Quantifying soil erosion rates in tropical drylands: An innovative SBAS InSAR and statistical clustering approach in La Tatacoa, Colombia

量化脆弱热带旱地的土壤侵蚀对荒漠化治理至关重要，但由于实地方法在空间上的局限性，这一任务在方法论上仍具挑战性。本研究提出了一种新框架，将小基线集合成孔径雷达干涉测量（SBAS-InSAR）与无监督统计聚类相结合，以量化侵蚀速率并验证哥伦比亚拉塔塔科阿干旱森林的空间异质性。利用123幅Sentinel-1雷达影像（2018年至2023年），我们生成了高分辨率位移速度图，并将其与来自Sentinel-2的归一化差异植被指数（NDVI）数据以及源自ALOS PALSAR数字高程模型的地貌计量属性相结合。研究区整体平均侵蚀速率介于0.43至0.54毫米/年之间；然而，这些平均值掩盖了显著的局部不稳定性。对100个随机采样点进行时间序列K均值聚类，识别出四种不同的形变状态，统计上证实高速度区域是结构性现实而非测量噪声。具体而言，聚类4识别出关键热点区域，其侵蚀速率达到30毫米/年，超过美国农业部（USDA）土壤耐受阈值（0.93毫米/年）达32倍。这些热点系统性地局限于坡度大于9°且NDVI小于0.15的切割地形中。通过严格区分真实形变状态与背景变异性，该框架为数据有限的旱地生态系统提供了可扩展、基于证据的优先保护干预工具。