Estimation of above-ground carbon density of arbor forest in Zhejiang Province of southern China based on ZY-3 satellite multispectral image
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摘要:目的基于覆盖浙江省的ZY-3卫星影像以及LULUCF碳汇监测样地数据，以浙江省乔木林地上碳密度为研究对象，尝试构建一个自动化提取浙江省乔木林地上碳密度的技术方法。方法分别在矢量标志建立、光谱信息提取、解译标志提纯、ZY-3卫星影像分类、自变量优选、建模方法优选、碳密度图制作等方面开展相关研究测试。结果本研究在解译标志提纯后对ZY-3影像进行分类的精度高于提纯前的影像分类精度；采用的kNN法对ZY-3影像进行分类的精度（平均总精度为80.31%，平均Kappa系数为0.69，乔木林平均用户精度为91.86%，乔木林平均生产者精度为80.85%）高于最大似然分类法（平均总精度为78.56%，平均Kappa系数为0.62，乔木林平均用户精度为89.68%，乔木林平均生产者精度为77.79%）；在选用的建模方法中，kNN法构建的模型精度（平均RMSE为15.64 t/hm2，平均RRMSE为23.53%）优于稳健估计法（平均RMSE为17.63 t/hm2，平均RRMSE为25.11%）。最后，生成了浙江省乔木林地上碳密度分布图。结论本研究可为省域或更大尺度范围的乔木林地上或森林碳密度估算提供一个新的路径，为实现自动化估算碳密度以及其他森林参数提供参考。
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关键词:
- ZY-3卫星影像 /
- LULUCF碳汇监测样地 /
- 乔木林地上碳密度 /
- 估算
Abstract:ObjectiveBased on the ZY-3 satellite imagery and the LULUCF carbon sink monitoring plot data covering Zhejiang Province of southern China, the study attempted to construct a technical method for automatically extracting the above-ground carbon density of arbor forest in this area.MethodTaking the carbon density of arbor forest in Zhejiang Province as the research object, relevant research tests were carried out in the aspects of vector sign constructing, extraction of spectral information, purification of interpretation sign, ZY-3 satellite image classification, optimization of independent variables, optimization of modeling methods, production of carbon density map, etc.ResultThe results showed that the accuracy of classification of ZY-3 imagery after purification of interpretation signs was higher than that of image classification before purification. The accuracy of classification of ZY-3 images by kNN method (average total accuracy was 80.31%, average Kappa coefficient was 0.69, average user accuracy of arbor forest was 91.86%, and the average producer accuracy of arbor forest was 80.85%), which was higher than the maximum likelihood classification method (average total accuracy was 78.56%, average Kappa coefficient was 0.62, average user accuracy of arbor forest was 89.68%, and the average producer accuracy