ICS07.040

CCSA75

15

內(nèi)蒙古自治區(qū)地方標(biāo)準(zhǔn)

DB15/T4154—2025

荒漠生態(tài)系統(tǒng)無人機植被調(diào)查技術(shù)規(guī)范

SpecificationforUAVvegetationsurveyofdesertecosystems

2025-08-15發(fā)布2025-09-15實施

內(nèi)蒙古自治區(qū)市場監(jiān)督管理局發(fā)布

DB15/T4154—2025

目次

前言.................................................................................II

1范圍...............................................................................1

2規(guī)范性引用文件.....................................................................1

3術(shù)語和定義.........................................................................1

4縮略語.............................................................................2

5技術(shù)流程...........................................................................2

6總則...............................................................................3

7無人機操作、硬件與軟件配置.........................................................3

8地面輔助調(diào)查.......................................................................4

9野外航拍技術(shù)方法...................................................................5

10無人機影像信息提取、物種分類解譯與建模............................................5

附錄A（規(guī)范性）地面輔助調(diào)查表.......................................................9

附錄B（資料性）激光雷達數(shù)據(jù)處理流程................................................15

附錄C（資料性）紋理特征計算公式....................................................16

附錄D（資料性）喬灌木結(jié)構(gòu)參數(shù)計算公式..............................................19

I

DB15/T4154—2025

前言

本文件按照GB/T1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分：標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定

起草。

本文件由內(nèi)蒙古自治區(qū)水利廳提出。

本文件由內(nèi)蒙古自治區(qū)水利標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會（SAM/TC21）歸口。

本文件起草單位：水利部牧區(qū)水利科學(xué)研究所、南通大學(xué)、內(nèi)蒙古自治區(qū)林業(yè)和草原局綜合、內(nèi)蒙

古機電職業(yè)技術(shù)學(xué)院、阿拉善左旗水利工程質(zhì)量安全中心、呼和浩特水文水資源分中心、內(nèi)蒙古自治區(qū)

水文水資源中心。

本文件主要起草人：李錦榮、孟寶平、崔崴、張濤、董雷、弓瑞、高寒、李紅芳、于海云、鄭穎、

宜樹華、張菲、岳征文、馮秀、田秀民、苗恒錄、黃盛花、潘存喜、榮浩、葛楠、程波、周慧、王奇。

II

DB15/T4154—2025

荒漠生態(tài)系統(tǒng)無人機植被調(diào)查技術(shù)規(guī)范

1范圍

本文件規(guī)定了荒漠生態(tài)系統(tǒng)無人機植被調(diào)查的術(shù)語和定語、縮略語、技術(shù)流程、總則、無人機操作、

硬件與軟件配置、地面輔助調(diào)查、野外航拍技術(shù)方法、無人機影像信息提取、物種分類解譯與建模。

本文件適用于無人機開展內(nèi)蒙古荒漠生態(tài)系統(tǒng)植被調(diào)查。

2規(guī)范性引用文件

下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，

僅該日期對應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本

文件。

GB/T30115衛(wèi)星遙感影像植被指數(shù)產(chǎn)品規(guī)范

GB/T41300民用無人機唯一產(chǎn)品識別碼

GB42590民用無人駕駛航空器系統(tǒng)安全要求

HJ1170—2021全國生態(tài)狀況調(diào)查評估技術(shù)規(guī)范——荒漠生態(tài)系統(tǒng)野外觀測

MH/T1069無人駕駛航空器系統(tǒng)作業(yè)飛行技術(shù)規(guī)范

3術(shù)語和定義

下列術(shù)語和定義適用于本文件。

荒漠生態(tài)系統(tǒng)desertecosystem

由超旱生、旱生的小喬木、灌木、半灌木和草本植物占優(yōu)勢的生物群落以及降水稀少、蒸發(fā)強烈、

干旱的非生物環(huán)境共同形成的自然生態(tài)系統(tǒng)。

注：本文件中包括沙漠、沙地、戈壁。

[來源：HJ1170—2021，3.1，有修改]

植被指數(shù)vegetationindex

利用無人機航拍獲取的影像，通過不同波段數(shù)據(jù)的線性或非線性組合而形成的能反映植被生長狀

況和分布的特征指數(shù)。

[來源：GB/T30115-2013，3.11，有修改]

