Utilice el modelo de elevación digital para extraer automáticamente la pendiente de las tierras agrícolas
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Comprender el estado de los recursos de tierra cultivada de pendiente y realizar una evaluación científica es importante para promover el desarrollo económico y formular científicamente el desarrollo de recursos de tierra y la planificación de utilización y la planificación ecológica para la devolución de tierras agrícolas son de gran importancia. Las tierras agrícolas en pendiente son la base de producción de cereales secos, cultivos comerciales y árboles frutales, y desempeñan un papel importante en la producción agrícola. Debido a que la mayor parte de las tierras de cultivo en pendiente se cultivan a lo largo de la pendiente, las crestas de los campos son imperfectas, la capa superior del suelo es arrastrada y la capa cultivada está desertificada, además, se requiere arado intenso y ligero, arado extensivo y poca o ninguna aplicación de fertilizantes orgánicos; dan como resultado un bajo contenido de materia orgánica del suelo y falta de nutrientes de nitrógeno, fósforo y potasio, alta acidez del suelo, capa de arado poco profunda y sequía, lo que resulta en bajos rendimientos de los cultivos. Sin embargo, las tierras de cultivo en pendiente tienen una gran superficie, suelo profundo, condiciones ambientales superiores, suficiente agua y calor y un gran potencial para aumentar la producción. En respuesta a los problemas existentes, es necesario determinar la cantidad, distribución y propiedad exactas de las tierras agrícolas en pendiente, realizar una evaluación científica y luego formular las contramedidas correspondientes para la mejora científica.
Por otro lado, desde que los humanos entraron en la civilización agrícola, han escrito una historia de deforestación y recuperación de tierras. La Perspectiva del Medio Ambiente Ecológico Mundial 2000 de las Naciones Unidas señala que la demanda humana de árboles y tierras cultivadas ha reducido los bosques mundiales en un 35%, de los cuales el 30% se ha convertido en tierras agrícolas, lo que resulta difícil de sustentar el desarrollo de la civilización humana. China no es una excepción. La deforestación ha continuado en China durante miles de años. "La comida es la primera prioridad para la gente" es una base importante para que los gobiernos de varios países formulen diversas políticas. Desde la fundación de la República Popular China hasta mediados de la década de 1990, los problemas alimentarios siempre han plagado el desarrollo de China, y el ritmo de la deforestación y la expansión de las tierras agrícolas nunca se ha detenido. Hasta ahora, se han recuperado en todo el país 910.000 acres de tierra cultivada en pendientes superiores a 25 grados. Diversas medidas de crecimiento alimentario, incluida la deforestación y la recuperación de tierras, han permitido a China alimentar al 22% de su población con el 7% de la tierra cultivable del mundo. Esta es una enorme contribución a toda la humanidad. Sin embargo, el coste ecológico también es elevado. Debido a métodos agrícolas poco razonables y a la deforestación indiscriminada en los tramos medio y superior de los ríos Yangtze y Amarillo, cada año se introducen 2 mil millones de toneladas de sedimentos en los ríos Yangtze y Amarillo, dos tercios de los cuales provienen de tierras agrícolas en pendiente. La recuperación de tierras agrícolas en pendiente ha provocado la erosión del suelo y la desertificación, lo que en última instancia ha provocado un deterioro continuo del entorno ecológico. Es imperativo devolver las tierras agrícolas a los bosques. Desde los últimos años del siglo XX, con la solución fundamental al problema alimentario, es probable que la gente preste más atención a las cuestiones ecológicas. Desde 65438 hasta 2009, el Comité Central del Partido y el Consejo de Estado se hicieron cargo de la situación general, evaluaron la situación, aprovecharon la oportunidad favorable y tomaron la importante decisión de "implementar el proyecto ecológico de convertir las tierras agrícolas en bosques y pastizales", que pondrá fin por completo a la práctica de deforestación que ha durado miles de años. Hay que decir que este es un gran punto de inflexión histórico.
