一种利用数值影像解析评价地表粗粒化程度的方法转让专利
申请号 : CN201010153596.0
文献号 : CN101819039B
文献日 : 2012-02-29
发明人 : 虞毅 , 高永 , 李玉宝 , 汪季 , 孙志宏 , 胡小龙 , 张风春
申请人 : 虞毅 , 高永 , 李玉宝
摘要 :
本发明提供了一种利用数值影像解析评价地表粗粒化程度的方法，包括：(1)采集风蚀地表数值影像；(2)将数值影像，导入ERDAS-IMAGE软件，进行格式转化、裁剪、亮度拉伸、影像灰度信息统计分析、采用空间模型进行颗粒类型分类处理，将数值影像中的颗粒各自孤立区分开来；(3)运用ARC-GIS软件转化为矢量类型的影像，矢量类型的数值影像中颗粒被表征为一个个孤立的多边形；(4)在ARC-GIS软件下以原图像为底版描绘颗粒实际形状大小的多边形，以描绘面积作为因变量，提取面积作为自变量在SPSS软件中进行回归分析，得到提取方法的面积补偿方程，对处理得到的表征颗粒大小的多边形进行面积补偿运算，得到颗粒实际大小，进而计算出地表粗粒残留量，进行风蚀地表粗粒化程度的评价。该方法操作便易，测定效率高。
权利要求 :
1.一种利用数值影像解析评价地表粗粒化程度的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)根据监测评价目标要求选定满足以下四个条件的采集模式进行风蚀地表数值影像的采集：影像的分辨率可以达到区分目标颗粒的要求；将相机固定在三脚架上，镜头垂直于采集面；在采集面上放置刻度尺；遮蔽直射阳光；
(2)将步骤(1)采集的数值影像，导入ERDAS-IMAGE软件，进行格式转化、裁剪、亮度拉伸、影像灰度信息统计分析、采用空间模型进行颗粒分类处理，将数值影像中的颗粒各自孤立的区分开来；
(3)运用ARC-GIS软件将步骤(2)处理后的栅格类型的数值影像转化为矢量类型的影像，矢量类型的数值影像中颗粒被表征为一个个孤立的多边形；
(4)在ARC-GIS软件下以原数值影像为底版描绘颗粒实际形状大小的多边形，以描绘面积作为因变量，提取面积作为自变量在SPSS软件中进行回归分析，得到提取方法的面积补偿方程，运用该方程对处理得到的表征颗粒大小的多边形进行面积补偿运算，计算得到颗粒实际大小，进而得到地表粗粒残留量，进行风蚀地表粗粒化程度的评价，其中，步骤(2)中，亮度拉伸的具体的做法是在ERDAS-IMAGE软件下建立亮度拉伸空间模型进行处理，先将原影像拆分为三张单波段影像，对每个波段影像采取X′＝X*255/Max(X)的拉伸规则分别拉伸，再将拉伸后单波段影像组合成三波段数值影像；
步骤(2)中，影像灰度信息统计分析是指首先根据颗粒的色彩及亮度进行颗粒分类，而后采用ERDAS-IMAGE软件光标查询功能查询不同类型颗粒表面灰度值信息，统计分析进而了解和掌握影像中不同类型颗粒灰度值特征；
步骤(2)中，颗粒分类处理是指在ERDAS-IMAGE软件下建立分类空间模型进行颗粒的分类处理，处理后使影像中各个颗粒孤立开来，分类规则是在上述影像灰度信息统计分析基础上针对每类型颗粒制定的并经不断的处理比较逐步完善得到的，在干旱、半干旱区将风蚀地表颗粒区分为五类：反射强的颗粒、反射中且是黄色颗粒、反射中但不是黄色颗粒、反射弱但不是蓝色颗粒和反射弱且是蓝色颗粒，依次对应的分类规则是：not[(R-B)＞＝C4]and(R+G+B)＞＝C1、(R+G+B)＞＝C3and(R-B)＞＝C4、not[(R-B)＞＝C4]and(R+G+B)＞＝C2and(R+G+B)＜C1、{not[(R-B)＞＝C4]and(R+G+B)＞＝C3and(R+G+B)＜C2}or{(R+G+B)＜C3andR＞＝B＞＝G}和(R+G+B)＜C3and B＞＝G＞＝R，这其中的not、and和or是布尔运算的运算符；C1、C2、C3、C4是0-765之间的常数且C1＞C2＞C3＞C4。