CN107145848B - 一种基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测方法及系统，所述方法包括：获取目标区域的遥感影像，根据遥感影像获取目标区域的环境遥感参数；根据环境遥感参数和风蚀气候因子优化模型获取目标区域不同特征的下垫面在不同的监测时空尺度下的风蚀气候因子；根据风蚀气候因子和环境遥感参数，利用土壤风蚀量估算优化模型获取目标区域在不同的监测时空尺度下的土壤风蚀量；所述系统用于执行上述方法。本发明实施例利用环境遥感参数，根据风蚀气候因子优化模型和土壤风蚀量估算优化模型获得目标区域不同时空分布的土壤风蚀量。实现对目标区域任何时空的土壤风蚀监测，实现了时空动态的土壤风蚀评估，提高了土壤风蚀评估的客观性与准确性。

Description

一种基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测方法及系统

技术领域

本发明实施例涉及遥感技术领域，具体涉及一种基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测方法及系统。

背景技术

风力侵蚀是指风力剥蚀、搬运和聚积土壤及其松散母质的过程，简称风蚀。它吹失土壤耕作层中的细土、养分，使心土甚至岩石裸露，降低土地生产力；在种植季节使种子裸露，或对幼苗产生机械损害；所产生的尘埃土沙进入大气，还造成环境污染。风力侵蚀尤其发生在干旱半干旱区域的风力侵蚀，可以导致的土壤养分流失、沙尘暴、植被破坏等问题，甚至导致大面积的荒漠化，严重威胁着区域可持续发展。因此，对土壤进行风力侵蚀的监测是一项必要的工作。

土壤风蚀的发生与发展取决于区域降水、风力等气候因素和地形、土壤质地、植被覆盖、土壤湿度等可蚀性因子。因此，现有技术大多数土壤风力侵蚀的研究模型和方法集中在气候和可蚀性因子上，并试图通过试验研究与理论分析相结合的方法,研究在气候特征和可蚀性因子之间建立定量关系，以进一步进行区域风力侵蚀模拟与分析。然而，现有技术的相关模型与方法由于数据源大多来自地面站点的气象数据和野外样点辅助数据(如植被盖度等)，缺乏不同空间分布的土地利用、土壤质地、土壤湿度等动态的数据支持，只能在特定的时间、对特定的地区进行土壤风蚀的评估。因此很难进行时空动态的风力侵蚀评估，进一步对土壤风力侵蚀的监测结果造成了一定程度的影响。

因此，如何提出一种方法，能够提高土壤风力侵蚀监测的准确性，成为亟待解决的问题。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明实施例提供了一种基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测方法及系统。

一方面，本发明实施例提供了一种基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测方法，包括：

获取目标区域的遥感影像，根据所述遥感影像获取所述目标区域的环境遥感参数；

根据所述环境遥感参数利用风蚀气候因子优化模型获取所述目标区域不同特征的下垫面在不同的监测时空尺度下的风蚀气候因子；

根据所述风蚀气候因子和所述环境遥感参数利用土壤风蚀量估算优化模型获取所述目标区域不同特征的下垫面在所述不同的监测时空尺度下的土壤风蚀量。

进一步地，所述环境遥感参数包括：下垫面质地、土壤湿度、降水量、潜在蒸发量和植被覆盖度。

进一步地，所述风蚀气候因子优化模型为式中：RC_we表示所述风蚀气候因子，s表示监测时间步长，u表示2米高处所述监测时间步长内的平均风速，ETP_i表示所述监测时间步长内的潜在蒸发量，P_i表示所述监测时间步长内的降水量。

进一步地，所述土壤风蚀量估算优化模型为式中：RE表示所述土壤风蚀量，m表示约束系数，0<m<1，E₀表示参考土壤在无覆盖下的单位风蚀因子下的风蚀量，C_we表示所述风蚀气候因子，K表示经验系数，K>0，C_t表示所述目标地区的植被覆盖度。

进一步地，所述方法还包括：利用公式m＝m₁×m₂×m₃×m₄获取所述约束系数；

式中：m₁表示土地类型约束系数，m₂表示下垫面质地约束系数，m₃表示土壤湿度约束系数，m₄表示土壤表层覆盖约束系数，其中m₁、m₂、m₃、m₄的取值均为0到1之间常数。