Para desarrollar y mejorar las tierras agrícolas en pendiente y convertirlas en bosques, es necesario comprender con precisión la distribución y la pendiente de las tierras agrícolas en pendiente. Actualmente, las agencias de gestión de tierras de todo el país utilizan datos de pendientes recopilados en estudios detallados de tierras. Estos datos de pendiente se obtienen de forma manual o semimanual. Es difícil verificar completamente la exactitud de los datos, lo que inevitablemente afectará la exactitud de los datos resumidos provinciales, municipales e incluso nacionales. Con la mejora de las capacidades de procesamiento de datos informáticos, el uso generalizado de instrumentos de medición automáticos y el desarrollo de la tecnología topográfica y cartográfica, se ha hecho posible utilizar computadoras para extraer de forma automática y precisa la pendiente y la distribución de las tierras agrícolas inclinadas. En el proceso de ortorrectificación de imágenes de teledetección, es necesario utilizar DEM. En circunstancias normales, los datos DEM corregidos estarán inactivos. Los datos DEM son difíciles de conseguir y caros, y deberían desarrollarse más para mejorar su utilización y permitirles desempeñar más funciones. Este artículo explora cómo utilizar la tecnología avanzada existente para lograr la extracción automática de tierras agrícolas en pendiente.
2 Acerca del DEM del modelo de elevación digital
2.1 Descripción general del modelo de elevación digital
A mediados de la década de 1950, C.L Miller, director del Laboratorio de Fotogrametría del MIT An. Se propone un concepto general: Modelo Digital del Terreno (MDT). Desde entonces, DTM se ha desarrollado rápidamente y se ha utilizado ampliamente en muchos campos, incluido el SIG. Los modelos de elevación digitales (DEM) son casos especiales de DTM, los cuales son conjuntos numéricos ordenados que describen la distribución espacial de las características del terreno. La distribución espacial se describe mediante el sistema de coordenadas horizontales X, Y o la latitud y longitud.
A diferencia del DTM, las características del DEM son valores de elevación z, en lugar de valores de atributos que describen el tipo de suelo, el tipo de vegetación y el uso de la tierra. En la actualidad, los verdaderos SIG tridimensionales (3D) todavía se encuentran en la etapa de investigación, y DEM sigue siendo el principal medio bidimensional para que los SIG representen el terreno en 3D. Los DEM comúnmente utilizados en SIG incluyen: cuadrículas regulares y TIN basados en representación de 2,5 dimensiones y mapas de contorno basados en representación de 2 dimensiones. GRID utiliza un conjunto de cuadrículas del mismo tamaño para describir la superficie del terreno, que puede mostrar completamente los cambios detallados en la elevación. La relación topológica es simple, el algoritmo es fácil de implementar y la manipulación y el almacenamiento de algunos espacios también son muy buenos. conveniente. Las desventajas son que ocupa mucho espacio de almacenamiento y existe una inconsistencia entre las características irregulares del terreno y la representación regular de datos. TIN se compone de una serie de triángulos que no se cruzan formados por puntos de terreno dispersos según ciertas reglas. Sus ventajas son la alta eficiencia de almacenamiento, la estructura de datos simple, la coordinación con objetos terrestres irregulares y la capacidad de representar elementos funcionales delgados y superponer límites regionales de formas arbitrarias. Sin embargo, la implementación del TIN es más compleja y difícil. Los algoritmos de generación de cuadrículas comúnmente utilizados incluyen: interpolación ponderada por distancia inversa (IDW), interpolación bilineal, interpolación de superficie de tendencia, interpolación spline, función de superficie de interpolación superpuesta multicapa e interpolación Kriging. El algoritmo de generación de TIN incluye principalmente: segmentación y fusión, inserción punto por punto y crecimiento paso a paso.
2.2 Método de producción de DEM
Los datos DEM generalmente se pueden obtener o comprar de las autoridades topográficas y cartográficas.
Si se obtienen datos DEM que cumplen con las especificaciones de proyección y la precisión de escala, se pueden cortar de acuerdo con un cierto rango de cobertura bajo el software GIS y se pueden usar. Por ejemplo, puede utilizar el comando GRIDclip en el módulo de cuadrícula del software ARC/INFO.
Si no puede obtener datos DEM ya preparados, también puede generarlos usted mismo utilizando mapas topográficos. Los pasos son los siguientes:
(1) Digitalización y corrección de mapas topográficos en papel, es decir, escaneo de mapas topográficos y corrección geométrica.