多次回波技術(shù)multiplereturntechnology

1

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激光雷達系統(tǒng)探測、記錄并處理多次回波信號的能力及方法。

注：該技術(shù)利用相應(yīng)的算法對獲取的多次回波信號進行處理與分析，以提取目標(biāo)物體的垂直結(jié)構(gòu)信息。

冠層高度模型canopyheightmodel

表達植被距離地面高度的表面模型，通?；跀?shù)字表面模型DSM以及數(shù)字高程模型DEM，通過CHM=

DSM-DEM，生成CHM。

4縮略語

下列縮略語適用于本文件。

ANN：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork）

CHM：冠層高度模型（CanopyHeightModel）

CNN：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork）

DEM：數(shù)字高程模型（DigitalSurfaceModel）

DSM：數(shù)字表面模型（DigitalElevationModel）

GNSS：全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GlobalNavigationSatelliteSystem）

GPU：圖形處理器（GraphicsProcessingUnit）

GSD：地面采樣間隔（GroundSampleDistance）

ResNET：殘差網(wǎng)絡(luò)（ResidualNetwork）

RF：隨機森林（RandomForest）

RTK：實時動態(tài)差分（Real-TimeKinematic）

SVM：支持向量機（SupportVectorMachine）

5技術(shù)流程

技術(shù)流程圖見圖1。

2

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荒漠生態(tài)系統(tǒng)無人機調(diào)查

無人機數(shù)據(jù)獲取地面輔助調(diào)查

激

可多喬灌草

光樣

見光木木本

雷方

光譜層層層

達布

數(shù)數(shù)調(diào)調(diào)調(diào)

數(shù)設(shè)

據(jù)據(jù)查查查

據(jù)

植被指數(shù)

蓋度、高度

參數(shù)提取DSM、DEM、CHM植被特征統(tǒng)計

紋理特征

高度、蓋度、冠幅

參數(shù)精度驗證

（樣本數(shù)70%）

生物量建模

（樣本數(shù)30%）

生物量精度驗證

否

精度≥

80%

是

模型輸出

圖1技術(shù)流程圖

6總則

荒漠生態(tài)系統(tǒng)無人機植被調(diào)查應(yīng)遵循科學(xué)性、規(guī)范性、可操作性、先進性及經(jīng)濟與技術(shù)可行性原

則。

無人機航拍作業(yè)應(yīng)遵循合法合規(guī)、隱私與數(shù)據(jù)安全保障、飛行行為規(guī)范以及應(yīng)急響應(yīng)與責(zé)任明確

原則。

7無人機操作、硬件與軟件配置

無人機操作安全

應(yīng)符合GB42590、GB/T41300、MH/T1069的要求，無人機飛行應(yīng)遵守?zé)o人駕駛航空器飛行管理暫

行條例。

無人機硬件要求

7.2.1總體要求

7.2.1.1應(yīng)具備RTK定位功能、懸停功能、智能避障功能、圖傳功能、自動返航功能和失控返航功能。

7.2.1.2應(yīng)有可搭載激光雷達、可見光、多光譜傳感器的云臺。

7.2.2RTK懸停定位精度

3

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7.2.2.1垂直精度：±0.1m（視覺定位正常工作時）；±0.5m（GNSS正常工作時）；±0.1m（RTK