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)中采集的风蚀地表数值影像能正确识别和检测风蚀地表直径≥0.1mm的包括颗粒和结皮在内的所有地表物的数量及几何大小信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)和(3)中的处理过程及方法分别依据ERDAS-IMAGE软件和ARC-GIS软件操作规程进行。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)中，数值影像格式转化是指采用ERDAS-IMAGE软件输入输出功能将采集得到的JPG格式的影像转化为ERDAS-IMAGE软件默认的IMG影像模式。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)中，影像裁剪是通过ERDAS-IMAGE软件的规则裁剪功能将原影像边缘5cm的边框去除。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3)中，运用ARC-GIS软件自动计算处理后表征颗粒大小的一个个多边形的面积并使用输出功能将属性表输出为EXCEL格式。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(4)中，以原数值影像为底版描绘颗粒实际形状的多边形且仅描绘影像对称线穿越的颗粒。
说明书 :
一种利用数值影像解析评价地表粗粒化程度的方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种通过数码相机近距离拍照获取数值影像并经ERDAS-IMAGE和ARC-GIS软件处理提取风蚀地表粗粒残留量信息、解析评价地表粗粒化程度的方法，属于土壤风蚀监测评价技术领域。
背景技术
[0002] 荒漠化是全球性的环境问题之一，在世界各大洲均有分布，对人类社会的生存和发展构成严重威胁，我国是世界上受荒漠化危害最严重的国家之一。据我国第三次荒漠化和沙化状况公报(2005年6月，国家林业局)显示，截至2004年，全国荒漠化土地总面积2
为263.62万km，占国土总面积的27.46％，分布于北京、内蒙古、新疆等18个省(自治区、直辖市)的498个县(旗、市)。在各种形式的荒漠化中，土壤风蚀是干旱、半干旱及亚湿润干旱区土地荒漠化的首要表现形式，它的发生发展将导致土地质量下降，耕地退化，草场劣化，土壤流失、地表粗粒化进而形成以流沙为特点的沙漠景观，严重影响当地的农牧业生产和社会经济的持续稳定发展。此外，风蚀还产生大量悬浮于大气中的气溶胶颗粒，直接对人类和生物的生存空间造成污染，影响人类健康和生命安全。风蚀监测评价是指对土壤风蚀的影响范围和作用强度进行监测和评价，通过深入剖析监测评价结果可以阐明风蚀成因、模拟风蚀过程、估算风蚀发展速率及程度，为掌握荒漠化和沙化土地的现状及动态变化趋势、制定防治风蚀宏观决策提供科学依据。研究掌握风蚀地表粗粒化过程是进行荒漠化监测与评价的首要基础和前提，科学评价粗粒化程度能准确判断风蚀程度、潜在风蚀量、抗风蚀能力的状况，进而针对风蚀各个阶段采取科学、有效、省时省力的防治措施。在实际工作中，能否准确把握地表粗粒的比例和残留状态，是科学判断当地风蚀程度及潜在侵蚀能力的首要条件。