Estimation of above-ground carbon density of arbor forest in Zhejiang Province of southern China based on ZY-3 satellite multispectral image
-
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。
-
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. -
随着人们对木质产品需求的日益增加，木质资源的消耗显著提升，同时在木制品加工过程中也伴随着大量的木材资源的浪费和严重的环境污染[1-2]。在能源和环境问题的严峻挑战下，如何解决资源浪费带来的能源短缺及其衍生的环境污染问题亟需解决[3-5]。目前，木材加工剩余物的利用途径包括生物质燃料的制备、造纸和人造板生产，以及新型复合材料的制备等[6]。其中，利用木材的孔隙结构构造新型复合催化材料为实现木材加工剩余物的高效高值利用提供了更多可能[7]。在众多光催化材料中，TiO2材料由于化学性质稳定、廉价易得，可以降解各种类型有机污染物而得到了广泛的应用，但TiO2的禁带宽度（3.2 eV）只能吸收较短的紫外光，光生电子−空穴极易复合，导致了TiO2光催化效率相对较低[8]。因此，研究制备具有高催化活性的TiO2光催化材料成为近年来研究热点之一[9]。
现有的提高TiO2光催化性能的研究主要集中于贵金属掺杂、半导体复合、染料敏化和形貌调控等方面[10-13]。其中，将金属离子掺杂进入二氧化钛晶格中，可在保持晶体结构完整性的同时，使电子结构向更有利于光学性能的方向转变，以达到提高TiO2的催化性能的目的[14]。卢辛成等[15]用溶胶凝胶法制备了不同浓度Zn2+掺杂TiO2纳米粉末，Zn2+掺杂导致TiO2晶格的畸变，Zn2+与被替代的Ti4+由于半径和价态差异会使晶格内产生晶格缺陷以提高光催化性能。Zhao等[16]通过氢氧扩散火焰法合成Zn掺杂TiO2纳米颗粒，实验表明掺入适量的Zn可以提高TiO2的光敏降解活性。生物模板法在调控催化剂结构和形貌方面也表现出突出的优势[17]。孙文会等[18]以酵母菌为模板通过水热合成法制备的TiO2，其光催化降解效率相较于无模板的TiO2提高了23.3%。Ma等[19]以多种绿叶为模板制备TiO2，发现其在可见光波段的吸收增强了103% ~ 258%。通过对TiO2表面形貌的有效调控制备出高比表面积多孔结构，不仅可以增强TiO2对光的吸收，提高催化剂与反应物的接触面积[20]。与合成二氧化钛的传统方法相比，生物模板法由于操作简单、绿色环保、产物形貌可控等优点，在众多领域中均有应用。但如何进一步降低模板成本，通过结构更加精细的模板实现二氧化钛结构的构建是使其达到工业化需求的必要条件。
木材作为自然界中广泛存在的可再生资源，具有独特的分级多孔结构[21-23]。因此，以木材为模板制备多孔金属氧化物，其多孔结构可以对催化剂结构构筑起到空间限域的作用，在光吸收和反应物传输通道中为催化剂表面提供更多的活性位点和表面效应，实现材料的光催化性能的提高。本研究利用模板法制备木材模板Zn-TiO2催化剂，通过构造基于木材模板的多级形貌结构，改变晶相构成的途径提高TiO2光催化效率。同时结合表面形貌、结构类型、光催化活性等表征分析，探讨不同的Zn2+掺杂对TiO2光催化降解亚甲基蓝溶液的作用机制，旨在通过木材模板的结构限域效应实现二氧化钛的结构优化，以此为实现木材加工剩余物的高值化利用提供理论支撑。
1. 材料与方法
1.1 材 料
杉木（Cunninghamia lanceolata）规格20 mm × 20 mm × 2 mm，气干密度4.4 g/cm3，气干含水率7.7%。由黑龙江省亚布力木业有限公司提供；钛酸四丁酯（C16H36O4Ti），分析纯（≥ 98.0%），购于阿拉丁试剂有限公司；冰乙酸（C2H4O2），分析纯（≥ 99.5%），购于天津市富宇精细化工有限公司；无水乙醇（C2H6O），分析纯（≥ 99.7%），购于天津市富宇精细化工有限公司；去离子水，电导率0.055 µS/cm；乙酸锌（（CH3COO）2Zn·H2O），分析纯（≥ 99.0%），购于天津市博华通化工产品销售中心；次甲基蓝（C16H18ClN3S），分析纯（≥ 98.5%），购于天津市恒兴化学试剂制造有限公司。
