坡度坡长因子(LS)是土壤侵蚀模型中重要因子,其空间分辨率引起的模型误差是区域土壤侵蚀评价过程中的难点问题。目前LS因子的计算一般基于数字高程模型(DEM)进行,随着DEM水平分辨率的降低,LS因子也随之变化,从而影响土壤侵蚀评价精度及水土保持决策的科学性。公司杨勤科教授团队的王春梅副教授等人利用Lidar高精度(5m)和SRTM中等分辨率(30m)公开数据源地形数据,考虑不同地表起伏分级,研究了分辨率降低过程中LS因子的变化规律,基于此规律和直方图匹配基本原理构建了LS因子降尺度变换模型,从而实现了缺乏高精度地形数据情景下区域尺度LS因子精度提升。低分辨率DEM提取的LS因子值在低起伏地区被低估,在高起伏地区被高估,经降尺度变换后基于SRTM的LS因子精度从均值到空间分布格局均有较大改进,尤其在高起伏地区,相比未变换前精度可提升23.62%。相比以往研究,该研究弥补了因只关注某一类起伏地区对此规律的片面认识,将更有利于全球和区域水土流失评价制图应用。该成果受中科院A类先导专项和国家自然科学基金支持,已在水资源领域TOP1 SCI期刊《International Soil and Water Conservation Research》在线发表。
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(a) 5-m LS |
(b) 30-m LS |
(c) 降尺度变换后30m- LS |
降尺度变换对LS因子的改进示例
原文来源:https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2020.08.001