同时，研究地表空气动力学粗糙度与表面结皮、砾石、土块等地表较大颗粒残留物的含量、粒级之间关系，尤其是地表空气动力学粗糙度与上述地表残留物覆盖度之间的关系，在防沙治沙实践中具有重要的科学意义。以往风蚀地表粗粒化程度评价主要是通过直接取样筛分实测法来确定地表粗粒的含量，进而推算风蚀量、侵蚀强度及潜在侵蚀能力。随着测试手段的不断进步，现地测定结合风洞实验等先进测试方法逐步应用到该领域，例如对不同粒级的颗粒进行染色，经一定风速吹蚀后对表面进行光学照相，通过计算影像中风蚀表面上各粒级颗粒的残留量，估算风蚀量的变化进行风蚀粗粒化程度的监测与评价。但上述方法均存在破坏原始地表状态、可重复性差、测定过程比较繁琐以及受电力和环境条件的限制仪器设备不便在现地使用等缺陷，同时，风蚀粗粒化地表土壤表层实际取样厚度是左右地表粗粒残留量评价结果的主要限制性因子，但目前在实验现地很难准确测得地表风蚀粗粒化层厚度，因此，造成了目前土壤风蚀监测评价方法精度低、误差大、费时费力的现状，同时受仪器设备和测试手段限制，上述评价方法的实用性较低，特别是在不具备实验室条件的干旱、半干旱地区，很多时候监测评价的具体测定工作难以实施完成。
为263.62万km，占国土总面积的27.46％，分布于北京、内蒙古、新疆等18个省(自治区、直辖市)的498个县(旗、市)。在各种形式的荒漠化中，土壤风蚀是干旱、半干旱及亚湿润干旱区土地荒漠化的首要表现形式，它的发生发展将导致土地质量下降，耕地退化，草场劣化，土壤流失、地表粗粒化进而形成以流沙为特点的沙漠景观，严重影响当地的农牧业生产和社会经济的持续稳定发展。此外，风蚀还产生大量悬浮于大气中的气溶胶颗粒，直接对人类和生物的生存空间造成污染，影响人类健康和生命安全。风蚀监测评价是指对土壤风蚀的影响范围和作用强度进行监测和评价，通过深入剖析监测评价结果可以阐明风蚀成因、模拟风蚀过程、估算风蚀发展速率及程度，为掌握荒漠化和沙化土地的现状及动态变化趋势、制定防治风蚀宏观决策提供科学依据。研究掌握风蚀地表粗粒化过程是进行荒漠化监测与评价的首要基础和前提，科学评价粗粒化程度能准确判断风蚀程度、潜在风蚀量、抗风蚀能力的状况，进而针对风蚀各个阶段采取科学、有效、省时省力的防治措施。在实际工作中，能否准确把握地表粗粒的比例和残留状态，是科学判断当地风蚀程度及潜在侵蚀能力的首要条件。同时，研究地表空气动力学粗糙度与表面结皮、砾石、土块等地表较大颗粒残留物的含量、粒级之间关系，尤其是地表空气动力学粗糙度与上述地表残留物覆盖度之间的关系，在防沙治沙实践中具有重要的科学意义。以往风蚀地表粗粒化程度评价主要是通过直接取样筛分实测法来确定地表粗粒的含量，进而推算风蚀量、侵蚀强度及潜在侵蚀能力。随着测试手段的不断进步，现地测定结合风洞实验等先进测试方法逐步应用到该领域，例如对不同粒级的颗粒进行染色，经一定风速吹蚀后对表面进行光学照相，通过计算影像中风蚀表面上各粒级颗粒的残留量，估算风蚀量的变化进行风蚀粗粒化程度的监测与评价。但上述方法均存在破坏原始地表状态、可重复性差、测定过程比较繁琐以及受电力和环境条件的限制仪器设备不便在现地使用等缺陷，同时，风蚀粗粒化地表土壤表层实际取样厚度是左右地表粗粒残留量评价结果的主要限制性因子，但目前在实验现地很难准确测得地表风蚀粗粒化层厚度，因此，造成了目前土壤风蚀监测评价方法精度低、误差大、费时费力的现状，同时受仪器设备和测试手段限制，上述评价方法的实用性较低，特别是在不具备实验室条件的干旱、半干旱地区，很多时候监测评价的具体测定工作难以实施完成。
[0003] 为了克服上述缺陷，在现地仪器设备携带方便、测定过程比较简单、采用可重复性良好的非接触方式且不破坏原始地表状态、同时不受实验环境条件限制的可以在现地正常实施的测定方法亟待开发。
发明内容
