多时相遥感与先进干旱模型融合评估印度半干旱区荒漠化动态：可持续土地管理框架

本研究针对印度安得拉邦半干旱区荒漠化监测需求，整合多时相Landsat影像(NDVI)与CHIRPS降水数据(SPI)，构建30年(1990-2020)荒漠化状态图(DSM)，揭示西部及Hagari河流域退化加剧趋势(87.5%验证精度)，为气候脆弱区土地管理提供可扩展技术框架。

　　

在全球气候变化背景下，荒漠化已成为威胁超过100个国家、10亿人生计的严峻环境问题。印度安得拉邦的Anantapur地区作为该国最干旱区域之一，年均降水不足550mm，近30%国土面临土地退化风险，却长期缺乏整合气候与生态指标的系统研究。CSIR-国家地球物理研究所（NGRI）的研究团队通过创新性融合多时相遥感与干旱建模技术，首次在该地区建立了可量化评估荒漠化进程的监测框架。

研究采用三大关键技术：基于Google Earth Engine处理1990-2020年CHIRPS降水数据生成3/6/9/12个月尺度的标准化降水指数(SPI)；利用Landsat系列卫星(TM/ETM+/OLI-TIRS)提取归一化植被指数(NDVI)时间序列；通过120个地面验证点(GCPs)结合高分辨率影像验证荒漠化状态图(DSM)分类精度达87.5%。

【Study area】
聚焦Anantapur地区三个干旱易发区块(Bommanahal/Kanekal/Beluguppa)，该区域呈现典型半干旱特征，降水时空分布不均且伴随强烈风蚀活动。

【Rainfall analysis using CHIRPS data】
30年数据分析显示年均降水仅472.17mm，西部季节性干旱更为显著，与荒漠化扩展区域高度重合。

【Discussion】
DSM分类表明：高度安全区(79.45km²)占比最小，退化(320.39km²)与荒漠化土地(402.57km²)主要沿Hagari河向西扩张，SPI-NDVI耦合分析证实干旱持续性与植被覆盖丧失存在显著时空相关性。

【Conclusion】
研究构建的DSM框架成功量化了土地退化进程，21.3%区域维持安全状态但脆弱性增加。该成果为印度国家荒漠化防治计划(NAPCD)提供了可推广的技术范式，特别在气候变异与人为压力双重影响的生态脆弱区具有重要应用价值。方法论创新体现在：首次实现多尺度SPI与NDVI的30年序列整合，建立87.5%精度的四类分级体系，为全球类似区域的土地可持续管理树立了标杆。