数据内容：咸海流域2019年种植结构数据集。 数据来源及加工方法：将2019年分为三个时间段，将每个时间段内云量最少，质量最高的哨兵2号数据拼接为一张完整地图，得到咸海流域三期哨兵2号遥感影像，并求出三期影像的NDVI值，再结合得到的耕地数据和实地采样数据，用随机森林算法对其分类，最终得到每个地块上的种植结构类型。 数据质量：空间分辨率为10m×10m，时间分辨率为年，Kappa系数0.8。 数据应用成果：可用于农作物产量估算和水资源利用效率计算。
刘铁
数据内容：咸海流域耕地数据。 数据来源及加工方法：原始卫星影像来源于美国谷歌地球，为了获得高分辨率下的无云影像，谷歌地球采用拼接方法将不同年份的数据整合到一起，因此下载的影像数据时间跨度为2016-2019年。使用机器识别方法预测出地块边界，将边界转为矢量数据，之后再将结果与谷歌影像叠加，由人工逐个检查修改错误信息，得到咸海流域耕地数据。最终结果采用WGS-1984坐标系。 数据质量：空间分辨率为0.45m×0.45m，准确率达90.32%。 数据应用成果：在气候变化背景下，可与气象要素和植被特征相结合分析土地退化情况；可结合植被特征与采样点分析种植结构，也可以与气象数据和统计数据结合计算水资源利用效率和粮食产量。
刘铁
数据内容：咸海流域2010年-2018年净初级生产力数据。 数据来源及加工方法：结合土地利用、温度、植被指数、降雨量、太阳辐射和蒸散发等数据，借助于CASA模型计算反演得出NPP。 数据质量：空间分辨率为10km×10km，时间分辨率为月，每个文件有12个波段，分别对应当年每个月份的NPP结果，投影坐标为GCS_WGS_1984。 数据应用成果：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它植被数据和生态数据相结合分析土地退化情况。
刘铁
数据内容：咸海流域2015年-2018年归一化植被指数数据。 数据来源及加工方法：来源于美国国家航空航天局中分辨率成像光谱仪，提取MOD13A2产品第一波段作为叶面积指数数据，乘以比例因子0.0001。 数据质量：空间分辨率为1000m×1000m，时间分辨率为8天，每个像元的值为八天归一化植被指数的平均值。 数据应用成果：在气候变化背景下，可用于气象要素和植被特征相关关系分析，也可以与其它植被数据相结合分析某种植被类型的区域分布。
刘铁
数据包括1911-2017年咸海水位-储水量-面积时序变化数据集、1977-2017年咸海湖滨的生态系统结构（NDVI）的10年际变化、2000-2018年咸海沙尘发生次数EDI指数数据。 利用地形数据融合技术进行湖盆地形的构建，基于遥感监测和实地调查采点，在对咸海地形数据分析的基础上，综合归纳分析了其水位-面积-储水量的变化关系，形成水位-储水量-面积时序变化数据集，可清晰反映咸海水体变化过程及现状，为咸海环境变化研究提供基础数据。 以植被覆盖指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)反映退缩区植被生态状况。NDVI数据采用Landsat卫星数据，空间分辨率为30m，共收集了1977、1987、1997、2007、2017年5期的NDVI数据。基于ENVI和GIS软件，通过遥感图像融合，指数计算和水体提取，确定咸海湖面和湖滨线。以南咸海湖滨线为起点，向水体退缩区延伸3 km，得到0-3 km之内的湖滨带的植被NDVI变化特征，以反映湖滨生态系统结构变化。 基于MODIS影像数据提取增强型沙尘指数（EDI，Enhanced Dust Index）。这一指数是引入因子沙尘光学密度（α）以增强沙尘信息形成增强型沙尘指数。基于遥感监测，利用增强型沙尘指数（EDI），建立了咸海面积-EDI指数关系曲线，该曲线的确定为构建咸海干涸湖床粉尘释放与气象因子、土壤理化性质定量关系奠定了基础，为确定控制沙/盐尘发生所需的咸海的合理面积提供了依据。
罗毅, 郑新军, 黄粤, 吉力力·阿不都外力
中国科学院西北生态环境资源研究院组织一行9人于2019年4月3日至4月30日针对阿姆河流域中下游至咸海周边开展“荒漠化土地植被恢复重建关键技术研发与集成示范”研究，考察了阿姆河流域中下游至咸海周边地区，主要考察节点包括塔什干、撒马尔罕、纳沃伊、布哈拉、努库斯、木伊那克、咸海海床等，全程4000余公里，主要针对不同退化程度的荒漠化地区开展无人机低空遥感、植物群落调查、土壤类型、气候和土壤水分状况的综合调查，并对植物、土壤、水体样品进行采样。共完成30个样地的调查工作，初步获得阿姆河流域的荒漠化程度及分布特征、植被类型及分布、土壤类型及其理化性质等数据集。
李新荣, 何明珠, 赵振勇
联系方式
中国科学院西北生态环境资源研究院
0931-4967287
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