基于GIS的区域水土保持成果可视化系统设计与应用

林小转

海南灌排技术开发有限公司 海南 海口 570208

摘要：水土流失是一个严重的生态环境问题，它不仅造成土壤资源的严重流失和生态平衡的失衡，而且带来不可弥补的经济损失，对人类社会的生存和发展构成严重威胁。随着中国经济实力的迅速提高，在过去几十年里，中国在水土保持方面取得了相当大的成就。然而，在水利发展和改革的新要求下，如何提高水土保持管理水平仍是今后水土保持工作的重点。开展水土保持是区域生态、经济和社会可持续发展的重要途径，也是生态文明建设的重要支撑。

关键词：GIS技术；水土保持；规划设计；

水土保持是生态文明建设的重要组成部分。然而，随着物联网、5G、人工智能、大数据技术和对地观测技术的快速发展，水土保持工作呈现出内容多、数据呈指数级增长、更新速度快等特点，迫切需要研发一套可全面展示区域水土保持成果的系统。

一、区域水土保持成果数据的特点

1.数据量大。水土保持成果数据包含水土流失时空演变数据、水土流失影响因子数据（气象、地形地貌、土壤、植被和土地利用等数据）、水土保持重点工程数据、水土流失动态监测站数据和水土流失预防监督与监管数据等，特别是由于高精度、多尺度遥感影像的运用，水土保持成果数据呈现出数据量大的特点。随着物联网、5G、大数据和人工智能技术的飞速发展，存储数据将呈指数级的增长。

2.数据类型多样。由于水土保持工作面广，水土保持成果数据包含矢量数据、栅格数据、图片，文字、视频等，具有结构化、半结构化和非结构化等多种数据形式。因此，水土保持成果数据呈现出来源广、多样化、多尺度、高维度、高复杂性的特点。

3.数据更新速度快。随着大数据时代的来临，过去水土保持成果数据通常是半年甚至一两年才更新一次，而现在更新的频次可能是每个月或每个半月。

4.数据价值巨大。由于汇集了多种数据，这些数据隐藏着很多规律、知识和模式，对政府的决策具有重要意义，价值巨大。

二、区域水土保持成果可视化关键技术研究

1.多源多尺度数据融合技术。区域水土保持成果可视化系统信息涉及多种空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的海量遥感数据，要将这些数据进行空间集成和整合，需对不同业务模式和数据特点进行深入分析，主要采用ESTARFM时空融合模型，将250 m的MODISNDVI数据与30 m的Landsat数据进行融合，得到了具有高时空分辨率的NDVI数据（30 m，16天），实现了多源多尺度数据的融合。在此基础上，利用模型估算了区域高时空分辨率的植被覆盖度（30 m，16天）、土壤风蚀量（30 m，年）、土壤水蚀量（30 m，年）和土壤侵蚀量（30 m，年）等。

2.海量数据快速显示技术。与单一尺度的空间数据库相比，多尺度数据库和高时空分辨率影像无疑会大大增加地图信息量，如何在计算机屏幕有限的容量下，处理好信息传输量和视觉感受量的平衡关系，将重要的地理目标显示出来是个关键技术问题。分别采用相同比例尺和不同比例尺的LOD表达两种模式，实现了一种变焦式的缩放模式，对用户重点查询区域进行局部放大至细节层次，对非重点查询区域则保持不变，可给用户带来立体式的感觉，同时减少了数据的通信量，提高了网络响应速度，实现了海量数据的快速显示。

3.基于SOA架构的系统集成技术研究。平台基于SOA架构建立大平台信息服务总线，实现“智慧水利”大平台专题数据的共享交换和整合应用。基于SOA架构，运用Service GIS技术和ESB服务集成技术建立某区水土保持成果可视化系统服务，实现与内蒙古自治区“智慧水利”大平台的衔接。系统总体设计由于区域水土保持成果可视化系统具有快速提供决策信息、分析、显示和集成大量数据等功能，系统开发完成后，需提供接口将其集成到“智慧水利”大平台中。因此，选择较为成熟的开发平台与模式，开发平台为Supermap GIS产品，开发语言为Java，数据库为Oracle。为使系统具有良好的响应速度，同时提高系统的可扩展性，基于层级设计思想，系统采用3层B/S模式体系结构。这种系统架构形式能保证大数据的快速显示与准确，从逻辑上分为数据层，服务层和用户层。数据层专门存放系统所需的数据，包括地面调查、基础地理，遥感影像、植被覆盖、土壤水蚀、土壤风蚀、土壤侵蚀、水土保持重点工程项目、水土保持监测监管及其他资料数据等；服务层提供各类服务组件来访问数据服务层和响应用户层的请求；用户层是不同用户实现区域水土保持成果展示系统的各种功能。在数据管理方面，属性数据使用Oracle数据库管理系统进行管理，地图数据库采用Supermap GIS支持格式存放管理。

