三重数字监测（3LDM）--监测森林景观恢复（FLR）的遥感和信息技术解决方案

卫星和无人机图像对监测工作的贡献不可否认，但它们在 FLR 工作的最初几年是有限的。在项目的最初几年，实地数据收集至关重要。

实地数据收集又分为三种参与式方法：

• 固定采样地块：固定地块，用于估算树高、DBH 和树木存活率。由于需要投入大量人力和时间，永久性采样地块将每 3 年评估一次。
• 土地利用规划： 为评估信息以及根据世界自然保护联盟（IUCN）濒危物种红色名录识别濒危物种而进行的讨论。它与其他土地利用规划过程相结合，因此没有明确的评估时间间隔。
• 横断面： 在三个月的评估间隔期内确定植物和动物物种以及森林结构组成

三种参与式方法中的所有相关指标都是通过 KOBO 工具箱收集的。该软件条件适宜，操作简便，符合项目的监测目标。

卫星数据是 3LD-Monitoring 系统的基石，它利用了哥白尼哨兵-2 号卫星和 LANDSAT 卫星的开源图像功能。遥感解决方案（RSS）有限公司精心开发的算法彻底改变了这一过程。用户可以无缝提交其感兴趣区域的形状文件，促使算法自动获取和分析相关数据。该算法可进行一系列可靠的分析，包括使用 NDVI 评估植被增减的 5 年植被趋势、通过 NDWI 进行的 5 年植被湿度分析，以及细致入微的 5 年降雨趋势评估。此外，该算法还有助于将项目开始以来的植被变化可视化，以动态的洞察力加强监测框架。卫星数据是 3LDM 监测系统的重要组成部分，它利用哥白尼哨兵-2 任务和 LANDSAT 卫星提供的开放源图像。对于预定义的区域，这些数据会自动获取并分析特定参数。主要的分析包括使用 NDVI 作为植被增减的代理变量的 5 年植被趋势、通过 NDWI 得出的 5 年植被湿度趋势以及 5 年降雨趋势。此外，还可直观显示项目开始以来的植被变化。

无人机在 3LD 监测系统中发挥着关键作用，是对其他数据收集方法的补充。无人机是伙伴国加强当地工作人员技术技能的重要工具。这些技能包括飞行规划、导航和图像评估。无人机监测旨在增强项目工作人员的能力，使他们能够捕捉适合摄影测量分析的数据，并从中获得重要的地理信息。

无人机测绘方法包括五个阶段，前两个阶段侧重于无人机操作：

1. 制图任务准备（桌面工作）
2. 执行测绘任务（实地考察）
3. 开发数字地表模型（DSM）和生成正射影像图（桌面工作）
4. 数据分析和完善（桌面工作）
5. 纳入现有数据系统（桌面工作）

无人机数据有助于评估与碳/生物量相关的指标，如死亡率和森林类型。值得注意的是，通过应用异速方程和对土地类型的适当描述，可以确定树木的地面生物量估计值。