基于RUSLE和SDR的香溪河流域土壤流失脆弱区识别，陈炼钢，钱新，基于修正的通用土壤流失方程RUSLE和分布式泥沙输移比SDR函数，构建了由降雨侵蚀力因子、土壤可蚀性因子、坡度坡长因子、植被覆盖因�

工具来源于西北农林张宏鸣老师论文 论文部分摘要： 在Microsoft的.NET环境中开发了LS-TOOL，使用具有用户友好界面的C♯。将LS因子与三种方法（UCA，FCL和LS-TOOL）进行比较，LS-TOOL提供了令人鼓舞的结果。特别是，LS-TOOL使用从DEM识别的斜坡断裂来定位土壤侵蚀和沉积区，通道网络和汇聚流区。将LS-TOOL生成的边坡长度和LS因子值与手动方法进行比较，与使用UCA或FCL的结果相比，LS-TOOL更接近仙南沟集水区的实际情况。LS-TOOL算法可以自动计算斜率长度，坡度陡度，L因子，S因子和LS因子，将结果作为ASCII文件提供，可以在某些GIS软件中轻松使用。本研究是进行更准确的大面积侵蚀评价的重要一步。

目的 对南水北调中线陕西水源区的土壤侵蚀进行了初步研究，为水源区的生态保护、水土保持和生态补偿提供重要的依据。方法 在GIS技术的支持下，利用遥感影像解译资料、数字高程模型（DEM）及土壤、降雨等数据，对土壤流失方程RUSLE中各因子进行了量化分析，从而实现对南水北调中线陕西水源区土壤侵蚀量的估算，并对结果进行土壤侵蚀强度分级。结果 通过计算可得，在南水北调中线陕西水源区，微度侵蚀面积占12.87%，轻度侵蚀面积占30.4%，中度侵蚀面积占30.66%，强度侵蚀面积占26.07%。土壤侵蚀空间分布具

ee_rusle

unix环境下的aml代码 Calculates LS Factor using DEM data according to RUSLE-based criteria

快速入门指南 下载QGIS 2.18（稳定版） 打开QGIS→插件→管理和安装插件→设置→选中“同时显示实验性插件”→“添加”插件存储库并填写以下内容：名称：garuda-gis URL： ://stg.gis.garuda.io/soil 保留其他默认设置 或者 以ZIP格式下载此存储库，将其解压缩到本地QGIS插件目录（例如C：\ Users \ Juan.qgis2 \ python \ plugins） 在“全部”下，找到Garuda_Soil侵蚀风险并安装插件 打开插件，然后浏览到保存从此处获得的样本输入数据的目录。 完毕！ 感谢您可以在此处撰写的任何评论。 简要描述;简介 开发了土壤侵蚀风险评估（SRA）QGIS插件，以自动执行计算，分析和评估过程，以生成可操作的地图输出，以识别易于发生土壤侵蚀的位置。 此SRA插件采用的方法是根据修订的通用土壤流失方程（RUSLE）建

Output files include maximum downhill slope angle, cumulative downhill slope length, and flowdirection (aspect). For those of you who hate readme files, be warned, the IDRISI files must be in REAL ASCII format to run

The Universal Soil Loss Equation (USLE) computes the average soil loss per unit area. Many sources in the literature we surveyed give Wischmeier, et. al. (1965) the credit for the development of the USLE. However, Wischmeier’s paper mentions the National Runoff and Soil Loss Data Center and Purdue University for developing it in 1954. A later revision called the RUSLE was prompted by limitations in the older USLE.