1.2 制备方法
1.2.1 木材模板预处理
将规格为20 mm × 20 mm × 2 mm的木片放入烧杯中，注入去离子水浸没杉木木片，在恒温水浴中50 ℃条件下水热处理3 h。预处理后的杉木木片置于烘箱中，60 ℃恒温条件下干燥6 h。
1.2.2 前驱体浸渍
钛酸丁酯25 mL与无水乙醇40 mL混合成A液。将乙酸锌粉末分别按乙酸锌、钛酸四丁酯的质量摩尔比0.005∶1、0.01∶1和0.015∶1（记为0.5%、1.0%和1.5%）溶于去离子水，与无水乙醇、冰乙酸混合成B液。将处理后的杉木放入A液中，超声浸渍4 h，将B液缓慢滴入到A液中同时不断搅拌，B液全部滴加后静止避光放置24 h。最后将浸渍完成后的木片进行梯度干燥，分别称其质量计算质量增长率，计算方法如下：
W1=(m2−m1)/m1×100% (1) 式中：W1、m2和m1分别表示质量增长率（%）、浸渍后质量（g）和木材的绝干质量（g）。
1.2.3 高温煅烧
将干燥后的样品放入管式炉中进行高温煅烧去除模板，升温过程为室温升温至260 ℃，并在260 ℃温度下恒温保持40 min；再由260 ℃缓慢升至600 ℃，在600 ℃条件下恒温保持180 min获得样品备用。实验过程中，采用溶胶–凝胶法制备未添加模板的TiO2作为对照。烧得率计算方法如下：
W2=m3/m2×100% (2) 式中：W2、m3分别表示烧得率（%）、煅烧后的质量（g）。
1.3 光催化实验
通过光催化亚甲基蓝的降解实验评价木材模板Zn-TiO2的光催化活性。催化剂用量为3 g/L。取250 mL质量浓度为20 mg/L的亚甲基蓝溶液于三口瓶中，在暗光中搅拌30 min搅拌速度为400 r/min条件下达到吸附平衡。在紫外灯（28 W，254 nm）照射下每隔20 min取样，取上层清液经4 000 r/min离心，测其溶液的吸光度，吸收波长为665 nm，根据标准曲线法计算质量浓度，亚甲基蓝的降解率计算方法如下：
η=(C0−Ct)/C0×100% (3) 式中：ƞ表示降解率（%），C0为亚甲基蓝溶液的初始质量浓度（mg/L），Ct为反应时间t（min）时的亚甲基蓝溶液的质量浓度（mg/L）。
1.4 表征分析
采用冷场发射扫描电子显微镜（SEM，JEOL JSM-7500F）和透射电子显微镜（TEM，JEOL JEM-2100）表征光催化剂的微观形貌；并结合能谱仪（EDS，OXFORD X-maxN）测定样品元素含量和元素分布。采用X射线衍射仪（XRD，荷兰帕纳科公司X’Pert3 powder）进行物相分析和测定晶粒尺寸，实验条件为：电压40 kV，电流40 mA，辐射源Cu靶（λ = 0.154 06 nm）扫描角度范围为10° ~ 80°，扫描速度4°/min。通过Scherrer公式计算样品的晶粒尺寸，计算公式如下：
d=Kλβcosθ (4) 式中：d表示晶粒尺寸，K为Scherrer常数为0.89，λ为X射线波长0.154 06 nm，θ为衍射角（°），β为衍射峰的半高峰宽（rad）。
结合X射线衍射仪（X-ray diffractometer，XRD）、扫描电子显微镜（scanning electron microscope，SEM）、X射线光电子能谱仪（X-ray photoelectron spectrometer，XPS）、全自动比表面积和孔隙度分析仪（automatic specific surface area and porosity analyzer，BET）、透射电子显微镜（transmission electron microscope，TEM）和紫外可见分光光度计（ultraviolet visible spectrophotometer，UV-vis）进行表征分析。通过全自动比表面积和孔隙度分析仪（美国micromeritics公司ASAP2020）测试杉木模板1.0%Zn-TiO2的N2吸附–脱附等温线和孔径分布；采用X射线光电子能谱仪（美国热电集团Thermo ESCALAB）分别对无模板TiO2和杉木模板1.0%Zn-TiO2两种催化剂的化学组成和元素化学状态进行对比分析；采用紫外可见分光光度计（安捷伦公司Cary100）测定5种催化剂的紫外–可见漫反射光谱和禁带宽度，以硫酸钡为白板作为参照物，将样品夹在石英片中，测试5种催化剂在200 ~ 800 nm波长范围的吸光度。