of arbor forest was 77.79%). Among the selected modeling methods, the model accuracy constructed by the kNN method (average RMSE was 15.64 t/ha, average RRMSE was 23.53%) was better than the robust estimation method (average RMSE was 17.63 t/ha, average RRMSE was 25.11%). Finally, the above-mentioned carbon density distribution map of arbor forest in Zhejiang Province was generated.ConclusionThis study provides a new path for arbor forest or forest carbon density estimation at the provincial or larger scale, providing a reference for automated estimation of carbon density and other forest parameters. -
木材由于其可再生、可降解、可回收及纹理美观、可加工性强、环境友好等特性，已经逐渐成为家具、建筑等领域的重要原料[1-2]。中国木材资源短缺，然而竹子生长快、生产周期短且国内竹类资源丰富，充分利用竹类资源，可以有效节约木材资源，缓解木材供需矛盾[3-4]。木竹材作为有机生物高分子材料，其主要组分纤维素、半纤维素、木质素以及内含物淀粉等，容易受到腐朽菌、霉菌、昆虫等生物降解因子的侵害[5-6]。霉菌及变色菌导致木竹材长霉变色，会严重降低木竹制品的使用价值[7]。IPBC作为一种环保、高效的有机防霉剂，已广泛应用于木材、油漆、涂料、建筑材料、化妆品等领域，它对腐朽菌具有较好的效果，于1998年作为防腐朽药剂列入美国AWPA标准[8]。IPBC具有广谱抗菌活性，对霉菌、变色菌和藻类均具有很好的防治效果，且对环境影响较小，具有广阔的应用前景[9]。
微乳液是由水、油、表面活性物质组成的透明、分散液粒径低于100 nm的热力学稳定均相液体[10]。微乳液因其粒径小、稳定性高，对木材具有较高的渗透性，在木材保护领域有着广泛的应用。IPBC微乳液可大幅降低有机溶剂的用量和防霉剂的成本，并且克服了有机防霉剂渗透性差的问题，具有重要意义[11]。
对于户外用木竹材，防霉剂抗流失性直接影响防霉剂的使用，是决定防霉效果持久性的重要指标[12]。防霉剂有效成分具有一定的水溶性，防霉处理的木竹材户外使用可能存在药剂的流失问题，影响到防霉剂的防霉持久性[13]。目前对于IPBC防霉剂的抗流失性能虽有相关研究[14]，但对其微乳制剂的抗流失性能研究鲜有报道，IPBC以不同制剂形式处理木竹材，其抗流失性能可能差异较大[15-16]。本研究建立IPBC含量HPLC分析方法，并对IPBC制剂在处理材中的抗流失性能进行评价。
1. 材料与方法
1.1 材 料
马尾松（Pinus massoniana）采自中国林业科学研究院热带林业实验中心，树龄大于20年，选取健康、无节、年轮分布较均匀的边材，含水率约9%；新西兰辐射松（Pinus radiata），外购，选取健康、无节、年轮分布较均匀的边材，含水率约9%；毛竹（Phyllostachys edulis），竹龄4年，产于中国浙江省杭州市，含水率为5% ~ 12%。
乙醇（EtOH），分析纯；甲醇（MeOH），N,N-二甲基甲酰胺（DMF），乙腈（MeCN），色谱纯；IPBC，质量分数 ≥ 99%，白色粉末；丙环唑（PPZ），质量分数 ≥ 95%，褐色黏稠状液体；戊唑醇（TEB），质量分数 ≥ 97%，白色粉末。其中EtOH、MeOH、DMF和MeCN购自赛默飞世尔科技有限公司，IPBC购自上海汇龙化工有限公司，PPZ和TEB购自上海生农生化制品有限公司；三苯基聚氧乙烯醚和蓖麻油聚氧乙烯醚（EL-90）均购自江苏省海安石油化工厂；双十烷基二甲基氯化铵购自上海诺颂实业有限公司；季铵盐购自飞翔化工（张家港）有限公司；木蜡油，植物提取物，褐色黏稠状液体，购自天津灯塔涂料工业发展有限公司。
1.2 试验方法
1.2.1 HPLC分析条件
Elite P230高效液相色谱仪，UV230+紫外–可见光检测器，Allsphere C18色谱柱（150 mm × 4.6 mm（内径），5 μm）；检测波长200 nm；柱温30 ℃；进样量20 μL；流动相：乙腈和水的体积比为60∶40，流速1.0 mL/min。在该条件下，IPBC的保留时间约为9.32 min。下次分析前，须重新平衡色谱系统。
1.2.2 标准溶液的配制
准确称取50 mg的IPBC标准品，置于50 mL容量瓶中，加入一定质量的甲醇，振荡使之溶解，用甲醇稀释至刻度，摇匀；移取上述溶液5 mL，至50 mL容量瓶中，用甲醇稀释至刻度，摇匀，配制为100 mg/L的标样，再用甲醇稀释，制得质量浓度分别为5、20、40、60、80 mg/L的IPBC系列标准溶液。