(2) Extracción de información de elevación. Incluye los siguientes pasos: ① realizar un seguimiento vectorial en pantalla de las líneas de contorno; (2) especificar valores de elevación para las líneas de contorno; ③ editar, verificar y empalmar para generar relaciones topológicas.
(3)Generación DEM. Incluyendo: ① Realizar interpolación TIN en el mapa vectorial generado en el software ARC/INFO para que toda el área de estudio contenga valores de elevación; ② Muestreo de datos TIN y convertirlos en datos de cuadrícula;
(4) Cortar datos DEM. El método es el mismo que antes.
2.3 Datos DEM utilizados en proyectos de investigación
La precisión de los datos es un concepto estrechamente relacionado con la escala del mapa, y los diferentes tipos de datos deben integrarse bajo un marco de precisión unificado. Los datos vectoriales deben editarse, modificarse y sintetizarse bajo un tipo de proyección y un marco de escala específicos; la precisión de los datos DEM también es un concepto estrechamente relacionado con la escala. La investigación muestra que los datos DEM generados a partir del mapa topográfico 1:50.000 en el área de Zhongshan pueden retener información topográfica de 25 a 30 cuadrículas, con cuadrículas de 20 m para áreas de alta montaña y cuadrículas de 50 m para áreas planas de baja montaña.
Este estudio utiliza principalmente datos DEM a escala 1:50.000 producidos por la Oficina Nacional de Topografía y Cartografía de acuerdo con estándares unificados, con un espaciado de cuadrícula de 25 m. El área experimental está ubicada en el condado de Longhua, en el norte de la provincia de Hebei, y cubre un área de 5.492 kilómetros cuadrados. La altitud más baja es de 660 m y la altitud más alta es de 1244 m. El formato de datos original es el formato estándar de cobertura. Las coordenadas se convirtieron y unificaron al sistema de coordenadas de Xi'an 1980. La Figura 1 es la imagen DEM en escala de grises a escala 1:50000 del área experimental, y la Figura 2 es la imagen DEM después del procesamiento de luz y oscuridad.
Figura 1 Mapa DEM en escala de grises
Figura 2 Imagen DEM después del procesamiento de sombreado
3 Extracción de información de pendiente
3.1 Cálculo usando DEM Base matemática de pendiente
Basado en el DEM, se compiló un mapa de aspecto de pendiente. La pendiente es la tasa de cambio de los valores de elevación de los píxeles en la cuadrícula y se almacena en las propiedades de los píxeles como grados, decimales o porcentajes. La relación de aspecto se refiere a la orientación de la superficie de cada píxel en la cuadrícula, que oscila entre 0 y 360 grados. Entre ellos, 0 grados representa el norte y 90 grados representa el este. Hasta ahora, los métodos de cálculo de pendiente y aspecto se pueden resumir en cinco tipos: método de cuatro bloques, método de análisis de vectores espaciales, método de plano de ajuste, método de superficie de ajuste y método de solución directa. La práctica ha demostrado que el método de la superficie de ajuste es la mejor manera de solucionar la pendiente. El método de superficie de ajuste generalmente utiliza una superficie cuadrática, es decir, una ventana de 3×3 (Figura 3):
Figura 3 Ventana de superficie cuadrática del método de superficie de ajuste
Cada punto es Un punto de elevación. La fórmula para resolver la pendiente del punto g es la siguiente:
Actas del Proyecto de Encuesta de Monitoreo de Recursos Terrestres [2]
La fórmula de cálculo del aspecto de la pendiente es:
Actas del Proyecto de Estudio de Monitoreo de Recursos Terrestres [2]
Donde: s es la pendiente; a es la dirección de inclinación; SWE es la pendiente en la dirección este-oeste (eje X es el); pendiente en dirección norte-sur (eje Y). Hay cuatro algoritmos de pendiente donde δG es el espaciado de la cuadrícula.
