水土保持作為與自然地理環(huán)境關(guān)聯(lián)緊密的行業(yè)領(lǐng)域,開(kāi)展相關(guān)研究與實(shí)踐應(yīng)基于一定的空間單元來(lái)實(shí)現(xiàn)。目前水土保持行業(yè)微觀管理層面尚無(wú)提出統(tǒng)一的基礎(chǔ)空間管理單元,相關(guān)理論與方法實(shí)踐研究比較少。本論文通過(guò)理論分析與研究,提出了我國(guó)水土保持基礎(chǔ)空間管理單元的劃分方法和關(guān)鍵技術(shù),基于面向?qū)ο蟮母叻诌b感技術(shù)和地理信息系統(tǒng)技術(shù)對(duì)6個(gè)典型實(shí)驗(yàn)樣區(qū)進(jìn)行了驗(yàn)證。通過(guò)理論分析和實(shí)例研究表明:(1)“水保斑”定義為是土壤侵蝕及其治理地理環(huán)境條件基本一致、位置相對(duì)固定、邊界明確的基礎(chǔ)空間管理單元。(2)水土保持基礎(chǔ)空間管理單元基礎(chǔ)理論依據(jù)主要包括土壤侵蝕學(xué)原理、水土保持學(xué)原理、自然地理學(xué)原理、景觀生態(tài)學(xué)原理、地圖學(xué)原理等。其表征特性主要有信息綜合性、邊界明確性、單元穩(wěn)定性、斑塊均質(zhì)性等;基本原理包括層次區(qū)劃原理、最優(yōu)尺度原理、表征模式原理等。(3)基于“水保斑”原理與特性,綜合確定土地利用類型、植被類型、流域分水線、溝道線和土壤類型等5類斑塊劃分指標(biāo),分別提出相應(yīng)的指標(biāo)提取方法,特別是針對(duì)土地利用類型、植被類型提出了高分遙感工程化模式提取方法,針對(duì)溝緣線提出了基于優(yōu)化地貌特征和深度紋理信息的面向?qū)ο蠖喑叨确指詈蜎Q策樹(shù)分類的自動(dòng)提取方法。(4)通過(guò)對(duì)空間疊置法、語(yǔ)義相似度分析法、繼承性分割法3種方法的對(duì)比研究,語(yǔ)義相似度分析法適用于不同區(qū)域“水保斑”的劃分;經(jīng)實(shí)踐分析全國(guó)6個(gè)主要水蝕類型樣區(qū)“水保斑”平均面積在13.52hm2～49.85hm2之間,平均面積為25hm2。(5)針對(duì)“水保斑”相對(duì)穩(wěn)定性,探索了面向?qū)ο笞兓瘷z測(cè)的更新模式方法,精度評(píng)價(jià)結(jié)果為錯(cuò)提率為50%,漏提率為5.88%,錯(cuò)提率較高,但漏提率較低,人為進(jìn)行手動(dòng)刪除錯(cuò)提圖斑,可有效提高“水保斑”的更新工作效率。(6)提出了基于“水土保持類型區(qū)—小流域單元—水保斑”的中國(guó)水土保持宏觀到微觀的空間管理框架體系,以及相關(guān)應(yīng)用模式思路。本文創(chuàng)新點(diǎn):.系統(tǒng)提出了“水保斑”的基本概念、識(shí)別特征、劃分指標(biāo)體系及其提取方法;2.提出了水土保持基礎(chǔ)管理單元的動(dòng)態(tài)更新方法,以及工程化應(yīng)用模式框架。
【學(xué)位單位】：北京林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：S157
【部分圖文】：

在全國(guó)水土保持區(qū)劃不同類型區(qū)中分別選擇典型區(qū)域開(kāi)展“水保斑”區(qū)劃的逡逑數(shù)據(jù)指標(biāo)體系、提取分析方法、多指標(biāo)集成劃分方法研宄，以及“水保斑”的更新與生逡逑產(chǎn)應(yīng)用模式研宄。研宄技術(shù)路線如圖２．１所示。逡逑１３逡逑

