Desertification Assessment in the Hodna Basin, Algeria using Desertification Degree Index and Geospatial Techniques
Sami Mekentichi · Salah Abdesselam · Razika Sahnouni
基于Landsat 9与特征空间分析构建荒漠化程度指数，评估阿尔及利亚Hodna盆地荒漠化。
Landsat 9影像提取NDVI、反照率、MSAVI、TGSI，用Albedo
Albedo-NDVI模型精度最高（总体精度91.9%，Kappa 0.89），约65%区域处于高至
可将Albedo-NDVI特征空间模型迁移至其他干旱区，并结合时序影像与人类活动因子做驱动力归因。
该研究提出基于Landsat 9与特征空间分析的荒漠化程度指数，方法新颖、精度高，对干旱区土地退化监测与农业可持续发展有参考价值，但属区域性案例研究，影响范围有限。
本研究利用遥感与地理信息系统（GIS），通过构建基于特征空间的荒漠化程度指数（DDI），对阿尔及利亚霍德纳盆地的荒漠化进行了评估。研究采用Landsat 9影像提取了四个光谱指数：归一化差异植被指数（NDVI）、地表反照率、修正土壤调整植被指数（MSAVI）和表土粒度指数（TGSI）。对五种特征空间组合进行了评价，其中反照率-NDVI和TGSI-NDVI模型表现出最强的统计显著负相关。随后，这两个模型被用于DDI生成与比较。反照率-NDVI模型取得了最佳性能，总体精度为91.9%，Kappa系数为0.89，显著优于TGSI-NDVI模型。生成的荒漠化图表明，霍德纳盆地约65%的区域受到高度至严重荒漠化的影响，尤其是在中部和南部地区，长期的干旱和密集的人类活动加速了土地退化。相比之下，盆地北部由于植被覆盖较密、环境条件较为有利，荒漠化程度相对较低。这些发现证明了反照率-NDVI特征空间模型在干旱和半干旱环境荒漠化评估中的稳健性，并凸显了将光谱指数与统计特征空间分析相结合的价值。所提出的方法为大规模荒漠化制图提供了可靠且客观的框架，并为脆弱旱地地区的土壤保持、生态系统恢复和可持续土地管理提供了有价值的决策支持。