基于深度神经网络与红外波分析的沙丘迁移预测及荒漠化风险评估模型研究

本研究针对沙漠地区沙丘迁移威胁周边生态的难题，创新性地融合深度神经网络(VDSR、LSTM)与多尺度遥感技术(TPI、CA-Markov)，在沙特Nafud沙漠和阿富汗Registan沙漠实现了沙丘边界精确提取(精度达PSNR 25.15dB)及迁移预测(Kappa 0.956)。通过整合地形-光谱特征(90-100m最优尺度)与气候参数预测模型，首次揭示红外波响应与沙丘动态的定量关系，为荒漠化风险防控提供了可操作性框架。

　　

在全球荒漠化加剧的背景下，流动沙丘对干旱区生态系统构成严峻挑战。沙特Nafud沙漠和阿富汗Registan沙漠作为典型风成地貌区，其沙丘迁移不仅破坏基础设施，更通过扬尘威胁人类健康。传统监测方法受限于分辨率与预测精度，难以满足精准管理需求。如何通过多源数据融合实现沙丘动态量化评估，成为荒漠化防治的关键科学问题。

中国研究人员通过整合1990-2024年Landsat 5、Sentinel-2卫星数据与SRTM地形资料，创新性地构建了"深度神经网络-红外波"协同分析框架。研究采用VDSR(超分辨率卷积神经网络)结合Laplacian边缘增强算法提升图像分辨率(PSNR 25.15dB)，通过TPI(地形位置指数)与K-Means++聚类融合生成新型地貌分类图，并运用MRS(多分辨率分割)在90-100m尺度实现沙丘精准分离。CA-Markov模型预测沙丘迁移趋势，LSTM神经网络则基于Al Jawf气象站20年数据预测气候参数(RMSE 0.18-1.4)。

图像分辨率增强
VDSR模型经150轮训练后，将30m分辨率影像提升至10m，沙丘边界提取误差降低42%。Laplacian算子有效增强地形突变特征，使Nafud沙漠TPI值(-40至+60)与Registan沙漠(-50至+70)的差异可视化程度提升3倍。

地形-光谱融合分类
创新性组合TPI地貌指数与K-Means++光谱聚类，使沙丘识别准确率提升至89%。Sentinel-2的7/6/1波段组合揭示Nafud沙漠沙丘占比17%，显著高于单一分类方法的误判率(约35%)。

沙丘形态动力学
MRS分割显示：Registan沙丘1990-2024年间周长增长82%(5,500→10,000m)，边界指数上升16%(0.19→0.22)，决策树模型判定其侵蚀风险等级为"极高"(Shape Index>2.45且slope>0.5)。相较之下，Nafud沙丘因面积较大(平均60,000m²
)，抗风蚀能力更强。

红外波响应机制
CA-Markov预测显示：2054年Nafud沙漠高温区(LST class 7)将扩大8.5%，与沙丘边界位移呈显著正相关(r=0.98)。NIR反射率剖面证实：2024年沙丘区波动幅度较1990年增加3倍，印证了温度升高(33→33.9°C)对沙粒迁移的驱动作用。

气候驱动因素
LSTM模型精准预测7月风速(R=0.95)，揭示Registan沙漠"120日风"对沙丘走向的控制作用。Nafud沙漠则因夏季50°C极端高温加速沙粒运动，二者形态差异体现为：Nafud以横向沙丘为主(占63%)，Registan则多新月形沙丘(占71%)。

该研究开创性地建立了"形态-气候-红外响应"三位一体的沙丘风险评估体系。深度学习方法与多尺度遥感技术的融合，解决了传统方法在复杂沙漠环境中的适用性瓶颈。特别值得注意的是，研究首次证实90m是沙丘分割的最优空间尺度，这为全球荒漠化监测提供了重要参数依据。未来可通过扩展样本量进一步优化VDSR-LSTM联合模型的泛化能力，这对"一带一路"沿线干旱区的可持续发展具有重要实践价值。