PLoS ONE·9月25日 · 周五论文农业遥感与作物表型阅读 0
Mapping and dynamic monitoring of desertification on the Qinghai-Tibetan Plateau using surface Albedo and Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence
Zhijian Zhao · Hui Lin · Lei Wu 等 5 人
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构建地表反照率与SIF结合的荒漠化评估模型，监测青藏高原2001-2020年荒漠化动态。
方法
融合地表反照率与NDVI、MSAVI、EVI、SIF构建四种二维模型，对比精度。
发现
SA-SIF模型精度最高（总体精度0.8675），荒漠化程度自西北向东南递减，重度扩张减缓。
机会点
可探索SIF与多源遥感协同的荒漠化早期预警，并量化气候与人类活动贡献。
影响力18
信息增量22
专业深度18
信源权威14
时效性6
提出SA-SIF荒漠化评估模型并揭示青藏高原2001-2020年荒漠化时空演变，方法新颖、结论可靠，对高原生态治理有参考价值。
原文摘要
荒漠化对人类长期生存与可持续发展构成重大威胁。本研究通过将地表反照率与四种植被相关指标——归一化植被指数（NDVI）、修正土壤调整植被指数（MSAVI）、增强型植被指数（EVI）和日光诱导叶绿素荧光（SIF）——相结合，构建了四类二维荒漠化评估模型，并据此对2001年至2020年青藏高原荒漠化的时空变化进行了综合分析。在四种模型中，SA-SIF模型的总体精度（0.8675；95%置信区间：0.8512–0.8838）和Kappa系数（0.8452；95%置信区间：0.8289–0.8615）最高，显著优于其他三种模型（p < 0.01，McNemar检验）。SA-SIF模型的制图结果揭示了青藏高原荒漠化存在显著的区域差异，荒漠化程度自西北向东南递减。过去十年间，青藏高原重度及极重度荒漠化的扩张呈现放缓迹象，但受气候与人为因素交互作用的影响，未来趋势可能趋于复杂。SA-SIF模型可为青藏高原未来的荒漠化治理工作提供参考。
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