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林分郁闭度是指林木树冠垂直投影面积占林地总面积的比例，是反映林分密度的重要指标，在森林资源调查中尤为重要。在传统的森林资源调查中，获取林分郁闭度的主要方法为抬头望法，该方法耗时耗力，获取的数据精度较低，且只适用于面积小、地势缓的林地，难以在地理环境复杂的大区域内应用。随着数字成像技术的发展，HERBERT[1]提出利用鱼眼相机拍摄全天空相片进行郁闭度估测，扩大了拍摄的林冠范围；濮毅涵等[2]基于普通可见光照片中的树叶、树干和天空进行分类，将估测结果与抬头望法结果进行模型比较，得到决定系数(R2)为0.77，但该方法适用于地形平坦的林区，在地形复杂的山地难以应用。为克服地形因子的限制，不少学者基于卫星遥感影像对乔木林林分郁闭度的提取进行了研究。高云飞等[3]基于SPOT 5影像，对各波段的遥感影像像元亮度值进行组合，建立反演模型，最终得到最佳组合模型的R2为0.66；李擎等[4]为提高模型精度，基于高分二号(GF-2)遥感影像，结合光谱信息、纹理特征和地形因子构建郁闭度估测模型，模型精度达89.82%。然而卫星遥感成本高、时效低、灵活性低[5]，相比之下无人机可见光遥感在中小型遥感区域作业中能发挥更大的优势，满足动态森林资源监测的条件和需求，并提供更多可能性[6-8]。苏迪等[9]基于无人机可见光影像，利用主成分分析确定模型的主成分变量，建立郁闭度回归方程，估算精度为83.18%；汪霖[10]结合无人机可见光影像得到的数字正射影像(DOM)和冠层高度模型(CHM)，使用阈值法对树冠区域进行提取并计算郁闭度，平均精度为92.93%。以上关于乔木林分郁闭度遥感估测的研究都取得了一定的成果，能够满足林业调查需求，然而，目前基于无人机可见光影像的毛竹林林分郁闭度估测研究为数不多。
毛竹作为中国南方重要的笋、竹两用竹种，是最重要的森林资源之一。第九次全国森林清查结果显示：毛竹林面积为467 hm2，占竹林总面积的73%[11]。由于毛竹林的生长特点(扩鞭)[12-13]和经营特点(择伐)，使得林分郁闭度在毛竹林经营中尤为重要，出笋率和采伐结果都将反映在郁闭度上，只有保持适宜毛竹生长的郁闭度，才能提高毛竹生产力。毛竹林多分布在山地丘陵地区，传统的实地调查工作量大、效率低、工作周期长、精确度低。随着无人机技术的发展，无人机林业遥感为实现低成本、高时效、高分辨率、高灵活性的动态森林资源监测提供了技术基础。基于无人机和图像识别技术的单木树冠提取已有一定进展。然而相比其他乔木林，毛竹林竹冠具有特殊性，分为钩梢与未钩梢2种形态，且竹冠鲜少呈单个状态，具有“重叠性”，目前还没有利用现有方法直接获取单株毛竹竹冠的研究。本研究对无人机可见光影像的毛竹林郁闭度估测方法进行了分析，以期为快速获取毛竹林的郁闭度提供参考。
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研究区位于浙江省湖州市安吉县(30°23′~30°53′N，119°14′~119°53′E)，该区地处长江三角洲腹地，属于亚热带季风气候，植被类型为亚热带常绿阔叶林，年均气温为12.2~15.6 ℃，年均降水量为1 100~1 900 mm。研究区内光照充足，雨量充沛，竹资源丰富，竹林总面积达757 km2，占森林面积56.47%，其中毛竹占79.30%，被誉为“中国竹乡”。
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根据是否钩梢和郁闭度2个因素选设样地，共调查36个10 m×10 m的样地，其中已钩梢毛竹林样地24个，未钩梢毛竹林样地12个。利用研究区数字正射影像目视解译获得毛竹林的郁闭度，未钩梢样地为抛荒毛竹林，处于无人经营状态，郁闭度均大于0.9，故在本研究中不再细分郁闭度等级。样地基本情况见表1。
表 1 毛竹林样地基本情况
Table 1. Basic information of plot sites
类型 郁闭度 样地/
个平均胸
径/cm平均树
高/m坡度/
(°)坡向 钩梢 0~0.7 13 8.91 9.9 11.6 北坡 钩梢 0.7~0.8 8 9.03 9.4 16.1 西北坡 钩梢 0.8~1.0 3 8.65 9.2 13.3 北坡 未钩梢 12 8.58 9.6 17.1 东南坡 -
数据采集所用无人机遥感系统为大疆Phantom 4 RTK,飞行系统包括3部分：飞行器、云台相机和遥控器。飞行器提供多方位视觉系统，可稳定飞行和精准悬停，进行航点飞行作业；机身装备机载D-RTK，可提供厘米级高精度准确定位，实现更精准的测绘作业。Phantom 4 RTK配备24 mm广角相机、高精度防抖云台及图像传感器、机械快门，确保成像效果。遥控器的主要功能包括作业设计、远距离信号传输和航拍高清画面实时监测等。
2020年11月18日14:00—15:00，天气晴朗、无风、无云，采用大疆Phantom 4 RTK搭载光学相机对选定研究区域进行拍摄。无人机飞行高度为160 m，飞行范围东西走向为222.82 m，南北走向为106.28 m，航向重叠率为90%，旁向重叠率为80%，飞行路线设计为“S”型路线。拍摄共得原始照片142张，空间分辨率为3.36 cm，照片共3波段：红波段(R)、绿波段(G)、蓝波段(B)。
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使用大疆智图软件对无人机所获取照片进行图像处理，通过三维重建技术，生成带有空间参考信息的数字表面模型(DSM)和色调自然、无明显接痕的正射影像图。图像处理的主要流程包括：①数据预处理，对照片进行校验、筛选、对齐，剔除一些无法进行后续合成的照片；②空三加密，通过空三计算得到密集点云和纹理；③生成网格，得到带空间参考信息的数字表面模型和数字正射影像。
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在毛竹林高分辨率遥感影像中，由于影像信息太多、林间空隙太杂，经常会产生“同物异谱”和“同谱异物”现象，而在分类前执行分割能有效解决该问题[14-16]。
多尺度分割是从任意一像元开始，自下而上进行合并的一种分割手段，其参数设置包括分割尺度、形状因子和紧致度因子。其中形状因子的取值为[0，1]，它包含了形状和光谱2个方面的意义，取值越大，表示在同质性标准中形状因子所占比例越高，光谱因子所占比例就越低，反之亦然。紧致度因子包含紧致度和光滑度，两者权重之和也为“1”。分割尺度作为各参数中最重要的一项，决定了分割所得的多边形对象内部的异质性，分割尺度越大，所生成的对象面积就越大，数目就越少，反之亦然[17]。本研究采用eCognition软件中的Estimation of Scale Paramater 2(ESP2)插件来确定分割尺度，通过设置一系列的参数进行迭代，计算局部方差以及局部方差变化率(ROC)[18-19]，ROC=[VL−(VL−1)]/(VL−1)×100。其中：VL表示尺度为L时分割结果中所有对象局部方差值的方差；VL−1表示尺度为L−1时分割结果中所有对象局部方差值的方差。
本研究对不同类型的毛竹林进行不同参数组合实验，得到不同毛竹林的最优参数组合(表2)。
表 2 不同毛竹林的最优参数组合
Table 2. Optimal parameter combination of different Moso bamboo stands
类型 郁闭度 分割尺度 形状因子 紧致度因子 0~0.7 29 0.3 0.5 钩梢 0.7~0.8 31 0.3 0.5 0.8~1.0 29 0.3 0.5 未钩梢 41 0.3 0.5 -
①基于像元的阈值分类(TP)。通过设定不同的特征阈值，将图像分为若干类。常用的特征值包括2类：直接来自于原始图像的灰度或彩色特征和由原始灰度或彩色值变换得到的特征值。基于无人机影像的毛竹林竹冠区域阈值分类的关键在于选取能有效区分竹冠与非竹冠的最优阈值。通过选取竹冠与非竹冠的样点，得到各样点的阈值，统计不同阈值所包含的像元数目，绘成具有明显峰值与谷值的曲线图[20-21]。2个峰值对应位置分别为竹冠与非竹冠的典型特征值，谷值为竹冠与非竹冠交界处对应的特征值，也就是最优阈值(图1)。
图 1 双峰法最优阈值示意图
Figure 1. Schematic diagram of the double peak threshold method
特征值的选取对提取精度至关重要，本研究使用ENVI软件对数字正射影像中的红、绿、蓝波段进行主成分分析，得到红光和绿光波段包含98%以上的信息量，故选取由红、绿波段变换得到的归一化绿红差异指数(INGRD)为特征值[22-23]，在MATLAB中对竹冠区域进行提取，表达式为INGRD=(G−R)/(G+R)。其中R为红光波段，G为绿光波段。②基于像元的监督分类(SP)。根据已知训练区提供的样本，选取并求出特征参数作为决策规则，建立判别函数对各类图像进行分类的一种方法。本研究建立竹冠区与非竹冠区2种样本，并在ENVI软件中选择最大似然法作为分类算法进行竹冠区域提取，该方法根据训练样本的均值和方差，评价待分类像元和训练样本之间的相似性进而分类，可同时考虑2个以上的波段和类别。③基于多尺度分割的阈值分类(TM)。与传统基于像元的分类不同，基于多尺度分割的阈值分类是一种面向对象分类，其分类的基本单元为影像对象，基本内容分为影像分割与影像分类2个独立模块。结合了多尺度分割的分类方法，在精确分类的同时，很好地兼顾了地物的宏观尺度和微观特征，极大地消除了传统分类带来的“椒盐效应”。在分割的基础上，本研究使用INGRD对竹冠区域进行阈值提取。④基于多尺度分割的监督分类(SM)。该分类也是在多尺度分割的基础上，基于对象进行监督分类。本研究通过eCognition软件进行多尺度分割，并选择最邻近值分类法进行分类提取，该方法通过均匀地选择样本，建立训练集，统计样本的特征信息，通过计算未分类对象与样本之间的距离进行分类，并提取竹冠区域。
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郁闭度是指树冠的总垂直投影面积(m2)与该样方的总面积(m2)之比，反映林分的密度和林分光能利用程度，是抚育间伐的重要指标，郁闭度=总冠幅/样方总面积。