2. 结果与分析
2.1 杉木模板Zn-TiO2质量增长率和烧得率
杉木模板Zn-TiO2的合成过程中，浸渍了前驱体溶液的木材模板在烧结过程中，要经历木材的脱水，原有有机成分的燃烧并分解为气体释放，以及无机盐向氧化物的分解转变过程。表1为不同比例催化剂的质量增长率和烧得率，可见平均质量增长率与平均烧得率成正比，烧得率随质量增长率增大而增大，当Zn2+掺入到TiO2的样品相比于未掺入Zn2+的TiO2的质量增长率和烧得率都得到了提高。
表 1 不同比例催化剂的平均质量增长率和烧得率Table 1. Average mass gain and burning rates of catalysts with different proportions% 组别
Group质量增长率
Mass gain rate (W1)烧得率
Burning rate (W2)TiO2 22.54 ± 1.97 9.61 ± 0.74 0.5%Zn-TiO2 23.24 ± 1.15 9.89 ± 0.46 1.0%Zn-TiO2 24.12 ± 0.62 10.92 ± 0.31 1.5%Zn-TiO2 24.39 ± 0.95 12.23 ± 0.54 2.2 杉木模板Zn-TiO2的光催化性能
通过对无模板TiO2、杉木模板TiO2、杉木模板Zn-TiO2（0.5%、1.0%和1.5%）的光催化降解亚甲基蓝性能进行测试，结果如图1a所示。在180 min内，5种催化剂的降解率分别为72.82%、95.51%、97.62%、99.31%和95.13%。可见，采用木材模板法制备的TiO2其光催化降解能力要优于无模板的TiO2。分析这主要是由于木材模板具有一定的孔隙结构，为光催化反应提供了更多的活性位点。其中，杉木模板1.0% Zn-TiO2降解效果最好，降解效率达到了99.31%，相比于无模板的TiO2其光催化降解效率提高了27%。当锌钛比例为1.5%时，其降解效率有所下降，不如未掺杂的TiO2，分析这主要是由于较低掺杂比例的Zn2+进入TiO2晶格，会使TiO2发生畸变，形成表面缺陷，从而抑制了光生电子–空穴复合几率，提高了TiO2的光催化活性。随着Zn2+掺杂比例的提高，促进了锐钛矿相向金红石相转变，增加电子–空穴的复合几率，进而导致光催化性能的下降。
为验证杉木模板Zn-TiO2光催化性能的稳定性，本研究以杉木模板1.0%Zn-TiO2为研究对象，对其进行光催化降解重复实验，结果如图1b所示。使用该催化剂对亚甲基蓝溶液进行光催化降解，5次循环催化降解的效率分别为99.31%、92.37%、90.91%、92.28%和90.16%，降解能力稳定，可见该方法制备的杉木模板Zn-TiO2光催化剂具有较好的光催化稳定性。在第5次光催化实验中降解效率为90.16%，相比于前几次实验结果有所降低，分析这可能是由于光催化过程中杉木模板二氧化钛的孔隙结构发生了坍塌破坏，导致了其降解效果的下降。
2.3 微观形貌表征
以杉木为模板，选取催化效果最佳的杉木模板1.0%Zn-TiO2为样品观察其微观形貌。由图2a、2b、2c可见：杉木木材横切面的轴向管胞排列规则，以杉木作为模板烧制而成的Zn-TiO2能够对杉木木材的宏–介观孔隙结构进行有效复制，同时，Zn-TiO2的微观纳米粒子在木材细胞壁上形成了有序的排列。为验证该催化剂的元素占比，对杉木模板1.0%Zn-TiO2进行了EDS元素测试。杉木模板1.0%Zn-TiO2的EDS结果（图2d）显示：锌钛元素占比结果约为1%，与实验前期准备元素比例一致。通过图2e、2f和2g中EDS元素分布可见Ti、O和Zn元素均匀分布在杉木的管胞细胞壁上，这说明杉木模板Zn-TiO2在杉木模板的细胞壁构造中得到了较好的沉积且分散性良好。
![]()
