Remote Sensing 高被引综述：裸土识别的卫星遥感技术及其局限性

本文是一篇针对裸土卫星遥感识别技术的综述研究。背景方面，裸土作为无植被覆盖的表土，其光谱特征直接反映土壤属性，对评估土壤退化、碳储量和粮食安全至关重要，但裸土与建筑区、作物秸秆等具有相似光谱特征，导致“光谱混淆”问题突出。研究目的旨在批判性回顾卫星遥感提取裸土像素的主流方法，回答主要方法有哪些、应用领域分布、各方法能力边界及验证机制可靠性等关键问题。结论指出，当前裸土识别的核心矛盾是技术快速发展与验证严重滞后。阈值掩膜法（如NDVI）虽常用，但74%的研究缺乏严格验证，阈值设定主观性强；分类算法（如随机森林）F1分数可达99.5%，但裸土与城市地表混淆频繁；土壤线法精度高但需分区建模。未来突破方向包括利用即将发射的CHIME等高光谱卫星、机器学习与多源验证深度融合，以及建立标准化验证方案，以提升全球土地退化监测的可信度。