综述：对使用建模和遥感技术进行牧场监测和管理的全面分析

《Travel Medicine and Infectious Disease》：A comprehensive analysis of the use of modelling and remote sensing techniques for monitoring and managing rangelands

可持续牧场管理通过数学建模与遥感技术结合实现植被动态监测与生物量预测，系统性回顾102项研究（2014-2024）。关键成果包括：机器学习（DNN、RF）与高分辨率遥感（Sentinel-2、LiDAR）融合提升预测精度（R2＞0.85）；多光谱指数（NDVI、EVI）优化植被健康评估；无人机与雷达数据互补解决云层遮挡问题。现存挑战涵盖数据质量、模型泛化能力及区域适用性差异。

　　
这篇系统综述聚焦于草原生态系统管理中数学建模与遥感技术的综合应用，通过分析2014至2024年间发表的511篇文献（最终纳入102篇），揭示了当前研究的方法论进展、技术瓶颈及未来发展方向。研究采用PRISMA框架进行系统性文献筛选，通过多级过滤最终形成涵盖生物质估算、植被动态监测、环境因素影响分析三大主题的综述体系。

在技术路径方面，传统线性回归模型虽具操作简便性，但在处理复杂非线性关系时存在显著局限。随机森林（RF）凭借其抗过拟合特性，在多篇研究中展现优于线性回归的预测精度，特别是在整合多源环境变量时表现出较强的适应性。深度学习框架（如DNN、CNN）的突破性进展尤为突出，研究显示在Sentinel-2卫星影像（10-20米分辨率）基础上，DNN模型可实现R2值达0.83的生物质估算精度，而结合LiDAR高程数据的CNN模型在UAV影像（厘米级分辨率）中可将R2值提升至0.94。这种技术代差印证了空间分辨率与算法复杂度的协同效应。

卫星遥感技术的革新构成了研究框架的核心支撑。Sentinel-2和Landsat系列卫星通过其标准化时间序列数据（重访周期5-16天），为区域尺度植被动态监测提供了可靠基础。特别值得注意的是红边波段（705-745纳米）对植被生物化学特征的敏感性，使得EVI指数相比传统NDVI在植被覆盖度饱和区域（如热带草原）的估算误差降低37%。SAR技术的引入有效突破了云层遮挡问题，研究显示在干旱半干旱区，合成孔径雷达与光学影像融合可使植被监测覆盖率提升至92%。

模型融合创新成为研究热点。2020年后涌现的混合建模方法（如DNN+过程模型）在Net primary productivity（NPP）估算中表现出显著优势，其综合R2值较单一模型提高14-21个百分点。这种集成策略既保留了过程模型的生态学解释性，又发挥了机器学习处理高维数据的优势。典型案例包括：将CENTURY模型碳循环模块与CNN图像识别结合，使草原碳储量估算误差控制在8%以内。

技术瓶颈方面，数据质量与模型泛化能力构成双重挑战。研究显示，在撒哈拉以南非洲地区，因历史观测数据缺失导致的模型偏差可达25%-35%。传感器分辨率与建模精度的匹配关系尤为关键：当LiDAR点云密度低于10点/平方米时，地形校正误差将超过15%。此外，多源数据融合存在技术壁垒，约68%的模型在跨传感器验证时出现性能衰减。

区域应用差异显著影响模型效能。在澳大利亚大堡礁地区，结合无人机航拍（0.5米分辨率）与Sentinel-2数据（20米分辨率）的混合采样策略，使生物量估算相对误差控制在6%以内；而撒哈拉以南非洲因卫星重访周期较长（约16天），需依赖地面物联网（IoT）设备（采样频率≥1次/周）进行数据补充。这种技术适配性要求凸显了区域定制化建模的重要性。

未来发展方向呈现三个技术融合趋势：首先，多模态遥感（光学+雷达+LiDAR）与联邦学习框架的结合，可望解决数据孤岛问题；其次，数字孪生技术将物理草原景观与虚拟模型进行实时映射，使管理决策响应时间缩短至72小时以内；最后，边缘计算设备的部署（每平方公里≥5个边缘节点）将实现模型推理的本地化，减少对云端算力的依赖。值得关注的是，非洲地区在2022年后发表的文献中，基于低成本无人机（如DJI M300）的监测方案已开始替代部分传统地面调查，这为发展中国家提供了可复制的范式。

研究还揭示了方法论层面的深层矛盾：虽然深度学习模型在单一任务（如生物量估算）中表现优异，但在多任务协同（植被分类+产量预测+碳汇评估）场景下，集成学习框架的稳定性仍需提升。2024年最新成果显示，采用迁移学习技术可将模型跨区域应用误差从18%降低至9%，这为技术普适化提供了新思路。

在生态学解释层面，研究证实土壤有机质含量每增加0.1%，模型预测精度提升约12%。这要求建模过程必须纳入土壤剖面数据（深度≥1米，采样点密度≥1点/公顷），而当前仅有23%的文献系统考虑了土壤异质性对模型的影响。管理实践转化方面，研究发现当模型预测精度超过85%时，实际管理干预的采纳率可提升至67%，但在撒哈拉以南非洲地区该转化率仅为32%，凸显技术落地中的社会文化因素制约。

该综述为草原管理提供了多维度的技术路线图：短期（1-3年）应重点突破多源数据融合瓶颈，开发标准化模型评估协议；中期（3-5年）需构建区域性数字孪生平台，整合卫星、无人机和地面IoT设备；长期（5-10年）应着力发展自适应学习算法，实现模型在气候突变（如极端干旱频率增加）下的自主调适。研究特别强调，在生物多样性热点区域（如东非草原），应优先发展低干扰监测技术，避免对脆弱生态系统造成二次伤害。

值得关注的是，文献中尚未充分体现传统游牧知识（Ethnoscience）与现代技术的融合。2023年刚果盆地案例研究表明，将土著居民的土地轮作周期数据（平均精度±3天）输入模型，可使植被恢复预测误差降低41%。这提示未来研究需加强跨学科知识整合，构建"技术-生态-文化"三维评估体系。