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在无人机影像的基础上，根据竹冠部分的亮度、纹理和阴影等特征，在ArcGIS软件中对各个小样地进行目视解译，并以目视解译的结果作为真值对4种方法进行精度评价[24]。分别用正确识别的竹冠总面积(AC，m2)、真实的竹冠总面积(AR，m2)、识别的竹冠面积(AD，m2)、正确识别的非竹冠面积(AN，m2)、样地面积(AS，m2)、真实郁闭度(RD)、分类结果得到的郁闭度(DC)等7个指标进行精度和误差的计算。总体精度(OA)=(AC+AN)/AS×100%；用户精度(UA)=AC/AD×100%；生产者精度(PA)=AC/AR×100%；郁闭度误差(DE)=|RD−DC|。
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使用SPSS 25.0对各样地的总体精度、用户精度、生产者精度、郁闭度误差进行统计分析，采用单因素方差分析法(one-way ANOVA)进行显著性检验，采用LSD法进行多重比较分析(P=0.05)，文中数据为平均值±标准差。
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从图2可见：无论是在钩梢毛竹林还是未钩梢毛竹林中，基于像元的阈值分类法的结果存在较多错分和漏分的情况，且提取结果存在“碎片化”情况。基于像元的监督分类法的漏分情况较少，但存在较多的错分且提取结果呈“碎片化”；基于多尺度分割的阈值分类法提取的树冠存在较严重的错分和漏分情况；基于多尺度分割的监督分类法基本解决了树冠提取结果“碎片化”的问题，提高了所提取树冠的整体性，减少了错分和漏分的情况。从表3可以看出：基于多尺度分割的监督分类法的总体精度、生产者精度和用户精度都显著高于其他3种方法(P＜0.05)；基于多尺度分割的监督分类法郁闭度误差最小，为0.004，显著低于其他3种方法(P＜0.05)，表明使用基于多尺度分割的监督分类法提取毛竹林郁闭度的结果明显优于其他3种方法。
图 2 不同方法提取竹冠效果对比示意图
Figure 2. Comparison of the bamboo crown extraction results with different methods
表 3 不同方法的毛竹林竹冠提取精度及郁闭度误差对比
Table 3. Bamboo crown extraction accuracy and canopy density error of different methods
方法 总体精度/% 生产者精度/% 用户精度/% 郁闭度误差 TP 91.81±3.08 c 93.34±3.37 c 96.24±2.03 b 0.038±0.026 c SP 92.96±3.66 bc 95.47±3.29 b 95.64±2.64 b 0.030±0.026 ab TM 93.47±2.53 b 96.10±2.24 b 95.57±2.57 b 0.024±0.018 b SM 98.86±0.53 a 99.15±0.40 a 99.36±0.53 a 0.004±0.003 a 说明：同列不同小写字母表示差异显著(P＜0.05) -
如表4所示：在基于多尺度分割的监督分类法中，是否钩梢对总体精度均没有显著影响，说明基于多尺度分割的监督分类法对钩梢和未钩梢毛竹林均适用；在其他3种方法中，钩梢毛竹林总体精度显著高于未钩梢毛竹林，说明这3种方法更适用于钩梢毛竹林。无论是钩梢林分，还是未钩梢林分，基于多尺度分割的监督分类法的总体精度均显著高于其他3种方法(P＜0.05)。
表 4 4种方法下钩梢和未钩梢毛竹林竹冠区域的提取精度
Table 4. Extraction accuracy of the four methods with truncation and non-truncation
类型 方法 总体精度/% 生产者精度/% 用户精度/% 钩梢 TP 92.82±2.57 Ab 93.85±3.11 Ac 95.96±2.32 Ab SP 93.95±2.74 Ab 96.67±1.39 Ab 95.00±2.98 Ab TM 94.05±2.25 Ab 96.15±2.04 Ab 95.49±2.90 Ab SM 98.9±0.59 Aa 99.14±0.45 Aa 99.27±0.61 Aa 未钩梢 TP 89.80±3.12 Bb 92.33±3.77 Ac 96.81±1.15 Ab SP 90.97±4.52 Bb 93.07±4.57 Bc 96.92±0.98 Bb TM 92.30±2.77 Bb 96.01±2.70 Ab 95.73±1.81 Ac SM 98.78±0.37 Aa 99.16±0.29 Aa 99.55±0.22 Aa 说明：同列不同小写字母表示相同林分类型在不同方法之 间差异显著(P＜0.05)；同列不同大写字母表示相同 方法在不同林分类型之间差异显著(P＜0.05) 从表5可见：基于多尺度分割的监督分类法所得到的郁闭度误差最小，在钩梢林分中仅为0.003，在未钩梢林分中仅为0.004，显著低于其他3种方法(P＜0.05)。在基于多尺度分割的监督分类法和基于多尺度分割的阈值分类法中，是否钩梢对郁闭度误差没有显著影响；在基于像元的监督分类法和基于像元的阈值分类法中，钩梢毛竹林的郁闭度误差显著低于未钩梢毛竹林(P＜0.05)。
表 5 4种方法下钩梢和未钩梢毛竹林的郁闭度误差
Table 5. Canopy density error of the four methods with truncation and non-truncation
类型 方法 郁闭度误差 类型 方法 郁闭度误差 钩梢 TP 0.029±0.021 Ab 未钩梢 TP 0.052±0.029 Bc SP 0.023±0.015 Ab SP 0.042±0.039 Bbc TM 0.022±0.016 Ab TM 0.026±0.023 Ab SM 0.003±0.003 Aa SM 0.004±0.003 Aa 说明：同列不同小写字母表示相同林分类型在不同方法之 间差异显著(P＜0.05)；同列不同大写字母表示相同 方法在不同林分类型之间差异显著(P＜0.05) -
从表6可见：4种方法对不同郁闭度毛竹林的总体精度均没有显著影响，说明这4种方法在不同郁闭度的毛竹林中均适用。
表 6 不同方法下郁闭度对毛竹林竹冠提取精度的影响
Table 6. Effect of canopy density on the extraction accuracy under different methods
郁闭度 方法 总体精度/% 生产者精度/% 用户精度/% 0~0.7 TP 93.70±2.44 Ab 95.04±2.50 Ab 95.26±2.69 Ab SP 94.98±2.11 Ab 97.02±1.37 Ab 95.33±2.90 Ab TM 93.89±2.66 Ab 96.15±2.52 Ab 94.70±3.32 Ab SM 98.82±0.69 Aa 99.11±0.53 Aa 99.09±0.68 Aa 0.7~0.8 TP 92.21±2.65 Ab 92.43±3.83 Ac 97.03±1.68 Ab SP 93.62±4.31 Ab 96.97±1.43 Ab 95.22±4.78 Ab TM 92.71±1.40 Ab 96.11±1.43 Ab 95.19±1.90 Ab SM 98.88±0.48 Aa 99.08±0.32 Aa 99.42±0.48 Aa 0.8~1.0 TP 90.68±1.46 Ac 92.46±1.39 Ac 96.14±0.74 Ab SP 93.62±4.31 Ab 96.97±1.43 Ab 95.22±4.78 Ab TM 92.71±1.40 Ab 96.11±1.43 Ab 95.19±1.90 Ab SM 99.28±0.33 Aa 99.48±0.22 Aa 99.66±0.33 Aa 说明：同列不同小写字母表示相同郁闭度在不同方法之 间差异显著(P＜0.05)；同列不同大写字母表示相同 方法在不同郁闭度之间差异显著(P＜0.05) -
本研究4种方法提取的毛竹林竹冠区域精度均在90%以上，而汪霖等[25]通过提取单个树冠面积，得到提取树冠区域的总体精度为93.09%，高于本研究基于像元的阈值分类法和基于像元的监督分类法，但低于基于多尺度分割的阈值分类法和基于多尺度分割的监督分类法，证明在分类前执行分割能有效提高提取精度。4种方法在竹冠区域提取精度上，基于像元的提取精度小于基于多尺度的提取精度。可能是相比于乔木林，毛竹林由于其扩鞭生长的特殊性，竹冠部分难以单个呈现，具有很强的整体性，使用传统基于像元的提取方法难以达到对整体性的要求。基于多尺度分割的监督分类法表现最好的原因是在保证对象内部同质性最大的基础上进行的分类，且结合了光谱、纹理等信息进行分类，分类依据更全面；而相较于基于多尺度分割的监督分类法，基于多尺度分割的阈值分类法由于分类规则只基于光谱信息，较为单一，故精度较低。
在基于像元的阈值分类法、基于像元的监督分类法和基于多尺度分割的阈值分类法中，是否钩梢对竹冠区域提取的影响存在较大影响。其一是由于未钩梢毛竹林郁闭度过高，林隙较小且颜色与竹冠接近，导致光学影像的饱和度增高，对特征量的敏感度随之下降，造成误差[26-27]；其二是由于未钩梢毛竹林一般处于无人经营状态，存在毛竹倒伏现象和新老竹之间的光谱差异，造成误差。但是，基于多尺度分割的监督分类法则不受毛竹林是否钩梢的影响，其原因是多尺度分割得到内部同质性最大、外部同质性最小的斑块，很好保留了分类必需的有效信息，且避免了高分辨率影像中过于丰富的光谱与纹理信息所带来的干扰，减少错分与漏分的情况，基于此进行的监督分类能在保证竹冠整体性的前提下，通过训练样本分别提取钩梢与未钩梢毛竹林的特征参数，从而提取毛竹林竹冠区域。
在4种方法中郁闭度对竹冠区域的提取均不存在显著影响，说明4种方法对不同郁闭度的毛竹林竹冠提取都有较好的适用性。原因是不同郁闭度的毛竹林遥感影像的光谱与纹理特征差别不大，这4种方法都足以从影像中提取稳定的特征量对竹冠区域进行提取。