正常工作時）。

7.2.2.2水平精度：±0.3m（視覺定位正常工作時）；±0.5m（GNSS正常工作時）；±0.1m（RTK

正常工作時）。

機載傳感器要求

7.3.1可見光相機要求如下：

——相機不低于2000萬像素；

——快門速度應(yīng)快于1/2000s；

——具有定時拍照功能和等效焦距。

7.3.2多光譜相機要求如下：

——應(yīng)具備綠(G)：560nm±16nm、紅(R)：650nm±16nm、紅邊(RE)：730nm±16nm、近紅

外(NIR)：860nm±26nm四個波段；

——配備有多光譜光強傳感器；

——單波段分辨率不低于500萬像素；

——具有定時拍照功能和等效焦距。

7.3.3激光雷達系統(tǒng)要求如下：

——需具備記錄至少3次回波的能力；

——系統(tǒng)精度水平精度：10cm@50m，高程精度：5cm@50m；

——配有測繪相機，有效像素不低于2000萬，配有慣導(dǎo)系統(tǒng)。

無人機軟件要求

無人機應(yīng)配有相對應(yīng)的飛行控制軟件，應(yīng)有航線規(guī)劃功能，且滿足以下條件：

——飛行控制軟件應(yīng)具備自動飛行、航線規(guī)劃和上傳矢量數(shù)據(jù)的功能；

——實時顯示飛機軌跡和定位的功能、低電量提醒與自動返航功能；

——國家民航法規(guī)定的限制飛行、限制高度，記錄登錄和航線功能。

8地面輔助調(diào)查

地面調(diào)查

按照附錄A中表A.1，填寫地面輔助調(diào)查表。

樣地選擇

8.2.1樣地選擇標(biāo)準(zhǔn)，按照HJ1170技術(shù)規(guī)范執(zhí)行，選擇需具有代表性和典型性。

8.2.2針對觀測對象，在可能的情況下，至少選擇3個能夠代表觀測對象的樣地，樣地之間間隔不小

于500m，地表覆蓋相對均一，樣地大小為300m×300m，按照附錄A中表A.2。

樣方布設(shè)

8.3.1樣方設(shè)置要求按照HJ1170—2021中7.2.1執(zhí)行。

8.3.2地面驗證調(diào)查樣方設(shè)置：

——在觀測樣地300m×300m內(nèi)，沿對角線兩段和中心等間距設(shè)置3個40m×40m的次級樣

地；

4

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——地面驗證調(diào)查在3個40m×40m的次級樣地內(nèi)進行，每個次級樣地內(nèi)隨機設(shè)置喬、灌樣

方，在喬、灌樣方內(nèi)隨機設(shè)置草本樣方；

——沙漠、沙地區(qū)：喬灌木樣方大小為20m×20m，草本植物物樣方大小為1m×1m；

——戈壁區(qū)：灌木樣方大小為40m×40m，草本物樣方大小為2m×2m。

喬灌叢地上生物量調(diào)查

在每個次級樣地中隨機設(shè)置1個喬灌調(diào)查樣方，記錄樣方內(nèi)所有喬灌物種、數(shù)量信息。同一喬灌木

物種按照不同基徑級別選取1株進行生物量采集，包括株高(H)、南北冠徑(L1)、東西冠徑(L2)和地上生

物量鮮重等。喬灌木冠幅較大時，生物量取樣視情況按比例采樣，獲取喬灌木生物量樣本的地上部分帶

回實驗室，在60℃烘箱中烘干至恒重后稱重，計算單株喬灌木地上生物量，優(yōu)勢種單株樣本數(shù)n≥30，

按照附錄A中表A.3和表A.4。

草本植被地上生物量調(diào)查

在每個次級樣地內(nèi)的喬灌或灌木樣方內(nèi)隨機設(shè)置3個草本調(diào)查樣方，分別記錄草本植物物種組成、

優(yōu)勢物種、群落類型、草層高度等信息后，采用齊地面刈割的方式收集樣方框內(nèi)所有草本植物綠色部分，

并裝至采樣袋內(nèi)，帶回實驗室內(nèi)，在60℃烘箱中烘干至恒重，稱量其重量作為樣方尺度草本植物單位

面積地上生物量，每個樣地草本樣方數(shù)n≥9，按照附錄A表中表A.5。

9野外航拍技術(shù)方法

空間參考系

9.1.1坐標(biāo)系采用2000國家大地坐標(biāo)系。

9.1.2高程基準(zhǔn)采用1985國家高程基準(zhǔn)。

9.1.3宜采用地理坐標(biāo)系，確需地圖投影采用高斯-克呂格投影，按3度分帶。

航攝設(shè)計

9.2.1荒漠植被的無人機航拍樣地大小300m×300m，航拍記錄按照附錄A中表A.6。

9.2.2選擇天氣晴朗的無風(fēng)或者微風(fēng)天，航拍時間上午11時至下午16時之間，減少云層和植被陰影

對數(shù)據(jù)處理的影響

9.2.3航向設(shè)置一般平行于或垂直于飛行區(qū)域邊界，航線設(shè)計應(yīng)盡量避開障礙物，同時兼顧考慮側(cè)風(fēng)