进一步地，所述方法还包括：根据所述目标区域的遥感影像获取所述土地类型约束系数。

进一步地，根据所述目标区域的遥感影像，利用卫星反演技术获得所述目标区域的降水量。

进一步地，通过卫星遥感技术获取所述目标区域的瞬时潜在蒸发量，根据所述瞬时潜在蒸发量获取所述目标区域在所述监测时间内的潜在蒸发量。

另一方面，本发明实施例提供一种基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测系统，包括：

遥感数据获取单元，用于获取目标区域的遥感影像，根据所述遥感影像获取所述目标区域的环境遥感参数；

风蚀气候因子获取单元，用于根据所述环境遥感参数利用风蚀气候因子优化模型获取所述目标区域不同特征的下垫面在不同的监测时空尺度下的风蚀气候因子；

土壤风蚀量监测单元，用于根据所述风蚀气候因子和所述环境遥感参数利用土壤风蚀量估算优化模型获取所述目标区域不同特征的下垫面在所述不同的监测时空尺度下的土壤风蚀量。

进一步地，所述环境遥感参数包括：下垫面质地、土壤湿度、降水量、潜在蒸发量和植被覆盖度。

本发明实施例提供的基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测方法和系统，利用遥感影像，获取目标区域的环境遥感参数，进一步利用风蚀气候因子优化模型获得目标区域的风蚀气候因子，结合植被覆盖度，利用土壤风蚀量估算优化模型可以获得目标区域不同时间和不同空间分布的土壤风蚀量。实现对目标区域任何时间任何空间的土壤风蚀监测，实现了时空动态的土壤风蚀评估，提高了土壤风蚀评估的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测方法流程示意图；

图2为本发明实施例中又一基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测方法流程示意图；

图3为本发明实施例中日潜在蒸发余弦曲线变化图；

图4为本发明实施例中基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例中基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测方法流程示意图，如图1所示，本发明实施例提供的基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测方法包括：

S1、获取目标区域的遥感影像，根据所述遥感影像获取所述目标区域的环境遥感参数；

S2、根据所述环境遥感参数利用风蚀气候因子优化模型获取所述目标区域不同特征的下垫面在不同的监测时空尺度下监测时间内的风蚀气候因子；

S3、根据所述风蚀气候因子和所述环境遥感参数利用土壤风蚀量估算优化模型获取所述目标区域不同特征的下垫面在所述不同的监测时空尺度下的土壤风蚀量。

具体地，获取目标区域的遥感影像，根据获取到的遥感影像可以获取到目标区域的环境遥感参数，所述环境遥感参数包括：下垫面质地、土壤湿度、降水量、潜在蒸发量和植被覆盖度，当然根据需要还可以包括其他环境遥感参数，此外，根据需要还可以获取目标区域在监测时间内的平均风速。因为遥感影像可以是卫星图片，这样根据遥感影像可以获取到目标区域不同特征的下垫面任何时间内的环境遥感参数，并且可以获取到不同特征的下垫面的目标区域的任何空间格局的目标区域的环境遥感参数。目标区域不同特征的下垫面是指目标区域的下垫面质地不同的区域。获取到目标区域的环境遥感参数后，根据获取到的环境遥感数利用风蚀气候因子优化模型获取目标区域不同特征的下垫面在不同的监测时空尺度下的风蚀气候因子。即获取目标区域不同监测时间不同空间分布对应的风蚀气候因子。再根据风蚀气候因子与土壤风蚀强弱程度之间的关系，利用土壤风蚀量估算优化模型获取目标区域不同特征的下垫面在不同的监测时空尺度下的土壤风蚀量，完成对目标区域土壤风蚀的监测。

本发明实施例提供的基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测方法，利用遥感影像，获取目标区域不同特征的下垫面的不同的监测时空尺度下环境遥感参数，利用风蚀气候因子优化模型和土壤风蚀量估算优化模型可以实现对目标区域任何时间任何空间的土壤风蚀监测，实现时空动态的土壤风蚀评估，提高了土壤风蚀评估的准确性。

