[发明专利]碳汇检测方法、装置及存储介质和电子设备

说明书

本发明实施例提出碳汇检测方法、装置及可读存储介质和电子设备。方法包括：从遥感卫星监测数据云平台上获取目标检测点的遥感碳汇表征数据，所述遥感碳汇表征数据包括：增强植被指数、地表温度、短波辐射值、降水量之一或任意组合；将所述遥感碳汇表征数据输入已训练好的机器学习模型进行计算，得到所述目标检测点的碳汇。本发明实施例提高了碳汇检测速度和准确度。

技术领域

本发明涉及遥感及生态学技术领域，尤其涉及碳汇检测方法、装置及存储介质和电子设备。

背景技术

大气圈与陆地生态系统间的水、碳、能量通量密切相关，陆地绿色植物通过光合作用吸收和固定二氧化碳，从而能够降低大气中的二氧化碳的浓度。因此，陆地生态系统碳汇时空分布的定量估计对于评估生态系统对于二氧化碳水平的响应有着至关重要的作用。而且陆地生态系统的碳源汇数值是能够确切反应是排放或者固定二氧化碳的重要指标，是调节二氧化碳含量的重要指示，是了解如何调控气候要素的重要途径。在这种情况下，对于解决全球环境变化的问题，准确地估算生态系统中碳、水等通量，能够提供有关碳和水流通有用的信息，对于分析和诊断过去以及未来的气候变化显得尤为重要。

在全球气候变化和相关气候政策决策的背景下，能够精确地估测与碳相关的参数是加强理解陆地生态系统与大气圈之间碳通量的重要目标。常见的碳汇数值估测方法有：

一、基于涡度相关观测技术的方法：站点尺度的测量覆盖的空间范围较小且分布较为稀疏，用来验证和校准不同模型的参数。

二、基于传统过程模型和经验算法的方法：可对大范围空间进行预测，但过程模型本身具有复杂的模型结构以及临时的地表参数。

发明内容

本发明实施例提出碳汇检测方法、装置及可读存储介质和电子设备，以提高碳汇检测的速度和准确度。

本发明实施例的技术方案是这样实现的：

一种碳汇检测方法，该方法包括：

从遥感卫星监测数据云平台上获取目标检测点的遥感碳汇表征数据，所述遥感碳汇表征数据包括：增强植被指数、地表温度、短波辐射值、降水量之一或任意组合；

将所述遥感碳汇表征数据输入已训练好的机器学习模型进行计算，得到所述目标检测点的碳汇。

所述碳汇为：生态系统初级生产力总量、生态系统呼吸之一或组合。

所述从遥感卫星监测数据云平台上获取目标检测点的遥感碳汇表征数据包括：

根据目标检测点的位置以及设定的检测范围，确定与所述目标检测点的位置和所述检测范围相对应的遥感卫星监测区域，从遥感卫星监测数据云平台上获取所述遥感卫星监测区域的遥感碳汇表征数据。

所述从遥感卫星监测数据云平台上获取目标检测点的遥感碳汇表征数据之后、所述将所述碳汇表征数据输入已训练好的机器学习模型进行计算之前，进一步包括：

根据设定的空间分辨率和时间分辨率，对获取的所述遥感碳汇表征数据进行采样，将采样得到的遥感碳汇表征数据作为机器学习模型的输入数据；或/和，

采用归一化算法，对获取的所述遥感碳汇表征数据进行归一化处理。

所述遥感卫星监测数据云平台为：Google地球引擎云平台。

所述机器学习模型为随机森林回归模型；

所述从遥感卫星监测数据云平台上获取目标检测点的遥感碳汇表征数据之前，进一步包括：

从遥感卫星监测数据云平台上获取第一时间范围内的全球遥感碳汇表征数据，所述遥感碳汇表征数据包括：增强植被指数、地表温度、短波辐射值、降水量之一或任意组合；

获取第一时间范围内地面实测的全球各通量站点的碳汇；