植被覆盖率的调查方法多种多样，每种都有其优势。以下是一些主要的调查方法：
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野外实地调查法
- 样方测量法：在被调查区域内选取具有代表性的样方（样地），样方的形状可以是正方形、长方形或圆形等规则形状。精确测量样方内植被的覆盖面积，可通过直接测量、使用网格法估算等方式。然后根据样方的面积和植被覆盖面积，计算植被覆盖度，再通过多个样方的平均值来推算整个区域的植被覆盖率。
- 点取法：研究者在研究区域内随机或系统地放置若干个点，然后在每个点上垂直向下观测，记录植被覆盖地面的情况。植被覆盖度为被植被覆盖的点数占总点数的百分比。
- 线段法：研究者沿着研究区域内预先确定的线段行走，并记录线段上被植被覆盖的长度。植被覆盖度为被植被覆盖的长度占总线段长度的百分比。
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遥感技术法
- 利用卫星影像：通过人造卫星获取地球表面的影像数据，常用的有彩色红外影像。植被通常会吸收可见光的蓝、绿波段的辐射能量，而反射红外波段的辐射能量较高，利用这一特性，可以通过计算红光和红外波段的反射率差异，得到植被指数来测量植被覆盖度，如归一化植被指数（NDVI）和差值植被指数（DVI）。然后根据植被指数与植被覆盖度的关系模型，计算出植被覆盖度。
- 无人机遥感：无人机可以搭载高分辨率的相机或其他传感器，获取低空高分辨率的影像数据。相比卫星影像，无人机遥感具有更高的空间分辨率和灵活性，能够更精准地识别植被信息，尤其适用于小范围、高精度的植被覆盖度调查。通过对无人机影像的处理和分析，同样可以采用植被指数法或其他算法来计算植被覆盖度。
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图像处理法
- 监督分类法：首先对遥感图像进行预处理，包括辐射校正、几何校正和大气校正等，以提高图像质量。然后选择训练样本，即在不同地物类型（如植被、水体、土壤等）中选择一定数量的已知类别的区域作为样本。利用训练样本建立分类模型，对整个图像进行分类，将植被区域与其他地物区分开来。最后统计植被区域的像素数量，并与总像素数量相比，得到植被覆盖度。
- 非监督分类法：不需要事先选择训练样本，而是直接根据图像中像素的光谱特征进行聚类分析。常用的聚类算法有K-均值聚类、迭代自组织数据分析算法等。通过聚类分析，将图像中的像素分为不同的类别，其中属于植被类别的像素数量占总像素数量的比例即为植被覆盖度。
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其他方法
- 间接计数法：通过测量植被的投影面积或体积来计算植被覆盖度，适用于较大面积的植被覆盖度调查。
- 结合人工智能和深度学习等技术：发展智能化的遥感估算方法，提高估算速度和自动化水平，以更好地满足实际应用的需求。例如，基于机器学习算法的方法可以利用大量的训练数据来学习植被覆盖度与遥感数据之间的关系，从而实现更准确的植被覆盖度估算。
植被覆盖率的调查方法多种多样，每种方法都有其独特的优点和适用范围。在实际应用中，需要根据具体的调查目的、区域特点和数据条件等因素选择合适的调查方法，以获得准确可靠的植被覆盖率数据。