在上述实施例的基础上，所述风蚀气候因子优化模型为

式中：RC_we表示所述风蚀气候因子，s表示监测时间步长，u表示2米高处所述监测时间步长内的平均风速，ETP_i表示所述监测时间步长内的潜在蒸发量，P_i表示所述监测时间步长内的降水量。

具体地，本发明实施例中使用的是遥感数据，即可以获取任何时间任何空间格局的目标区域的环境遥感参数，并对风蚀气候因子的计算方法做了适应性的改进。本发明实施例根据获取到的目标区域的环境遥感参数，利用如下公式(1)获取目标区域的风蚀气候因子：

式中：RC_we——表示风蚀气候因子；

S——表示监测时间步长，即预设的固定时间步长，可以取1天、5天、7天、1个月等；

U——表示2米高处监测时间步长内的平均风速(m/s)；

ETP_i——表示监测时间步长内的潜在蒸发量(mm)；

P_i——表示监测时间步长内的降水量(mm)。

可以看出，只要获取到目标区域的环境遥感参数，即可以根据上述公式(1)获得目标区域在任意监测时间内的风蚀气候因子。本发明实施例可以获取任何时间任何空间的的环境遥感参数，并且根据获取的环境遥感参数的特点，对风蚀气候因子的获取方法做了相应的改进，可以获取任何时间任何空间的风蚀气候因子，可以实现对目标区域任何时间任何空间的土壤风蚀监测，实现时空动态的土壤风蚀评估，提高了土壤风蚀评估的准确性。

在上述实施例的基础上，所述所述土壤风蚀量估算优化模型为式中：RE表示所述土壤风蚀量，m表示约束系数，0<m<1，E₀表示参考土壤在无覆盖下的单位风蚀因子下的风蚀量，C_we表示所述风蚀气候因子，K表示经验系数，K>0，C_t表示所述目标地区的植被覆盖度。

具体地，根据获取的环境遥感参数获取到风蚀气候因子后，因为风蚀气候因子的动态变化、植被覆盖地面的时空变化及风蚀强弱程度三者之间具有良好的相关性。以此为基础，根据土壤风蚀程度与植被覆盖度状况之间的关系、土壤风蚀量与风蚀气候因子之间的关系及土壤风蚀量、风蚀气候因子之间与植被覆盖度都具有随时间变化的特点，本发明实施例采用如下公式(2)获取目标区域的土壤风蚀量：

式中：RE——表示土壤风蚀量，10³kg.km^-2；

m——表示约束系数，0<m<1；

E₀——表示参考土壤在无覆盖下的单位风蚀因子下的风蚀量，10³kg·km^-2，对于特定的地区E₀是一个常数；

C_we——表示风蚀气候因子；

K——表示经验系数，K>0，是一个预设值；

C_t——表示目标地区的植被覆盖度。

式中t为时间(月)，t₁、t₂为上下限，如：若监测时间为月则t₁、t₂的取值范围为1～12，若监测时间为天则t₁、t₂的取值范围为1～365，若监测时间为5天则取值范围为1～73(365/5＝73)等。可以看出，根据上述公式(1)、(2)可以获取到一年内任意目标区域任意时间范围内的土壤风蚀量E。

此外，上述公式(2)中的约束系数m可以采用如下公式(3)获取：

m＝m₁×m₂×m₃×m₄ (3)

式中：m₁——表示土地类型约束系数，其中土地类型可以包括：农田、城市、林地、草地、水体、沙漠等；

m₂——表示下垫面质地约束系数，其中下垫面质地可以包括：石质、沙质、土质、水泥地等；

m₃——表示土壤湿度系数；

m₄——表示土壤表层覆盖约束系数，土壤表层覆盖可以包括：雪盖、表层结壳等；

其中m₁、m₂、m₃和m₄均为大于0小于1的常数。

m₁中的土地利用类型主要来自遥感影像分类得到的结果，根据土地利用类型分别赋值，即可以预先根据遥感影像对各个区域的土地利用类型进行分类，将不同的土地利用类型赋予不同的值作为土地利用类型系数。这样可以根据目标区域的遥感影像获取目标区域的土地利用类型，再根据目标区域的土地利用类型设置土地类型约束系数m₁。m₂为下垫面质地系数，可以结合遥感数据、土壤类型数据和野外调查数据综合研判，设置目标区域的下垫面质地系数m₂；m₃为土壤湿度系数，可以通过微波遥感反演的技术与方法得到表层土壤湿度，进一步设置土壤湿度系数m₃；m₄为土壤表层覆盖系数，可以使用微波或光学遥感得到雪盖、结壳等覆盖信息，根据获取到的目标区域的土壤表层覆盖信息，设置土壤表层覆盖系数m₄。

