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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种海岸带土壤有机碳储量模拟及预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：CN115630567B 。

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：202211202453.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种海岸带土壤有机碳储量模拟及预测方法是由孙少波;宋照亮设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海岸带土壤有机碳储量模拟及预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种海岸带土壤有机碳储量模拟及预测方法，通过构建的海岸带土壤有机碳储量估算与预测增强回归树模型，进行海岸带土壤有机碳储量模拟及预测。本发明提供的海岸带土壤有机碳储量模拟及预测方法，以高空间分辨率、开源的Sentinel光学和雷达遥感等数据作为输入数据，实现了大的区域尺度滨海湿地10m空间分辨率模拟监测，模型十层交叉验证平均相关系数达到0.8，精度显著优于传统基于调查样点按照生态系统类型统计方法和空间插值方法土壤碳储量估算。实现了空间破碎、实地采样调查困难的海岸带地区土壤碳储量高空间分辨率、高精度、低成本、快速模拟与预测。

本发明授权一种海岸带土壤有机碳储量模拟及预测方法在权利要求书中公布了：1.一种海岸带土壤有机碳储量模拟方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：选取模型构建所需的模型变量 所述模型变量包括：海岸带植被指数、归一化植被指数、归一化水体指数、叶绿素荧光指数、增强植被指数、归一化植被湿度指数、改进型土壤植被指数、改进植被指数、归一化盐度指数、雷达遥感极化指数、高程、地形湿度指数、年均温、年降水、向下太阳短波辐射、人口、距离河流距离、土壤盐度和参考土壤碳储量； 步骤2：模型变量获取与处理 首先通过GoogleEarthEngine地理科学大数据云平台和开源基础地理数据产品获取模型变量数据；然后利用GIS软件对获取的模型变量数据进行格式转换、格网匹配处理； 步骤3：模型训练样本数据集制备 利用GIS软件提取栅格属性到点工具提取土壤碳储量样本点对应的模型输入变量值，获取构建土壤碳储量模型所需模型训练样本数据集； 步骤4：模型变量优化 通过相关系数矩阵分析和膨胀因子检验方法，从步骤1的模型变量中选取最优模型变量，并按照步骤2的方法获取最优模型变量数据； 所述最优模型变量包括：海岸带植被指数、归一化植被指数、归一化植被湿度指数、改进型土壤植被指数、高程、距离河流距离、年降水、年均温、人口、土壤盐度和参考土壤碳储量； 步骤5：海岸带土壤有机碳储量估算与预测增强回归树模型的构建 利用海岸带空间分布数据和土壤有机碳样点数据，结合步骤3获取的模型训练样本数据集，构建海岸带土壤有机碳储量估算与预测增强回归树模型； 步骤6：海岸带土壤有机碳储量模拟 以步骤2获取的最优模型变量数据作为模型输入，通过步骤5构建的海岸带土壤有机碳储量估算与预测增强回归树模型，实现10m空间分辨率海岸带土壤有机碳储量模拟估算； 步骤7：海岸带土壤有机碳储量统计分析 利用步骤6获取的海岸带土壤有机碳储量空间分布数据，统计分析区域海岸带总的土壤有机碳储量和平均有机碳密度。

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