1.2.3 IPBC制剂制备
IPBC制剂及微乳D制剂：参考专利文献[17]，准确称取一定量的IPBC，将其加入环己酮或醇类溶剂中，搅拌至完全溶解后，加入适量的表面活性剂，在1 256 rad/min转速下搅拌3 ~ 5 min，即可配制为质量分数为10%的IPBC制剂和7%的微乳D制剂。其中，IPBC制剂采用聚氧乙烯醚及季铵盐类复合表面活性剂，微乳D制剂采用蓖麻油聚氧乙烯醚（EL-90）及双十烷基二甲基氯化铵复合表面活性剂。
IPBC乙醇溶液：IPBC直接加入95%的乙醇中，搅拌溶解。
IPBC/PPZ-TEB制剂：称取一定量的PPZ、TEB，加入N,N-二甲基甲酰胺搅拌溶解，加入表面活性剂三苯基聚氧乙烯醚，搅拌均匀，然后与一定质量的10%IPBC制剂进行混合，即配制成IPBC（5%）/PPZ-TEB（7%）复合制剂。
1.2.4 试件加工
马尾松、辐射松边材，锯切制成规格20 mm（纵向） × 20 mm（弦向） × 20 mm（径向）的试件；毛竹刨去竹青、竹黄后，取节间制成50 mm（纵向） × 20 mm（弦向） × 5 mm（径向）的试件，每组试验取6个试件，试件共144个，其中马尾松试件90个，辐射松试件18个，毛竹试件36个。
1.2.5 防腐处理
参照国家标准GB/T 29905—2013《木材防腐剂流失率试验方法》[18]，处理前将试件进行逐一编号、称重，然后将试件浸泡于稀释后的单一或复合制剂工作液中，置于真空干燥箱中进行浸渍处理，浸渍工艺如下：马尾松、辐射松试件真空（−0.09 MPa）浸渍15 min，常压浸渍10 min；毛竹试件真空（−0.09 MPa）浸渍60 min，常压浸渍30 min。处理完成后，取出试件，用滤纸擦去试件表面药液，称质量，计算试件载药量，置于通风良好处气干21天，备用。
防霉剂载药量计算公式如下：
R = m/V × 103
式中：R为试件中防霉剂的载药量，kg/m3；m为试件中防霉剂有效成分的总质量，g；V为防腐处理试件体积，cm3。
1.2.6 表面涂饰
疏水组马尾松试件浸渍处理后气干7天，然后以手工表层涂刷的方法，在试件表面涂刷木蜡油，每个试件重复涂刷4次，涂饰前后对试件质量分别进行称量，确定木蜡油的涂刷量。涂刷后将试件置于通风良好处气干21天，备用。
1.2.7 流失液收集提取
参照国家标准GB/T 29905—2013《木材防腐剂流失率试验方法》[18]，将载药量相近的6块试样作为一组，置于500 mL烧杯中，加入180 mL去离子水，试样应浸没在去离子水液面以下；用磁力搅拌器搅拌，在第6、24、48 h更换一次去离子水，后每隔48 h更换一次去离子水，共计14天。每次更换的滤出液收集、合并、保存。分别取各组试样的流失液200 mL，用旋转蒸发器浓缩至干；适当加入色谱纯甲醇进行提取，经0.45 μm聚四氟乙烯膜过滤后用于含量分析。
1.2.8 定量检测分析
根据1.2.1的色谱条件设定HPLC仪器参数，待仪器稳定后，连续注入数针标准溶液20 μL，直至相邻两针的响应值变化小于1%，对IPBC标准溶液进行检测分析，然后对各处理材流失提取液试样中的IPBC进行检测，并根据外标法制作标准曲线，得出流失液中IPBC的质量浓度，并根据公式计算出各处理材中IPBC的流失率。
防霉剂流失率计算公式如下：
L = kv/m × 100%
式中：L为防霉剂的流失率，%；k为流失液中待测成分的质量浓度，mg/L；v为流失液的体积，L；m为试件中防霉剂有效成分的总质量，mg。
2. 结果与分析
2.1 色谱条件的优化
2.1.1 检测波长的确定
将适当稀释后的IPBC标准溶液放置于石英比色皿中，采用赛默飞世尔科技有限公司生产的Evolution 300紫外−可见光分光光度计测定。EtOH作为空白样，扫描IPBC标准溶液在190 ~ 900 nm波长下的吸光度。获取IPBC全波长扫描图（图1），绘制曲线，确定IPBC的吸收峰194 nm。在获得较高的灵敏度和较少的杂质吸收干扰条件下，选择200 nm为检测波长。
2.1.2 流动相的确定
流动相的组成及配比的不同，经常呈现出显著的分离选择性和洗脱强度的差异。为了能够实现IPBC和木材内含物的分离，本研究通过文献检索和前期预试验对甲醇−水和乙腈−水这两种流动相进行了比较，结果表明：由于甲醇的紫外吸收，噪音增大，不适用于低波长（< 210 nm）的检测条件，因此以乙腈–水作为流动相体系。对不同体积配比的乙腈和水（55∶45、60∶40、65∶35）进行考察，试验结果表明：55∶45时，极性较小，保留时间短，但分离效果不佳；65∶35时，极性较大，但保留时间较长，出峰晚，分离速度慢；60∶40时，分离效果较好，且IPBC保留时间较短，因此选择流动相配比乙腈和水的体积比为60∶40。
2.1.3 柱温及流动相流速的选择
