述地面控制点分别对所述受到水力侵蚀前后的影像数据进行对齐处理，然后分别提取高密度点云数据；
步骤4，根据受到水力侵蚀前后的高密度点云数据生成受到水力侵蚀前后的高精度数字高程数据及正射影像；
步骤5，通过ArcGIS软件利用正射影像进行目视解译，以确定土壤水力侵蚀区边界；
步骤6，根据受到水力侵蚀前后的所述高精度数字高程数据利用土壤水力侵蚀区边界对水力侵蚀前后的高精度数字高程数据进行剪裁，以使二者的数据面积严格相等，具有相同的行列号；
步骤7，利用ArcGIS软件中提供的填挖方工具，计算坡耕地水力侵蚀过程中的土壤净流失体积；
步骤8,根据所述土壤净流失体积结合土壤容重和时间，推算水力侵蚀速率。
优选地，所述影像数据包括RTK-GPS的地理位置信息。
优选地，所述影像数据间的重叠度应在40％左右，便于后期影像拼接及数据生成。
优选地，所述控制点可选择坡耕地道路交叉点、人为设置的地面标识点等在影像上易分辨且较精细的特征点。
优选地，步骤8采用下式推算水力侵蚀速率：
其中，Rw为坡面水力侵蚀速率(t/hm2)；Vw为水力侵蚀过程中坡耕地净流失土壤体积(m3)；ρb为土壤容重；A为坡耕地面积(m2)；T为时间。
本发明以水土保持学和土壤学原理为依据，可快速计算坡耕地耕作后土壤净流失体积，并以此推算坡耕地耕作侵蚀速率；配合人工目视判读勾画和数据空间分析，即可计算任意耕作时间内坡耕地土壤耕作侵蚀速率，操作简单，数据精度较高，未对原始地形进行人为扰动，具有较强的可操作性；采用近景摄影测量方法计算土壤侵蚀速率较为可靠，且相较于传统人工测量计算方法，测定时间更短，效率更高。
附图说明
图1是本发明的流程图。
具体实施方式
下面，以一个具体的实施方式对本发明中的快速估算坡耕地土壤耕作后水力侵蚀速率的方法的实施过程进行详细说明：
首先，利用无人机获取坡耕地在耕作条件下，受到水力侵蚀前后阶段的影像数据。针对坡耕地坡度较陡、传统实地测量方法繁琐，人工测量对地形破坏严重的特点，利用无人机合理规划航迹，获取坡耕地清晰无云的影像，该影像需要包含GPS信息，影像间重叠度应在40％左右，便于后期影像拼接及数据生成。
其次，使用RTK-GPS获取坡耕地的地面控制点。使用RTK-GPS在坡耕地测得地面实际控制点坐标，控制点一般选择在坡耕地道路交叉点、人为设置的地面标识点等在影像上易分辨且较精细的特征点。
再次，提取高密度点云数据，生成正射影像和高精度DEM数据。使用Agisoft Photoscan软件加载无人机拍摄的照片，导入RTK-GPS测得的控制点，软件自动将照片对齐，生成高密度点云数据和正射影像数据。
最后，计算土壤水力侵蚀流失体积。在耕作条件下，将坡耕地受到水力侵蚀前后生成的高程点云数据，通过空间插值生成高精度数字高程数据(DEM前，DEM后)。由于坡耕地水力侵蚀发生的主要部位，在坡耕地土壤净侵蚀区以下，因此，通过在ArcGIS 10.3软件中对正射影像进行目视解译，确定土壤水力侵蚀区边界。在ArcGIS 10.3中使用土壤水力侵蚀区边界对DEM前和DEM后进行剪裁，使两期DEM数据面积严格相等，具有相同的行列号。利用ArcGIS 10.3中提供的填挖方工具，计算坡耕地水力侵蚀过程中的土壤净流失体积(Vw)。
采用模型法通过水力侵蚀前后的地形变化，计算得出土壤受水力侵蚀所流失的体积，结合土壤容重和时间推算水力侵蚀速率：
其中，Rw为坡面水力侵蚀速率(t/hm2)；Vw为水力侵蚀过程中坡耕地净流失土壤体积(m3)；ρb为土壤容重；A为坡耕地面积(m2)；T为时间。
本发明的有益效果是：
1、科学性
以水土保持学和土壤学原理为依据，针对传统计算水力侵蚀率中数据采集方法繁琐、数据精度不高，对坡耕地原始地形扰动较大等不足，提出了应用无人机通过近景摄影测量方法，快速获取坡耕地在任意耕作期限条件下，水力侵蚀前后的地形影像，生成高密度点云数据和正射影像数据，插值生成高精度DEM数据，结合人工目视解译，快速计算坡耕地耕作后土壤净流失体积，并以此推算坡耕地耕作侵蚀速率，研究结果表明该方法科学有效。
2、可操作性强
本发明只需要使用无人机获取坡耕地耕作前后地形影像数据及地面控制点坐标，通过软件即可完成影像自动配准，生成高密度点云数据和正射影像。配合人工目视判读勾画和数据空间分析，即可计算任意耕作时间内坡耕地土壤耕作侵蚀速率，操作简单，数据精度较高，未对原始地形进行人为扰动，具有较强的可操作性。
3、数据结果可靠
采用近景摄影测量方法计算土壤侵蚀速率较为可靠，且相较于传统人工测量计算方法，测定时间更短，效率更高。以往研究中多采用径流桶完全收集、烘干、称重试验过程中所产生的径流泥沙，或者使用径流瓶收集少量泥沙样品，以此推算整个径流小区土壤流失体积，但以上方法在野外实际操作过程中存在因泥沙含量大不能完全收集称重，样品采集不均匀不能反应真实情况等问题，导致推算土壤流失体积不可靠，而采用本方法能够克服以上缺点，使计算结果更加可信。