【双评价学习笔记】生态—水土保持功能重要性：极简化流程及数据来源思路

 最近真是过于勤奋呢~~~·

之前的文章里说了，我这边的数据来源都是网络，别问我准不准，别问我那些个网络数据本身的问题，我来源都给了，自己去看啊==

网络数据，精度的要求就不要太过分了，有总比没有强。像有些老师，又要学生学，还要学生写论文，数据还不给学生搞到手，那要学生怎么整。那这个文章至少可以出一个像那么回事的结果来，又有数据来源，来源还都是正儿八经的“XXXX中心”啊，“XXXX论文数据出版系统”之类的，凑合着用吧。

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说回正文，今天的是水土保持功能重要性的“极简化流程和数据来源思路”，照例，先放上2020年1月双评价指南的原文内容：

通过生态系统类型、植被覆盖度和地形特征的差异，评价生态系统土壤保持功能的相对重要程度。一般地，森林、灌丛、草地生态系统土壤保持功能相对较高， 植被覆盖度越高、坡度越大的区域， 土壤保持功能重要性越高。将坡度不小于25度（华北、东北地区可适当降低）且植被覆盖度不小于80％的森林、灌丛和草地确定为水土保持极重要区；在此范围外，将坡度不小于15度且植被覆盖度不小于60％的森林、灌丛和草地确定为水土保持重要区。不同地区可对分级标准进行适当调整，同时结合水土保持相关规划和专项成果， 对结果进行适当修正。

分析一下原文哈，就是这么三个东西：坡度、植被覆盖度、生态系统类型。

（1）坡度

坡度没啥好说的，利用DEM数据计算坡度，并使用【重分类】将坡度分为小于15、15-25、大于25三类。DEM去地理空间数据云下载。有关DEM的处理问题，在下面这篇文章里有写：

我这里建议坡度分成3类的时候，新值分别取100、300、500，为什么下面会说。

（2）植被覆盖度

植被覆盖度可以利用NDVI计算。选用的数据是“中国科学院资源环境科学数据中心”下载的“中国年度植被指数（NDVI）空间分布数据集”。

数据来源：徐新良.中国年度植被指数（NDVI）空间分布数据集.中国科学院资源环境科学数据中心数据注册与出版系统(http://www.resdc.cn/DOI),2018.DOI:10.12078/2018060601

我这边采用简化的植被覆盖度算法：

VFC= (NDVI - NDVImin)/ ( NDVImax - NDVImin)

简单来说，就是最大最小值法，当然也可以参考《生态保护红线划定指南》里面的方法：

Ci=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)

NDVIveg 为完全植被覆盖地表所贡献的信息，NDVIsoil 为无植被覆盖地表所贡献的信息。根据NDVI 的频率统计表，计算NDVI 的频率累积值，累积频率为2%的NDVI 值为NDVIsoil，累积频率为98%的NDVI 值为NDVIveg。

讲真，我不知道怎么在ArcGIS里面看这个栅格的频率统计表，如果有大佬知道希望可以留言告知我~！！！我的话会在ENVI里面看一下然后再计算，但是==我觉得用简化的最大最小值法，也没啥差别，还省事，划分的基准是60%和80%，受不到啥影响。

好吧，是我不严谨，我错了，我也不打算改了~

然后【重分类】一下，就按照60%和80%作为中断值。我建议把重分类后的新值设定为10、30、50。

（3）生态系统类型

这个更简单，其实就是把森林、灌丛、草地分为一类，其他分为一类，用到的数据就是地表覆盖数据嘛（当然有现状用地数据就更好咯~咬牙切齿！）地表覆盖数据，在上一篇文章里说了，可以回去看看，链接放在这了，不妨点一点：

用【重分类】把森林、灌丛、草地赋新值为5，其他类型赋新值为1。

（4）水土保持功能重要性分级

根据2020年1月版指南中水土保持功能重要性的文字描述，转述为分级矩阵。说人话就是，列个表，一切就清楚了。

用【栅格计算器】把三个栅格数据加起来，然后按照表格重分类一下，完事。多么清爽简洁的方法~~

画了个图示意下哈：

反正最后结果貌似还不错，比之前我用NPP法做的京津冀的水土保持功能重要性从结果上来看要好一些。哎，说什么结果上来看，其实就是用眼睛看了一眼，哦~好像是这么回事的样子。

对对对，到这里就结束了，感谢您的阅读，如果可以的话，在看、分享、赞赏三连支持一下~

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