法應(yīng)用軟件工具化，將各環(huán)節(jié)作為整體，對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、應(yīng)用軟件系統(tǒng)和基礎(chǔ)信息設(shè)施逡逑設(shè)備環(huán)境等相關(guān)環(huán)節(jié)進(jìn)行有機(jī)集成。３個(gè)系統(tǒng)要素之間相互聯(lián)系、相互互動(dòng)、相互支逡逑撐、緊密融合，形成工程化應(yīng)用不可分割的有機(jī)整體。模式總體框架如圖４．１所示。逡逑卜／逡逑／邋／邐水：持．三級(jí)區(qū)＆邐Ｘ邋＼逡逑Ｈ邐＼、、ｖ，逡逑｜邋｜逡逑Ｉｊｊ逡逑圖４．１模式總體框架圖逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋４．１邋Ｇｅｎｅｒａｌ邋Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ邋Ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋Ｓｃｈｅｍａ逡逑４．２．２．３模式的構(gòu)建要素與實(shí)現(xiàn)路徑逡逑（１）工程化綜合知識(shí)庫(kù)模式構(gòu)建逡逑工程化綜合知識(shí)庫(kù)模式構(gòu)建采用美國(guó)學(xué)者霍爾（Ａ．邋Ｄ．邋Ｈａｌｌ）提出的系統(tǒng)工程方逡逑４５逡逑

及內(nèi)在關(guān)系的認(rèn)知程度，綜合遙感和非遙感的決策函數(shù)，輔以專家知識(shí)和分類參數(shù)等逡逑手段，構(gòu)建合理的分層邏輯決策樹(shù)，對(duì)高分遙感圖像中的各個(gè)對(duì)象指標(biāo)進(jìn)行逐層的識(shí)逡逑別和歸類提取。工程化信息提取模式如圖４．３所示。逡逑！邋／邋分類體系定邋、｜丨，特極及Ｉｆ法分�。裕驽澹╁澹慑�！邐（邐兮＞２秩策錢(qián)３１２邐：邐｜｜邋（邐修ｉｔ與分析邐）Ｉ逡逑．Ｖ邐／邋！．邋＼邐Ｊ邋！邋？邐Ｖ邐ｙ邐�。垮澹诌姡�！逡逑！邋＾邐＾邋；！邋＾———＾邐；！邋＾邐＾邋；逡逑｜邋．．．．．．．．—．．．邋邐｜邋；邐—邋］邋Ｉ邋邐＊邐￣邐？．■？？＿邋｜ｌ邋丨邋ｒ邋…—邋邋邐一．｜邋ｊ逡逑！邐３內(nèi)戶分類系塊：；？邐光進(jìn)絕館思邐；：＞邐［＿邐令《邋Ｍ！；邐字邐丨！逡逑Ｉ邋？邐ｊ邋１邋＊邐邐邋ｊ邐ｊ邋ｔ邋ｐａｅ邋｜邐：邐１邋Ｉ逡逑丨邋ｊ！邋”？決年農(nóng)爐邐＞邋．邐＇邐＼［邐！邐拓卜邐！逡逑因山、它網(wǎng)的總邐S：成邐＾邋＾邋！邐ｉ邋■逡逑邐邐ｉＶｌ—邐Ｊ邋Ｔｄ邋邐邋Ｍ邋：２邐，邋－Ｍ１邐ｉ邋！逡逑Ｉ邐；邐邐；！！邐－邐；！邐嫌自動(dòng)機(jī)邋＾ｊ邋ｊ逡逑Ｉ邐！邐地學(xué)知《邐！邋｜邋ｊ邐邋邐ｊ邐￣ｆＬ．邋Ｊｌ＿邋Ｉ？ｉ邋—邋？邐｜邋！逡逑！邐｜邋？邋ｉ邐邋｜邋Ｉ邋Ｉ邐分矣方中ＡＳＴ邐｜邋１

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