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龙图腾网获悉中城未来数据技术有限公司申请的专利基于人工智能和多模态遥感数据的森林碳储量估算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：CN119227949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411292621.1，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于人工智能和多模态遥感数据的森林碳储量估算方法是由邓江膺;郑羽程设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能和多模态遥感数据的森林碳储量估算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能和多模态遥感数据的森林碳储量估算方法，涉及森林碳储量估算技术领域，本发明整合光学卫星影像、激光雷达数据和高光谱影像遥感数据，通过多源数据融合，提升了数据的全面性和估算精度，能够更准确地反映森林的覆盖情况、垂直结构和生物多样性，克服单一数据源的局限性，将整个森林区域划分为多个子区域，并基于每个子区域的森林类型单独构建碳储量估算模型，逐区估算的方式，细化不同区域的碳储量估算，精准反映不同森林类型的特性，并引入基于微分方程的动态碳储量预测模型，结合历史和实时遥感数据，模拟碳储量在时间维度上的变化，捕捉森林生长、气候变化、自然灾害、砍伐等因素对碳储量的影响。

本发明授权基于人工智能和多模态遥感数据的森林碳储量估算方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能和多模态遥感数据的森林碳储量估算方法，其特征在于：包括， 步骤S1，多源遥感数据采集，收集遥感数据，包括森林的覆盖信息、垂直结构信息、光谱特征信息以及地表和树冠信息； 步骤S2，遥感数据特征提取，进行遥感数据融合，提取碳储量估算和森林分类相关特征，相关特征包括：森林结构、树种类型、冠层高度以及植被指数； 步骤S3，森林类型分类，基于步骤S2中提取的特征，使用分类算法对森林类型进行分类； 步骤S4，构建碳储量模型，针对不同类型的森林构建碳储量估算模型，基于森林类型的划分，结合不同区域的碳储量估算模型，逐区估算森林的碳储量； 步骤S5，动态碳储量变化预测，利用历史和实时遥感数据，构建预测模型，结合森林类型和步骤S4的碳储量估算结果，分析碳储量的动态变化； 步骤S2中进行遥感数据融合：将各模态的特征采用自编码器进行融合与降维，将各模态特征拼接，表示为： 然后采用自编码器进行降维处理，提取融合特征： Fencoded＝σWencoder·Fconcat+bencoder，其中，Fencoded∈RH'×W'×D表示降维后的融合特征，WencodeR表示自编码器的权重矩阵，bencoder表示自编码器的偏置项，D表示降维后的特征维度，σ·是ReLU激活函数； 引入注意力机制，计算注意力权重： 其中，αi,j表示特征位置i,j的注意力权重，qi和kj分别表示查询向量和键向量，采用线性变换从特征映射中得到，N表示特征的总数，T表示转置操作； 使用注意力权重对特征进行加权求和： 其中，vj表示特征的值向量，Fattention表示经过注意力机制加权后的融合特征； 步骤S4中碳储量估算模型构建方式为： 对每种森林类型T设计碳储量估算模型，碳储量表示为： CT＝βT·BT，其中，CT是森林类型T的总碳储量，βT是碳转换系数，表示森林生物量与碳储量之间的转换比例，BT是森林类型T的生物量； 森林的生物量BT估算公式为：其中，aT,bT,cT是与森林类型T相关的经验系数，实地测量获得，HT是森林类型T中树木的平均树高，DT是森林类型T中树木的平均胸径； 森林类型划分后，将整个森林区域按不同类型划分为多个子区域，假设总森林区域分为N个子区域，每个子区域i的森林类型为Ti，其碳储量Ci估算公式为： 其中，Ci是第i个子区域的碳储量，是与该子区域所属的森林类型Ti相关的碳转换系数，是该子区域所属森林类型Ti的单位面积生物量，Ai是该子区域的面积； 将所有子区域的碳储量求和：其中，Ctotal是整个森林区域的总碳储量，Ci是第i个子区域的碳储量； 步骤S5中，进行动态碳储量变化预测的方式为： 采用一阶微分方程建模表示碳储量Cit在时间t上的变化： 其中，Cit是第i个子区域在时间t的碳储量，rTi是第i个区域的碳储量增长率，Lit是第i个区域在时间t的碳损失量，表示第i个区域的碳储量在时间t上的变化率； 碳储量的增长率依赖于森林类型和生物量增长模型，将碳储量的增长率与森林生物量的增长关系表示为：其中，rmax该森林类型的最大生长率，Bit是第i个区域在时间t的生物量，Bmax第i个区域的最大生物量，即该区域能够达到的最大森林生物量值。

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