近日，沙漠气象研究所李火青等人指导了新疆大学研究生在《Remote Sensing》发表了题为“A novel algorithm for estimating the sand dune density of the Taklimakan Desert based on remote sensing data”的研究论文。开展了塔克拉玛干沙漠沙丘识别和密度估算研究，并取得了进展。

图1 沙丘识别和密度估算技术框架

沙丘密度是表征沙漠地貌特征的一个重要参数，能够精确描绘沙漠起伏的地形。由于估算方法和数据可用性的限制，准确量化沙丘密度一直是一个重大挑战。本研究提出了基于DEM的沙丘顶点搜索和四向地形谱分解两种沙丘密度估算方法，并利用改进的YOLOv8s算法和谷歌地球图像解决验证数据缺乏的问题。本研究揭示了几个关键见解：（1）塔克拉玛干沙漠约分布着 5.31×107 座沙丘，估算值与观测值之间的线性回归拟合 R2为 0.79。平均绝对误差和均方根误差分别计算为 25.61个/平方公里和 30.48 个/平方公里。（2）塔克拉玛干沙漠东部、东北部、南部和西部的沙丘密度分布相对较低，而中部和北部的沙丘密度较高。（3）利用改进的 YOLOv8s 算法和遥感图像构建的观测数据有效地验证了沙丘密度的估算结果。沙丘密度可用于将沙丘密度作为次网格地形参数纳入WRF模式，将提高沙尘暴预报的性能。

（作者：李火青 校对：张旺 审核：姚俊强）