[發明專利]碳匯檢測方法、裝置及存儲介質和電子設備

在審

• 申請號: 202110201916.3
• 申請日: 2021-02-23
• 公開（公告）號: CN112819365A
• 公開（公告）日: 2021-05-18
• 發明（設計）人: 高帥;牛振國;萬華偉;孫剛;黃妮;陳悅
• 申請（專利權）人: 中國科學院空天信息創新研究院
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/26;G06N5/00
• 代理公司: 北京德琦知識產權代理有限公司 11018
• 代理人: 衣淑鳳;宋志強

本發明實施例提出碳匯檢測方法、裝置及可讀存儲介質和電子設備。方法包括：從遙感衛星監測數據云平臺上獲取目標檢測點的遙感碳匯表征數據，所述遙感碳匯表征數據包括：增強植被指數、地表溫度、短波輻射值、降水量之一或任意組合；將所述遙感碳匯表征數據輸入已訓練好的機器學習模型進行計算，得到所述目標檢測點的碳匯。本發明實施例提高了碳匯檢測速度和準確度。

技術領域

本發明涉及遙感及生態學技術領域，尤其涉及碳匯檢測方法、裝置及存儲介質和電子設備。

背景技術

大氣圈與陸地生態系統間的水、碳、能量通量密切相關，陸地綠色植物通過光合作用吸收和固定二氧化碳，從而能夠降低大氣中的二氧化碳的濃度。因此，陸地生態系統碳匯時空分布的定量估計對于評估生態系統對于二氧化碳水平的響應有著至關重要的作用。而且陸地生態系統的碳源匯數值是能夠確切反應是排放或者固定二氧化碳的重要指標，是調節二氧化碳含量的重要指示，是了解如何調控氣候要素的重要途徑。在這種情況下，對于解決全球環境變化的問題，準確地估算生態系統中碳、水等通量，能夠提供有關碳和水流通有用的信息，對于分析和診斷過去以及未來的氣候變化顯得尤為重要。

在全球氣候變化和相關氣候政策決策的背景下，能夠精確地估測與碳相關的參數是加強理解陸地生態系統與大氣圈之間碳通量的重要目標。常見的碳匯數值估測方法有：

一、基于渦度相關觀測技術的方法：站點尺度的測量覆蓋的空間范圍較小且分布較為稀疏，用來驗證和校準不同模型的參數。

二、基于傳統過程模型和經驗算法的方法：可對大范圍空間進行預測，但過程模型本身具有復雜的模型結構以及臨時的地表參數。

發明內容

本發明實施例提出碳匯檢測方法、裝置及可讀存儲介質和電子設備，以提高碳匯檢測的速度和準確度。

本發明實施例的技術方案是這樣實現的：

一種碳匯檢測方法，該方法包括：

從遙感衛星監測數據云平臺上獲取目標檢測點的遙感碳匯表征數據，所述遙感碳匯表征數據包括：增強植被指數、地表溫度、短波輻射值、降水量之一或任意組合；

將所述遙感碳匯表征數據輸入已訓練好的機器學習模型進行計算，得到所述目標檢測點的碳匯。

所述碳匯為：生態系統初級生產力總量、生態系統呼吸之一或組合。

所述從遙感衛星監測數據云平臺上獲取目標檢測點的遙感碳匯表征數據包括：

根據目標檢測點的位置以及設定的檢測范圍，確定與所述目標檢測點的位置和所述檢測范圍相對應的遙感衛星監測區域，從遙感衛星監測數據云平臺上獲取所述遙感衛星監測區域的遙感碳匯表征數據。

所述從遙感衛星監測數據云平臺上獲取目標檢測點的遙感碳匯表征數據之后、所述將所述碳匯表征數據輸入已訓練好的機器學習模型進行計算之前，進一步包括：

根據設定的空間分辨率和時間分辨率，對獲取的所述遙感碳匯表征數據進行采樣，將采樣得到的遙感碳匯表征數據作為機器學習模型的輸入數據；或/和，

采用歸一化算法，對獲取的所述遙感碳匯表征數據進行歸一化處理。

所述遙感衛星監測數據云平臺為：Google地球引擎云平臺。

所述機器學習模型為隨機森林回歸模型；

所述從遙感衛星監測數據云平臺上獲取目標檢測點的遙感碳匯表征數據之前，進一步包括：

從遙感衛星監測數據云平臺上獲取第一時間范圍內的全球遙感碳匯表征數據，所述遙感碳匯表征數據包括：增強植被指數、地表溫度、短波輻射值、降水量之一或任意組合；

獲取第一時間范圍內地面實測的全球各通量站點的碳匯；