飛行，避免頂風(fēng)或順風(fēng)飛行。

飛行質(zhì)量控制

9.3.1重疊率設(shè)置與地形變化相關(guān)，一般航向重疊率不低于75%，旁向重疊率不低于70%，地形起伏較

大的區(qū)域進行航拍，航向重疊率不低于80%～90%，旁向重疊率不低于75%～80%。

9.3.2航高依據(jù)主要植被類型設(shè)置：以草本植物為主，有少量的低矮灌木（H＜0.5m）的樣地航高10

m。小喬（灌）木（0.5m＜H＜5m）為主的植被樣地，航高20m～30m；以喬木為主（H＞5m）的樣

地，航高50m。

9.3.3可見光和多光譜影像，地面采樣距離（GSD）優(yōu)于5cm。

9.3.4激光雷達傳感器采用多次回波技術(shù)模式重復(fù)掃描，點云密度宜≥40點/m2。

10無人機影像信息提取、物種分類解譯與建模

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數(shù)據(jù)預(yù)處理

對獲取的無人機數(shù)據(jù)進行圖像拼接與裁剪、校正、定標(biāo)等一系列處理，形成適用于開展解譯的正

射影像數(shù)據(jù)。

植被高度、蓋度和紋理特征提取

10.2.1植被指數(shù)的提取及蓋度計算

利用無人機航拍獲取的可見光、多光譜數(shù)據(jù)，計算植被指數(shù)，具體公式見附錄A中表A.7，并計

算植被覆蓋度，見公式（1）：

?????

???=soil………（1）

??veg???soil

式中：

FVC——植被蓋度，單位為%；

VI——某一類植被指數(shù)；

VIsoil——純裸土像元的植被指數(shù)值；

VIveg——純植被像元的植被指數(shù)值。

10.2.2植被高度、冠幅的提取

通過激光雷達數(shù)據(jù)，提取喬、灌木高度與冠幅步驟如下，提取流程見附錄B：

a)激光雷達數(shù)據(jù)進行航線拼接、去噪、噪聲濾波；

b)地面點與非地面點分類，地面和植被的劃分；

c)地面點數(shù)據(jù)用不規(guī)則三角網(wǎng)插值，獲取DEM；

d)歸一化消除地形起伏對點云數(shù)據(jù)高程值的影響；

e)歸一化數(shù)據(jù)利用克里金/不規(guī)則三角網(wǎng)插值，獲取DSM數(shù)據(jù)；

f)可選用CHM分割、點云分割和基于種子點分割，中一種方法進行單木分割；

g)手動編輯點云，對欠分、過分和錯分單木，進行點云合并/分割修正；

h)重新統(tǒng)計單木屬性，獲取ID、x、y坐標(biāo)位置、樹高、冠幅直徑、冠幅面積、冠幅體積等屬性。

10.2.3影像紋理特征的計算

利用無人機航拍獲取的可見光、多光譜數(shù)據(jù)，計算均值、方差、均勻性、對比度、向異性、信息熵、

二階矩陣和相關(guān)性八種常用的紋理特征。見附錄C。

植物分類和物種識別

10.3.1建立解譯標(biāo)志

10.3.1.1利用圖像光譜、紋理和空間分異特征，對航拍影像進行多尺度分割，聚合具有相似光譜和空

間分布特征的像素作為分類的基本單元。

10.3.1.2結(jié)合圖像中植物形狀、大小、陰影、色調(diào)、顏色、紋理等特征和地面調(diào)查，構(gòu)建土壤、草本

植物以及喬灌植物分類解譯標(biāo)志。

10.3.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

10.3.2.1基于無人機多光譜影像，計算影像光譜植被指數(shù)和紋理特征圖層。

10.3.2.2基于激光雷達數(shù)據(jù)計算地表植被冠層高程模型數(shù)據(jù)圖層。

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10.3.2.3合成植被指數(shù)、紋理特征和冠層高度多波段圖層，創(chuàng)建遙感分類多維度特征圖層。

10.3.3草本和喬灌遙感分類

10.3.3.1隨機選取70%的地面解譯標(biāo)志，結(jié)合10.3.2.3中多維度特征圖層以及支持向量機、隨機森

林和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機器學(xué)習(xí)分類算法，訓(xùn)練土壤、草本植物和喬灌植物遙感分類模型。