图2为本发明实施例中又一基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测方法流程示意图，如图2所示，根据遥感图像，获取到目标区域的平均风速、降水量、潜在蒸发量和植被覆盖度等环境遥感参数后，对数据进行简单的处理，根据目标区域在监测时间内的平均风速u、降水量P_i、以及潜在蒸发量ETP_i，可以利用上述公式(1)获取到目标区域的风蚀气候因子，再结合植被覆盖度C_t，利用上述公式(2)，即可以得到目标区域的土壤风蚀量。

可以看出，通过卫星遥感影像，利用微波遥感反演等技术，获取到目标区域的环境遥感参数以及约束系数后，即可以利用上述公式(1)、(2)和(3)获取到目标区域任意时间内的风蚀气候因子和土壤风蚀量，实现土壤风蚀的监测。关于目标区域的环境遥感参数可以采用如下方法进行获取：

关于降水量，本发明实施例可以根据获得的遥感影像，通过时间序列的TRMM、FY系列卫星反演可以得到目标区域的降水分布数据，进一步可以得到任何时间步长和任何空间格局的降水量数据。

关于潜在蒸发量，本发明实施例可以通过卫星遥感技术获取所述目标区域的瞬时潜在蒸发量，根据所述瞬时潜在蒸发量获取所述目标区域在所述监测时间内的潜在蒸发量。具体可以采用如下方法获得目标区域在监测时间内的潜在蒸发量：

Priestley-Taylor是在平衡蒸发(当下垫面上空的空气趋于饱和或当下垫面的湿度与空气相等时的蒸发)的基础上，引入常数α，从而推导出无平流条件下潜在蒸散发的计算公式，其与Penman公式的主要差别在于没有考虑空气动力项，Priestley-Taylor公式的表达式如下公式(4)：

式中：Etp——为潜在蒸散发，mm；α——为Priestley-Taylor系数；R_n——为地表净辐射量，W/m2；G——为土壤热通量，W/m²；λ——为汽化潜热，MJ/kg；Δ为——饱和水气压-温度曲线斜率，kPa/℃；γ为干湿表常数，kPa/℃；。关于α的取值，分析了海洋和大陆范围饱和陆面资料，认为α最佳取值为1.26。

其中，饱和水汽压曲线斜率Δ可以采用如下公式(5)计算：

式中：T_a——气温，℃。

干湿表常数可以采用如下公式(6)计算：

式中：C_p——为空气定压比热，取值1.013×10^-3MJ.kg^-1.℃^-1(指一定气压下，单位体积的空气温度升高1℃所需的能量为1.013×10^-3MJ·kg^-1·℃^-1)；P_r是大气压，kPa；ε是水汽分子量与干空气分子量之比，值为0.622；λ是汽化潜热，取值2.45MJ/kg；

其中汽化潜热λ也可通过下式(7)计算：

λ＝2.50-0.0022T_a (7)

式中：Ta——气温，℃。

其中，区域尺度上大气压基于海拔估算，具体可以采用如下公式(8)：

式中：H——为海拔高度，m，由DEM图获取。

通过上述公式(4)-(8)可以计算出瞬时潜在蒸散发量，而本发明实施例中所需的为日潜在蒸散发量，需进行转换。在晴朗天气条件下，农田上太阳辐射平衡各分量和农田蒸散量的日变化曲线呈正弦变化形式。因此，本发明实施例采用正弦曲线法求算潜在蒸散发的日过程，当达到农田上的净辐射与土壤热通量之差为零时，蒸发速率为零，一般出现在日出后1小时和日出前1小时左右，图3为本发明实施例中日潜在蒸发余弦曲线变化图，如图3所示，潜在蒸散发的日变化过程呈现余弦曲线的变化趋势。最大潜在蒸散发量出现在当地正午时间，通过该最大值可计算出曲线上任何时间点的潜在蒸散发，具体可以采用如下公式(9)进行计算：