3.2 Generación del mapa de pendientes
Según el modelo matemático de cálculo de pendientes anterior, el mapa de pendientes se genera automáticamente mediante procesamiento informático. Los gráficos de pendiente no deben generarse en ningún nivel y el nivel de expresión de la pendiente debe determinarse antes de generar la pendiente. Para ser consistentes con los niveles de pendiente que se usan frecuentemente en el trabajo diario (es decir, los niveles de pendiente requeridos para establecer una base de datos de acuerdo con las condiciones actuales de uso del suelo), los niveles de pendiente se formulan de la siguiente manera:
Procedimientos del Proyecto de Estudio de Monitoreo de Recursos Terrestres[2]
Según el grado de la pendiente, los polígonos correspondientes se extraen automáticamente de la información de la cuadrícula DEM a través del software SIG. Los polígonos de cada grado se componen de diferentes colores y. el código de pendiente se agrega automáticamente a los atributos del polígono. El estilo del mapa de pendientes generado se muestra en la Figura 4, con diferentes colores que representan diferentes pendientes.
Figura 4 Mapa vectorial de pendientes
3.3 Superposición del mapa de uso de la tierra y el mapa de pendientes (extracción de tierras de cultivo en pendiente)
Después del procesamiento anterior, aunque los diferentes niveles de pendiente se expresan, pero no sabemos dónde está la tierra cultivada y dónde está la tierra no cultivada, por lo que es necesario utilizar otros medios técnicos para distinguirlas. Generalmente existen dos métodos para resolver este problema: anidamiento manual y procesamiento automático por computadora. El método manual es muy atrasado, por lo que no entraré en detalles aquí. Sólo analizamos los métodos de procesamiento automático.
En el proceso de establecimiento de la base de datos de uso de la tierra, se vectorizaron parches de varios tipos de tierra.
Después de convertir el mapa de uso del suelo vectorizado en coordenadas y registrarlo con los datos del mapa de pendiente DEM (los métodos de conversión y registro del sistema de coordenadas no se detallan aquí, consulte los materiales relevantes), se utiliza la función de análisis espacial del software SIG general para Calcule automáticamente la pendiente de cada parcela de tierra de cultivo. El principio básico del análisis espacial se muestra en la Figura 5.
El análisis espacial es la operación de superponer dos capas de elementos de un mapa para crear una nueva capa de elementos. Como resultado, los elementos originales se dividen, cortan y anidan, y luego se generan nuevos elementos. El nuevo elemento combina las propiedades de las dos capas de elementos originales. En otras palabras, la superposición espacial no sólo produce nuevas características espaciales, sino que también vincula los atributos de las características de entrada para producir nuevos atributos. La superposición espacial se puede dividir en datos vectoriales y datos ráster. Para datos vectoriales, el método de superposición de vectores se utiliza para segmentar, cortar y anidar los datos espaciales del vector y conectar los atributos relacionados con el vector. El resultado de la superposición son nuevos datos vectoriales y datos de atributos. Para datos ráster, el método de superposición ponderada ráster se utiliza para agregar los elementos correspondientes de los dos archivos ráster como elementos correspondientes del resultado de la superposición.
Figura 5 El análisis espacial asigna automáticamente valores de gradiente a los parches.
Los datos de atributos relacionados con vectores, o la tabla de contactos de atributos obtenida por superposición de vectores, se pueden analizar más a fondo mediante estadísticas de atributos para obtener la relación cuantitativa entre varios elementos.
En la Figura 5, la parte oscura es un terreno cultivado, que contiene tres pendientes diferentes: 1, 2 y 3. El software realizará automáticamente una media ponderada para obtener la pendiente final (aproximadamente 2,1 en la imagen).
Agregue un campo de "grado de pendiente computarizado" en el campo de atributo de parche del mapa vectorial de estado de uso de la tierra (para evitar conflictos con el campo original de "grado de pendiente"), y se podrá obtener la pendiente de cada parche. a través del nivel de análisis espacial y se asigna automáticamente a este campo. Cabe señalar que el mapa de estado de uso de la tierra después de la asignación automática no solo implementa la asignación de parcelas de tierras de cultivo, sino que también incluye valores de pendiente para todas las parcelas, incluidos bosques, áreas residenciales y áreas de agua. Este es un método de representación sin precedentes. sienta las bases para futuras aplicaciones en el futuro. La Figura 6 muestra el estado actual del uso del suelo en diferentes pendientes.
