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龙图腾网获悉中国铁塔股份有限公司盐城市分公司申请的专利基于机器视觉识别的单株造林碳汇计量和监测方法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：CN120318669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510212409.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于机器视觉识别的单株造林碳汇计量和监测方法是由韦建波;姚晨;崔岩;贺国锋;蔡卫军;左飞宇;沈岗;钟良春;李明峰设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉识别的单株造林碳汇计量和监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器视觉识别的单株造林碳汇计量和监测方法，属于地理空间数据处理技术领域，包括步骤S10：获取预设监测样地的空间分布数据，空间分布数据包括林木类型和林木分布；并于预设监测样地进行监测部署，监测部署方式包括在预设监测样地布设若干个观测摄像头；步骤S20：基于所布设的观测摄像头获取林木的视频图片数据，以获取林木的生长数据信息，生长数据信息包括林木树高、树径和覆盖度。本发明通过机器视觉识别技术，实现了对林木生长数据的有效监测，提高了碳汇量计量的准确性和效率，并通过分周期记录和分析生长数据信息，能够及时发现林木生长的变化规律，为碳汇量的动态监测提供科学依据。

本发明授权基于机器视觉识别的单株造林碳汇计量和监测方法在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉识别的单株造林碳汇计量和监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S10：获取预设监测样地的空间分布数据，所述空间分布数据包括林木类型和林木分布；并于所述预设监测样地进行监测部署，所述监测部署方式包括在所述预设监测样地布设若干个观测摄像头； 步骤S20：基于所布设的观测摄像头获取林木的视频图片数据，以获取林木的生长数据信息，所述生长数据信息包括林木树高、树径和覆盖度； 步骤S30：分周期记录生长数据信息，并基于所记录的生长数据信息进行碳汇量计算，同时基于所述计算结果对所述预设监测样地进行单株碳汇量计算；所述分周期记录生长数据信息，包括以1～2年为周期进行记录； 步骤S40：于每个所述周期中分析所述生长数据信息的规律变化，基于所述规律变化计算林木树高、树径和覆盖度差异变化；同时以所述差异变化为基础对碳汇量的量差进行计算，以获取所述差异变化对所述量差的规律影响，并生成数据库； 步骤S50：于所述周期交替时，以上一周期为基础对所述预设监测样地的覆盖度进行划分；其中，所述划分方式包括按照乔木林覆盖度、灌木林覆盖度和竹林覆盖度进行划分，分析不同覆盖度的生长数据信息变化，以及所述生长数据信息变化对所述碳汇量的影响变化； 步骤S60：统计不同覆盖度的林木所占数量，并基于该数量对所述生长数据信息中的林木树高和树径进行区间区分，获取不同区间的林木对碳汇量的规律变化，将所述规律变化上传至所述数据库，并对所述数据库进行更新； 步骤S60中，区间区分的方式，包括将所述林木树高和树径按照θ1区间，θ2区间和θn区间进行区分，其中，n表示第n个区间；并计算不同区间的林木在上一周期中的碳汇量量差，根据如下公式计算得出： 其中，δi表示第i个周期内获取的第δ个碳汇量； 式中，Ctree表示不同区间林木所占的总重量，单位为吨；Δtree表示不同区间林木的平均树高和树径；t1和t2表示计算的开始时间和结束时间； 根据所述碳汇量量差的计算结果，将对应周期划分为至少四个计量时段，获取不同计量时段内产生的最高碳汇量；根据所述最高碳汇量，以所述预设监测样地的大气波动为基础，所述大气波动包括风速；采用涡旋相关法计算相同计量时段内，在相同所述区间情况下所述最高碳汇量波动的规律特征，根据如下公式计算得出： 其中，λ表示采集最高碳汇量波动的时间； 式中，wo表示第o次于各相同区间的林木中采集的第w个碳汇量；qn表示在第n个相同区间的林木中采集的第q个碳汇量波动值；k表示于相同区间林木的垂直方向上采集的风速波动。

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