10.3.3.2剩余30%的地面解譯標(biāo)志作為驗證數(shù)據(jù)集，結(jié)合混淆矩陣算法計算生產(chǎn)者精度、用戶精度、

總體精度和Kappa系數(shù)篩選最優(yōu)遙感分類算法。

10.3.3.3基于最優(yōu)遙感分類算法和多維度特征圖層，對樣地土壤、草本植物和喬灌植物進行分類。

10.3.3.4輸出分類結(jié)果為GeoTIFF格式柵格數(shù)據(jù)。

10.3.4優(yōu)勢物種的識別

10.3.4.1設(shè)置不同喬灌木物種圈選樣本和訓(xùn)練樣本大小，圈選物種初始樣本，確保每種物種圈選樣本

數(shù)量大于等于5000。

10.3.4.2對樣本進行旋轉(zhuǎn)[-30,30]、縮放[0.8,1.2]、偏移[-0.2,0.2]等操作，生成新的樣本作為訓(xùn)

練樣本。

10.3.4.3隨機選取70%的樣本進行訓(xùn)練，30%的樣本進行驗證，利用TensorFlow-GPU版本的ResNET

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練識別模型，直至驗證集的準(zhǔn)確率不再提升時停止訓(xùn)練。

10.3.4.4將CNN經(jīng)過訓(xùn)練后生成的模型應(yīng)用于識別航拍影像中特定的物種，并進行人工校正，新生成

的樣本繼續(xù)用于模型的訓(xùn)練。重復(fù)10.3.4.3步驟直至模型的準(zhǔn)確率大于80%，損失率小于0.2。

10.3.4.5按照物種圈選樣本大小將航拍影像進行分割和切塊，并縮放到訓(xùn)練樣本大小，利用10.3.4.4

模型對每一小塊進行判斷，合并、保存所有的正樣本，繪制植被分類圖。

植被生物量建模

10.4.1草本地上生物量建模

10.4.1.1對植被指數(shù)和紋理特征指數(shù)變量進行自相關(guān)分析，相關(guān)系數(shù)大于0.7的兩個指數(shù)之間只保

留其中一個，結(jié)合相關(guān)系數(shù)顯著性分析保留所選指標(biāo)中與草本地上生物量顯著相關(guān)的特征指數(shù)。

10.4.1.2隨機選取70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，利用多元逐步回歸、主成分分析、支持向量機和隨機森林

等回歸方法，構(gòu)建草本地上生物量遙感反演模型。

10.4.1.3剩余30%的數(shù)據(jù)作為驗證集，計算實測草本生物量與估算值之間的相關(guān)系數(shù)（R）和均方根

誤差（RMSE），篩選最優(yōu)草本地上生物量遙感估測模型。

10.4.1.4結(jié)合最優(yōu)草本地上生物量遙感估測模型和多光譜無人機正射影像，反演樣地尺度草本地上

生物量。

10.4.2喬灌木生物量建模

10.4.2.1利用激光雷達數(shù)據(jù)獲取的喬灌株高、南北冠徑、東西冠徑等單木信息，計算喬灌冠徑、冠幅、

冠幅面積、樹冠體積等結(jié)構(gòu)參數(shù)，見附錄D。

10.4.2.2結(jié)合地面喬灌生物量觀測點位置，提取喬灌單木生物量觀測值所對應(yīng)的各類喬灌木植被指

數(shù)、紋理信息和結(jié)構(gòu)參數(shù)，形成數(shù)據(jù)集。

10.4.2.3對喬灌木的植被指數(shù)、紋理信息和結(jié)構(gòu)參數(shù)按10.1.1.1進行自相關(guān)分析和重要性篩選。

10.4.2.4隨機選取70%的數(shù)據(jù)對作為訓(xùn)練集，結(jié)合多元逐步回歸、主成分分析回歸、支持向量機回歸

和隨機森林回歸等方法，構(gòu)建喬灌木地上生物量遙感反演模型。

7

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10.4.2.5基于剩余30%的數(shù)據(jù)作為驗證集，結(jié)合實測喬灌生物量與模型估算值之間的相關(guān)系數(shù)R和