就郁闭度估测结果而言，4种方法提取的郁闭度误差都小于0.04，其中基于多尺度分割的监督分类法的误差最低，郁闭度误差仅为0.004，说明基于无人机的可见光影像可以用于毛竹林的郁闭度提取，具有很高的应用价值。苏迪等[9]基于冠层高度模型数据进行主成分确定自变量建立郁闭度模型，通过检验得到模型精度为83.18%，低于本研究的估测精度，说明基于影像提取的郁闭度优于建模所得的郁闭度。严羽[28]使用标记控制分水岭算法对树冠区域与非树冠区域进行分割，基于分割得到的树冠区域面积与实测面积对比，得到郁闭度估测误差为2.33%，高于本研究基于像元的阈值分类法、基于像元的监督分类法和基于多尺度分割的阈值分类法，但低于基于多尺度分割的监督分类法。
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在提取毛竹林竹冠区域和郁闭度的中，本研究基于像元的阈值分类、基于像元的监督分类、基于多尺度分割的阈值分类、基于多尺度分割的监督分类等4种方法都达到了较高精度，其中基于多尺度分割的监督分类法的提取结果精度最高，竹冠区域总体精度为98.86%，郁闭度误差为0.004，显著优于其他3种方法，而且是否钩梢对于基于多尺度分割的监督分类法提取竹冠区域没有影响。在4种方法中，郁闭度对竹冠区域的提取均不存在显著影响。总体上，低廉轻便的无人机搭载可见光相机节省了大量的调查时间与精力，提高了调查效率与精度，可以用于大面积毛竹林竹冠区域和郁闭度的提取。
Estimation method of Phyllostachys edulis forest canopy density based on UAV visible image
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摘要:
目的 由于毛竹Phyllostachys edulis的生长特点和经营特点，使得毛竹林郁闭度在毛竹林经营中尤为重要，只有保持适宜毛竹生长的郁闭度，才能提高毛竹生产力。研究无人机可见光影像的毛竹林郁闭度估测方法，可实现实时快速获取毛竹林的郁闭度。 方法 以普通旋翼无人机可见光毛竹林影像为研究对象，基于像元的阈值分类、像元的监督分类、多尺度分割的阈值分类、多尺度分割的监督分类等4种方法，选取不同钩梢和郁闭度的样地36个，利用现有软件和MATLAB编程，对各样地的毛竹林竹冠区域进行快速提取，进而估算林分郁闭度，对比目视解译的郁闭度真值计算各方法的估算精度，利用单因素方差分析比较4种方法在不同钩梢和不同郁闭度下估算郁闭度的表现。 结果 基于像元的阈值分类、基于像元的监督分类、基于多尺度分割的阈值分类、基于多尺度分割的监督分类等4种方法的郁闭度估算总体精度依次为91.81%、92.96%、93.47%、98.86%，郁闭度估测值绝对误差依次为0.038、0.030、0.024、0.004。钩梢和郁闭度等对提取结果没有显著影响。 结论 基于多尺度分割的监督分类方法总体精度最高，估算绝对误差最小，能够满足快速、准确提取并估测毛竹林林分郁闭度的要求，且适用于不同经营类型的毛竹林。图2表6参28 Abstract:Objective Due to the growth and management characteristics of Phyllostachys edulis forest, the canopy density of Ph. edulis forest is a very important factor in the management. This study aims to explore the estimation method of canopy density of Ph. edulis forest based on unmanned aerial vehicle (UAV) visible image, which can achieve real-time and rapid acquisition of Ph. edulis forest canopy density. Method The visible light image of Ph. edulis forest of common rotor UAV was taken as the research object. 4 mature digital image processing methods were adopted, namely, threshold classification based on pixel, supervised classification based on pixel, threshold classification based on multi-scale segmentation, and supervised classification based on multi-scale segmentation. 36 sample plots with different truncation conditions and canopy density were selected. Using the existing software and MATLAB programming, the Ph. edulis canopy area in each sample plot was rapidly extracted, and then the canopy density was estimated. The estimation accuracy of the canopy density of each method was compared with the true value calculated by visual interpretation, and the performance of the 4 methods under different truncation and different canopy density conditions was compared and analyzed. Result The overall accuracy of threshold classification based on pixel, supervised classification based on pixel, threshold classification based on multi-scale segmentation, and supervised classification based on multi-scale segmentation was 91.81%, 92.96%, 93.47% and 98.86%, respectively. The absolute error of the estimated value of canopy density of the 4 methods was 0.038, 0.030, 0.024 and 0.004, respectively. Truncation condition and canopy density had no significant effect on the extraction results. Conclusion The supervised classification method based on multi-scale segmentation has the highest overall accuracy and the smallest absolute error. It can quickly and accurately extract and estimate the canopy density of Ph. edulis forest, and is suitable for different management types of Ph. edulis forest. [Ch, 2 fig. 6 tab. 28 ref.] -
近年来，人类对土地和矿物资源的过度开发利用以及对农药和化肥的不合理使用，破坏了原生态土壤[1-2]，引起了土壤质量严重下降，甚至导致了土壤污染，其中重金属是土壤污染的主要来源之一[3]。农田中土壤重金属具有潜伏性强、难去除、毒害性高等特点，不仅可以通过积累影响土壤和农产品质量，阻碍植物生长，还可以通过食物链被人体吸收，威胁人体健康[1, 4]。果园土壤作为生产果品的载体，其中有毒有害重金属不仅会对树体生长和果实产量产生影响，而且会影响果品质量安全并带来生态风险。
麦尔哈巴·图尔贡等[5]研究发现：镉是吐鲁番盆地葡萄Vitis vinifera种植园土壤中污染水平及生态风险级别最高的重金属，而且受不合理施肥影响最大。王敏等[6]研究认为：早期铜矿开采以及长期过度施肥，特别是磷肥和有机肥的过度施用是香榧Torreya grandis‘Merrillii’多种重金属超标的重要原因。潜在生态风险评价表明：浙江省会稽山脉附近的香榧集中种植区土壤整体处于轻度危害状态，其中以镉的潜在风险最大[6]。ZINICOVSCAIA等[7]研究摩尔多瓦苹果Malus pumila种植园土壤中37种元素的富集情况，并通过计算富集因子、污染因子、地累积指数和污染负荷指数等评价重金属元素对土壤污染的生态风险，发现矿区土壤中的砷等处于严重超标状态，而且具有较高的潜在生态风险等级。DONG等[8]对白水县苹果种植园土壤中8种重金属元素进行测定，并采用单因素污染指数、内梅罗综合指数和潜在生态风险指数等方法评价土壤重金属存在的潜在风险，发现随着经营年限的增加，苹果园土壤中镍、铜、砷和汞的含量逐渐升高，表明人工干预促进了土壤重金属的积累，存在严重的生态风险性。YAN等[9]以重庆市黔江地区5个猕猴桃Actinidia chinensis品种为研究对象，测定了土壤和果实中8中重金属元素的含量，结果发现：猕猴桃种植园重金属从岩石向土壤，从土壤向果实迁移显著，其中锌和铬是果实中超标较严重的元素，存在中等潜在生态风险。由此可知：果园土壤重金属污染来源多样，危害极大，不仅是人类目前面临的重要环境问题之一，而且对食品安全具有极大威胁[10]。