[0004] 基于以上考虑，本发明提供了一种利用数值影像解析评价地表粗粒化程度的方法，正是采取了非接触方式、快捷地采集风蚀粗粒化地表的数值影像并通过后续ERDAS-IMAGE和ARC-GIS软件处理分析，能够较为准确、快捷地提取到地表粗粒残留量以及表面结皮、砾石、土块等较大颗粒地表残留物的含量、粒级等信息，是目前土壤风蚀监测评价相对便利的方法。
[0005] 本发明提供的利用数值影像解析评价地表粗粒化程度的方法，包括以下步骤：
[0006] (1)根据监测评价目标要求选定满足以下四个条件的采集模式进行风蚀地表数值影像的采集：影像的分辨率可以达到区分目标颗粒的要求；将相机固定在三脚架上，镜头垂直于采集面；在采集面上放置刻度尺；遮蔽直射阳光，目的是消除阴影的干扰；
[0007] (2)将步骤(1)采集的数值影像，导入ERDAS-IMAGE软件，进行格式转化、裁剪、亮度拉伸、影像灰度信息统计分析、采用空间模型进行颗粒分类处理，将数值影像中的颗粒各自孤立的区分开来；
[0008] (3)运用ARC-GIS软件将步骤(2)处理后的栅格类型的数值影像转化为矢量类型的影像，矢量类型的数值影像中颗粒被表征为一个个孤立的多边形；
[0009] (4)在ARC-GIS软件下以原图像为底版描绘颗粒实际形状大小的多边形，以描绘面积作为因变量，提取面积作为自变量在SPSS软件中进行回归分析，得到提取方法的面积补偿方程，运用该方程对处理得到的表征颗粒大小的多边形进行面积补偿运算，计算得到颗粒实际大小，进而得到地表粗粒残留量，进行风蚀地表粗粒化程度的评价。
[0010] 较佳地，步骤(1)中采集的风蚀地表数值影像能正确识别和检测风蚀地表直径≥0.1mm的包括颗粒和结皮在内的所有地表物的数量及几何大小信息。
[0011] 较佳地，步骤(2)和(3)中的处理过程及方法分别依据ERDAS-IMAGE软件和ARC-GIS软件操作规程进行。
[0012] 较佳地，步骤(2)中，数值影像格式转化是指采用ERDAS-IMAGE软件输入输出功能将采集得到的JPG格式的影像转化为ERDAS-IMAGE软件默认的IMG影像模式。
[0013] 较佳地，步骤(2)中，影像裁剪是通过ERDAS-IMAGE软件的规则裁剪功能将原影像边缘5cm的边框去除，目的是为了消除标尺对影像进一步分析处理的影响。
[0014] 较佳地，步骤(2)中，亮度拉伸的具体的做法是在ERDAS-IMAGE软件下建立亮度拉伸空间模型进行处理，先将原影像拆分为三张单波段影像，对每个波段影像采取X′＝X*255/Max(X)的拉伸规则分别拉伸，再将拉伸后单波段影像组合成三波段数值影像。亮度拉伸的目的是将不同时间拍摄的同一类型风蚀地表数值影像统一到相同亮度便于空间分类模型的统一。
[0015] 较佳地，步骤(2)中，影像灰度信息统计分析是指首先根据颗粒的色彩及亮度进行颗粒分类，尔后采用ERDAS-IMAGE软件光标查询功能查询不同类型颗粒表面灰度值信息，统计分析进而了解和掌握影像中不同类型颗粒灰度值特征。
[0016] 较佳地，步骤(2)中，颗粒分类处理是指在ERDAS-IMAGE软件下建立分类空间模型进行颗粒的分类处理，处理后使影像中各个颗粒孤立开来，分类规则是在上述影像灰度信息统计分析基础上针对每类型颗粒制定的并经不断的处理比较逐步完善得到的，在干旱、半干旱区将风蚀地表颗粒区分为五类：反射强的颗粒、反射中且是黄色颗粒、反射中但不是黄色颗粒、反射弱但不是蓝色颗粒和反射弱且是蓝色颗粒，依次对应的分类规则是：not[(R-B)＞＝C4]and(R+G+B)＞＝C1、(R+G+B)＞＝C3and(R-B)＞＝C4、not[(R-B)＞＝C4]and(R+G+B)＞＝C2and(R+G+B)＜C1、{not[(R-B)＞＝C4]and(R+G+B)＞＝C3and(R+G+B)＜C2}or{(R+G+B)＜C3and R＞＝B＞＝G}和(R+G+B)＜C3and B＞＝G＞＝R，这其中的not、and和or是布尔运算的运算符；C1、C2、C3、C4是0-765之间的常数且C1＞C2＞C3＞C4。上述分类规则更清晰地表示在如下表1中：
