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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种碳储量预测方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120508811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510991338.6，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种碳储量预测方法、装置、设备及介质是由洪武扬;崔艺馨;刘雨柯;李晓明;郭仁忠;全靓怡;谷家麒;苏章贵设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种碳储量预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及碳储量技术领域，具体是涉及一种碳储量预测方法、装置、设备及介质。本发明首先对各个网格的特征值应用预测模型，预测模型基于各个网格的特征值学习各个网格之间的内在关联性的功能，并基于该关联性对每个网格的未来碳储量进行预测，得到该网格的碳储初始预测量，由于不同场景类型的网格会对其碳储量有不同的影响，因此本发明在得到初始预测量之后，再基于场景类型调整初始预测量，从而得到准确率较高的最终预测量。而且由于本发明考虑了各个网格之间的内在关联性，因此进一步提高了最终预测量的准确性。

本发明授权一种碳储量预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种碳储量预测方法，其特征在于，包括： 获取各个网格的特征值，并对各个所述网格的特征值应用预测模型，通过所述预测模型预测每个所述网格的碳储量，得到每个所述网格的碳储初始预测量； 获取每个所述网格的场景类型，所述场景类型用于表征影响碳储量的措施，并基于所述场景类型，调整每个所述网格的碳储初始预测量，得到每个所述网格的碳储最终预测量； 对各个所述网格的特征值应用预测模型，通过所述预测模型预测每个所述网格的碳储量，得到每个所述网格的碳储初始预测量，包括： 确定所述特征值中的树木特征值和林地特征值； 对各个所述网格各自的所述树木特征值和所述林地特征值应用所述预测模型，以通过所述预测模型预测每个所述网格属于各个碳储等级的概率，得到预测概率； 通过所述预测模型基于每个所述网格所对应的各个所述预测概率和各个所述碳储等级，得到每个所述网格的碳储初始预测量； 基于所述场景类型，调整每个所述网格的碳储初始预测量，得到每个所述网格的碳储最终预测量，包括： 当所述网格的所述场景类型为自然场景时，将该网格的所述碳储初始预测量作为所述碳储最终预测量； 或者，当所述网格的所述场景类型为规划场景时，将零作为该网格的所述碳储最终预测量； 或者，当所述网格的所述场景类型为生态修复场景时，确定该网格在生态修复的措施作用下的碳储量提升率，并基于所述碳储量提升率和所述碳储初始预测量，得到该网格的所述碳储最终预测量。

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