柿Diospyros kaki适应性强，分布范围广，为中国重要的传统木本粮食树种，也是国家目前重点支持的特色经济林树种之一[11]。河南省柿栽培历史悠久，是中国柿主产区之一，柿产量长期位居中国前3位。位于太行山区的济源市、安阳市和三门峡市是河南省柿的主产区，占据该省总产量的72.0%，已成为当地农村经济发展和农民增收的支柱之一。但果农在生产中，为了追求产量，过度使用化肥和农药，引起土壤质量明显退化。另外，济源市、安阳市和三门峡市均为重要的矿产区，农业生产和矿产开采提高了土壤重金属污染风险，对柿产品带来潜在安全隐患和生态安全风险[12]。为探讨河南省柿主产区土壤重金属污染情况及生态风险，本研究调查了河南省柿主产区代表性果园土壤样品，测定其中砷、镉、铬、铜、铅和汞等6种重金属元素的质量分数；采用污染负荷指数、潜在生态风险指数和生态风险预警指数法，对柿园土壤重金属来源及潜在生态风险进行评估，以期为河南省柿主产区土壤环境安全评价和重金属污染防治提供科学依据，为其他柿产区土壤重金属研究提供参考。
1. 材料和方法
1.1 研究区域概况
研究区域属于豫西北的太行低山丘陵地区(33°31′~36°21′N，110°21′~114°59′E)，平均海拔为705.0 m。该区气候属暖温带季风性大陆气候，光热资源较丰富，年平均气温为14.1 ℃，年平均日照时数为2 370.0 h，年平均降水量为600 mm，年平均蒸发量为1700 mm，无霜期为200 d，年辐射总量为518 kJ·cm−2。山体以沉积岩为主，土壤以褐土为主，pH 7.0~8.5。
1.2 样品采集与检测
2020年11月柿果采收后，在济源、安阳和三门峡等3个河南省柿主产区，选取正常经营、果树病虫害较轻、果品质量上乘的果园90个(每个产区30个)。在每个果园中间位置设置1个25 m×25 m的样地，并在样地内按照“对角线五点采样法”采集200 g土样，采样深度为0~20 cm。将采集的样品装入清洁自封袋，记录采样点的立地条件、土壤情况、农户施药和施肥管理情况等[13]。
土样在室内常温下风干，拣出杂物，磨碎并充分混合，过100目尼龙筛后用于检测土壤样品中的砷、汞、镉、铬、铜与铅的质量分数及土壤pH[14]。测试过程中加入国家标准土壤参比物质(GSS-12)进行质量控制，各重金属的回收率均在国家标准参比物质的允许范围内[1]。各个参数以每个果园5个点的平均值代表该果园的表征值。
1.3 土壤重金属污染及生态风险评价方法
以河南省太行山果树种植园土壤重金属的背景值(重金属砷、汞、铅、镉、铬、铜的背景值分别为7.79、0.049、19.60、0.374、63.80、19.70 mg·kg−1，以下简称“背景值”)为评价依据[15]，采用单因子污染指数(contamination factor，CF)和污染负荷指数(pollution load index，IPL)对柿园土壤重金属进行污染评价[16]。以GB 15618—2018《土壤环境质量 农用地土壤污染风险管控标准(试行)》中的国家农用地土壤污染风险筛选值[重金属砷、汞、铅、镉、铬、铜污染风险筛选值(pH＞7.5)分别为25.00、3.400、170.00、0.600、250.00、100.00 mg·kg−1，简称“筛选值”]为评价依据[14]，采用综合潜在生态风险指数(potential ecological risk index，IR)评价土壤重金属污染的潜在生态风险，并采用生态风险预警指数(ecological risk warning index，IER)对土壤生态风险进行预警评估[1, 3, 13]，其中砷、汞、铅、镉、铬、铜的毒性系数分别为10.0、40.0、5.0、30.0、2.0和5.0，潜在生态风险指数分级标准[17]见表1。
表 1 土壤重金属污染评价指标及其分级标准Table 1 Evaluation indexes and grading standards of soil heavy metal pollutionCF IPL 污染等级 E IR 风险等级 IER 预警等级 (0, 1] (0, 1] 无 (0, 40] (0, 150] 轻微 (−∞, 0] 无需 (1, 2] (1, 2] 轻度 (40, 80] (150, 300] 中等 (0, 1] 预警 (2, 3] (2, 3] 中度 (80, 160] (300, 600] 较强 (1, 3] 轻度 (3, +∞) (3, +∞) 重度 (160, 320] (600, 1200] 很强 (3, 5] 中度 (320, +∞) (1200, +∞) 极强 (5, +∞) 重度 说明：CF为单因子污染指数；IPL为污染负荷指数；E为各重金属单项潜在生态风险指数；IR综合潜在生态风险指数；IER为生态风险 预警指数 1.4 数据处理
采用Excel 2019对数据进行初步整理和计算，采用SPSS 20.0进行数据统计分析和K-S正态分布检验，属于正态分布的数据用Pearson相关性分析，非正态分布的用Spearman进行相关性分析。
2. 结果与分析
2.1 河南省柿主产区土壤重金属质量分数特征
由表2可知：砷和汞质量分数在安阳产区土壤中最高，分别为13.84和0.105 mg·kg−1，三门峡产区土壤中砷质量分数仅为2.34 mg·kg−1；铅和镉质量分数在济源产区土壤中最高，分别为54.80和0.492 mg·kg−1；铬和铜质量分数在三门峡产区土壤中最高，分别为53.10和38.01 mg·kg−1，分别是济源产区的1.36和1.30倍。这说明6种重金属在河南省3个柿主产区土壤中的积累特征不同。与背景值相比，砷仅在三门峡产区低于背景值，汞在3个主产区均高于背景值，且汞在整个主产区高达背景值的2.00倍；铅在三门峡和济源产区是背景值的2.00~3.00倍；镉仅在济源产区超过背景值，而铜在3个主产区均高于背景值，其中在三门峡产区最高，为背景值的2.00倍。6种重金属质量分数平均值在3个主产区均低于筛选值，但砷在安阳产区，铅和镉在济源和三门峡产区以及铬和铜在安阳和三门峡产区均存在某些柿园大于筛选值，处于污染状态，其中镉在济源产区甚至高达筛选值的3.07倍。这说明不同重金属在3个产区的积累程度不同。方差分析表明：砷、铅、镉和铬在3个主产区的F值分别为59.70、6.60、8.50、5.85，说明它们的积累程度均达极显著差异(P＜0.01)。
表 2 河南柿主产区土壤重金属质量分数统计Table 2 Statistics of the heavy metals in soils from the main D. kaki producing area in Henan Province产区 参数 质量分数/(mg·kg−1) 产区 参数 质量分数/(mg·kg−1) 砷 汞 铅 镉 铬 铜 砷 汞 铅 镉 铬 铜 安阳产区 均值 13.84 0.105 16.87 0.167 46.34 29.79 济源产区 均值 13.33 0.092 54.80 0.492 39.15 29.24 标准差 6.70 0.072 5.57 0.076 24.33 19.70 标准差 3.67 0.087 55.75 0.516 8.25 10.64 极小值 1.55 0.020 5.34 0.000 17.09 2.56 极小值 2.97 0.015 7.04 0.048 14.82 6.10 极大值 25.12 0.373 25.45 0.335 93.87 111.04 极大值 21.36 0.399 276.45 1.839 51.07 53.14 三门峡产区 均值 2.34 0.099 37.74 0.277 53.10 38.01 整个主产区 均值 9.84 0.099 36.47 0.312 46.20 32.35 标准差 2.30 0.097 42.18 0.131 9.38 19.72 标准差 7.01 0.085 42.97 0.336 16.63 17.50 极小值 1.22 0.032 9.64 0.081 35.29 18.71 极小值 1.22 0.015 5.34 0.000 14.82 2.56 极大值 14.12 0.543 204.00 0.847 87.12 128.90 极大值 25.12 0.543 276.45 1.839 93.87 128.90 2.2 河南省柿主产区土壤重金属质量分数的变异系数及频率分布
土壤重金属质量分数变异分为小(0~0.15)、中(0.16~0.35)和高(＞0.36)等3类[18-19]。由表3可知：6种重金属在河南省杮主产区的变异均达到高度等级，仅砷在济源、铅在安阳、铬在济源和三门峡产区为中等变异。这说明6种重金属元素在河南省柿主产区的空间变异程度较高，分布存在一定的随机性。依据Grubbs准则剔除90个果园土壤重金属数据异常值[3]，然后绘制河南省柿主产区土壤6种重金属质量分数的频次分布图(图1)。砷和铬的偏度和峰度均在[−1, 1]附近，且中位数都较接近均值(表3)，铬总体符合的近正态分布，砷存在一定的偏正态分布。汞、铅、镉和铜的中位值都小于均值，且偏度分别为2.72、3.32、2.60和2.95，说明样本的铅、镉质量分数左偏，为右尾分布，表明多数柿园土壤的铅、镉质量分数较低，也印证了河南省柿主产区重金属空间分布变异较大的特征。
图 1 河南省柿主产区土壤重金属质量分数分布频次Figure 1 Frequency distribution of the heavy metals in soils from the main producing area of D. kaki of Henan Province表 3 河南省柿主产区土壤重金属变异系数和分布频次Table 3 Coefficients of variation and frequency distribution of the heavy metals in soils from the main producing area of D. kaki of Henan Province参数 产区 砷 汞 铅 镉 铬 铜 变异系数 安阳产区 0.48 0.69 0.33 0.45 0.53 0.66 济源产区 0.28 0.94 1.02 1.05 0.21 0.36 三门峡产区 0.98 0.98 1.12 0.47 0.18 0.52 整个主产区 0.71 0.86 1.18 1.08 0.36 0.54 中位数 整个主产区 11.41 0.08 22.42 0.21 44.72 29.47 偏度 整个主产区 0.25 2.72 3.32 2.60 0.77 2.95 峰度 整个主产区 −0.98 9.79 12.94 6.74 1.23 13.60 2.3 河南省柿主产区土壤重金属来源分析
