Morphometric and hypsometric analysis with LULC assessment for prioritizing micro watersheds in the Kagemaduvu sub watershed of Kaveri River Basin India

方法

10米CARTOSAT DEM、ArcGIS形态测量参数、复合因子排序，并用LU

发现

Arisinakunte与Kuthnagere为最高优先治理微流域，复合因子排序经LULC验证可靠。

机会点

可将该可复现验证协议迁移到缺资料流域，结合时序遥感与LULC变化动态更新优先排序。

摘要：形态计量分析结合遥感（RS）与地理信息系统（GIS），为数据稀缺地区的评估与优先级划分提供了关键框架。本研究旨在通过整合形态计量、高程计量与土地利用/土地覆盖（LULC）信息，对印度卡纳塔克邦高韦里河流域Kagemaduvu子流域42.58 km²范围内的五个微流域进行优先级划分。采用高分辨率CARTOSAT DEM（10 m）提取河网与微流域边界，并利用ArcGIS 10.8.2计算表征线性、面积与地形起伏方面的关键形态计量参数。该子流域呈现树枝状水系格局，河流级别为一级至五级。河网密度值为1.915至3.116 km/km²，而高程积分（HI）值介于0.192（老年阶段）与0.383（壮年阶段）之间，表明各微流域在地貌发育与侵蚀敏感性方面存在差异。与传统复合因子（CF）研究仅报告优先级排序而不作进一步检验不同，本研究将CF-高程计量排序与独立的LULC证据进行交叉验证，并明确评估了其对汇流累积阈值与等权重假设的敏感性——为无观测流域的优先级研究提供了可复制的验证方案。基于复合因子的优先级划分确定Arisinakunte与Kuthnagere微流域为水土保持最高优先级微流域。本研究凸显了形态计量分析在子流域优先级划分中的价值，并支持造林、拦沙坝与梯田等针对性管理策略的实施。研究结果为可持续流域开发规划提供了关键见解，可作为类似无观测流域的可复制模型。本研究构建的综合框架为侵蚀易发微流域的优先级划分提供了可靠依据，并为可持续水土保持的知情决策提供了支持。