1.基于无人机技术的植物群落结构观测装置和观测方法，其特征在于，所述观测装置包括：观测场景获取模块，用于获取植物群落不同季节观测场景；

观测信息识别模块，用于识别植物群落空间特征参数、微型气候环境参数及通过参数对比判断植物群落空间特征状态和微型气候环境状态；

分析模块，用于根据观测信息识别模块的结果调整植物群落结构类型，分析植物群落结构类型对参与者体力活动的影响；

观测信息反馈模块，用于根据分析模块结果进行植物群落结构调整；

所述观测装置的观测方法为：

步骤一、通过观测场景获取模块获取获取植物群落不同季节观测场景；

步骤二、根据观测信息识别模块对观测场景观测结果进行识别，识别植物群落空间特征参数、微型气候环境参数及通过参数对比判断植物群落空间特征状态和微型气候环境状态；

步骤三、采用分析模块根据观测信息识别模块的结果调整植物群落结构类型，分析植物群落结构类型对参与者体力活动的影响；

步骤四、通过观测信息反馈模块根据分析模块的结果对植物群落结构进行调整。

2.根据权利要求1所述的基于无人机技术的植物群落结构观测装置和观测方法，其特征在于，所述植物群落空间特征参数包括植被覆盖参数Cveg及绿量参数Rg，所述微型气候环境参数包括微环境温度参数T及微环境湿度参数H。

3.根据权利要求1所述的基于无人机技术的植物群落结构观测装置和观测方法，其特征在于，所述植物群落空间特征状态的分析过程为：通过公式 计算出植物群落空间特征系数F；其中r1、r2分别为植被覆盖权重系数、绿量权重系数， 分别为植被覆盖参数标准值、绿量参数标准值；

将植物群落空间特征系数F与预设植物群落空间特征标准阈值F1及F2进行比对，且0

若F

若F>F2，则判断植物群落分布较密集；

若F1

4.根据权利要求1所述的基于无人机技术的植物群落结构观测装置和观测方法，其特征在于，所述微型气候环境状态的分析过程为：通过公式 计算出微型气候环境状态值

Mc；

其中Q为风量，S为太阳辐射； 为微环境温度因素影响函数，θ(Q，S)为微环境湿度影响函数；T0为微环境温度标准值，H0为微环境湿度标准值；ΔT为预设微环境温度偏差值，ΔH为预设微环境湿度偏差值。

5.根据权利要求1所述的基于无人机技术的植物群落结构观测装置和观测方法，其特征在于，所述分析模块包括多个参数采集单元及传感器，所述分析模块的分析方法为：S1、获取观测区域信息轮廓结构特征，根据观测区域信息轮廓结构特征获取观测样方；

S2、确定样方区域的绿量信息，根据绿量信息生成观测策略；

S3、执行观测策略生成植物群落结构观测体系。

6.根据权利要求5所述的基于无人机技术的植物群落结构观测装置和观测方法，其特征在于，所述观测策略的获取方式为：预先将观测区域信息轮廓结构特征分成大小均匀的若干区域；

提取其中一个区域作为观测样方，获取所述观测样方内垂直绿量参数随时间变化曲线ETD和水平绿量参数随时间变化曲线EME；

′

对ETD和EME进行求导，获得垂直绿量参数和水平绿量参数变化量随时间变化曲线ETD 、′EME；

′ ′

将ETD、EME与对应的预设标准阈值进行比对：′ ′

若ETD、EME属于对应预设标准阈值，绿量合格，则保持当前状态不变；

反之，绿量不合格，增加或减少相应绿量。

7.根据权利要求1所述的基于无人机技术的植物群落结构观测装置和观测方法，其特征在于，所述分析模块还包括：通过无人机观测设备获取同一植物群落空间特征状态和微型气候环境状态下的活动人次；

判断一段时间内在同一植物群落空间特征状态和微型气候环境状态影响下活动人次变化值；

利用方差回归方程判断植物群落空间特征系数、微型气候环境状态值与体力活动的相关性。

8.根据权利要求4所述的基于无人机技术的植物群落结构观测装置和观测方法，其特征在于，所述观测信息反馈模块包括将实时监测的微型气候环境状态值Mc与预设微型气候环境状态标准阈值Mc0进行比对：若Mc∈Mc0，则不需要调整绿量；

若 则需要调整绿量；

若Mc＞Mc0，则减少绿量；

若Mc＜Mc0，则增加绿量。