林学院智慧林业团队在北方荒漠化遥感监测研究中取得新进展
时间：2025-09-18 浏览次数：0
近日，林学院智慧林业团队在国际遥感领域权威期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》（中科院 一区Top期刊，IF：8.6）上发表了题为《Desertification Monitoring in Northern China by Combining a Novel 3-D Desertification Index With a Gaussian Mixture Model》的研究论文。该研究构建了一种新型三维荒漠化指数（TDDI），结合高斯混合模型（GMM），实现了对中国北方2000–2020年荒漠化过程的高精度监测。结果表明，该方法的分类精度超过82%，与全国荒漠化普查数据的一致性达93.4%，显著优于传统植被指数（NDVI）和二维荒漠化指数（DDI）。
荒漠化是全球最严重的生态与环境问题之一，特别在我国北方干旱半干旱地区，荒漠化土地面积占全国的95.99%，严重威胁区域生态安全和可持续发展。传统监测方法存在依赖单一指标、效率低和结果局限性等问题，难以全面反映荒漠化的复杂过程。本研究针对这一问题，创新性地整合植被覆盖度、地表裸露度与土壤干湿度三类关键因子，利用欧式距离构建了三维荒漠化指数，并结合无监督的高斯混合模型实现了荒漠化程度的客观分类，监测精度超过86%，与国家荒漠化普查结果对比分类准确率最高超过97.6%。此外还揭示了2000—2020年间北方荒漠化的时空分布格局和演变趋势，发现青海柴达木盆地、塔里木盆地和内蒙古高原等地是荒漠化动态变化的核心区，其中改善面积占比53.02%，但部分区域存在逆转现象。研究同时验证了该方法在MODIS、Landsat、Sentinel-2等多源数据及不同区域下的稳定性和适用性，为长时序、多尺度的荒漠化监测提供了可靠工具，对全球荒漠化治理亦具有重要参考价值。
该研究由中南林业科技大学为论文第一完成单位，硕士研究生豆亚晴为第一作者，硕士生导师张猛老师为通讯作者，中国林业科学研究院资源信息研究所张怀清研究员与刘洋助理研究员参与合作。研究获国家重点研发计划（2023YFF1303701）、国家自然科学基金（41901385）等项目支持。