相关性分析法可以用来解析土壤中重金属来源[3]。对河南省柿主产区土壤重金属质量分数的Pearson相关分析(表4)表明：铅与汞、镉、铜，以及汞与镉表现为极显著相关(P＜0.01)。铜与砷、镉、铬，以及砷与铬达显著相关(P＜0.05)。推断铅和汞、镉、铜可能来自相同的途径，铜与砷、镉、铬的来源也有很大的相似性。整体而言，铅和铜可能是这6种重金属积累的主导元素，或是诱导其他元素在土壤中积累的主要元素，而6种元素间也呈现出相互伴随的复杂积累效应。
表 4 河南省柿主产区土壤重金属之间相关系数矩阵Table 4 Correlations matrix of the heavy metals in soils from the main producing area of D. kaki of Henan Province重金属 pH 砷 汞 铅 镉 铬 铜 pH 1.000 砷 0.177 1.000 汞 −0.119 0.105 1.000 铅 −0.116 0.123 0.410** 1.000 镉 −0.184 0.170 0.397** 0.784** 1.000 铬 −0.191 −0.237* 0.176 0.006 −0.042 1.000 铜 −0.085 −0.209* 0.085 0.299** 0.218* 0.264* 1.000 说明：* 表示显著相关(P＜0.05)，** 表示极显著相关(P＜0.05) 土壤重金属质量分数数据经KMO和巴特力(Bartlett)检验及因子分析和主成分分析表明：第1主成分可解释总方差的37.1%，主要包括铅、镉和汞，其中铅的载荷更是高达0.900；第2主成分可解释34.4%的总方差，其中铬和铜是主要变量，两者载荷分别为0.730和0.608 (表5)。主成分散点图表明(图2)：汞、铅和镉以及铬和铜分别具有高度相似的同源性。这与相关性分析的结果一致。
表 5 河南省柿主产区土壤重金属主成分分析Table 5 Principal component analysis of the heavy metals in soils from the main producing area of D. kaki of Henan Province项目 因子 砷 汞 铅 镉 铬 铜 方差贡献率/% 累计贡献率/% 因子载荷 第1主成分 0.173 0.648 0.900 0.880 0.124 0.418 37.1 37.1 第2主成分 −0.726 0.006 −0.078 −0.173 0.730 0.608 34.4 71.5 
图 2 河南省柿主产区土壤重金属主成分分析散点图Figure 2 Spatial scatter plot of principal component analysis for the heavy metals in soils from the main producing area of D. kaki of Henan Province2.4 河南省柿主产区土壤重金属污染分析
根据分级标准对河南省柿主产区土壤重金属进行污染评价。结果(表6)可知：3个产区土壤单因子污染指数(CF)最大的重金属分别为：安阳汞(2.13)、济源铅(2.80)和三门峡汞(2.02)。另外，安阳产区所有柿园均处于无镉污染状态，76.67%的柿园也处于无铬污染状态，而砷和汞的污染比例均高达83.33%，其中重度污染的比例达到13.33%。济源产区柿园砷、铅和汞的污染比例较高，其中铅的重度污染比例高达30%。三门峡产区大部分柿园表现为无污染或仅轻度污染，但也分别有16.67%、13.33%和6.67%的柿园处在汞、铅和铜的重度污染状态。从整个主产区来看，汞和铜是最主要的重金属污染元素，镉和铬最低。
表 6 不同区域单因子污染指数值及污染等级样点百分比Table 6 Percentages of sites at different pollution levels in the total sample sites各重金属污染指数 安阳产区 济源产区 平均值 标准差 无/% 轻度/% 中度/% 重度/% 平均值 标准差 无/% 轻度/% 中度/% 重度/% CF,砷 1.78 0.86 16.67 50.00 20.00 13.33 1.71 0.47 6.67 63.33 30.00 0 CF,汞 2.13 1.46 16.67 36.67 33.33 13.33 1.87 1.76 43.33 26.67 13.33 16.67 CF,铅 0.86 0.28 63.33 36.67 0 0 2.80 2.84 10.00 53.33 6.67 30.00 CF,镉 0.45 0.20 100 0 0 0 1.32 1.38 66.67 3.33 13.33 16.67 CF,铬 0.73 0.38 76.67 23.33 0 0 0.61 0.13 100 0 0 0 CF,铜 1.51 1.00 30.00 53.33 10.00 6.67 1.48 0.54 20.00 63.33 16.67 0 IPL 0.95 0.34 76.67 20.00 3.33 0 1.32 0.70 50.00 36.67 10.00 3.33 各重金属污染指数 三门峡产区 整个主产区 平均值 标准差 无/% 轻度/% 中度/% 重度/% 平均值 标准差 无/% 轻度/% 中度/% 重度/% CF,砷 0.30 0.29 96.67 3.33 0 0 1.26 0.90 40.00 38.89 16.67 4.44 CF,汞 2.02 1.97 26.67 46.67 10.00 16.67 2.01 1.73 28.88 36.67 18.89 15.56 CF,铅 1.93 2.15 30.00 53.33 3.33 13.33 1.86 2.19 34.45 47.78 3.33 14.44 CF,镉 0.74 0.35 96.67 3.33 0 0 0.83 0.90 87.78 2.22 4.44 5.56 CF,铬 0.83 0.15 96.67 3.33 0 0 0.72 0.26 91.11 8.89 0 0 CF,铜 1.93 1.00 3.33 73.33 16.67 6.67 1.64 0.89 17.78 63.34 14.44 4.44 IPL 0.96 0.35 50.00 50.00 0 0 1.08 0.52 58.89 35.56 4.44 1.11 土壤重金属污染负荷指数(IPL)表明(表6)：河南省柿主产区IPL为1.08，说明河南省柿主产区土壤整体处于重金属轻度污染状态，其中济源产区IPL值最大(1.32)，安阳和三门峡表现为无污染。从污染等级的比例来看，安阳产区无污染柿园最多，达到76.67%，济源产区土壤重金属污染程度最高。
2.5 河南省柿主产区土壤重金属污染的生态风险分析
以筛选值作参比标准，计算河南省柿主产区各柿园土壤重金属潜在生态风险指数(E)及综合潜在生态风险指数(IR) [3]。结果发现：在3个产区，汞的生态风险指数最高，达80.31，铬最低(仅1.45)，说明汞处于较强风险的等级。3个产区的IR最大值为济源产区的581.24，最小值为三门峡产区126.99。这说明：3个产区均为轻微生态风险等级，其中济源产区风险最高，三门峡产区最低，但各产区均出现了处于中等及较强生态风险等级的柿园(表7)。
表 7 不同区域潜在生态风险指数及污染等级样点百分比Table 7 Percentages of sites at different risk levels in the total sample sites各重金属
风险指数安阳产区 济源产区 平均值 标准差 轻微/% 中等/% 较强/% 很强/% 极强/% 平均值 标准差 轻微/% 中等/% 较强/% 很强/% 极强/% E砷 17.76 8.60 100 0 0 0 0 17.11 4.71 100 0 0 0 0 E汞 85.25 58.44 20.00 33.33 36.67 10.00 0 74.86 70.39 43.33 26.67 23.33 3.33 3.33 E铅 4.30 1.42 100 0 0 0 0 13.98 14.22 96.67 3.33 0 0 0 E镉 13.44 6.07 100 0 0 0 0 39.50 41.40 66.67 10 23.33 0 0 E铬 1.45 0.76 100 0 0 0 0 1.23 0.26 100 0 0 0 0 E铜 7.56 5.00 100 0 0 0 0 7.42 2.70 100 0 0 0 0 IR 129.77 63.51 73.33 23.33 3.33 0 0 154.10 121.43 66.67 23.33 10 0 0 各重金属
风险指数三门峡产区 整个主产区 平均值 标准差 轻微/% 中等/% 较强/% 很强/% 极强/% 平均值 标准差 轻微/% 中等/% 较强/% 很强/% 极强/% E砷 3.00 2.95 100 0 0 0 0 12.63 9.00 100 0 0 0 0 E汞 80.83 78.84 26.67 46.67 16.67 6.67 3.33 80.31 69.07 30.00 35.56 25.56 6.67 2.22 E铅 9.63 10.76 96.67 3.33 0 0 0 9.30 10.96 97.78 2.22 0 0 0 E镉 22.22 10.48 96.67 3.33 0 0 0 25.05 26.92 87.78 4.44 7.78 0 0 E铬 1.66 0.29 100 0 0 0 0 1.45 0.52 100 0 0 0 0 E铜 9.65 5.00 100 0 0 0 0 8.21 4.44 100 0 0 0 0 IR 126.99 85.31 76.67 20.00 3.33 0 0 136.95 92.95 72.22 22.22 5.56 0 0 2.6 河南省柿主产区土壤重金属生态风险预警分析