图 2 杉木模板1.0%Zn-TiO2的SEM图分析和EDS元素分析Figure 2. SEM and EDS analysis of Chinese fir template 1.0% Zn-TiO2对杉木模板1.0%Zn-TiO2的HR-TEM分析结果中发现（图3a）中发现：杉木模板1.0%Zn-TiO2是由高度结晶且致密的纳米颗粒组成，颗粒大小均匀。由图3b分析得到：杉木模板1.0%Zn-TiO2的晶格大部分为TiO2的锐钛矿相（101）和金红石相（110）晶面，且晶格间距分别为0.35和0.27 nm，这表明杉木模板1.0%Zn-TiO2的晶体结构是由锐钛矿相和金红石相两种组成。
![]()
图 3 杉木模板1.0%Zn-TiO2 TEM图分析Figure 3. TEM analysis of Chinese fir template 1.0% Zn-TiO22.4 孔隙结构表征
为进一步对催化剂的孔结构和孔径分布的研究，对杉木模板1.0%Zn-TiO2进行氮吸附测试，图4a为杉木模板1.0%Zn-TiO2的吸脱附等温曲线，从中可以看出：杉木模板1.0%Zn-TiO2的曲线属于Ⅳ型吸附脱附等温线，存在H3滞后环，说明了该样品中介孔和微孔的存在，对木材孔隙结构得到了有效复制。杉木模板1.0%Zn-TiO2的孔径主要是由3 ~ 10 nm的介孔组成，同时还存在少量的10 ~ 40 nm的介孔（图4b）。
![]()
图 4 杉木模板1.0%Zn-TiO2 孔隙结构分析Figure 4. Pore structure analysis of Chinese fir template 1.0% Zn-TiO22.5 XRD分析
为探讨样品的物相结构，分别对无模板的TiO2、杉木模板TiO2、不同比例Zn2+掺杂的杉木模板TiO2进行XRD测试分析，结果如图5所示。5种催化剂均出现锐钛矿和金红石相的TiO2衍射峰，这样的混晶结构相比纯锐钛矿的TiO2的光催化性能更优异[24-25]。其中，2θ = 25.2°、37.4°、47.8°、53.3°、62.2°、68.1°，分别归属于锐钛矿相的（101）、（004）、（200）、（105）、（204）和（116）晶面的衍射峰。2θ = 27.4°、36.1°、41.2°、56.6°、62.8°、69.1°，分别归属于金红石相的（110）、（101）、（111）、（220）、（002）和（301）晶面的衍射峰。图中没有出现ZnO的特征峰，说明锌是以Zn2+形式替代Ti4+晶格当中。
![]()
图 5 不同比例Zn2+掺杂杉木模板TiO2的XRD谱图Figure 5. TiO2 XRD spectra of Chinese fir template doped with different proportions of Zn2+通过Scherrer公式计算得出：5种催化剂的平均晶粒尺寸分别为24.8、24.1、22.3、22.0和23.5 nm。由此可以看出，采用木材模板法制备TiO2会在一定程度上抑制TiO2催化剂晶粒的生长。随着Zn2+掺杂比例的增加，促进了反应产物中锐钛矿相向金红石相的转变。杉木模板1.0%Zn-TiO2晶粒尺寸最小为22.0 nm，其锐钛矿相（101）晶面间距为0.357 3 nm，金红石相（110）晶面间距为0.270 9 nm，与透射电镜高分辨晶格衍射图中锐钛矿（101）和金红石相（110）晶面间距的结果基本一致。
2.6 XPS分析
为研究杉木模板Zn-TiO2光催化剂中各元素的电子价态，对无模板TiO2和杉木模板1.0%Zn-TiO2进行了XPS表征分析。图6a为两种催化剂的全谱图对应Zn 2p、O 1s、Ti 2p和C 1s的特征峰，其中C 1s的碳元素是样品检测时用C 1s校准设备因此出现了特征峰，表明1.0% Zn-TiO2杉木模板是由Zn、Ti、O元素组成。图6b中，在无模板TiO2结合能458.28和463.88 eV处分别出现了Ti 2p3/2和Ti 2p1/2轨道的特征峰，在杉木模板1.0%Zn-TiO2中，Ti 2p3/2和Ti 2p1/2结合能分别为458.88和464.58 eV，说明两种催化剂Ti是以4价离子形式（Ti4+）存在的。在图6c中，无模板TiO2的O 1s的特征峰通过分峰可以分为3个峰（529.48、531.68和532.78 eV），分别对应Ti–O、Ti–OH和·OH的特征峰。而杉木模板1.0%Zn-TiO2的峰位为529.98、533.03和531.76 eV，O 1s峰位向更高结合能偏移是因为Ti4+被Zn2+取代，导致了电子的相互作用的变化。图6d中显示1 021.78和1 045.08 eV处出现了明显的特征峰，对应着Zn 2p3/2和Zn 2p1/2电子态，说明在杉木模板1.0%Zn-TiO2中的Zn是以二价离子（Zn2+）形式存在，Zn2+与被替代的Ti4+由于半径和价态差异会使晶格内产生晶格缺陷，造成更多的氧空位，提高其TiO2的光催化性能[26]。
