Geocarto International·10月14日 · 周三论文农业遥感与作物表型阅读 2

Geospatial analysis of land degradation and desertification in the semi-arid Shabelle River Basin, Somalia

Ismail Mohamoud Ali · Gabriel Tetteh · Mahad Abdullahi Hussein 等 4 人

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基于多时相遥感与GIS构建荒漠化脆弱性指数,评估索马里谢贝利河流域2000-2025年土地退化与荒漠

方法

Landsat影像、CHIRPS降雨、Google Earth Engine与G

发现

流域大部分区域脆弱,DVI呈升高趋势,谢贝利河走廊和南部相对较轻,341个参考点验证效果良好。

机会点

可引入机器学习与高分辨率时序数据提升DVI预测精度,并耦合社会经济因素分析驱动机制。

影响力12
信息增量22
专业深度18
信源权威14
时效性9

基于多时相遥感和DVI指数的半干旱区土地退化评估,方法扎实、数据规模可观,对干旱区农业生态监测有参考价值,但区域局限于索马里,公共影响层级有限。

原文摘要

土地退化与荒漠化是索马里谢贝利河流域等半干旱地区面临的主要环境挑战。本研究利用多时相Landsat影像、CHIRPS降雨数据、Google Earth Engine和GIS技术,评估了2000年至2025年土地退化与荒漠化的脆弱性。通过加权叠加分析,结合NDVI、SAVI、BSI、SI、NDBI、NDMI、MNDWI、LST和降雨量等九项环境指标,构建了荒漠化脆弱性指数(DVI)。结果表明,该流域大部分地区较为脆弱,谢贝利河走廊和南部地区受影响相对较小,而其他地区则呈现植被和环境健康下降的趋势。DVI显示出脆弱性随时间升高的趋势。该指数已有效用于评估空间荒漠化脆弱性,并通过341个参考点进行验证,在2000年、2015年和2025年均表现出良好的区分能力。

信源(1 个)

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