照片样线法大豆植被覆盖度测量精度分析

汪欢欢，杨 琴，蒲红梅，何 进，程 华，韩 敏，赵学春，王志伟，金宝成

（1贵州大学动物科学学院，贵阳 550025；2贵州大学农学院，贵阳 550025；3兰州大学生命科学学院，兰州 730000；4贵州省自然资源勘测规划研究院，贵阳 550004；5贵州省草业研究所，贵阳 550006）

0 引言

植被覆盖度是单位面积内植被垂直投影面积占总面积的百分比[1-3]。它是重要的生态学参数[4]，能够直接量化植被生长状况的指标，同时也是大豆等农作物的重要农艺参数[5]，与光合作用过程、作物蒸散发和产量紧密联系[6-11]。因此，准确测量大豆等作物的植被覆盖度具有重要意义。常用的植被覆盖度测量方法有照相法[12-14]、目估法[15-16]和样线法[1,17-19]等。

照相法是采用计算机软件对样方内的照片进行目视解译或监督分类等方法来获得覆盖度，该方法要求测量人员掌握监督分类技术，具有人为因素影响小，测量精度高等优点[20-24]。章文波等[24]采用照相法测量玉米以及玉米套种大豆的覆盖度时发现，其最大绝对误差小于5%。宋雪峰等[25]采用照相法测量草地覆盖度，测量精度高达94.7%。章超斌等[23]采用照相法测量了阜康市草地的覆盖度，精度高达95%。杨琴等[2]研究了结缕草(Zoysia japonica)、白三叶(Trifolium repens)和雀稗(Paspalum thunbergii)等人工草地的植被覆盖度实地测量方法，发现照相法测量精度高达96.8%，因此，照相法测量值可以作为其他方法植被覆盖度测量值精度的参考。

目估法是测量人员凭借经验，通过肉眼识别样方覆盖度[15-16]。但目估的主观随意性较大，需要目估人员具有丰富的经验[26]。章文波等[26]研究玉米及玉米套种大豆等高度相对较高的作物时发现，随着目估人数的增加，目估精度逐渐提高，但个人目估误差可达40.4%，同时目估精度也受限于植被盖度的大小，当植被盖度很大或很小时，目估的精度越高。之前研究发现目估精度和植被高度有关，杨琴等人研究结缕草（株高3 cm）、白三叶（株高10 cm）和雀稗（株高15 cm）时发现，植被越高，目估误差越大[2]。

样线法为样线垂直拦截植被的长度除以样线的总长度，以此获得覆盖度[1,17-19]。样线法是使用最多的一种方法[18]。该方法一般适用于稀疏植被、人工草地和高大植被覆盖度的测量[2-3]，同时需要测量人员具备一定的相关知识[18]。因为在外出采样时所需要的人数相对较少，效率相对较高、较省时，因此被广泛使用[18]。该方法曾被认为是测量覆盖度最为客观的一种方法，但其精度会受植被自身形态（叶子大小和形状）等因素影响较大[1]。杨琴等[2]研究人工草地时发现，样线法精度较高，速度较快，测量误差小于5%，平均耗时约3.5 min。但是样线长度受植被覆盖度的影响，覆盖度越低，所需样线长度越长[1-2,18]。当对群落中多数物种进行估计时，需要增加样方中的样线数量才能提高精度，但增加样线数量的同时，耗时也同样增加[17]。

理想的覆盖度测量方法耗时短，工具简单，结果准确，受人为因素影响小[27]。本研究通过照相法、目估法、实地样线法和照片样线法测量大豆覆盖度，对比这几种方法测定的大豆覆盖度误差，以期寻找出精度较高且快速的适合类似大豆作物覆盖度测量方法。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

研究区域位于贵州省安顺市西秀区，地理位置为105°13′—106°33′E，25°21′—26°37′N之间，地处珠江水系北盘江流域和长江水系乌江流域的分水岭地带[28]。平均海拔在1200～1400 m之间，地势呈现出北部高南部低的趋势，雨量充沛，年平均降雨量1360 mm，降水一般集中在5—8月，年平均相对湿度80%左右，年平均气温14℃，属于典型的中亚热带气候区，年平均无霜期280天，日照较少、辐射低[28-29]。土壤pH偏小，整体上呈现出酸性土壤[30]。

1.2 研究方法

试验采样地以大豆为研究对象，包括‘黔豆3号’、‘川豆16’和大黑豆等24个品种，设置包括：12万、24万、36万、48万、60万、72万、90万株/hm2等7个密度，种植3行，行距0.4 m，株距0.5 m，24个品种随机播种，共168个样方，样方大小为1 m×1 m。分别采用照相法、目估法、实地样线法和照片样线法测量其覆盖度。测定时间为2020年6月25日，采用佳能1600万像素相机，垂直放置于样方正上方，在约2 m的高度垂直向下拍照，所获样方照片用于室内测量植被覆盖度。