![]()
图 6 杉木模板1.0%Zn-TiO2和无模板TiO2的XPS谱图Figure 6. XPS spectra of Chinese fir template 1.0% Zn-TiO2 and template free TiO22.7 UV-vis分析
为研究5种催化剂的紫外可见光漫反射吸收光谱和光学带隙分析，进行紫外–可见漫反射测试，结果如图7a所示。研究发现：以杉木为模板制备的TiO2其光吸收波长相比于无模板TiO2均有不同程度的红移，提升了其在可见光区内的吸收强度，这有助于光催化性能的提高。
![]()
图 7 不同催化剂的紫外–可见漫反射光谱分析Figure 7. UV-vis diffuse reflectance spectra of different catalysts5种类型的TiO2的禁带宽度有一定差别，无模板TiO2、杉木模板TiO2、杉木模板0.5%Zn-TiO2、杉木模板1.0%Zn-TiO2和杉木模板1.5%Zn-TiO2的禁带宽度分别为3.08、2.55、2.57、2.41和2.62 eV（图7b）。这一结果表明：模板法能够降低电子跃迁时的能带间距，降低了电子跃迁发生所需的能量，禁带宽度的减小能够抑制光生电子–空穴复合。杉木模板1.0%Zn-TiO2的禁带宽度最小，锌是以替代型存在于TiO2的晶格中，形成了肖特基缺陷，形成了更多的氧空位，使其禁带宽度进一步减小，有利于提高光催化活性[27]。
3. 结 论
本研究以杉木为模板，采用前驱体浸渍–煅烧法制备杉木模板Zn-TiO2，对其光催化降解亚甲基蓝的能力进行测试，得出以下结论：
（1）杉木模板1.0%Zn-TiO2在紫外灯光的条件下对亚甲基蓝的降解效率达到99.31%，循环5次实验均可以达到90%以上，具有良好的稳定性。
（2）采用木材模板法制备的分级多孔Zn2+掺杂TiO2为锐钛矿型金红石型混合晶相，杉木模板1.0%Zn-TiO2的平均晶粒尺寸为22.0 nm。
（3）木材模板的微观孔隙结构提高了TiO2对紫外光的吸收能力，同时多孔结构为催化剂表面提供了更多的活性位点和表面效应，因此采用模板法制备的TiO2的光催化能力要强于无模板的TiO2。
（4）以木材为模板制备Zn掺杂TiO2，能够使TiO2吸收波长在可见光区发生红移，杉木模板1.0%Zn-TiO2的催化性能最佳，其禁带宽度从3.08 eV减小至2.41 eV，降低了电子跃迁发生所需的结合能，进而提高了TiO2的光催化活性。
-
![]()
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
![]()
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
![]()
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
![]()
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)
![]()
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)
![]()
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)
![]()
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 
下载: 导出CSV
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
下载: 导出CSV
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.