[0017] 表1 干旱、半干旱区的分类规则
[0018] 颗粒类型 处理规则
[0019] 反射强 not[(R-B)＞＝C4]and(R+G+B)＞＝C1[0020] 反射中且是黄色 (R+G+B)＞＝C3and(R-B)＞＝C4[0021] 反射中但不是黄色 not[(R-B)＞＝C4]and(R+G+B)＞＝C2and(R+G+B)＜C1[0022] 反射弱 {not[(R-B)＞＝C4]and(R+G+B)＞＝C3and(R+G+B)＜C2}[0023] 但不是蓝色 or{(R+G+B)＜C3and R＞＝B＞＝G}[0024] 反射弱且是蓝色 (R+G+B)＜C3and B＞＝G＞＝R[0025] 较佳地，步骤(3)中，运用ARC-GIS软件自动计算处理后表征颗粒大小的一个个多边形的面积并使用输出功能将属性表输出为EXCEL格式。
[0026] 较佳地，步骤(4)中，以原图像为底版描绘颗粒实际形状的多边形时因颗粒数目众多不可能也没有必要描绘所有颗粒，仅需描绘图像对称线穿越的颗粒，该采样方法覆盖面广、代表性强而且限制不能遗漏提取效果不好的颗粒。
[0027] 所述利用数值影像解析评价地表粗粒化程度的方法相对于现有技术具有如下优点：
[0028] 1、本发明采用了近距离非接触拍照技术采集地表数值影像，经后续ERDAS-IMAGE软件和ARC-GIS软件影像分析处理提取粗粒残留量信息进行风蚀地表粗粒化监测评价，避免了传统方法因在现地取样时不能准确测定地表风蚀粗粒化层厚度而导致样本的代表性较低、监测评价结果不精确的问题，因此更加科学可信，所取得的监测评价成果切实能为土壤风蚀的防治提供科学依据和必要参考。
[0029] 2、本发明不扰动破坏地表原始状态，监测评价可重复性好，更加环保，不会像传统方法那样因开挖剖面、采取土样的需要对环境造成不必要的破坏。
[0030] 3、本发明可以通过数码相机、三脚架、标尺以及遮蔽直射阳光用的幕布等设备进行实施，突破了土壤风蚀监测评价传统方法依靠风洞、振筛机等大型仪器设备，受实验环境条件的限制，需要把大量被测样品从现地搬运到实验室测定等繁杂过程的瓶颈；本发明使用的仪器设备通用性强，携带操作便易，现地测定效率较高，尤其适宜在环境条件苛刻且缺乏实验室条件的干旱、半干旱地区推广应用。
附图说明
[0031] 图1为本发明所述的一种利用数值影像解析评价地表粗粒化程度的方法应用实施例1中沙丘表面原图。
[0032] 图2为本发明所述的一种利用数值影像解析评价地表粗粒化程度的方法应用实施例1中经ERDAS-IMAGE软件，进行格式转化、亮度拉伸、影像灰度信息统计分析、采用空间模型进行颗粒分类处理后图像。
[0033] 图3为本发明所述的一种利用数值影像解析评价地表粗粒化程度的方法应用实施例1中运用ARC-GIS软件处理后的栅格类型的数值影像转化为矢量类型的图像。
[0034] 图4为本发明所述的一种利用数值影像解析评价地表粗粒化程度的方法应用实施例1中在ARC-GIS软件下以原图像为底版描绘影像对称线穿越的颗粒实际形状的图像。
[0035] 图5为本发明所述的一种利用数值影像解析评价地表粗粒化程度的方法应用实施例2中受人为经济活动影响的草地表面原图。