Figura 6 Mapa de estado de uso del suelo con pendiente.
4. Comparación de los resultados de extracción automática de pendientes de la computadora y los datos de pendientes del estudio topográfico original.
Con base en la finalización de la base de datos de uso de la tierra del condado de Longhua, la pendiente de la tierra cultivada en el estudio de tierras original se comparó con la pendiente extraída automáticamente por DEM.
Después de la nueva base de datos en el condado de Longhua, el número total de parcelas es de aproximadamente 35.237, de las cuales 3.934 están marcadas con pendientes según los datos iniciales detallados del estudio (hay dos razones para el pequeño número: primero, los datos originales de la encuesta detallada están incompletos o se pierden durante el proceso de vectorización de la construcción de la base de datos; en segundo lugar, solo se marcan las tierras cultivadas y otras tierras no; Hemos utilizado ordenadores para extraer automáticamente las pendientes de todos los puntos del mapa del condado. Ahora compare las pendientes de estos parches marcados con las pendientes extraídas automáticamente por la computadora. Los resultados se muestran en la Tabla 1.
Para verificar la exactitud de los resultados de la tabla, este estudio realizó inspecciones puntuales en las laderas mientras realizaba estudios de renovación de tierras. El número de inspecciones puntuales fue de aproximadamente 50. Los resultados muestran que las parcelas con error de pendiente (diferencia de 1 nivel) son en su mayoría tierras cultivadas con una pendiente de aproximadamente 2 grados. 2 grados es la línea divisoria entre 1 y 2 niveles de pendiente, lo cual es normal. También se realizaron verificaciones puntuales en puntos con errores graves. Los resultados mostraron que los resultados de la computadora eran correctos y que los errores graves fueron causados por factores humanos.
Como se puede observar en la Tabla 1, en la investigación detallada inicial, debido a las limitaciones de las condiciones del momento, alrededor del 47% de los valores de pendiente estimados eran correctos, y alrededor del 47% tenían errores (uno de los grados de pendiente La diferencia es 1 nivel), y hay un error bruto del 7%. Estadísticamente hablando, estas diferencias son normales y simplemente reflejan fallas en la forma en que se manejaron las cosas en ese momento. Estas deficiencias eran tolerables e inevitables en su momento, pero hoy, con el rápido desarrollo de la tecnología de la información, son problemas que no se pueden ignorar. Al mismo tiempo, el autor considera que los estándares actuales de clasificación de pendientes son relativamente aproximados. Tomando 1 pendiente como ejemplo, la pendiente es de 0 ~ 2 grados. En el trabajo real, todos sabemos que existe una diferencia esencial entre un terreno plano de 0 grados y una pendiente de 2 grados. Si se clasifican en el mismo nivel, su aplicación futura en el futuro se verá inevitablemente afectada.
Tabla 1 Comparación de las calificaciones originales y las calificaciones extraídas automáticamente por computadora
5 Conclusiones
En el proceso de construcción de la base de datos sobre el estado del uso de la tierra, si continúa usándola la investigación detallada inicial de los datos de pendiente traerá dos problemas: ① La inexactitud de los datos originales afectará futuras aplicaciones en profundidad ② Durante el proceso de construcción de la base de datos, se perderá parte de la información de la pendiente, lo que hará que los datos originalmente inexactos sean aún más inexactos; difícil pasar por el proceso de predicción. Los métodos de inspección y aceptación verifican las deficiencias y la corrección. Por lo tanto, es imperativo reevaluar las tierras agrícolas en pendiente utilizando medios técnicos avanzados. Se puede obtener un mejor efecto de extracción de pendientes utilizando datos DEM, y un DEM con una escala de 1:50.000 es una variedad más adecuada.
Los estándares actuales de clasificación de gradientes de pendientes son demasiado estrictos y pueden tener efectos adversos en futuras aplicaciones. Se recomienda mejorar los estándares de clasificación de pendientes. Bajo las condiciones existentes, se recomienda conservar los datos DEM durante el proceso de construcción de la base de datos de uso de la tierra, o establecer una base de datos DEM para prepararse para futuras aplicaciones.