如何测绘植被

测绘植被的方法可以分为传统方法和新型方法两大类,具体如下:

传统测量方法

地面测量

目估法:利用多个观察者对地面样方进行目视判读,计算平均值作为样区植被盖度目估值。这种方法效率较高,但主观性强,精度依赖于目估人员经验。

采样法:使用探针、观测孔等小型设备对地面样方内的取点,探测结果只有植被和非植被两种情况,通过探测到植被的数目和总探测结果的比值计算植被覆盖度。这种方法精度较高,但设备需要回收,耗时费力。

照相法:使用数码相机对样方垂直拍照,进行植被和非植被分类,计算植被面积和总面积的比值。该方法广泛用于不同植被类型植被覆盖度的测量。

遥感影像解译

利用卫星或航空影像,通过经验模型或参数模型计算植被覆盖度的空间分布。这种方法能够大范围地获取地表信息,但精度较低,且受云层遮挡和太阳光照条件的影响。

新型测量方法

激光雷达(LiDAR)

激光雷达是一种主动遥感技术,通过向目标发射激光并接收反射回来的光信号,精确测量目标的距离、高度和形状。利用这一技术,可以实现对小区植被的精细测量,具有高精度、高分辨率、无需地面控制点等优点。

手持型激光测距仪

这种方法利用手持型激光测距仪测量植被覆盖度,与植被覆盖度的地面测量以及植被冠层分析有关。通过激光测距仪获取的数据,结合误差概率分布模型,确定在不同采样样点情况下,获取到不同精度的植被覆盖度。

非接触式方法

包括激光扫描法、图像处理法和遥感技术等。激光扫描法利用激光仪器对植物进行扫描,通过测得的散射信号计算叶片的面积。图像处理法通过数字照片或视频获取叶片的图像,再利用计算机软件进行图像处理以得出叶片的面积。遥感技术通过遥感卫星或飞机传感器获取植被的多光谱数据,结合数学模型来估算叶片的面积。

机器学习技术