本研究比较了25 ~ 40 ℃柱温下IPBC的保留时间和分离效率。试验结果表明：当柱温为30 ℃时，IPBC色谱峰的保留时间和色谱峰形较为理想。综合考虑保留时间、柱压和分离效果，流动相流速选择1.0 mL/min。在上述优化的色谱条件下，质量浓度为80 mg/L的IPBC标准溶液的色谱图见图2。在此检测条件下，IPBC色谱峰峰形较好，无拖尾。
2.2 标准曲线分析
以IPBC质量浓度（x，mg/L）为横坐标，峰面积（y）为纵坐标，进行线性回归，绘制标准曲线，结果如表1和图3所示。IPBC标准溶液线性方程和相关系数分别为y = 17.195x – 15.899，r = 0.999 4。相关系数r即质量浓度与峰面积的相关性，相关系数越接近于1，则相关性越高，标准曲线线性关系越好。由图3可见：IPBC质量浓度在5 ~ 80 mg/L范围内，质量浓度与色谱峰面积具有良好的线性关系。
表 1 IPBC质量浓度与峰面积线性关系Table 1. Linear relationship between IPBC concentration and peak area of HPLC试样编号
Sample No.质量浓度
Mass concentration/
(mg·L−1)进样量
Sample size/
μL峰面积
Peak area/
(mV·s)1 5 20 83.37 2 20 20 322.21 3 40 20 661.67 4 60 20 1 003.73 5 80 20 1 374.45 2.3 分析方法的精密度和准确度
准确称取0.035 1 g的10% IPBC制剂，置于50 mL容量瓶中，用甲醇溶解并定容至刻度，摇匀，用0.45 μm聚四氟乙烯膜过滤，制得待分析样品。从待分析样品中称取一定质量的5份平行试样，在上述色谱条件下进行进样分析，结果见表2。测得IPBC的平均质量分数为10.1%，标准偏差为0.05，变异系数为0.5%，表明该方法重现性好。
表 2 精密度试验结果Table 2. Precision test results有效成分
Active ingredient质量分数 Mass concentration/% 标准偏差
Standard deviation变异系数
Coefficient of variation/%1 2 3 4 5 平均值 Mean IPBC 10.2 10.2 10.2 10.1 10.1 10.1 0.05 0.5 称取5份已知质量分数的IPBC制剂样品，计算其有效成分质量，分别在其中添加一定质量的IPBC标准品，制备成待测样品溶液，在上述色谱条件下进行测定进样分析，计算加标回收率，样品和标准品称样量及结果见表3。测得IPBC的回收率为99.5% ~ 100.4%，表明该方法准确度较高。
表 3 准确度试验结果Table 3. Accuracy test results试样编号
Sample No.称样量
Sample mass/mg有效成分
Active ingredient/mg加入标样
Adding standard sample/mg理论量
Theoretical quantity/mg实测量
Actual quantity/mg回收率
Recovery rate/%1 44.8 4.52 17.4 21.92 21.92 100.0 2 48.5 4.90 20.1 25.00 24.87 99.5 3 49.2 4.97 21.9 26.87 26.77 99.6 4 52.5 5.30 30.5 35.80 35.86 100.2 5 39.1 3.95 30.9 34.85 34.98 100.4 综合以上，采用优化后的色谱条件对IPBC标准溶液和10%的IPBC制剂进行检测，IPBC色谱峰峰形较好，无拖尾，质量浓度与色谱峰面积相关性高，标准偏差为0.05，变异系数为0.5%，回收率接近100%，表明该分析方法标准曲线线性相关性较好，待分析样品各测值的分散程度小，精密度高，误差较小，准确度较高，可用于有效成分IPBC的含量分析。
2.4 处理材中IPBC的流失性能
2.4.1 树种及IPBC处理浓度对IPBC抗流失性能的影响
表4试验结果表明IPBC制剂的抗流失性较好，各处理材中的流失率均低于7.1%，保留率均在92.9%以上。马尾松和辐射松处理材中，IPBC的平均流失率分别为1.24%和0.35%，毛竹的平均流失率为5.21%，IPBC在竹处理材中的流失率稍高于木质处理材中的流失率，这可能是因为竹材与木材相比，内部无径向分布的薄壁细胞和射线细胞，缺乏横向传导方式[19]，药液只能从维管束渗透至竹材内部，药液难以渗透及其渗透性较差，导致毛竹处理材的载药量稍低于马尾松和辐射松。因IPBC仅靠物理吸附作用沉积于竹材中，经水流失多次浸泡，水也从维管束进入，不利于IPBC在竹材中的固着[20]。
表 4 IPBC各制剂处理木竹材流失率Table 4. Leaching rates of IPBC in treated wood and bamboo by different formulations树种
Tree species制剂
FormulationIPBC质量浓度
IPBC mass concentration/%IPBC载药量
Retention of IPBC/(kg·m−3)流失率