室内采用ERDAS IMAGING 2015软件对样方进行监督分类，提取照片中植被像元，然后在ArcMap10.8软件中计算植被像元比例，即为照相法所测覆盖度[2,12-14]。对于每一个样方，通过Microsoft Office 2019生成约30个随机点，加载到ArcMap10.8软件中，进行精度检验，检验得到分类精度为(96.81±3.87)%（平均值±标准差，n=168）。

目估法为草业科学专业的硕士研究生和博士研究生，每个样方由7人独立目估完成，平均值即为该样方的覆盖度[15-16]。实地样线法是将带有刻度的样线置于样方对角线，记录样线在垂直方向上拦截植被的长度，将该长度除以样线总长度，即为该样方覆盖度[1,18]。由于大豆植株高度较高，本实验以地表为基准，每20 cm间隔为一层，分别测量每一层的覆盖度，最后通过随机拟合公式计算得出总覆盖度[14]，具体公式如式(1)所示。

式中：VC代表样方植被覆盖度；vc(i)为第i层的植被覆盖度。公式来自于参考文献[14]。

照片样线法是使用电脑中虚拟刻度尺(Desktop Ruler 1.0)代替实地测量的样线，把照片加载到Adobe Photoshop CS6软件中，将照片对角线旋转至水平状态，用Desktop Ruler测量植被所占长度与样线长度的比值，即为该样方的植被覆盖度。分别采取测量两条样线（两条对角线，长度合计为2.83 m）和4条样线（两条对角线加两条平分线，长度合计为4.83 m）的方法计算植被覆盖度（图1）。

图1 照片样线法示意图

1.3 数据分析

以照相法测量值作为参考值，用Microsoft Office 2019计算其它方法误差[公式(2)]，继而计算出参考值和误差之间的回归关系。采用IBM SPSS Statistics 20进行方差分析，使用SigmaPlot 10.0软件做图。

公式中，n表示样方数量，vci表示某测量方法在样方i的测量值，vci照相表示照相法在样方i的测量值。

2 结果与分析

2.1 不同方法测量误差

目估法所测大豆植被覆盖度测量误差主要分布在-25%～55%（负值代表低估，正值代表高估），在-15%～-5%区间中占比最大，为44.6%（图2A）。实地样线法误差主要分布在-35%～75%之间，在-5%～5%区间内占比最大，为50.0%（图2B）。照片样线法（两条样线）误差主要分布在-5%～5%之间，占比最大为55.4%（图2C）。照片样线法（四条样线）误差主要分布在-5%～5%之间，占比最大为42.9%（图2D）。

图2 不同方法覆盖度测量误差分布

目估法在大豆作物测量中误差小于10%，为(7.8±10.7)%，显著倾向于低估。实地样线法在大豆作物测量误差小于5%，为(2.8±14.4)%，倾向于高估，测量一个样方（大小1 m×1 m）用时约为6.2 min。照片样线法，当测量两条样线时，其误差为(3.7±12.7)%，倾向于低估，用时约1.9 min；当测量四条样线时，其误差为(2.1±13.4)%，也倾向于低估，用时约3.0 min（表1）。

表1 不同方法覆盖度测量误差

2.2 不同方法误差和覆盖度的相关性

目估法、实地样线法、照片样线法（两条样线和四条样线）与照相法覆盖度均呈显著正相关，P＜0.05。随照相法覆盖度的增加，目估法、实地样线法、照片样线法的误差均呈现出降低的趋势，P＜0.05（图3）。

图3 照相法覆盖度与不同方法覆盖度及其误差的相关性

2.3 覆盖度和误差与株高的相关性

照相法覆盖度与株高呈二次相关，随着株高的增加覆盖度呈现出上升的趋势（图4）。

图4 株高和照相法覆盖度的相关性

随株高的增加，目估法、实地样线法、照片样线法（两条样线、四条样线）的覆盖度误差呈逐渐降低的趋势，P＜0.05（图5）。

图5 株高和不同方法误差的相关性

通过样线法测量第一层到第五层（每20 cm为一层）覆盖度分别为(18.64±11.05)%、(47.29±15.36)%、(51.21±26.13)%、(0.38±0.24)%和(0.18±0.13)%。其中第一层到第五层覆盖度呈现出先上升后下降的趋势（图6）。

