一种小流域水土保持监测方法及其存储介质与流程

本发明涉及一种小流域水土保持监测方法及其存储介质，属于小流域水土监测。

背景技术：

1、根据水利行业标准sl 653-2013《小流域划分及编码规范》，小流域的面积一般小于50平方公里。由于降雨站点分布有限，一般小流域内普遍缺乏降雨站点数据。同时由于降雨等气象数据和土壤等实测资料的缺乏，导致难以进行小流域土壤侵蚀的快速精准监测。

2、现有技术中土壤侵蚀模型如中国土壤流失方程、通用水土流失方程和改进土壤流失方程等，都需要降雨和土壤等监测数据，工作量大，成本高。现有技术在小流域出口布设水土流失监测设备，但无法得到小流域内部土壤侵蚀的空间分布变化。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种小流域水土保持监测方法及其存储介质，所需实测数据少，监测成本低，可快速实现小流域土壤侵蚀的监测和评估，得到土壤侵蚀结果的时空分布，具有便捷性，经济效益高，克服了传统小流域水土流失监测方法成本高、操作繁琐、反应速度慢和不灵活的缺陷。

2、第一方面，本发明提供一种小流域水土保持监测方法，包括：

3、基于预先获取的小流域的遥感影像，计算获得植被指标、坡度指标、坡长指标和湿度指标；

4、利用主成分分析方法分析植被指标、坡度指标、坡长指标和湿度指标，获得一段时间内第一主成分rsswcir；

5、对第一主成分rsswcir进行处理，获得一段时间内小流域水土保持遥感指数rsswci；

6、利用卡口站一段时间内流出的土壤和小流域水土保持遥感指数rsswci总和，计算获得有单位的土壤侵蚀模数。

7、结合第一方面，基于预先获取的遥感影像，计算获得植被指标、坡度指标和坡长指标，包括：

8、基于预先获取的遥感影像，获得遥感影像的近红外波段nir的地表反射率srnir、可见光红波段red的地表反射率srred；

9、利用遥感影像的近红外波段nir的地表反射率srnir和可见光红波段red的地表反射率srred，计算植被指标ndvi：

10、

11、获取小流域数字高程模型数据，获得坡度θ；

12、利用坡度θ，计算坡度指标s和坡长指标l：

13、s＝10.8sinθ+0.03 θ<5°

14、s＝16.8sinθ-0.5 5°≤θ<10°

15、s＝21.9sinθ-0.96 θ≥10°，

16、

17、结合第一方面，遥感影像为利用陆地卫星landsat 5tm、landsat 8/9 oli陆地成像仪、sentinel-2msi卫星和高分系列卫星gf中的一个获取的。

18、结合第一方面，基于预先获取的遥感影像，计算获得湿度指标，包括：

19、利用陆地卫星landsat 5 tm或landsat 8/9 oli陆地成像仪获取遥感影像，获得遥感影像的蓝光的地表反射率srblue、绿光的地表反射率srgreen、红光的地表反射率srred、近红外波段的地表反射率srnir、第一短波红外波段swir1的地表反射率srswir1和第二短波红外波段swir2的地表反射率srswir2；

20、利用蓝光的地表反射率srb1ue、绿光的地表反射率srgreen、红光的地表反射率srred、近红外波段的地表反射率srnir、第一短波红外波段swir1的地表反射率srswir1、第二短波红外波段swir2的地表反射率srswir2，计算湿度指标；

21、其中，计算湿度指标包括：

22、若遥感影像为利用陆地卫星landsat 5tm获取的，则利用下式计算湿度指标wi-tm：

23、wi-tm＝0.0315srblue+0.2021srgreen+0.3102srred+0.1594srnir-0.6806srswir1-0.6109srswir2；

24、若遥感影像为利用landsat 8/9 oli陆地成像仪获取的，则利用下式计算湿度指标wi-oli：

25、wi-oli＝0.1511srblue+0.1973srgreen+0.3283srred+0.34071srnir-0.7117srswir1-0.4559srswir2。

26、结合第一方面，基于预先获取的遥感影像，计算获得湿度指标，包括：

27、利用sentine1-2msi卫星获取遥感影像，获得遥感影像的第一个波段的地表反射率srb1、第二个波段的地表反射率srb2、第三个波段的地表反射率srb3、第四个波段的地表反射率srb4、第五个波段的地表反射率srb5、第六个波段的地表反射率srb6、第七个波段的地表反射率srb7、第八个波段的地表反射率srb8、第九个波段的地表反射率srb9、第十个波段的地表反射率srb10、第十一个波段的地表反射率srb11、第十二个波段的地表反射率srb12和b8a波段的地表反射率srb8a，利用下式计算湿度指标wi-msi：