RMSE評價模型精度，并篩選最優(yōu)喬灌生物量估測模型。

10.4.2.6結(jié)合最優(yōu)喬灌木地上生物量遙感估測模型和無人機影像分類圖，反演樣地尺度喬灌木單株

地上生物量。

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A

A

附錄A

（規(guī)范性）

地面輔助調(diào)查表

A.1地面調(diào)查體系表

地面調(diào)查體系表見表A.1。

表A.1地面調(diào)查體系表

調(diào)查內(nèi)容指標(biāo)定義調(diào)查時間

為野外調(diào)查時初步確定的群系名稱，通常以建群種植

群落類型物命名，如梭梭荒漠、紅砂荒漠。最終名稱根據(jù)調(diào)查結(jié)7月～9月

果可能發(fā)生變化。

調(diào)查人和調(diào)查時間填寫實際的調(diào)查人及時間，具體到日期和小時。7月～9月

按照省、市、縣（旗）、鄉(xiāng)/鎮(zhèn)和村順序填寫，盡量填寫

調(diào)查地點詳細(xì)，方便數(shù)據(jù)分析和總結(jié)時回顧與還原調(diào)查時的情7月～9月

景。

用手持式RTK-GPS或其它帶有衛(wèi)星定位功能的智能設(shè)

經(jīng)緯度及海拔備測定，經(jīng)緯度以度、分、秒為單位，至少保留小數(shù)點7月～9月

后4位。

按照平原、高原、臺地、丘陵、洼地、河灘、低山、中

地貌類型7月～9月

樣地信息山、高山等實際情況記錄。

按照谷地、坡下部、中下部、中部、中上部、上部、山

坡位7月～9月

頂、山脊等記錄

坡度用地質(zhì)羅盤測定，坡度記錄為0°～90°。7月～9月

坡向順時針記錄為0°～360°。7月～9月

土壤特征記錄土壤類型、厚度、質(zhì)地等信息。7月～9月

枯落物蓋度和厚度樣方內(nèi)平均枯落物蓋度和厚度。7月～9月

植被起源按照原生植被、次生植被、人工植被記錄。7月～9月

群落高度和蓋度優(yōu)勢層片的高度和平均蓋度。7月～9月

包括演替類型(原生演替、次生演替)及所處的演替階

群落動態(tài)7月～9月

段。

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表A.1地面調(diào)查體系表(續(xù))

調(diào)查內(nèi)容指標(biāo)定義調(diào)查時間

自然(地質(zhì)災(zāi)害、氣候災(zāi)害)、火燒、放牧、砍伐、工程

干擾類型建設(shè)和其他等。干擾強度按照無干擾、輕度、中度、重7月～9月

度等記錄。

記錄喬木層、灌木層、草本層、苔蘚和地衣等地表被

群落結(jié)構(gòu)物、層間植物的平均高度、平均蓋度及優(yōu)勢物種。對于7月～9月

暫時不能鑒定的物種需采集標(biāo)本。

突出生態(tài)特點鹽堿生境、石質(zhì)化山坡、沙質(zhì)基質(zhì)、嚴(yán)重退化等。7月～9月

群落周圍情況鄰接植物群落狀況、道路、河流、地勢、房屋等。7月～9月

樣方布置示意圖以圖形、文字的形式描述樣方在樣地中的分布格局。7月～9月

記錄調(diào)查樣方內(nèi)出現(xiàn)的所有植物物種。物種名參照《中

物種7月～9月

國植物志》記錄。

高度從地面到植物最高處的自然高度。7月～9月

胸徑喬木主干距地面高度1.3m處的直徑。7月～9月

基徑灌木地面處分枝的平均直徑。7月～9月

植物樣方調(diào)查

冠幅記錄對應(yīng)植物的長軸和短軸。7月～9月

某一時刻木本植物單位面積內(nèi)實存生活的有機物質(zhì)總

喬灌木地上生物量量，立木的地上生物量觀測是通過樣方內(nèi)所有林木進7月～9月

行測量。

草本地上生物量某一時刻草本植物單位面積內(nèi)實存的有機物質(zhì)總量。7月～9月

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A.2樣地調(diào)查信息表

樣地調(diào)查信息表見表A.2。

表A.2樣地調(diào)查信息表

樣地編號：群落類型/名稱：

調(diào)查地點：省市縣鄉(xiāng)/鎮(zhèn)村

經(jīng)度：緯度：海拔：m

調(diào)查人：調(diào)查日期：年月日時

地貌類型：()平原()高原()臺地()丘陵()洼地()低山()中山()高山

坡位：()谷地()下部()中下部()中部()中上部()上部()山頂()山脊

坡向坡度枯落物覆蓋度%厚度cm

土壤類型、厚度等特征

植被起源：()自然植被()次生植被()人工植被()其他

群落高度(m)蓋度(%)群落動態(tài)

