2022年甘青宁国家级重点治理区土壤侵蚀数据集包括青海省城东区、城中区、城西区、城北区、大通回族土族自治县、湟中县、湟源县、乐都县、平安县、民和回族土族自治县、互助土族自治县、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、尖扎县、贵德县，宁夏回族自治区同心县、原州区、西吉县、彭阳县、海原县甘肃省会宁县、安定区、永靖县、庄浪县、红古区、七里河区、东乡族自治县、武山县、榆中县、渭源县、康乐县、漳县、靖远县、西固区、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、陇西县、广河县、临洮县、临夏市、临夏县、甘谷县、通渭县、安宁区、秦安县、和政县、麦积区、秦州区、城关区48个县2022年土壤侵蚀统计表和土壤侵蚀图，基于空间分辨率为2米的卫星遥感影像加工获得，保存格式为xlsx，数据命名采用“所属重点治理区＋年份＋土壤侵蚀统计表”的形式，如“××重点治理区××年土壤侵蚀统计表”。土壤侵蚀强度划分为微度侵蚀、轻度侵蚀、中度侵蚀、强烈侵蚀、极强烈侵蚀和剧烈侵蚀6级。
1.土地利用数据源为资源三号和高分一号卫星影像，主要从水利部信息中心获取。 2.植被数据源为资源三号和高分一号卫星影像，主要从水利部信息中心获取。 3.1:5万DEM主要从水利部信息中心获取。
1.基于土地利用、植被覆盖度和坡度等专题图，利用ArcGIS软件进行叠加运算，根据划分规则对土壤侵蚀强度进行等级划分。 2.其中土地利用加工方法为基于eCognition软件平台，采用面向对象计算机自动分类与人工目视解译相结合的方法，提取研究区逐年土地利用数据。最后采用三种方法对数据精度进行验证：野外样本点调查、高分辨率影像识别和Google Earth的样本点识别。 3.植被覆盖度加工方法为基于遥感估算的方法，利用归一化植被指数（NDVI）采用像元二分模型法进行植被盖度估算。首先利用多光谱影像的近红外波段与红波段数据计算每个像元的NDVI，然后使用模型计算整个区域植被覆盖度，并根据划分规则对植被覆盖度进行等级划分，最后使用该区域遥感解译得到的土地利用类型数据和基于遥感估算得到的植被覆盖度数据做叠加运算，获得每个像元的植被覆盖度信息。 4.坡度数据加工方法为基于1:5万DEM提取得到。
1.遥感影像均经过辐射纠正、正射纠正以及融合、镶嵌等预处理。 2.最小图斑面积对应的实际地物面积不小于0.1h㎡，多边形无重叠、无空隙，图斑属性无空置或冗余。 3.遥感影像解译前，采用遥感影像、典型调查、与实地对照的方法建立林草样地遥感解译标志。 4.基于遥感影像，结合解译标志，提取土地利用类型。 5.解译结果复查：抽取不少于总图斑的5%进行核查。 6.野外验证样本数量和成果满足《水土保持遥感监测技术规范》（SL592-2012）的要求，对于核查图斑，抽取10%作为验证样本进行实地验证。
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CSTR:11738.11.NCDC.HHSTBC.DB4039.2023
10.12072/ncdc.hhstbc.db4039.2023