【ArcGIS教程】基于2000、2010、2015年黄土高原土壤侵蚀敏感性评价
成图展示:
练习数据:
链接:https://pan.baidu.com/s/1UWw2obyHjpvFBCavZwkbRA
提取码:MGIS
摘要:
基于DEM 250m分辨率和1Km的土壤质地基础,利用ArcGIS软件的空间分析工具,以及2000、2010、2015年土地利用类型标准、植被覆盖度数据、降水数据,共同对黄土高原土壤侵蚀现状进行探讨。
概述:
土壤侵蚀及其导致的土地退化作为全球最严重的环境问题之一,严重影响着人类社会的可持续发展,已受到国际社会的广泛关注。中国是全球土壤侵蚀最严重的地区之一,土壤侵蚀面积占国土面积的30.7%。
研究地区概括:
黄土高原(Loess Plateau)位于中国中部偏北部,为中国四大高原之一。广义上的黄土高原即黄土区,黄土面积63.5万平方千米,其中原生黄土38.1万平方千米,次生黄土25.4万平方千米,主要由山西高原、陕甘晋高原、陇中高原、鄂尔多斯高原和河套平原组成。
黄土高原东西长1000余千米,南北宽750千米,包括中国太行山以西,青海省日月山以东,秦岭以北,长城以南的广大地区,位于中国第二级阶梯之上,海拔高度800~3000米。黄土高原属干旱大陆性季风气候区,大地构造单位主要包括陕北陇东地台、华力西褶皱带、太平洋式燕山褶皱带、陇西地块、中条山地块、吕梁山地块和汾渭下游沉带等,并以秦岭地轴和鄂尔多斯地台为南北二大界线。
一、实验流程图
二、敏感程度等级图
NDVI(植被覆盖度)越多,代表此地的土壤侵蚀程度越小,敏感性相应也越低,赋值应为1
注:以上所获取的数据分辨率是不同,我们在处理数据时完全先可以使用重采样将数据分辨率调成一致
我比较懒,就直接处理数据了,不要学我!
Part1相关数据简单处理
1、提取黄土高原DEM数据
加载下载好的250m的DEM数据和黄土高原的矢量边界数据
利用掩膜提取。运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【提取Extraction】工具里面的【掩膜提取Extract by Mask】调出面板,输入相关设置如下
黄土高原250mDEM提取完成
2、提取土壤质地黄土高原数据
提取Clay(黏土)范围
提取Sand(砂土)范围
提取Silt (粉砂土)范围
3、提取土地利用类型黄土高原数据
提取2000年土地利用类型范围
提取2010年土地利用类型范围
提取2015年土地利用类型范围
4、提取NDVI黄土高原数据
提取2000年植被覆盖度范围
提取2010年植被覆盖度范围
提取2015年植被覆盖度范围
5、提取降水黄土高原数据
提取2000年降水范围
提取2010年降水范围
提取2015年降水范围
Part2对相关数据细化处理
1、坡度
(1)提取坡度
运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【表面Surface】工具里面的【坡度Slope】调出面板,输入相关设置如下
(2)坡度重分类。
运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【重分类Reclass】工具里面的【重分类Reclassify】调出面板,对坡度进行分级并赋值 。(参数详见敏感程度等级图,下同)
2、高程
高程重分类
运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【重分类Reclass】工具里面的【重分类Reclassify】调出面板,对高程(DEM)进行分级并赋值 。(参数详见敏感程度等级图)
3、坡长
(1)计算坡长
坡长可通过DEM和坡度计算。首先打开DEM和提取的坡度(Slope)栅格数据
运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【地图计算Map Algebra】工具里面的【栅格计算器Raster Calculate】调出面板,对坡长进行计算,公式如下。
(2)坡长重分类
运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【重分类Reclass】工具里面的【重分类Reclassify】调出面板,对坡长进行分级并赋值 。(参数详见敏感程度等级图)
4、土壤质地
(1)Clay(黏土重分类)
运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【重分类Reclass】工具里面的【重分类Reclassify】调出面板,对黏土进行分级并赋值 。(参数详见敏感程度等级图)。
(2)Silt(砂土)重分类
运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【重分类Reclass】工具里面的【重分类Reclassify】调出面板,对砂土进行分级并赋值 。(参数详见敏感程度等级图)。
(3)Sand(粉砂土)重分类
运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【重分类Reclass】工具里面的【重分类Reclassify】调出面板,对粉砂土进行分级并赋值 。(参数详见敏感程度等级图)。
5、降水
(1)2000年降水重分类
运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【重分类Reclass】工具里面的【重分类Reclassify】调出面板,对2000降水数据进行分级并赋值 。(参数详见敏感程度等级图)。
(2)2010年降水重分类
运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【重分类Reclass】工具里面的【重分类Reclassify】调出面板,对2010降水数据进行分级并赋值 。(参数详见敏感程度等级图)。
(3)2015年降水重分类
运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【重分类Reclass】工具里面的【重分类Reclassify】调出面板,对2015年降水数据进行分级并赋值 。(参数详见敏感程度等级图)。
6、植被覆盖度
(1)2000年NDVI重分类
运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【重分类Reclass】工具里面的【重分类Reclassify】调出面板,对2000年NDVI数据进行分级并赋值 。(参数详见敏感程度等级图)。
(2)2010年NDVI重分类
运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【重分类Reclass】工具里面的【重分类Reclassify】调出面板,对2010年NDVI数据进行分级并赋值 。(参数详见敏感程度等级图)。
(3)2015年NDVI重分类
运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【重分类Reclass】工具里面的【重分类Reclassify】调出面板,对2015年NDVI数据进行分级并赋值 。(参数详见敏感程度等级图)。
7、土地利用
(1)2000土地利用数据处理
打开2000年土地利用类型范围的黄土高原数据
打开图层属性,对其以土地利用分级分类符号显示
重分类。运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【重分类Reclass】工具里面的【重分类Reclassify】调出面板,对2000年土地利用类型数据进行分级并赋值 。(参数详见敏感程度等级图)。
注:1→3;2→1;3→2;4→0;5→4;6→5[1]
(2)2010年土地利用类型重分类
运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【重分类Reclass】工具里面的【重分类Reclassify】调出面板,对2010年土地利用类型数据进行分级并赋值 。(参数详见敏感程度等级图)。
(3)2015年土地利用类型重分类
运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【重分类Reclass】工具里面的【重分类Reclassify】调出面板,对2015年土地利用类型数据进行分级并赋值 。(参数详见敏感程度等级图)。
Part3加权赋值
1:2000年数据
打开2000年黄土高原所需的数据,如下
运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【地图计算Map Algrbra】工具里面的【栅格计算器Raster Calculate】调出面板,进行加权。(参数详见敏感程度分级图)
2、2010年数据
3、2015年数据
Part4划分标准
1、标准
打开加权后的2000、2010、2015年黄土高原数据
划分标准
2、对加权的数据分别重分类
(1)2000数据重分类
运行ArcToolbox,在工具箱中找到【空间分析Spatial Analyst Tools】工具,打开【重分类Reclass】工具里面的【重分类Reclassify】调出面板,对2000年加权数据进行分级并赋值 。(参数详见划分标准图)。
(2)2010年数据重分类
(3)2015年数据重分类
Part5专题制作
参考
^土地利用类型表 https://zhuanlan.zhihu.com/p/343797025
版权声明
本文来源:GIS小白的知乎文章;学术分享,侵权告改或删!
原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/369402732
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