干擾類型干擾強度

突出生態(tài)特點：樣方布置示意圖

群落周圍情況（鄰接群落狀況、道路、河流、地勢、房屋等）：

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A.3樣方調(diào)查表

A.3.1喬木層植被調(diào)查表見表A.3。

表A.3喬木層植被調(diào)查表

樣方編號：樣方尺寸：米×米郁閉度：喬木層照片編號：

調(diào)查時間：年月日時調(diào)查人：

地上生物量

高度胸徑冠幅

植物名鮮重干重備注

cmcmcm×cm

gg

A.3.2灌木層植被調(diào)查表見表A.4。

表A.4灌木層植被調(diào)查表

樣方編號：樣方尺寸：米×米蓋度%灌木層照片編號：

調(diào)查時間：年月日時調(diào)查人：

地上生物量

高度基徑冠幅

植物名鮮重干重備注

cmcmcm×cm

gg

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A.3.3草本層植被調(diào)查表見表A.5。

表A.5草本層植被調(diào)查表

樣方編號：樣方尺寸：米×米蓋度：%草本層照片編號：

調(diào)查時間：年月日時調(diào)查人：

地上生物量

最高均高分蓋度

植物名株叢數(shù)鮮重干重備注

cmcm%

gg

A.4航拍記錄表

航拍記錄表見表A.6。

表A.6航拍記錄表

樣地編號：航拍范圍：米×米

航拍時間：年月日時航拍人：

重疊率%航拍時間備注

序號傳感器類型航線模式航拍高/m曝光模式

航向/旁向24H天氣狀況

1

2

3

注：表頭航拍高度可填寫范圍，在表中傳感器類型確定時，填寫具體的航拍高度，用于圖像拼接時使用。在完成

樣地航拍時，拍攝3～5張景觀照。

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A.5植被指數(shù)計算方法

植被指數(shù)計算公式見表A.7。

表A.7植被指數(shù)計算公式

序號植被指數(shù)計算公式

ⅠSimpleDifferenceSpectrralIndexDSI=BandA±BandB

1過綠指數(shù)Excessgreen（EXG）EXG=2G-R-B

超綠超紅差分指數(shù)Excessgreenminusexcess

2EXGR=3G-2.4R-B

red（EXGR）

ⅡSimpleRatioSpectralIndexRSI=BandA/BandB

3紅綠比值指數(shù)Red-greenratioindex（RGRI）RGRI=R/G

4比值植被指數(shù)Ratiovegetationindex（RVI）RVI=NIR/R

ⅢNormalizedDifferenceSpectrralIndexNDSI=（BandA±BandB）/（BandA±BandB）

歸一化綠紅差異指數(shù)Normalizedgreen-red

5NGRDI=(G-R)/(G+R)

differenceindex（NGRDI）

歸一化綠藍(lán)差異指數(shù)Normalizedgreen-blue

6NGBDI=(G-B)/(G+B)

differenceindex(NGBDI)

可見光波段差異植被指數(shù)Visible-band

7VDVI=(2G-R-B)/(2G+R+B)

differencevegetationindex（VDVI）

歸一化植被指數(shù)Normalizeddifference

8NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

vegetationindex（NDVI）

綠色歸一化植被指數(shù)Greennormalized

9GNDVI=(NIR-G)/(NIR+G)

differencevegetationindex（GNDVI）

10葉面葉綠素指數(shù)Landcoverindex（LCI）LCI=(NIR-RE)/(NIR+R)

歸一化差異紅色邊緣指數(shù)Normalizeddifference

11NDRE=(NIR-RE)/(NIR+RE)

rededgeindex(NDRE)

優(yōu)化型土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)Optimizedsoil

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