基于RUSLE水蚀模数演算与人工神经网络评价

• 作者: 张继贤 李玉环 王静
• 来源期刊: 应用生态学报
• 学科: 农学
• 关键词: "3S"技术 水土流失模型 RUSLE 定量反演 神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 页码范围: 1019-1026
• 页数: 8页
• 分类号: P941.74|S157|TP79
• 字数: 8205字
• 语种: 中文

摘要

以黄土高原北部的横山县为例,利用ETM+遥感数据和RUSLE水土流失模型实现了基于"3S"技术的黄土丘陵区水土流失定量反演,并在神经网络技术支持下对定量反演结果进行评价.结果表明,横山县平均水蚀模数为103.23 t·hm-2·yr-1,年水蚀量为4.38×107 t,总体为中强度水蚀.水蚀程度在空间上呈自西、北向东、南逐渐增强的态势.水蚀随地形部位分异也较为显著,即川坝地、墚峁顶、风沙区地形平坦,以溅蚀为主,有微弱水蚀甚至无水蚀现象;墚峁坡上,坡度平缓,以面蚀为主,为轻度侵蚀;墚峁坡中下部,坡度增大,以线蚀为主,为中度侵蚀;沟缘线以下,坡面陡立,以冲蚀为主,为重度侵蚀.本文研究技术和方法切实可行,具有推广价值,研究结果对流域治理和水土保持具有指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张继贤		229	4694	38.0	55.0
2	李玉环		25	575	12.0	23.0
6	王静		24	883	16.0	24.0