下载: 导出CSV
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
下载: 导出CSV
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
下载: 导出CSV
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
下载: 导出CSV
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
下载: 导出CSV
-
[1] 王海宾, 侯瑞萍, 郑冬梅, 等. 基于地理加权回归模型的亚热带地区乔木林生物量估算[J]. 农业机械学报, 2018, 49(6):184−190. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.06.021 Wang H B, Hou R P, Zheng D M, et al. Biomass estimation of arbor forest in subtropical region based on geographically weighted regression model[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2018, 49(6): 184−190. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.06.021
[2] Lu D, Chen Q, Wang G, et al. A survey of remote sensing-based aboveground biomass estimation methods in forest ecosystems[J]. International Journal of Digital Earth, 2014, 9(1): 63−105.
[3] 刘茜, 杨乐, 柳钦火, 等. 森林地上生物量遥感反演方法综述[J]. 遥感学报, 2015, 19(1):62−74. doi: 10.11834/jrs.20154108 Liu Q, Yang L, Liu Q H, et al. Review of forest above ground biomass inversion methods based on remote sensing technology[J]. Journal of Remote Sensing, 2015, 19(1): 62−74. doi: 10.11834/jrs.20154108
[4] Du H Q, Zhou G M, Ge H L, et al. Satellite-based carbon stock estimation for bamboo forest with a non-linear partial least square regression technique[J]. International Journal of Remote Sensing, 2012, 33(6): 1917−1933. doi: 10.1080/01431161.2011.603379
[5] 王海宾, 彭道黎, 范应龙, 等. 基于辅助信息的森林蓄积量空间模拟[J]. 农业机械学报, 2016, 47(6):283−289. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2016.06.037 Wang H B, Peng D L, Fan Y L, et al. Spatial modeling of forest stock volume based on auxiliary information[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2016, 47(6): 283−289. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2016.06.037
[6] Gleason C J, Im J. A review of remote sensing of forest biomass and biofuel: options for small-area applications[J]. Giscience & Remote Sensing, 2011, 48(2): 141−170.
[7] 戚玉娇. 大兴安岭森林地上碳储量遥感估算与分析[D]. 哈尔滨: 东北林业大学, 2014. Qi Y J. Estimation of forest above ground carbon storage using remote sensing in Daxing’an Mountains[D]. Harbin: Northeast Forestry University, 2014.
[8] 李德仁. 我国第一颗民用三线阵立体测图卫星:资源三号测绘卫星[J]. 测绘学报, 2012, 41(3):317−322. Li D R. First civilian three-line-array stereo mapping satellite: ZY-3[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2012, 41(3): 317−322.
[9] 李芬. 资源三号卫星数据在土地利用遥感监测中的应用研究[D]. 长春: 吉林大学, 2013. Li F. Application study of ZY-3 satellite data to landuse dynamic monitoring[D]. Changchun: Jinlin University, 2013.
[10] 朱汤军, 沈楚楚, 季碧勇, 等. 基于LULUCF温室气体清单编制的浙江省杉木林生物量换算因子[J]. 生态学报, 2013, 33(13):3925−3932. Zhu T J, Shen C C, Ji B Y, et al. Research on biomass expansion factor of Chinese fir forest in Zhejiang Province based on LULUCF greenhouse gas inventory[J]. Acta Ecologica Sinica, 2013, 33(13): 3925−3932.
[11] 张煜星, 王祝雄. 遥感技术在森林资源清查中的应用研究[M]. 北京: 中国林业出版社, 2007. Zhang Y X, Wang Z X. Application research of remote sensing technology in forest resources inventory[M]. Beijing: China Forestry Publishing House, 2007.
[12] Du P, Xia J, Zhang W, et al. Multiple classifier system for remote sensing image classification: a review[J]. Sensors, 2012, 12(4): 4764−4792. doi: 10.3390/s120404764
[13] 郑刚. 基于KNN法的森林蓄积量的遥感估计和反演[D]. 南京: 南京林业大学, 2009. Zheng G. Estimation and retrieval of forest volume by remote sensing based on KNN: a case study in Wengyuan County of Guangdong Province[D]. Nanjing: Nanjing Forestry University, 2009.
[14] 邓书斌. ENVI遥感图像处理方法[M]. 北京: 高等教育出版社, 2014. Deng S B. ENVI remote sensing image processing method[M]. Beijing: Higher Education Press, 2014.