三、系统运行效果

1.植被覆盖数据处理。系统集成不同分辨率NDVI数据融合代码，不同空间分辨率NDVI数据融合的原理依据《区域水土流失动态监测技术规定》，将植被覆盖数据处理依据不同空间分辨率NDVI数据进行融合。基于MODIS 250 m的NDVI数据，融合30 m的土地覆盖数据，经过拼接投影变换、辐射定标、大气校正等处理后生成NDVI数据。最终，通过系统集成的植被覆盖度计算代码，将融合后的NDVI数据转换为植被覆盖数据。以某区东北部的区域进行示例说明。首先，提取研究区不同地类MODIS NDVI纯像元，分别输入2017年30 m的土地覆盖数据、2015—2017年8月MODIS 250 m的NDVI数据，得到不同地类30m的NDVI数据。其次，基于TM数据校准不同地类30 m NDVI，输入2017年中至少3期的TM 30 m空间分辨率遥感影像数据计算植被覆盖度。分别选取2017年4月30日，2017年7月3日和2017年9月21日3期TM影像数据，根据程序计算得到融合后的30 m NDVI数据，将融合后的NDVI数据转换为植被覆盖数据。最终，转换为30 m的植被覆盖数据。

2.水土流失时空演变。水土流失时空演变展示模块主要包括土壤风蚀模块、土壤水蚀模块、土壤侵蚀模块和植被覆盖模块。基于土壤侵蚀数据库、风蚀与水蚀数据库，系统调用1978—2018年某区的水土流失基础时空数据进行动态演变分析。在空间尺度上，模拟不同土壤侵蚀、土壤风蚀与水蚀强度分布特征，用户可以通过选择相应的12个市（盟）和103个旗（县），了解各个地市及旗（县）近40年的水土流失状况。在时间尺度上，可以查询1978—2018年不同时段的水土流失变化状况及各类统计数据，还可以通过输入模型的因子来计算水土流失的各个指标。

3. 水土保持重点工程查询与分析。水土保持重点工程展示模块分为某区全区工程、典型旗（县）和不同工程类型三方面展示。用户可以查询整个某区水土保持重点工程的基本概况及统计图表，也可以选择工程类型、时间范围等详细信息进行查询。同时，用户可以查询典型旗（县）的水土保持重点工程，选择后，地图可定位到该项目区并显示其项目名称、项目位置、治理面积、治理措施和治理成效等内容和图片。

4.水土保持监测与监管。水土保持监测与监管模块主要包括政策法规、能力建设、水土流失监测和预防监督等功能。基于某区检测站网和监测站点地理数据，系统地图显示监测站网及监测站点分布情况，单击任意一点可显示监测点建成时间、分级等信息；监测站点二级界面可以点击查看站点观测场的基本情况，包括场地监测设施布设及其现场照片，为了全面反映水土保持监测与监管现状，将检测站点数据进行分类统计，结合实际工作需求，将数据统计在地图管理界面进行可视化。此外，系统整合某区近40年关于水土保持方面的政策与法律法规，用户可以查询水土保持的能力建设及预防监督方面的内容。

总之，随着物联网、5G、大数据技术和对地观测技术的迅速发展，为水土保持工作的开展提供了更加快速高效的技术手段。根据水土保持工作的现状，系统分析了目前水土保持工作的数据特点。然后，在收集多源数据和集成水土保持成果模型的基础上，介绍了区域水土保持成果可视化系统实现的关键技术与功能模块，形成了水土保持成果可视化系统的“3S”技术集成方案。

参考文献：

[1]陈新伟.水土保持措施对水资源与水环境的影响.2020.

[2]刘恩伟，GIS的区域水土保持成果可视化系统设计与应用探讨.2021.