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龙图腾网获悉中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种基于人工智能的生态修复区碳汇增量实时预测方法及系统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：CN120745962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511243605.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于人工智能的生态修复区碳汇增量实时预测方法及系统是由黄麟设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的生态修复区碳汇增量实时预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的生态修复区碳汇增量实时预测方法及系统，包括以下步骤：多源数据采集，通过卫星遥感平台获取月度植被覆盖影像，利用布设的地面传感器网络采集土壤温湿度、空气CO2浓度等传感器数据，采用无人机激光雷达按预设周期获取植被冠层点云数据，并收集修复区历史预设年限的生物量实测数据；数据预处理，对卫星遥感平台获取的月度植被覆盖影像执行辐射定标、大气校正及裁剪拼接，提取植被覆盖度与植被指数时序序列；对无人机激光雷达获取的植被冠层点云数据进行去噪、地面点分离及单木冠层分割，计算单株植被高度与冠幅。本发明能够更加精准的实现碳汇增量预测。

本发明授权一种基于人工智能的生态修复区碳汇增量实时预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的生态修复区碳汇增量实时预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 多源数据采集，通过卫星遥感平台获取月度植被覆盖影像，利用布设的地面传感器网络采集传感器数据包括土壤温湿度与空气CO2浓度，采用无人机激光雷达按预设周期获取植被冠层点云数据，并收集修复区历史预设年限的生物量实测数据； 数据预处理，对卫星遥感平台获取的月度植被覆盖影像执行辐射定标、大气校正及裁剪拼接，提取植被覆盖度与植被指数时序序列；对无人机激光雷达获取的植被冠层点云数据进行去噪、地面点分离及单木冠层分割，计算单株植被高度与冠幅；对地面传感器网络采集的传感器数据进行异常值剔除与时间插值，形成预设时间间隔级环境参数序列； 模型构建，搭建融合时空特征的碳汇预测模型，模型输入层接收数据预处理步骤输出的植被指数、冠层结构参数与环境因子，通过卷积层提取空间特征，通过LSTM层提取时序变化特征，通过注意力机制对不同特征赋予动态权重； 模型训练与预测，采用历史生物量数据与对应环境参数构建训练集，通过梯度下降算法优化模型参数，利用训练完成的模型对实时采集的多源数据进行计算，输出预设周期碳汇增量预测值； 预测校准，按预设周期采用样方法实测植被生物量，计算碳汇增量预测值与实测值的偏差率，基于偏差率调整模型特征权重系数，实现预测精度动态优化； 植被指数时序序列包括归一化植被指数NDVI、增强型植被指数EVI的月度均值序列，通过以下步骤提取： 对卫星遥感平台获取的月度植被覆盖影像进行波段组合，计算单幅影像的NDVI值以及单幅影像的EVI值； 采用最大值合成法分别对月度内多幅影像的NDVI值、EVI值进行合成，消除云影干扰； 构建连续预设年限的月度NDVI和EVI时序数据集，通过线性插值填补数据缺失时段，生成完整的月度均值序列； 所述单木冠层分割包括： 对无人机激光雷达获取的植被冠层点云数据进行体素网格化处理，设置预设尺寸的体素单元； 采用区域生长算法，以种子点为起点，将高度差小于阈值的相邻体素合并为冠层单元； 计算每个冠层单元的三维凸包体积，作为单株植被冠层体积参数； 所述碳汇增量预测值计算过程包括： 对植被冠层点云数据进行处理，获取到单株植被冠层体积，基于单株植被冠层体积，通过物种特异性体积-生物量转换方程计算单株生物量B； 对单株生物量进行样方尺度汇总，结合植被碳含量系数计算植被碳储量增量； 基于土壤有机碳实测数据与温度敏感性模型，计算土壤碳汇增量； 总碳汇增量即碳汇增量预测值为植被碳汇增量与土壤碳汇增量之和。

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