[15] 琚存勇, 邸雪颖, 蔡体久. 变量筛选方法对郁闭度遥感估测模型的影响比较[J]. 林业科学, 2007, 43(12):33−38. doi: 10.3321/j.issn:1001-7488.2007.12.006 Ju C Y, Di X Y, Cai T J. Comparing impact of two selecting variables methods on canopy closure estimation[J]. Scientia Silvae Sinicae, 2007, 43(12): 33−38. doi: 10.3321/j.issn:1001-7488.2007.12.006
[16] 李崇贵, 赵宪文, 李春干. 森林蓄积量遥感估测理论与实现[M]. 北京: 科学出版社, 2006. Li C G, Zhao X W, Li C G. Theory and realization of estimating forest stock volume by remote sensing[M]. Beijing: Science Press, 2006.
[17] Chirici G, Mura M, McInerney D, et al. A meta-analysis and review of the literature on the k-nearest neighbors technique for forestry applications that use remotely sensed data[J]. Remote Sensing of Environment, 2016, 176: 282−294. doi: 10.1016/j.rse.2016.02.001
[18] Gjertsen A K. Accuracy of forest mapping based on Landsat TM data and a kNN-based method[J]. Remote Sensing of Environment, 2007, 110(4): 420−430. doi: 10.1016/j.rse.2006.08.018
[19] McRoberts R E, Nelson M D, Wendt D G. Stratified estimation of forest area using satellite imagery, inventory data, and the k-Nearest Neighbors technique[J]. Remote Sensing of Environment, 2002, 82(2−3): 457−468. doi: 10.1016/S0034-4257(02)00064-0
[20] Tomppo E, Katila M. Satellite image-based national forest inventory of finland for publication in the igarss’91 digest[C]//Proceedings of IGARSS’91. Remote sensing: global monitoring for earth management. Helsinki: IEEE, 1991: 1141−1144.
[21] Tomppo E, Nilsson M, Rosengren M, et al. Simultaneous use of Landsat-TM and IRS-1C WiFS data in estimating large area tree stem volume and aboveground biomass[J]. Remote Sensing of Environment, 2002, 82(1): 156−171. doi: 10.1016/S0034-4257(02)00031-7
[22] 郑刚, 彭世揆, 戎慧, 等. 基于KNN方法的森林蓄积量遥感估计和反演概述[J]. 遥感技术与应用, 2010, 25(3):430−437. doi: 10.11873/j.issn.1004-0323.2010.3.430 Zheng G, Peng S K, Rong H, et al. A general introduction to estimation and retrieval of forest volume with remote sensing based on KNN[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2010, 25(3): 430−437. doi: 10.11873/j.issn.1004-0323.2010.3.430
[23] 刘俊, 毕华兴, 朱沛林, 等. 基于ALOS遥感数据纹理及纹理指数的柞树蓄积量估测[J]. 农业机械学报, 2014, 45(7):245−254. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2014.07.038 Liu J, Bi H X, Zhu P L, et al. Estimating stand volume of Xylosma racemosum forest based on texture parameters and derivative texture indices of ALOS imagery[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2014, 45(7): 245−254. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2014.07.038
[24] Beguet B, Guyon D, Boukir S, et al. Automated retrieval of forest structure variables based on multi-scale texture analysis of VHR satellite imagery[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2014, 96: 164−178. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2014.07.008
[25] Eckert S. Improved forest biomass and carbon estimations using texture measures from WorldView-2 satellite data[J]. Remote Sensing, 2012, 4(4): 810−829. doi: 10.3390/rs4040810
[26] Jin X L, Ma J H, Wen Z D, et al. Estimation of maize residue cover using Landsat-8 OLI image spectral information and textural features[J]. Remote Sensing, 2015, 7(11): 14559−14575. doi: 10.3390/rs71114559
[27] Meng J H, Li S M, Wang W, et al. Estimation of forest structural diversity using the spectral and textural information derived from SPOT-5 satellite images[J]. Remote Sensing, 2016, 8(2): 125−148. doi: 10.3390/rs8020125
-
期刊类型引用(2)
1. 薛雨，姚金明，卢庆辉，杨忍. 基于NDVI和深度学习的多源影像冬小麦提取研究. 现代信息科技. 2023(02): 120-122 . 
百度学术
2. 陈玉麟，田茂元. 提升江津区林业碳汇能力的思考. 林业勘查设计. 2023(03): 71-75 . 百度学术
其他类型引用(3)
计量
- 文章访问数: 2449
- HTML全文浏览量: 844
- PDF下载量: 206
- 被引次数: 5