[0036] 图6为本发明所述的一种利用数值影像解析评价地表粗粒化程度的方法应用实施例2中经ERDAS-IMAGE软件，进行格式转化、亮度拉伸、影像灰度信息统计分析、采用空间模型进行颗粒分类处理后图像。
[0037] 图7为本发明所述的一种利用数值影像解析评价地表粗粒化程度的方法应用实施例2中运用ARC-GIS软件处理后的栅格类型的数值影像转化为矢量类型的图像。
[0038] 图8为本发明所述的一种利用数值影像解析评价地表粗粒化程度的方法应用实施例2中在ARC-GIS软件下以原图像为底版描绘影像对称线穿越的颗粒实际形状的图像。
[0039] 需要说明的是，图1～8均是在影像实际大小的基础上放大了150倍而截取的影像中间局部，目的是为了清晰展现颗粒细微的形状特征。
具体实施方式
[0040] 具体应用实施例如下：
[0041] 实施例1和2中影像采集器均选择使用机身为CanonEos5D-Mark II，镜头为CanonEF24-105mm f/4L IS USM的数码相机，相机像素为5616×3744计21 026 304像素，镜头焦距24-105mm，根据监测评价目的需区分判读的颗粒粒级大小要求筛选出最佳拍摄模式为拍摄面积330×220mm，拍摄高度74cm。该条件下获得的数值影像资料分辨率为289.622
像素/mm，最大几何变形率为6.98％，并呈现从中心向四周逐渐增大的规律，达到了土壤风蚀监测评价中地表粗粒残留量信息提取的精度要求。
像素/mm，最大几何变形率为6.98％，并呈现从中心向四周逐渐增大的规律，达到了土壤风蚀监测评价中地表粗粒残留量信息提取的精度要求。
[0042] 实施例1：在地理位置位于N 38°59′08″，E 109°08′49″，海拔1310m，行政区划在内蒙古鄂尔多斯市乌审旗图克镇境内的毛乌素沙地研究中心试验区内，现场踏察选取了一个典型的新月形沙丘作为研究对象，沿主风方向采集了迎风坡、背风坡各12个斑块的影像，依次间隔10m从坡底到坡顶排列。图1是迎风坡第三斑块沙丘地表原图，影像拍摄于2009年10月14日15时许，天气晴朗，有微云，全自动模式拍摄；使用ERDAS-IMAGE软件进行影像格式转化、亮度拉伸、影像灰度信息统计分析、采用空间模型进行颗粒类型分类处理，使数值影像中的颗粒各自孤立区分开来，如图2；经ARC-GIS软件将分类处理后的栅格类型的数值影像转化为矢量类型的影像，矢量类型的数值影像中颗粒被表征为一个个孤立的多边形，如图3；在ARC-GIS软件下以原图像为底版描绘颗粒实际形状大小的多边形，如图4，以描绘面积也即颗粒实际面积作为因变量，提取面积作为自变量在SPSS软件中进行回归分析，该类型中，以迎风坡第一、第二两斑块的影像作为基础数据建立沙表面类型的面积补偿方程，斑块3的影像数据经过补偿运算后进行处理精度的后验证，提取的基本效果见表2。
[0043] 表2反映出了在本实施例中该方法的提取效果：颗粒的数量均没有丢失，提取了100％；颗粒相互连通的现象比较少，连通数量和面积均在2％以下，相互连通的部分在原图像中多是两个相同颜色颗粒部分重叠导致的，目前的分类模型对这类情况的区分效果不好，但这种现象的量是很少的，对总体处理精度影响不大；提取方法损失的主要是颗粒的面积(约50％)，面积的损失是为了保证颗粒数量的完整而做出的牺牲，也印证了建立面积补偿方程的重要性。
[0044] 在SPSS软件中进行线性回归分析，建立面积补偿方程，线性分析结果见表3，线性回归分析结果显示，在0.05显著水平下利用数值影像解析评价地表粗粒化程度的方法提取到的颗粒面积与实际面积呈线性关系，可建立线性回归方程。
[0045] 本实施例中建立的颗粒面积补偿方程为：
[0046] S′＝1.083×S+0.524(1)