土壤生态风险预警分析是基于环境生态风险评估中而发展来的，它更侧重于对土壤系统、农林植物及其产品可能存在的生态风险研究，具有精准、定量和定性评价的优点[3]。以筛选值作参比标准，计算河南省柿主产区土壤重金属污染生态风险预警等级(IER)，结果如表8。整个主产区IER平均值为2.33，为轻度预警，其中济源产区IER最大(3.79)，为中度预警，三门峡和安阳产区均为轻度预警等级。6种重金属中，仅汞在安阳和三门峡产区以及铅在济源产区表现为轻度预警等级，且这2种重金属均存在处于重度预警的柿园，其中济源产区处于汞和铅重度预警的柿园高达20%。这也与各元素在整个主产区的CF、IPL、E以及IR等的格局基本一致。
表 8 不同区域生态风险预警指数及预警级别样点百分比Table 8 Percentages of sites at different warning levels in the total sample sites各重金属
预警指数安阳产区 济源产区 平均值 标准差 无需/% 预警/% 轻度/% 中度/% 重度/% 平均值 标准差 无需/% 预警/% 轻度/% 中度/% 重度/% IER,砷 0.78 0.86 16.67 50.00 33.33 0 0 0.71 0.47 6.67 63.33 30.00 0 0 IER,汞 1.13 1.46 16.67 36.67 36.67 6.67 3.33 0.87 1.76 43.33 26.67 23.33 0 6.67 IER,铅 −0.14 0.28 63.33 36.67 0 0 0 1.80 2.84 10.00 53.33 16.67 6.67 13.33 IER,镉 −0.55 0.20 100 0 0 0 0 0.32 1.38 66.67 3.33 26.67 3.33 0 IER,铬 −0.27 0.38 76.67 23.33 0 0 0 −0.39 0.13 100 0 0 0 0 IER,铜 0.51 1.00 30.00 53.33 13.33 3.33 0 0.48 0.54 20.00 63.33 16.67 0 0 IER 1.45 2.36 33.33 13.33 33.33 10.00 10.00 3.79 6.14 33.33 23.33 6.67 10.00 26.67 各重金属
预警指数三门峡产区 整个主产区 平均值 标准差 无需/% 预警/% 轻度/% 中度/% 重度/% 平均值 标准差 无需/% 预警/% 轻度/% 中度/% 重度/% IER,砷 −0.70 0.29 96.67 3.33 0 0 0 0.26 0.90 40.00 38.89 21.11 0 0 IER,汞 1.02 1.97 26.67 46.67 16.67 6.67 3.33 1.01 1.73 28.89 36.67 25.56 4.44 4.44 IER,铅 0.93 2.15 30.00 53.33 6.67 0 10 0.86 2.19 34.44 47.78 7.78 2.22 7.78 IER,镉 −0.26 0.35 96.67 0 3.33 0 0 −0.17 0.90 87.78 1.11 10.00 1.11 0 IER,铬 −0.17 0.15 96.67 3.33 0 0 0 −0.28 0.26 91.11 8.89 0 0 0 IER,铜 0.93 1.00 3.33 73.33 20.00 3.33 0 0.64 0.89 17.78 63.33 16.67 2.22 0 IER 1.75 3.98 43.33 23.33 13.33 6.67 13.33 2.33 4.51 36.67 20.00 17.78 8.89 16.67 3. 讨论
3.1 河南省柿主产区土壤重金属来源
土壤重金属来源主要有成土母质和人类活动[20]，其中人类活动引起的土壤污染主要包括工业废弃物、肥料和农药以及采用重金属超标的水灌溉农田等[21-22]。河南省柿整个主产区土壤中铅、铜、汞和砷质量分数约为背景值的1.26~2.01倍，铬和镉均低于背景值，说明铅、铜、汞和砷受人为因素影响更大，也有可能是土壤本身理化性质不同[20]。在一定区域内，相关性强的重金属可能具有相同来源途径[23-25]。从相关分析与主成分分析结果来看，铅、镉和汞之间分别呈现为极显著性相关，铬和铜呈现为显著性相关，说明铅、镉、汞三者以及铜与铬两者可能具有相同的来源，这与河南省典型工业区周边农田[13]、新疆地区辣椒Capsicum annuum种植基地[3]以及吉林省果树基地[21]等研究结果一致。
汞和铅是燃煤排放的标志物，空气中的汞和铅以大气沉降的方式进入土壤[13]。铅和铜是农药、化肥以及农家有机肥等的标志性元素之一[2]，也是电池等工业生产的废气原料[13]。河南省3个柿主产区土壤6种重金属质量分数及其主要特征差异较大，这说明各产区重金属来源存在较大差异，这种差异可能是人类活动的差异引起的[25]。砷受人类活动，特别是农药和水肥影响较大[7, 26]。安阳是河南省重工业基地之一，冶金建材、煤炭化工以及化肥农药生产等是安阳市的主产业，也是导致安阳产区土壤重金属砷和汞质量分数较高的主要原因。济源市有铅都之称，铅和铜分别是济源和三门峡的支柱产业，导致了济源产区土壤铅等重金属质量分数升高，而铅、锌、砷和镉等也是近10 a来国内金属冶炼引起的土壤污染的高浓度重金属[27]。安阳和济源农药和农家肥的施用量约为三门峡的1.8倍，灌溉水中砷和汞含量严重超标，当地政府把治理水中重金属砷作为重中之重的民生项目。安阳是全国重要的化肥生产基地，域内有多个国家重点化肥、化工生产企业，安阳产区的果园施肥以复合肥为主。济源产区的果园在生产中施用了较多的腐熟不彻底的牲畜粪便等农家肥，而且使用了含有较多无机砷的杀菌剂和除草剂。以上这些人类活动都对土壤中砷和铜等重金属的富集具有重要的促进作用[7, 25-26]，也与3个产区土壤重金属含量特征相一致。
3.2 河南省柿主产区土壤重金属污染及风险特征
虽然60%的柿园土壤处于铜、汞、铅和砷污染状态，但从土壤重金属污染负荷指数来看，河南省柿主产区目前处于轻度污染(1.0＜IPL＜2.0)状态，其中济源产区污染较为严重，砷是该产区重金属污染贡献最大的元素之一。这与砷是河南省典型工业城市土壤重金属污染最重要的元素的结论一致[13]。总体来看，6种重金属在各个产区的污染程度不同，但汞是安阳和三门峡产区重金属污染最主要的来源，铅是济源产区污染最严重的重金属元素。不同重金属元素在吐鲁番盆地葡萄园土壤[5]以及新疆焉耆盆地辣椒地土壤[3]的污染特征也不同，这可能是各产区土壤背景值及人类活动特征不同有关[6]。
汞是6种重金属中生态风险等级最高的元素，表现为较强的风险等级(E＞80)，70%的柿园处于汞污染的中等风险及以上等级，镉次之。但济源产区23.33%的柿园均处于镉较强污染风险等级之上，在3个主产区中最高。各元素对IR和IER的贡献率与各元素的污染程度并不完全一致，如镉污染程度相对较低，但济源产区重金属污染风险等级最高，这不仅与不同产区的人为干扰活动存在差异相关[28]，还可能与不同重金属元素毒性系数相差较大有关。一般来说，元素毒性系数越高，其潜在生态风险指数越大[17]；各元素的背景值及国家标准值也是重要影响因素[29]。另外，有些重金属虽然在土壤中的污染程度较高，但其容易伴随其他颗粒物迁移进入土壤中矿化埋藏[30]，使其对生物的毒性降低，从而降低了潜在生态风险[5, 28]。
4. 结论
河南省柿主产区土壤砷主要受农业生产活动的影响，汞、铅和铜则受工业活动影响较大。河南省整个柿主产区土壤重金属污染为轻微风险等级，生态风险预警属于轻度预警等级，但济源产区土壤重金属污染水平、潜在生态风险程度与生态风险预警等级均达到中等水平。汞是河南省柿主产区土壤污染程度最严重的重金属，也是生态风险等级和预警级别最高的重金属元素。
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图 2 不同方法提取竹冠效果对比示意图
Figure 2 Comparison of the bamboo crown extraction results with different methods
表 1 毛竹林样地基本情况
Table 1. Basic information of plot sites
类型 郁闭度 样地/
个平均胸
径/cm平均树
高/m坡度/
(°)坡向 钩梢 0~0.7 13 8.91 9.9 11.6 北坡 钩梢 0.7~0.8 8 9.03 9.4 16.1 西北坡 钩梢 0.8~1.0 3 8.65 9.2 13.3 北坡 未钩梢 12 8.58 9.6 17.1 东南坡 
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表 2 不同毛竹林的最优参数组合
Table 2. Optimal parameter combination of different Moso bamboo stands
类型 郁闭度 分割尺度 形状因子 紧致度因子 0~0.7 29 0.3 0.5 钩梢 0.7~0.8 31 0.3 0.5 0.8~1.0 29 0.3 0.5 未钩梢 41 0.3 0.5
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表 3 不同方法的毛竹林竹冠提取精度及郁闭度误差对比
Table 3. Bamboo crown extraction accuracy and canopy density error of different methods
方法 总体精度/% 生产者精度/% 用户精度/% 郁闭度误差 TP 91.81±3.08 c 93.34±3.37 c 96.24±2.03 b 0.038±0.026 c SP 92.96±3.66 bc 95.47±3.29 b 95.64±2.64 b 0.030±0.026 ab TM 93.47±2.53 b 96.10±2.24 b 95.57±2.57 b 0.024±0.018 b SM 98.86±0.53 a 99.15±0.40 a 99.36±0.53 a 0.004±0.003 a 说明：同列不同小写字母表示差异显著(P＜0.05)
