ينتشر النظام البيئي للسافانا المعتدلة المنتشرة في المناطق شبه الجافة في الصين، وهو نوع من النظم البيئية الانتقالية بين الغابات والمروج، ويتطور في الأرض الرملية تحت ظروف مناخية وجغرافية فريدة، وهو عبارة عن التجمع النباتي الأعلى من الدرجة العرضية. تتميز السافانا المعتدلة بوجود مزيج من الأشجار والشجيرات والنباتات العشبية مع تنوع مكاني عالي. تشكل مراقبة الغطاء النباتي عبر الاستشعار عن بعد تحديًا كبيرًا، وهي حتى الآن من أقل أنواع تغطية الأراضي دقة على مستوى العالم. كيفية تحقيق توازن بين الدقة والنطاق، وتنفيذ مراقبة حالة نمو أنواع النباتات المختلفة على مقياس إقليمي للسافانا المعتدلة في المناطق الجافة هو محور البحث الحالي في الاستشعار عن بعد للغطاء النباتي في المناطق الجافة. تستند هذه الدراسة إلى خوارزميات التعلم الآلي، حيث تم جمع بيانات تدريبية من منصة استشعار عن بعد قريبة من السطح بواسطة طائرات بدون طيار للحصول على معلومات نوع الغطاء النباتي على الأرض، وبالاقتران مع صور أقمار صناعية عالية الدقة، تم إنشاء نموذج لتقدير نسبة تغطية الأشجار والنباتات العشبية في السافانا المعتدلة، محققًا تقديرًا متزامنًا للتغطية بواسطة الطائرة بدون طيار والأقمار الصناعية، كما تم مقارنة اختلاف التقديرات بين نوعي الصور الفضائية عالية الدقة. أظهرت النتائج: (1) استخدام صور الاستشعار عن بعد القريبة من السطح بواسطة الطائرات بدون طيار يمكن أن يصنف بدقة أنواع الغطاء الأرضي، مما يوفر كمية كبيرة من بيانات التدريب الدقيقة لنماذج تقدير تغطية الأشجار والنباتات العشبية في السافانا المعتدلة الإقليمية؛ (2) بناء على خوارزميات التعلم الآلي، يمكن للنماذج المستندة إلى صور الأقمار الصناعية GF-6 وSentinel-2 تحقيق تقديرات جيدة لنسبة تغطية الأشجار والنباتات العشبية في السافانا المعتدلة. حيث بلغ معامل التحديد في التقديرات المبنية على GF-6 بالنسبة لتغطية الأشجار والنباتات العشبية 0.72 و0.66 على التوالي، مع الجذر التربيعي لمتوسط الخطأ 6.76٪ و10.69٪، ودقة التقدير 46.31٪ و77.88٪؛ أما بالنسبة لنماذج Sentinel-2 فكانت معاملات التحديد 0.72 و0.81، مع الجذر التربيعي للخطأ 6.53٪ و8.20٪، ودقة التقدير 54.30٪ و83.17٪؛ (3) تجاوزت دقة تقدير التغطية المعتمدة على Sentinel-2 بشكل طفيف تلك المعتمدة على GF-6 فيما يخص تغطية الأشجار والنباتات العشبية، وكانت دقة التقدير لتغطية النباتات العشبية أعلى بشكل ملحوظ مقارنة بالأشجار لكلا النوعين من الصور الفضائية. توفر هذه الدراسة أفكارًا جديدة لتحقيق التقدير المداري لتغطية الأشجار والنباتات العشبية من مقياس المشهد إلى المقياس الإقليمي للسافانا المعتدلة. كما أن طريقة المراقبة التعاونية عبر المقاييس من الطائرات بدون طيار إلى الأقمار الصناعية تقدم دعمًا فعالًا لمراقبة حالة نمو النباتات ذات الأنماط الحياتية المختلفة في السافانا المعتدلة الإقليمية، ويُمكن أن تُستخدم بيانات الأقمار الصناعية عالية الدقة متعددة التوقيتات لاستحداث مراقبة ديناميكية لتغطية الأشجار والنباتات العشبية على مقياس إقليمي في المستقبل.

الاستشعار عن بعد;سفانا الدردار;طائرات بدون طيار;GF-6;Sentinel-2;الغابات العشوائية;أشجار التصنيف والانحدار