图6 层盖度与株高的相关性

第一层(0～20 cm)与第二层(20～40 cm)覆盖度呈显著正相关(P＜0.05)，与第三层(40～60 cm)、第四层(60～80 cm)、第五层(80～100 cm)覆盖度相关性不显著(P＞0.05)。第二层与第三层覆盖度呈显著正相关(P＜0.05)，与第四层和第五层覆盖度呈显著负相关(P＜0.05)。第三层与第四层覆盖度呈显著正相关(P＜0.05)，与第五层覆盖度相关性不显著。第四层覆盖度与第五层覆盖度呈正相关，但相关性不显著（表2）。

表2 层盖度之间的相关性

3 结论

目估法测量覆盖度误差最大，平均为7.8%，目估误差随株高的增高呈现出先增加后降低的趋势，当株高为28.7 cm时，误差达到最大。但是随着高度的增加，覆盖度也逐渐增加，使得目估精度逐渐提高。实地样线法测量大豆覆盖度精度较高，误差小于3%(2.8%)，但耗时较长，每个1 m×1 m样方需用时6.2 min。研究发现，大豆层盖度之间呈弱相关性，故多层随机拟合公式可以应用于大豆作物覆盖度的测量。相较于目估法，照片样线法具有更高的测量精度，相较于实地样线法，照片样线法能够节省野外采样时间，提高工作效率。因此对于大豆和类似植物的覆盖度测量，推荐使用照片样线法，同时两条样线法即可满足测量误差小于5%的精度要求。

4 讨论

目估法的误差最大，平均为7.8%（表1），可能由于大豆高度较高（29～91 cm，平均56.82 cm），不便垂直向下观测。杨琴等人研究结缕草（株高3 cm）、白三叶（株高10 cm）和雀稗（株高15 cm），其对应误差分别为2.3%、4.2%和10.1%，发现植被越高目估误差越大[2]。本文研究发现，株高和目估法误差通过二次拟合后呈现出先增高后降低的趋势（图5A），通过拟合公式计算得出，当株高为28.7 cm时，其目估法误差最大，在株高小于28.7 cm时，随着株高的增加，误差有上升的趋势。当株高高于28.7 cm时，随着株高的增加误差有降低的趋势。形成以上趋势的可能原因是：虽然随着植物高度的增加，目视垂直向下观察和估计植被覆盖度难度增加，导致目估误差增加，但是随着植被高度的增加，植被覆盖度也逐渐增加（图4），当植被的覆盖度超过50%，并且逐渐增大，目估难度也会逐渐降低，使得目估精度逐渐提高[2,16,26]。

实地样线法测量大豆植被覆盖度精度较高，误差小于3%(2.8%)，但耗时较长，每个1 m×1 m样方需用时6.2 min（表1）。之前的研究也发现实地样线法耗时较长，实地样线法测量结缕草、白三叶和雀稗覆盖度时发现其误差小于5%，但每个0.5 m×0.5 m样方需用时3.45 min[2]。由于大豆高度较高（29～91 cm，平均56.82cm），本研究采取以20 cm为间隔，以实地样线法分层测量植被覆盖度，之后采取多层随机拟合法计算大豆总体覆盖度测量。实地样线法测量误差较小，说明多层随机拟合法可以用于大豆及类似作物覆盖度的测量。多层随机拟合法的前提假设是各植被层之间相互独立[14]，我们对大豆各层覆盖度之间的相关性进行了分析，发现相邻层之间一般具有显著的正相关关系（除第四层和第五层不显著外），不同层覆盖度之间的关系多为不显著，仅仅是第二层与第四层和第五层为显著负相关（表2），因此可以近似将不同层盖度之间看作是相互独立的，采用随机拟合公式估算覆盖度。未来需进一步验证多层随机拟合公式是否可以应用于其他植被覆盖度的测量。

照片样线法当采用两条样线测量覆盖度（两条对角线，长度合计为2.83 m）时，误差小于5%(3.7%)，平均用时1.9 min，当采用四条样线（两条对角线加两条平分线，长度合计为4.83 m）时，误差小于3%(2.1%)，平均用时3.0 min。相较于目估法，照片样线法具有更高的测量精度，而相较于实地样线法，照片样线法能够节省更多的时间，更为重要的是，实地样线法的测量时间消耗均在室外，而照片样线法的测量时间消耗为室内，在室内能够快速的完成测量，减少人力物力消耗及野外采样时间，进而提高工作效率。因此对于大豆和类似植物的覆盖度测量，推荐使用照片样线法。而对于具体的两条或者四条样线的选择，因为当样线数量从两条增加到四条时，测量误差仅能降低约1.6%，但是平均耗时需增加约1.1 min，所以推荐采用两条样线即可满足测量精度要。