式中：ETp_{_max}——为日最大潜在蒸散发量；t为任意时间点，t_rise，t_set分别为日出时间和日落时间，分别对应净辐射变为正和变为负的当地时间，可通过纬度和日期计算得到。

通过遥感技术能获取卫星过境时刻的净辐射量以及大气温度可由Priestley-Taylor公式估算卫星过境时刻的瞬时潜在蒸散发量，结合余弦曲线法即可估算日最大潜在蒸散发量，具体可以采用如下公式(10)进行计算：

式中：INETp为卫星过境时刻的潜在蒸散发，t_pass为卫星过境时刻的当地时间。

由此，日潜在蒸散发总量可以采用如下公式(11)进行计算：

通过上述方法，即可计算出有遥感数据的日潜在蒸散发量，当然根据需要改变积分上下限可以获取任意时间内的潜在蒸发量。

对于植被覆盖度，可以采用如下公式(12)获得：

式中，C_t——为植被覆盖度，NDVI——为归一化植被指数，NDVI_max——为NDVI的最大值，NDVI_min——为NDVI的最小值，Binr——为近红外波段的反射率，Br——为红波段的反射率。

本发明实施例提供的基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测方法，利用遥感影像，获取目标区域的不同特征的下垫面在不同的监测时空尺度下环境遥感参数，进一步获得目标区域不同特征的下垫面在不同的监测时空尺度下的风蚀气候因子，结合植被覆盖度，可以获得目标区域的土壤风蚀量。实现对目标区域任何时间任何空间的土壤风蚀监测，实现了时空动态的土壤风蚀评估，提高了土壤风蚀评估的准确性。

图4为本发明实施例中基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测系统的结构示意图，如图4所示，本发明实施例提供的土壤风力侵蚀监测系统包括：遥感数据获取单元41、风蚀气候因子获取单元42和土壤风蚀量监测单元43，其中：

遥感数据获取单元41用于获取目标区域的遥感影像，根据所述遥感影像获取所述目标区域的环境遥感参数；风蚀气候因子获取单元42用于根据所述环境遥感参数利用风蚀气候因子优化模型获取所述目标区域不同特征的下垫面在不同的监测时空尺度下的风蚀气候因子；土壤风蚀量监测单元43用于根据所述风蚀气候因子和所述环境遥感参数利用土壤风蚀量估算优化模型获取所述目标区域不同特征的下垫面在所述不同的监测时空尺度下的土壤风蚀量。

具体地，遥感数据获取单元41获取目标区域的遥感影像，根据获取到的遥感影像可以获取到目标区域的环境遥感参数，环境遥感参数包括：下垫面质地、土壤湿度、降水量、潜在蒸发量和植被覆盖度，当然根据需要还可以包括其他环境遥感参数，此外，根据需要还可以获取目标区域在监测时间内的平均风速。因为遥感影像可以是卫星图片，这样根据遥感影像可以获取到目标区域不同特征的下垫面任何时间内的环境遥感参数，并且可以获取到不同特征的下垫面的目标区域任何空间格局的目标区域的环境遥感参数。获取到目标区域的环境遥感参数后，风蚀气候因子获取单元42根据获取到的环境遥感数利用风蚀气候因子优化模型获取目标区域不同特征的下垫面在不同的监测时空尺度下的风蚀气候因子。土壤风蚀量监测单元43再根据风蚀气候因子与土壤风蚀强弱程度之间的关系，利用土壤风蚀量估算优化模型获取目标区域不同特征的下垫面在不同的监测时空尺度下的土壤风蚀量，完成对目标区域土壤风蚀的监测。

其中，目标区域的环境遥感参数的获取方法以及风蚀气候因子、土壤风蚀量的具体计算方法，同上述实施例一致，此处不再赘述。

本发明实施例提供的土壤风力侵蚀监测系统用于执行上述方法，其具体实施方式同上述实施例一致，此处不再赘述。

本发明实施例提供的基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测方法和系统，利用遥感影像，获取目标区域不同特征的下垫面的不同的监测时空尺度下环境遥感参数，利用风蚀气候因子优化模型进一步获得目标区域的风蚀气候因子，结合植被覆盖度，利用土壤风蚀量估算优化模型可以获得目标区域的土壤风蚀量。实现对目标区域任何时间任何空间的土壤风蚀监测，实现了时空动态的土壤风蚀评估，提高了土壤风蚀评估的准确性。