28、wi-msi＝0.0649srb1+0.1363srb2+0.2802srb3+0.3072srb4+0.5288srb5+0.1379srb6+-0.0001srb7+-0.0807srb8+-0.0302srb9+0.0003srb10+-0.4064srb11+-0.5602srb12+-0.1389srb8a；

29、利用高分一号或六号卫星的wfv传感器获取遥感影像，获得遥感影像的蓝光的地表反射率srblue、绿光的地表反射率srgreen、红光的地表反射率srred和近红外波段的地表反射率srnir；利用下式计算湿度指标wi-wfv：

30、3-5月时wi-wfv＝-3.3274srblue+2.9079srgreen-0.1218srred-0.6975srnir+0.0389；

31、6-8月时wi-wfv＝0.4148srblue-1.0599srgreen+0.1507srred+0.0122srnir+0.0617；

32、9-11月时wi-wfv＝-1.4472srblue+1.4179srgreen-1.4519srred+0.1505srnir-0.0160；

33、12月、1月和2月时wi-wfv＝-2.7081srblue+4.0653srgreen-1.8452srred-0.5275srnir+0.0180。

34、结合第一方面，利用主成分分析方法分析植被指标、坡度指标、坡长指标和湿度指标，获得一段时间内第一主成分rsswcir，包括：

35、分别将一段时间内植被指标、坡度指标、坡长指标和湿度指标量纲统一到[0，1]之间，获得正规化后的一段时间内植被指标、湿度指标、坡度指标和坡长指标；

36、利用正规化后的一段时间内植被指标ndvi、湿度指标wi、坡度指标s和坡长指标l进行主成分分析，获得一段时间内第一主成分rsswcir：

37、rsswcir＝pca1(ndvi，wi，s，l)，

38、式中，pca1为获取主成分分析后的第一个分量函数；

39、对一段时间内第一主成分rsswcir进行处理，获得一段时间内小流域水土保持遥感指数rsswci。

40、结合第一方面，对一段时间内第一主成分rsswcir进行处理，获得一段时间内小流域水土保持遥感指数rsswci，包括：

41、利用一段时间内第一主成分rsswcir计算初始的一段时间内小流域水土保持遥感指数rsswci0：

42、rsswci0＝1-rsswcir；

43、对rsswci0进行正规化，获得一段时间内小流域水土保持遥感指数rsswci：

44、

45、式中，rsswcimin为小流域内rsswci数值的最小值，rsswcimax为小流域内rsswci数值的最大值；

46、计算一段时间内小流域水土保持遥感指数rsswci的平均值，获得rsswci均。

47、结合第一方面，利用一段时间内卡口站流出的土壤和小流域水土保持遥感指数rsswci总和，计算获得有单位的土壤侵蚀模数，包括：

48、若小流域内的某个微流域出口有一个卡口站，统计一段时间内卡口站流出的土壤为a吨，通过叠置分析获取该微流域的小流域水土保持遥感指数rsswci总和为b；

49、经过回归分析将小流域水土保持遥感指数rsswci转化为土壤侵蚀模数的转换系数c，且c＝a/b；

50、利用下式计算有单位的土壤侵蚀模数：

51、有单位的土壤侵蚀模数＝转换系数c×rsswci均。

52、第二方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面任一项所述方法的步骤。

53、第三方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。

54、本发明所达到的有益效果：

55、本发明提供一种小流域水土保持监测方法及其存储介质，基于预先获取的小流域的遥感影像，计算获得植被指标、坡度指标、坡长指标和湿度指标，对小流域水土进行监测，本发明所需实测数据少，监测成本低；利用主成分分析方法分析植被指标、坡度指标、坡长指标和湿度指标，获得第一主成分rsswcir；对第一主成分rsswcir进行处理，获得小流域水土保持遥感指数rsswci；

56、由于生态环境质量rsei和rsswci本身都无量刚，但本发明利用一段时间内卡口站流出的土壤和小流域水土保持遥感指数rsswci总和，计算获得有单位的土壤侵蚀模数，可以把rsswci率定到土壤侵蚀模数，土壤侵蚀模数的单位为t/(km2·y)，也就是吨每平方公里每年，实现将无量纲的rsswci有量纲化，为小流域水土土壤侵蚀的评估提供参考；

57、本发明可快速实现小流域土壤侵蚀的监测和评估，得到土壤侵蚀结果的时空分布，具有便捷性，经济效益高，克服了传统小流域水土流失监测方法成本高、操作繁琐、反应速度慢和不灵活的缺陷；

58、由于天气和卫星重访周期的影响，单颗卫星获取逐月的遥感数据难度大，所以本发明方法联合oli、msi和wfv等多源卫星数据，基于一段时间内遥感数据计算一段时间内逐月的rsswci，为小流域水土土壤侵蚀的评估提供参考。