تقييم حالة الغطاء النباتي في منطقة الجبل الأخضر شمال شرق ليبيا باستخدام مؤشرات نباتية طيفية مختارة

方法

Landsat7 ETM与Landsat8 TIRS影像，NDVI与MSAVI植

发现

2002—2016年植被负向变化达29.13%（约2000 km²），MSAVI在稀疏植被区优于ND

机会点

可引入时序遥感与机器学习，构建干旱区稀疏植被退化监测与驱动因子归因模型。

绿山地区（Al-Jabal Al-Akhdar）尽管面积狭小（占利比亚国土面积的1%），但因其显著的植物多样性而成为利比亚最重要的环境区域之一，该地区拥有利比亚已记录植物物种的一半。大多数研究表明，该地区植被因不合理的人类活动和气候变化而遭受严重退化。本研究利用遥感技术，对2002年至2016年间绿山地区植被变化进行评估与制图。研究采用Landsat7 ETM和Landsat8 TIRS卫星影像，运用归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）以实现研究目标，同时检验了修正土壤调整植被指数（Modified Soil Adjusted Vegetation Index, MSAVI）对当地条件的适用性。研究区被划分为四个植被退化等级：轻度、中度、重度、极重度。结果表明，尽管2002年NDVI值域介于0.250至0.571之间，2016年介于-0.251至0.495之间，两个年份的NDVI值域较为接近，但2002年至2016年间植被的规模、密度、分布范围和空间格局均发生了明显变化。2002年至2016年间植被负向变化比例为29.13%（约2000平方公里），正向变化比例为1.33%（约100平方公里），约70%的总面积未发生变化。结果表明，植被退化程度加剧对NDVI值具有明显影响，裸地面积增加因土壤颜色反射导致亮度增大，但这并未影响MSAVI值，在植被稀疏的情况下（如研究区状况），MSAVI或许是更优选择。NDVI和MSAVI两个指数可用于研究未来地表覆盖变化趋势，并确定影响植被的有效因素，从而帮助地方层面的规划者和决策者更好地理解这一问题。