以上实施例仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (5)

1.一种基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测方法，其特征在于，包括：

获取目标区域的遥感影像，根据所述遥感影像获取所述目标区域的环境遥感参数；

根据所述环境遥感参数利用风蚀气候因子优化模型获取所述目标区域不同特征的下垫面在不同的监测时空尺度下的风蚀气候因子；

根据所述风蚀气候因子和所述环境遥感参数利用土壤风蚀量估算优化模型获取所述目标区域不同特征的下垫面在所述不同的监测时空尺度下的土壤风蚀量；

所述环境遥感参数包括：下垫面质地、土壤湿度、降水量、潜在蒸发量和植被覆盖度。

所述风蚀气候因子优化模型为获取所述风蚀气候因子；

式中：RC_we表示所述风蚀气候因子，s表示监测时间步长，u表示2米高处所述监测时间步长内的平均风速，ETP_i表示所述监测时间步长内的潜在蒸发量，P_i表示所述监测时间步长内的降水量；

所述土壤风蚀量估算优化模型为式中：RE表示土壤风蚀量，m表示约束系数，0＜m＜1，E₀表示参考土壤在无覆盖下的单位风蚀因子下的风蚀量，C_we表示所述风蚀气候因子，K表示经验系数，K＞0，C_t表示所述目标区域的植被覆盖度；

所述方法还包括：利用公式m＝m₁×m₂×m₃×m₄获取所述约束系数；

式中：m₁表示土地类型约束系数，m₂表示下垫面质地约束系数，m₃表示土壤湿度约束系数，m₄表示土壤表层覆盖约束系数，其中m₁、m₂、m₃、m₄的取值均为0到1之间的常数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述目标区域的遥感影像获取所述土地类型约束系数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述目标区域的遥感影像，利用卫星反演技术获得所述目标区域的降水量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过卫星遥感技术获取所述目标区域的瞬时潜在蒸发量，根据所述瞬时潜在蒸发量获取所述目标区域在监测时间内的潜在蒸发量。

5.一种基于遥感数据的土壤风力侵蚀监测系统，其特征在于，所述系统包括：

遥感数据获取单元，用于获取目标区域的遥感影像，根据所述遥感影像获取所述目标区域的环境遥感参数；

风蚀气候因子获取单元，用于根据所述环境遥感参数利用风蚀气候因子优化模型获取所述目标区域不同特征的下垫面在不同的监测时空尺度下的风蚀气候因子；

土壤风蚀量监测单元，用于根据所述风蚀气候因子和所述环境遥感参数利用土壤风蚀量估算优化模型获取所述目标区域不同特征的下垫面在所述不同的监测时空尺度下的土壤风蚀量；

所述环境遥感参数包括：下垫面质地、土壤湿度、降水量、潜在蒸发量和植被覆盖度；

所述风蚀气候因子优化模型为获取所述风蚀气候因子；

式中：RC_we表示所述风蚀气候因子，s表示监测时间步长，u表示2米高处所述监测时间步长内的平均风速，ETP_i表示所述监测时间步长内的潜在蒸发量，P_i表示所述监测时间步长内的降水量；

所述土壤风蚀量估算优化模型为式中：RE表示土壤风蚀量，m表示约束系数，0＜m＜1，E₀表示参考土壤在无覆盖下的单位风蚀因子下的风蚀量，C_we表示所述风蚀气候因子，K表示经验系数，K＞0，C_t表示所述目标区域的植被覆盖度；

所述系统还包括约束系数获取单元：利用公式m＝m₁×m₂×m₃×m₄获取所述约束系数；

式中：m₁表示土地类型约束系数，m₂表示下垫面质地约束系数，m₃表示土壤湿度约束系数，m₄表示土壤表层覆盖约束系数，其中m₁、m₂、m₃、m₄的取值均为0到1之间的常数。