[0047] 公式中的S′是补偿运算后的沙粒面积也即该方法提取得到的颗粒最终面积，S是初次提取得到的面积。
[0048] 斑块3后验证数据经面积补偿方程(1)计算回调后的提取比例为100.13％，整体的提取面积与描绘面积差别不大并以斑块3的描绘面积和补偿后面积一一配对后进行配对样本T检验，分析结果见表4，在0.05显著水平下，两组数据配对可靠，没有显著性差异。因此，无论从整体的提取比例抑或配对均值比较都说明了该方法提取精度较高，误差小，应用在沙丘风蚀地表粗粒化信息提取中是可行的。
[0049] 实施例2：选择由强烈人为经济活动干扰而加剧的草原退化区为实验区域，地理位置位于N 41°21′06″，E 109°08′15″，海拔1313m，行政区划在内蒙古包头市达茂旗召河镇境内的希拉牧仁草原旅游度假村内。在实验区域内选定一个典型的因人为旅游度假经济开发活动导致的草场退化、地表裸露的蒙古包营区作为研究对象，沿主风方向并通过营区中心为第一条采集线，依次间隔45°为下一条采集线，每条采集线上间隔10m从营区中心向外围辐射布设15个采集斑块，一共采集了8条采集线的120个斑块的数值影像。图5是沿主风方向第一斑块风蚀地表原图，影像拍摄于2009年9月27日11时许，天气晴朗，有微云，全自动模式拍摄，；使用ERDAS-IMAGE软件进行影像格式转化、亮度拉伸、影像灰度信息统计分析、采用空间模型进行颗粒类型分类处理，使数值影像中的颗粒各自孤立区分开来，如图6；经ARC-GIS软件将分类处理后的栅格类型的数值影像转化为矢量类型的影像，矢量类型的数值影像中颗粒被表征为一个个孤立的多边形，如图7；在ARC-GIS软件下以原图像为底版描绘颗粒实际形状大小的多边形，如图8，以描绘面积也即颗粒实际面积作为因变量，提取面积作为自变量在SPSS软件中进行回归分析，该类型中，以沿主风方向第一斑块的影像作为基础数据建立草地类型的面积补偿方程，斑块2的影像数据经过补偿运算后进行处理精度的后验证，提取的基本效果见表2。
[0050] 表2反映出了在本实施例中该方法的提取效果：颗粒的数量均没有丢失，提取了100％；颗粒相互连通的现象比较少，连通数量和面积均在2％以下，相互连通的部分在原图像中多是两个相同颜色颗粒部分重叠导致的，目前的分类模型对这类情况的区分效果不好，但这种现象的量是很少的，对总体处理精度影响不大；提取方法损失的主要是颗粒的面积(约50％)，面积的损失是为了保证颗粒数量的完整而做出的牺牲，也印证了建立面积补偿方程的重要性。
[0051] 在SPSS软件中进行线性回归分析，建立面积补偿方程，线性分析结果见表3。
[0052] 线性回归分析结果显示，在0.05显著水平下利用数值影像解析评价地表粗粒化程度的方法提取到的颗粒面积与实际面积呈线性关系，可建立线性回归方程。
[0053] 本实施例中建立的颗粒面积补偿方程为：
[0054] S′＝1.605×S+0.302(2)
[0055] 公式中的S′是补偿运算后的沙粒面积也即该方法提取得到的颗粒最终面积，S是初次提取得到的面积。
[0056] 斑块2后验证数据经面积补偿方程(2)计算回调后的提取比例为104.58％，整体的提取面积与描绘面积差别不大并以斑块2的描绘面积和补偿后面积一一配对后进行配对样本T检验，分析结果见表4，在0.05显著水平下，两组数据配对可靠，没有显著性差异。因此，无论从整体的提取比例抑或配对均值比较都说明了该方法提取精度较高，误差小，应用在草地风蚀粗粒化信息提取中是可行的。
[0057] 表2提取的基本效果
[0058]
[0059] 表3线性回归分析结果
[0060]
[0061] 表4配对样本T检验结果
[0062]