【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及碳匯監測與優化，具體為基于人工智能技術監測的ccer林業碳匯項目開發系統。
技術介紹
1、全球氣候變暖日益嚴峻，二氧化碳等溫室氣體排放量居高不下。為應對氣候變化，各國紛紛制定碳中和目標，并通過多種手段減少碳排放。在這一背景下，林業碳匯項目因其利用森林植被固定大氣中的二氧化碳，被視為實現碳中和的重要工具之一。中國推出的ccer(核證自愿減排量)機制為企業和個人提供了通過林業碳匯等途徑參與碳減排交易的有效途徑。然而，林業碳匯項目的監測、核查及認證仍面臨技術挑戰，亟需采用人工智能等創新技術提高碳匯管理的效率和準確性。
2、現有的林業碳匯項目監測方法主要依賴人工巡查、衛星遙感和固定傳感器等手段，這些方法存在多重缺點。人工巡查周期長、成本高且難以獲得全面的森林碳匯數據；衛星遙感受天氣、云層等因素影響，難以提供持續、精確的監測數據；而固定傳感器監測范圍有限，難以動態、全面地反映森林碳匯變化。上述不足導致現有方法在實時性、覆蓋率和數據精度方面無法滿足ccer林業碳匯項目的需求，限制了其在碳減排認證和交易中的廣泛應用。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了基于人工智能技術監測的ccer林業碳匯項目開發系統，解決了上述
技術介紹
的問題。
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：基于人工智能技術監測的ccer林業碳匯項目開發系統，包括以下模塊：數據采集模塊、細粒度碳匯量動態估算模塊、碳匯動態監測模塊、碳匯優化決策模塊；所述數據采集模
3、進一步地，獲取ccer林業碳匯項目數據并進行預處理的具體過程如下：ccer林業碳匯項目數據包括遙感影像、氣象數據、地理信息系統數據、土壤特性數據，形成多源數據集；對多源數據集進行清洗，去除噪聲數據和冗余信息，確保數據完整性和準確性，對清洗后的數據進行格式統一和標準化處理，形成ccer林業碳匯項目數據集合。
4、進一步地，通過深度學習模型對碳匯量進行時空估算的具體過程如下：通過卷積神經網絡提取遙感影像和地理信息系統數據中的空間特征，結合長短期記憶網絡分析氣象和土壤特性數據的時間序列變化，綜合構建碳匯量動態估算模型。
5、進一步地，通過卷積神經網絡提取遙感影像和地理信息系統數據中的空間特征的具體過程如下：通過卷積神經網絡對遙感影像中的地形特征、植被覆蓋率及其分布模式進行空間特征提取；結合地理信息系統數據中的地理位置、土壤類型、坡度和海拔空間信息，進行空間特征的多維融合，捕捉區域內碳匯的空間分布規律，獲取碳匯空間特征信息。
6、進一步地，長短期記憶網絡分析氣象和土壤特性數據的時間序列變化的具體過程如下：通過長短期記憶網絡對氣象數據和土壤特性數據的時間序列進行建模，氣象數據包括溫度、降水量和相對濕度，土壤特性數據包括土壤濕度、土壤溫度和土壤ph值；捕捉氣象數據和土壤特性數據隨時間變化的長期依賴性，分析氣象和土壤特性數據非線性時變關系對碳匯量的影響，獲取lstm模型輸出的時間序列預測數據。
7、進一步地，綜合構建碳匯量動態估算模型，生成碳匯量預測數據的具體過程如下：通過結合卷積神經網絡提取的空間特征信息和長短期記憶網絡分析的時間序列數據進行融合，結合空間特征和時間序列數據，構建碳匯量動態估算模型，生成碳匯量預測數據，包括時間序列碳匯量預測數據和空間分布碳匯量數據。
8、進一步地，分析碳匯量預測數據的分布，識別碳匯異常變化趨勢的具體過程如下：對時間序列碳匯量數據進行平滑處理，通過滑動平均分析識別長期趨勢，計算季節性變化和周期性波動，分析碳匯量隨時間的正常變化模式；通過空間插值算法對空間分布碳匯量數據進行補全，識別數據空缺區域，基于地理信息系統分析碳匯量在不同地理區域的分布規律，繪制碳匯量分布圖；基于標準差閾值法識別時間序列和空間分布數據中的異常點，對異常點進行分析，判斷其是否超出正常波動范圍，標注并記錄異常數據的時空特征。
9、進一步地，根據碳匯異常變化趨勢，通過混合整數線性規劃算法建立碳匯優化決策模型的具體過程如下：將識別出的碳匯異常變化趨勢和碳匯量預測數據作為輸入數據，確定碳優化目標，包括最優化碳匯量和碳匯效益最大化，設定約束條件，包括資源限制約束和環境指標約束；通過混合整數線性規劃算法構建優化決策模型，將碳優化目標和約束條件轉化為線性方程，通過分支定界法對構建的混合整數線性規劃模型進行求解。