Leaching rate/%平均流失率
Average leaching rate/%0.02 0.13 1.99 马尾松 Masson pine IPBC 0.05 0.30 1.63 1.24 0.10 0.67 0.11 0.02 0.13 0.48 辐射松 Radiant pine IPBC 0.05 0.34 0.46 0.35 0.10 0.67 0.10 0.02 0.08 3.11 毛竹 Bamboo IPBC 0.05 0.21 5.45 5.21 0.10 0.39 7.08 0.02 0.08 3.89 毛竹 Bamboo IPBC/PPZ-TEB 0.05 0.21 0.38 2.29 0.10 0.39 2.59 各处理材载药量随着IPBC质量浓度的增加而增加。马尾松和辐射松处理材中，IPBC的流失率随着IPBC质量浓度的增加而降低。在质量浓度为0.02%时，流失率最大，质量浓度为0.1%时，流失率最小。马尾松的最大流失率为1.99%，最小流失率为0.11%，辐射松的最大流失率为0.48%，最小流失率为0.10%。毛竹中，IPBC的流失率随着IPBC质量浓度的增加而增加。在质量浓度为0.1%时，流失率最大为7.08%，浓度为0.02%时，流失率最小为3.11%。这可能由于马尾松和辐射松处理材药剂渗透并物理沉积在木材细胞壁上，IPBC在水中有一定的溶解度，虽流失率均较低，但载药量较高时，流失总量占总载药量的比例更低。
鉴于以上各处理浓度下IPBC的流失率均较低，在实际应用中选择药剂处理浓度时，应尽量以能达到防霉效果的处理浓度为选择依据。
2.4.2 复合制剂剂型对IPBC抗流失性能的影响
分别采用单一IPBC制剂和IPBC/PPZ-TEB复合制剂对毛竹试材进行浸渍处理，IPBC制剂的平均流失率为5.21%，IPBC/PPZ-TEB制剂中IPBC的平均流失率为2.29%，IPBC单一制剂的流失率稍高于IPBC/PPZ-TEB复合制剂的流失率（表4）。由此可见，IPBC/PPZ-TEB复合制剂可以提高IPBC的抗流失性能。表4结果显示：单一IPBC制剂毛竹处理材中，IPBC流失率随着载药量的增加而增加，添加PPZ-TEB后，流失率普遍降低。
2.4.3 微乳剂型及表面涂饰对IPBC抗流失性能的影响
分别采用微乳D制剂和IPBC乙醇溶液对马尾松试材进行浸渍处理，微乳剂型和表面涂饰对IPBC抗流失性能的影响见表5。微乳D制剂处理材IPBC的流失率高于IPBC乙醇溶液处理材的流失率，与不使用表面活性剂的IPBC乙醇工作液相比，微乳液中表面活性剂的存在，将难溶于水的IPBC制备成了IPBC微乳工作液，处理材中IPBC可能更容易流失。
表 5 不同剂型IPBC处理马尾松及表面涂饰对流失率的影响Table 5. Leaching rates of IPBC in Masson pine treated by different formulations and surface coating剂型
Formulation表面涂饰
Surface finishing质量浓度
Mass concentration/%载药量
Drug loading/(kg·m−3)流失率
Leaching rate/%平均流失率
Average leaching rate/%微乳 D Micro emulsion D 无 None 0.04 0.23 19.72 0.08 0.44 11.98 15.09 0.12 0.68 13.56 乙醇溶液 Ethanol solution 无 None 0.04 0.18 4.88 0.08 0.39 5.20 4.54 0.12 0.56 3.55 微乳 D Micro emulsion D 木蜡油 Hard wax oil 0.04 0.22 − 0.08 0.43 − − 0.12 0.66 − 乙醇溶液 Ethanol solution 木蜡油 Hard wax oil 0.04 0.19 − 0.08 0.37 − − 0.12 0.54 − 注：“−”表示未检出，流失率 < 0.1%。Notes: “−” means not detected, the leaching rate is less than 0.1%. 真空浸渍处理马尾松试件干燥后，通过表层涂刷的方法用木蜡油对试件进行疏水处理，经过表面涂饰的IPBC制剂处理材流失率低于未涂饰的IPBC制剂处理材，经过表面涂饰的IPBC制剂的不同载药量处理材的抗流失性均较好。本研究结果表明表面涂饰木蜡油可以增加IPBC制剂的抗流失性能。
3. 结 论
（1）HPLC检测IPBC含量的色谱条件：C18色谱柱，以乙腈–水（体积比为60∶40）为流动相，流速为1.0 mL/min，紫外检测波长为200 nm；在5 ~ 80 mg/L浓度范围内，标准曲线的相关系数为0.999 4，线性相关性较好，精密度及准确度较高，分析方法可靠，可用于IPBC含量分析及流失率检测。
（2）IPBC制剂的抗流失性能较好，各处理材中的流失率均低于7.1%，保留率均在92.9%以上。
