تُعَدُّ الأراضي الرطبة حلقة وصل مهمة بين النظم البيئية البرية والمائية، وهي تتحمل خدمات بيئية حاسمة وذات دور لا غنى عنه في الحفاظ على التنوع البيولوجي. مع ذلك، تؤدي الظاهرة المعقدة للتداخل الرأسي للغطاء النباتي في الأراضي الرطبة الكارستية والظروف الهيدرولوجية الخاصة إلى صعوبة رصد توزيع النباتات بفعالية، مما يقيد الفهم الأعمق لبيئة الأراضي الرطبة. لحل هذه المشكلة، تناولت هذه الورقة منطقة الدراسة وهي الأراضي الرطبة الدولية المهمة الكارستية في مدينة غويلين، واقترحت وطبقت طريقة تحليل رسم خرائط ثلاثية الأبعاد للنباتات استنادًا إلى تقسيم دلالي لسحابة نقاط LiDAR. تستخدم هذه الطريقة خوارزمية تقسيم دلالي لسحابة نقاط التعلم العميق لإجراء رسم خرائط دقيق ثلاثي الأبعاد للنباتات في الأراضي الرطبة، وتعتمد على نتائج الرسم الكمي لتوزيع حجم النباتات المختلفة، والمسافة إلى الماء، وتكرار الفيضان، لكشف العلاقة بين توزيع النباتات والهيدرولوجيا في الأراضي الرطبة. أظهرت النتائج البحثية: (1) أن خوارزمية DWS-KP-FCNN يمكنها التعرف بدقة على أنواع النباتات المختلفة وتمييزها استنادًا إلى سحابة نقاط LiDAR، وتُحل المشاكل المتعلقة بتداخل النباتات والتعرف على المياه بفعالية عبر طرق المعالجة اللاحقة، لتنتج خرائط توزيع نباتات ثلاثية الأبعاد دقيقة وذات دقة عالية؛ (2) تم رسم توزيع حجم النباتات على امتداد مسافة المياه وتدرج تكرار الفيضان، مما كشف بوضوح العلاقة بين توزيع النباتات وتدرجات الهيدرولوجيا؛ (3) قسم منطقة الدراسة إلى مناطق فراغية متعددة بأنماط توزيع نباتي مختلفة استنادًا إلى مسافة المياه وتكرار الفيضان، كاشفًا عن التمايز المكاني لمجموعات النباتات في بيئات هيدرولوجية مختلفة، مما وفر دعمًا بياناتيًّا لإدارة دقيقة للنظام البيئي للأراضي الرطبة. تثبت هذه النتائج أن طريقة تحليل رسم خرائط ثلاثية الأبعاد للنباتات استنادًا إلى تقسيم دلالي لسحابة نقاط LiDAR تقدم أداة مراقبة استشعار عن بعد فعالة، دقيقة وشاملة للنباتات في الأراضي الرطبة الكارستية، وتحمل قيمة تطبيقية مهمة للحماية والإدارة البيئية.

الأراضي الرطبة الكارستية;طائرات بدون طيار LiDAR;رسم خرائط نباتات ثلاثية الأبعاد;تقسيم دلالي لسحابة النقاط;التعلم العميق;قوانين توزيع النباتات