Role of Reforestation in Reducing Landslide Risk in Galyat, Pakistan: A Remote Sensing and GIS-Based Temporal Analysis (2011–2025)

方法

Landsat 5/8/9提取NDVI，结合Google Earth Pro数字

发现

NDVI先降后升，滑坡频次与面积趋势不一致，植被状况不能单独解释滑坡活动。

机会点

可引入降雨、坡度、地质与土地利用多因子耦合建模，量化造林对滑坡风险的贡献阈值。

滑坡是山区最常见的自然灾害之一，常造成人员伤亡、基础设施损毁和农田破坏。森林覆盖在边坡稳定、土壤侵蚀控制和滑坡风险降低方面发挥着重要作用；然而，针对特定山地景观中这一关系的实证证据仍然有限。本研究考察了2011年至2025年巴基斯坦加利亚特地区植被变化与滑坡发生之间的关系。研究采用遥感与地理信息系统（GIS）技术，基于Landsat 5、8和9影像提取了2011年、2017年和2025年的归一化植被指数（NDVI），并将这些数据与从高分辨率Google Earth Pro影像中数字化获取的相应年份滑坡编目数据进行了对比。平均NDVI从2011年的0.355下降至2017年的0.181，随后在2025年略微回升至0.197。滑坡频次从2011年的125起减少至2017年的52起，之后在2025年增加至76起。相比之下，受滑坡影响的总面积从2011年的55.78公顷增加至2017年的93.26公顷和2025年的98.38公顷。这些相反的趋势表明，仅凭植被状况无法解释加利亚特地区滑坡活动的变化。因此，在综合滑坡风险降低策略中，应将再造林与降雨、坡面特征、地质条件和土地利用变化一并考虑。本研究还表明，遥感和GIS对于在数据稀缺的山区监测植被与滑坡动态具有实用价值。