（3）IPBC处理材中，毛竹的流失率稍高于马尾松和辐射松的流失率；马尾松和辐射松处理材中，IPBC的流失率随着IPBC质量浓度的增加而降低；毛竹处理材中，IPBC的流失率随着IPBC质量浓度的增加而增加；IPBC单一制剂的流失率稍高于复合制剂IPBC/PPZ-TEB的流失率。
（4）为了抵抗药剂的流失，在IPBC防霉剂实际应用中，可以考虑与其他防霉或防腐剂进行复配，或利用木蜡油对试材进行表面涂饰，提高IPBC制剂的抗流失性能，以达到防霉的持久性。
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图 2 LULUCF碳汇监测样地分布图和样地区划图
Figure 2. Distribution map of LULUCF carbon sink monitoring plots and plot division map
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图 3 基于单景ZY-3影像建立的矢量标志
Figure 3. Extraction result of vector signs from single-view ZY-3 image
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图 4 灰度值梯度法提纯解译标志示意图
Figure 4. Gray scale gradient method for purification interpretation signs
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图 7 ZY-3影像的分类精度及Kappa系数变化趋势图（27景）
Figure 7. Classification accuracy and Kappa coefficient trend of ZY-3 images (27 scenes)
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图 8 ZY-3影像的分类总精度及Kappa系数变化趋势图（27景）
Figure 8. Classification accuracy and Kappa coefficient trend of ZY-3 images (27 scenes)
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图 9 两种不同估算方法的均方根误差和相对均方根误差变化趋势（27景）
Figure 9. RMSE and RRMSE trends of two different estimation methods (27 scenes)
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图 10 基于ZY-3影像反演的浙江省乔木林地上碳密度灰度图
Figure 10. Gray scale of arbor forest carbon density retrievaled by ZY-3 images in Zhejiang Province
表 1 ZY-3卫星参数
Table 1 Technical parameters for ZY-3 satellite
波段序号 Band No. 光谱范围 Spectral range/μm 波段名称 Band name 空间分辨率 Spatial resolution/m 1 0.45 ~ 0.52 蓝光 Blue light 5.8 2 0.52 ~ 0.59 绿光 Green light 5.8 3 0.63 ~ 0.69 红光 Red light 5.8 4 0.77 ~ 0.89 近红外 Near infrared 5.8 5 0.50 ~ 0.80 全色波段 Panchromatic band 2.1 
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表 2 解译标志数量与图班面积的关系
Table 2 Relationship between the number of interpretation signs and the area of subcompartments
图斑面积/hm2
Area of subcompartment/ha< 2 2 ~ 3 4 ~ 7 8 ~ 12 13 ~ 20 > 21 解译标志个数
Number of interpretation signs1 2 3 4 5 6
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表 3 矢量标志提取的光谱信息
Table 3 Spectral information extracted by vector signs
变量类型
Variable type变量
Variable计算公式
Calculation formula单波段