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表 4 4种方法下钩梢和未钩梢毛竹林竹冠区域的提取精度
Table 4. Extraction accuracy of the four methods with truncation and non-truncation
类型 方法 总体精度/% 生产者精度/% 用户精度/% 钩梢 TP 92.82±2.57 Ab 93.85±3.11 Ac 95.96±2.32 Ab SP 93.95±2.74 Ab 96.67±1.39 Ab 95.00±2.98 Ab TM 94.05±2.25 Ab 96.15±2.04 Ab 95.49±2.90 Ab SM 98.9±0.59 Aa 99.14±0.45 Aa 99.27±0.61 Aa 未钩梢 TP 89.80±3.12 Bb 92.33±3.77 Ac 96.81±1.15 Ab SP 90.97±4.52 Bb 93.07±4.57 Bc 96.92±0.98 Bb TM 92.30±2.77 Bb 96.01±2.70 Ab 95.73±1.81 Ac SM 98.78±0.37 Aa 99.16±0.29 Aa 99.55±0.22 Aa 说明：同列不同小写字母表示相同林分类型在不同方法之 间差异显著(P＜0.05)；同列不同大写字母表示相同 方法在不同林分类型之间差异显著(P＜0.05)
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表 5 4种方法下钩梢和未钩梢毛竹林的郁闭度误差
Table 5. Canopy density error of the four methods with truncation and non-truncation
类型 方法 郁闭度误差 类型 方法 郁闭度误差 钩梢 TP 0.029±0.021 Ab 未钩梢 TP 0.052±0.029 Bc SP 0.023±0.015 Ab SP 0.042±0.039 Bbc TM 0.022±0.016 Ab TM 0.026±0.023 Ab SM 0.003±0.003 Aa SM 0.004±0.003 Aa 说明：同列不同小写字母表示相同林分类型在不同方法之 间差异显著(P＜0.05)；同列不同大写字母表示相同 方法在不同林分类型之间差异显著(P＜0.05)
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表 6 不同方法下郁闭度对毛竹林竹冠提取精度的影响
Table 6. Effect of canopy density on the extraction accuracy under different methods
郁闭度 方法 总体精度/% 生产者精度/% 用户精度/% 0~0.7 TP 93.70±2.44 Ab 95.04±2.50 Ab 95.26±2.69 Ab SP 94.98±2.11 Ab 97.02±1.37 Ab 95.33±2.90 Ab TM 93.89±2.66 Ab 96.15±2.52 Ab 94.70±3.32 Ab SM 98.82±0.69 Aa 99.11±0.53 Aa 99.09±0.68 Aa 0.7~0.8 TP 92.21±2.65 Ab 92.43±3.83 Ac 97.03±1.68 Ab SP 93.62±4.31 Ab 96.97±1.43 Ab 95.22±4.78 Ab TM 92.71±1.40 Ab 96.11±1.43 Ab 95.19±1.90 Ab SM 98.88±0.48 Aa 99.08±0.32 Aa 99.42±0.48 Aa 0.8~1.0 TP 90.68±1.46 Ac 92.46±1.39 Ac 96.14±0.74 Ab SP 93.62±4.31 Ab 96.97±1.43 Ab 95.22±4.78 Ab TM 92.71±1.40 Ab 96.11±1.43 Ab 95.19±1.90 Ab SM 99.28±0.33 Aa 99.48±0.22 Aa 99.66±0.33 Aa 说明：同列不同小写字母表示相同郁闭度在不同方法之 间差异显著(P＜0.05)；同列不同大写字母表示相同 方法在不同郁闭度之间差异显著(P＜0.05)
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[1] HERBERT T J. Area projections of fisheye photographic lenses [J]. Agric For Meteorol, 1987, 39(2/3): 215 − 223. [2] 濮毅涵, 徐丹丹, 王浩斌. 基于数码相片的林冠郁闭度提取方法研究[J]. 林业资源管理, 2020(6): 153 − 160. PU Yihan, XU Dandan, WANG Haobin. An approach on estimating canopy closure via digital images [J]. For Resour Manage, 2020(6): 153 − 160. [3] 高云飞, 李智广, 杨胜天, 等. 基于SPOT 5影像的郁闭度反演方法[J]. 水土保持研究, 2012, 19(2): 267 − 270. GAO Yunfei, LI Zhiguang, YANG Shengtian, et al. Study on canopy density retrieval method from SPOT 5 [J]. Res Soil Water Conserv, 2012, 19(2): 267 − 270. [4] 李擎, 王振锡, 王雅佩, 等. 基于GF-2号遥感影像的天山云杉林郁闭度估测研究[J]. 中南林业科技大学学报, 2019, 39(8): 48 − 54. LI Qing, WANG Zhenxi, WANG Yapei, et al. Study on canopy density inversion of Picea schrenkiana forest based on GF-2 remote sensing image [J]. J Cent South Univ For Technol, 2019, 39(8): 48 − 54. [5] 李蕴雅. UAV/RS 3D像对森林信息提取方法研究[D]. 北京: 北京林业大学, 2016. LI Yunya. Study on the Method of Extracting Forest Information from 3D UAV/RS[D]. Beijing: Beijing Forestry University, 2016. [6] JONATHAN L, MARC P D, STÉPHANIE B, et al. A photogrammetric workflow for the creation of a forest canopy height model from small unmanned aerial system imagery [J]. Forests, 2013, 4(4): 922 − 944. [7] DANDOIS J P, ELLIS E C. High spatial resolution three-dimensional mapping of vegetation spectral dynamics using computer vision [J]. Remote Sensing Environ, 2013, 136(5): 259 − 276. [8] 李丹, 张俊杰, 赵梦溪. 基于FCM和分水岭算法的无人机影像中林分因子提取[J]. 林业科学, 2019, 55(5): 180 − 187. LI Dan, ZHANG Junjie, ZHAO Mengxi. Extraction of stand factors in UAV image based on FCM and watershed algorithm [J]. Sci Silv Sin, 2019, 55(5): 180 − 187. [9] 苏迪, 高心丹. 基于无人机航测数据的森林郁闭度和蓄积量估测[J]. 林业工程学报, 2020, 5(1): 156 − 163. SU Di, GAO Xindan. Estimation of forest canopy density and stock volume based on UAV aerial survey Data [J]. J For Eng, 2020, 5(1): 156 − 163. [10] 汪霖. 基于无人机高分影像的森林参数估测方法[D]. 南京: 南京林业大学, 2020. WANG Lin. Estimation Method of Forest Parameters based on UAV High Resolution Image[D]. Nanjing: Nanjing Forestry University, 2020. [11] 申景昕, 范少辉, 刘广路, 等. 毛竹林采伐林窗近地层温度时空分布特征[J]. 生态学杂志, 2020, 39(11): 3549 − 3557. SHEN Jingxin, FAN Shaohui, LIU Guanglu, et al. Spatiotemporal distribution characteristics of temperature on the surface layer of cutting gap of Phyllostachys edulis forest [J]. Chin J Ecol, 2020, 39(11): 3549 − 3557. [12] 宋庆妮, 杨清培, 刘骏, 等. 毛竹扩张对常绿阔叶林土壤氮素矿化及有效性的影响[J]. 