植被类型的空间分布信息，是理解生态系统结构、生物多样性格局及其对环境变化响应的重要基础。然而，在植物群落（Alliance）等细粒度分类层级上，由于稀有或生态位狭窄群落的样本数量有限且分布不均，空间预测仍面临较大挑战。为此，本文提出一种生态知识驱动的相似性推测方法（KnowSim），通过引入专家定义的生态知识，评估不同地点间的环境相似性，并在待推测点以相似性最高的样本类型作为推测依据。本研究在青藏高原具有显著环境差异的两个区域（波密与若尔盖）开展实证分析，验证了该方法的有效性及生态知识的适用性。结果表明，KnowSim方法在预测精度和类型多样性方面均优于常用的统计模型（如随机森林、极限梯度提升、支持向量机和多项逻辑回归），尤其在样本稀缺类型的预测中表现突出。例如，在若尔盖地区，对于样本数量少于5个的类型，KnowSim相较统计方法的预测精度提升达20.9%。此外，KnowSim方法生成的植被分布图更好地展现了生态梯度特征，与遥感影像和野外调查结果高度一致，体现出良好的生态合理性和实际应用潜力。