Single bandBlue Green Red NIR 植被指数
Vegetation
index归一化植被指数
Normalized difference
vegetation index (NDVI)NDVI=NIR−REDNIR+RED 比值植被指数
Ratio vegetation index (RVI)RVI = NIR/RED 差值植被指数
Difference vegetation index (DVI)DVI = NIR− RED 注：Blue、Green、Red、NIR为ZY-3影像的蓝、绿、红、近红外波段。Notes: Blue, Green, Red and NIR are the blue, green, red and near infrared bands of ZY-3 image.
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表 4 基于提纯前后解译标志的ZY-3影像平均分类精度（27景）
Table 4 ZY-3 image classification accuracy based on interpretation signs before and after purification (27 scenes)
分类样本
Classified sample分类总精度（平均）
Total classification
accuracy (average)/%Kappa（平均）
Kappa (average)乔木林用户精度（平均）
User accuracy of arbor
forest (average)/%乔木林生产者精度（平均）
Producer precision of arbor
forest (average)/%提纯前 Before purification 79.70 0.67 85.28 77.31 提纯后 After purification 80.31 0.69 91.86 80.85
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表 5 土地利用类型划分表
Table 5 Land use type classification of study area
一级地类名称
First-class land name一级地类代码
First-class land code二级地类名称
Secondary land name二级地类代码
Secondary land code林地 Forestland 1 乔木林地 Arbor forestand 11 竹林地 Bamboo forestland 12 灌木林地 Shrubland 13 其他林地 Other forestland 14 农地 Framland 2 农地 Framland 草地 Grassland 3 草地 Grassland 湿地 Wetland 4 湿地 Wetland 聚居地 Settlement 5 聚居地 Settlement 其他土地 Other land 6 其他土地 Other land
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表 6 基于两种分类方法的ZY-3影像平均分类精度（27景）
Table 6 ZY-3 image classification accuracy based on MLC and kNN methods (27 scenes)
分类方法
Classificaton method分类总精度（平均）
Total classification
accuracy (average)/%Kappa（平均）
Kappa (average)乔木林用户精度（平均）
User accuracy of arbor
forest (average)/%乔木林生产者精度（平均）
Producer precision of
arbor forest (average)/%最大似然法
Maximum likelihood method78.56 0.62 89.68 77.79 kNN法 kNN method 80.31 0.69 91.86 80.85
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表 7 两种估算方法的平均估算精度（27景ZY-3影像）
Table 7 Average estimation accuracy of two estimation methods (27 ZY-3 images)
估算方法
Estimation methodRMSE（平均）/（t·hm− 2）
Average RMSE/ (t·ha− 1)RRMSE（平均）
Average RRMSE/%稳健估计
Robust estimation17.63 25.11 kNN法
kNN method15.64 23.53
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