10、進一步地，對林地資源、植被配置進行優化調整，生成碳匯優化方案的具體過程如下：根據碳匯優化目標和約束條件，分析各區域的林地資源狀況，通過混合整數線性規劃算法確定各區域的最佳資源配置方案，確保碳匯量的最大化；根據碳匯量預測數據與植被類型的關系，結合環境指標約束條件，優化各區域的植被配置方案，選擇最適宜的植被類型和覆蓋面積。
11、本專利技術具有以下有益效果：
12、(1)該基于人工智能技術監測的ccer林業碳匯項目開發系統，通過數據采集模塊高效獲取和預處理林業碳匯項目數據，解決了傳統人工數據采集的高成本和低效率問題。細粒度碳匯量動態估算模塊則利用深度學習模型對碳匯量進行精準的時空估算，不僅提高了預測數據的準確性，還能實時更新碳匯量預測，避免了衛星遙感和傳統監測方法在動態監測中的局限性。此模塊能準確捕捉森林碳匯量的變化規律，為后續監測和決策提供高質量的數據支持。
13、(2)該基于人工智能技術監測的ccer林業碳匯項目開發系統，碳匯動態監測模塊能夠通過對碳匯量預測數據的統計分析，識別出碳匯異常變化趨勢，實現了對森林碳匯量變化的及時預警，提升了碳匯監測的響應速度和實時性。碳匯優化決策模塊則結合混合整數線性規劃算法，對林地資源和植被配置進行優化調整，生成科學的碳匯優化方案。這種智能化的優化決策能夠確保碳匯量的最大化，同時考慮到資源限制和環境約束，提高了林業碳匯項目的碳減排效益，推動了ccer林業碳匯項目的可持續發展。
14、當然，實施本專利技術的任一產品并不一定需要同時達到以上所述的所有優點。
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1.基于人工智能技術監測的CCER林業碳匯項目開發系統，其特征在于，包括以下模塊：數據采集模塊、細粒度碳匯量動態估算模塊、碳匯動態監測模塊、碳匯優化決策模塊；
2.根據權利要求1所述的基于人工智能技術監測的CCER林業碳匯項目開發系統，其特征在于：獲取CCER林業碳匯項目數據并進行預處理的具體過程如下：
3.根據權利要求2所述的基于人工智能技術監測的CCER林業碳匯項目開發系統，其特征在于：通過深度學習模型對碳匯量進行時空估算的具體過程如下：
4.根據權利要求3所述的基于人工智能技術監測的CCER林業碳匯項目開發系統，其特征在于：通過卷積神經網絡提取遙感影像和地理信息系統數據中的空間特征的具體過程如下：
5.根據權利要求4所述的基于人工智能技術監測的CCER林業碳匯項目開發系統，其特征在于：長短期記憶網絡分析氣象和土壤特性數據的時間序列變化的具體過程如下：
6.根據權利要求5所述的基于人工智能技術監測的CCER林業碳匯項目開發系統，其特征在于：綜合構建碳匯量動態估算模型，生成碳匯量預測數據的具體過程如下：
7
8.根據權利要求7所述的基于人工智能技術監測的CCER林業碳匯項目開發系統，其特征在于：根據碳匯異常變化趨勢，通過混合整數線性規劃算法建立碳匯優化決策模型的具體過程如下：
9.根據權利要求8所述的基于人工智能技術監測的CCER林業碳匯項目開發系統，其特征在于：對林地資源、植被配置進行優化調整，生成碳匯優化方案的具體過程如下：
...【技術特征摘要】
1.基于人工智能技術監測的ccer林業碳匯項目開發系統，其特征在于，包括以下模塊：數據采集模塊、細粒度碳匯量動態估算模塊、碳匯動態監測模塊、碳匯優化決策模塊；
2.根據權利要求1所述的基于人工智能技術監測的ccer林業碳匯項目開發系統，其特征在于：獲取ccer林業碳匯項目數據并進行預處理的具體過程如下：
3.根據權利要求2所述的基于人工智能技術監測的ccer林業碳匯項目開發系統，其特征在于：通過深度學習模型對碳匯量進行時空估算的具體過程如下：
4.根據權利要求3所述的基于人工智能技術監測的ccer林業碳匯項目開發系統，其特征在于：通過卷積神經網絡提取遙感影像和地理信息系統數據中的空間特征的具體過程如下：
5.根據權利要求4所述的基于人工智能技術監測的ccer林業碳匯項目開發系統，其特征在于：...
【專利技術屬性】
技術研發人員：肖明，聶兵，蔣群星，賴文珍，周金鑫，
申請(專利權)人：深圳嘉德瑞碳資產股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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