【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k NN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,k NN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。