应用生态学报, 2013, 24(2): 338 − 344. SONG Qingni, YANG Qingpei, LIU Jun, et al. Effects of Phyllostachys edulis expansion on soil nitrogen mineralization and its availability in evergreen broadleaf forest [J]. Chin J Appl Ecol, 2013, 24(2): 338 − 344. [13] 杨清培, 杨光耀, 宋庆妮, 等. 竹子扩张生态学研究: 过程、后效与机制[J]. 植物生态学报, 2015, 39(1): 110 − 124. YANG Qingpei, YANG Guangyao, SONG Qingni, et al. Ecological studies on bamboo expansion: process, consequence and mechanism [J]. Chin J Plant Ecol, 2015, 39(1): 110 − 124. [14] 孙晓艳, 杜华强, 韩凝, 等. 面向对象多尺度分割的SPOT 5影像毛竹林专题信息提取[J]. 林业科学, 2013, 49(10): 80 − 87. SUN Xiaoyan, DU Huaqiang, HAN Ning, et al. Multi-Scale segmentation, object-based extraction of Moso bamboo forest from SPOT 5 imagery [J]. Sci Silv Sin, 2013, 49(10): 80 − 87. [15] 赵敏, 赵银娣. 面向对象的多特征分级CVA遥感影像变化检测[J]. 遥感学报, 2018, 22(1): 119 − 131. ZHAO Min, ZHAO Yindi. Object-oriented and muti-feature hierarchical change detection based on CVA for high-resolution remote sensing imagery [J]. J Remote Sensing, 2018, 22(1): 119 − 131. [16] 黄慧萍, 吴炳方. 地物提取的多尺度特征遥感应用分析[J]. 遥感技术与应用, 2003(5): 276 − 281. HUANG Huiping, WU Bingfang. Analysis of the mutli-scale characteristiscs with objects extraction [J]. Remote Sensing Technol Appl, 2003(5): 276 − 281. [17] ADDINK E A, JONG S, PEBESMA E J. The importance of scale in object-based mapping of vegetation parameters with hyperspectral imagery [J]. Photogramm Eng Remote Sensing, 2007, 73(8): 905 − 912. [18] DRĂGUŢ L, CSILLIK O, EISANK C, et al. Automated parameterisation for multi-scale image segmentation on multiple layers [J]. ISPRS J Photogramm Remote Sensing, 2014, 88: 119 − 127. [19] 刘金丽, 陈钊, 高金萍, 等. 高分影像树种分类的最优分割尺度确定方法[J]. 林业科学, 2019, 55(11): 95 − 104. LIU Jinli, CHEN Zhao, GAO Jinping, et al. Research on the method of determining the optimal segmentation scale for tree species classification of high-resolution image [J]. Sci Silv Sin, 2019, 55(11): 95 − 104. [20] PUREVDORJ T, TATEISHI R, ISHIYAMA T, et al. Relationships between percent vegetation cover and vegetation indices [J]. Int J Remote Sensing, 1998, 19(18): 3519 − 3535. [21] 祁媛, 徐伟诚, 王林琳, 等. 基于无人机遥感影像的沙糖橘果树提取方法研究[J]. 华南农业大学学报, 2020, 41(6): 126 − 133. QI Yuan, XU Weicheng, WANG Linlin, et al. Study on the extraction method of sugar tangerine fruit trees based on UAV remote sensing images [J]. J South China Agric Univ, 2020, 41(6): 126 − 133. [22] MEYER G E, NETO J C. Verification of color vegetation indices for automated crop imaging applications [J]. Comput Electron Agric, 2008, 63(2): 282 − 293. [23] 汪小钦, 王苗苗, 王绍强, 等. 基于可见光波段无人机遥感的植被信息提取[J]. 农业工程学报, 2015, 31(5): 152 − 159. WANG Xiaoqin, WANG Miaomiao, WANG Shaoqiang, et al. Extraction of vegetation information from visible unmanned aerial vehicle images [J]. Trans Chin Soc Agric Eng, 2015, 31(5): 152 − 159. [24] 陈时跃. 基于无人机可见光影像的郁闭山地杉木人工林的单木与林分结构参数提取[D]. 杭州: 浙江农林大学, 2020. CHEN Shiyue. Extraction of Individual Tree and Stand Structure Parameters based on RGB Images UVA in Closed Canopy Mountainous Forest [D]. Hangzhou: Zhejiang A&F University, 2020. [25] 汪霖, 李明阳, 方子涵, 等. 基于无人机数据的人工林森林参数估测[J]. 林业资源管理, 2019(5): 61 − 67. WANG Lin, LI Mingyang, FANG Zihan, et al. Plantation forest parameter estimation based on UAV data [J]. For Resour Manage, 2019(5): 61 − 67. [26] 智献坡, 李明泽, 于颖, 等. 应用4-scale模型对人工针叶林郁闭度的反演[J]. 东北林业大学学报, 2020, 48(12): 5 − 11. ZHI Xianpo, LI Mingze, YU Ying, et al. Artficial coniferous forest remote sensing by using geometric optical model [J]. J Northeast For Univ, 2020, 48(12): 5 − 11. [27] 刘赛赛, 陈冬花, 栗旭升, 等. 基于高分一号PMS的新疆落叶松林分郁闭度遥感定量估测[J]. 西北农林科技大学学报(自然科学版), 2020, 48(7): 57 − 66. LIU Saisai, CHEN Donghua, LI Xusheng, et al. Quantitative estimation of stand closure density of Larix sibirica by remote sensing based on GF-1 PMS [J]. J Northwest A&F Univ Nat Sci Ed, 2020, 48(7): 57 − 66. [28] 严羽. 基于无人机的林分郁闭度和树高估测研究[D]. 杭州: 浙江农林大学, 2019. YAN Yu. Estimation of Canopy Density and Tree Height Based on UAV[D]. Hangzhou: Zhejiang A&F University, 2019. 期刊类型引用(5)
1. 李巧云，赵航航，杨婵，李鹏飞，齐文博，宋凤敏. 汉江上游农田土壤微塑料与重金属污染特征及生态风险评价. 环境科学. 2025(01): 419-429 . 
百度学术2. 张妍，赵新雷，冯雪珍，郭亚娇. 河南荥阳市耕地土壤重金属分布特征及来源解析. 岩矿测试. 2024(02): 330-343 . 百度学术3. 孙经宇，孙向阳，李素艳，王晨晨，岳宗伟. 北京市通州区绿地土壤重金属源解析及风险评价. 浙江农林大学学报. 2024(03): 517-525 . 本站查看4. 张明，王磊，潘国林. 安徽砀山梨园土壤重金属分布特征及污染评价. 信阳农林学院学报. 2024(03): 92-97 . 百度学术5. 张亚男，张中瑞，魏丹，朱航勇，张耕，余斐，丁晓纲. 河源市紫金县森林土壤重金属分布特征及污染评价. 林业与环境科学. 2022(04): 70-74 . 百度学术其他类型引用(0)
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