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龙图腾网获悉西安天和防务技术股份有限公司;陕西省科学院申请的专利植被碳储量预测方法、设备及存储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：CN120953824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511493867.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权植被碳储量预测方法、设备及存储介质是由李丽萍;陈怡平;贺增林;金学林;樊英设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本植被碳储量预测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种植被碳储量预测方法、设备及存储介质，其中，该方法包括：根据待测区域的遥感图像、高程模型以及历史植被指数信息，提取得到待测区域的特征集合，将特征集合输入随机森林植被分类模型中进行预测，得到待测区域的至少一种植被类型以及各植被类型在遥感图像中的区域信息，基于预先训练的植被分割模型对待测区域的遥感图像进行分割处理，得到待测区域的至少一个植被占比信息以及各植被占比信息在遥感图像中对应的区域信息，根据待测区域的植被类型、各植被类型在遥感图像中的区域信息、植被占比信息以及各植被占比信息在遥感图像中对应的区域信息，确定待测区域的碳储量。本申请有效提升了林区碳储量估计的精确度。

本发明授权植被碳储量预测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种植被碳储量预测方法，其特征在于，包括： 根据待测区域的遥感图像、所述待测区域的高程模型以及所述待测区域的历史植被指数信息，提取得到所述待测区域的特征集合，所述特征集合包括：植被特征集合、地形特征集合以及纹理特征集合； 将所述特征集合输入随机森林植被分类模型中，由所述随机森林植被分类模型对所述特征集合进行预测，得到所述待测区域的至少一种植被类型以及各植被类型在所述遥感图像中的区域信息； 基于预先训练的植被分割模型对待测区域的遥感图像进行分割处理，得到所述待测区域的至少一个植被占比信息以及各所述植被占比信息在所述遥感图像中对应的区域信息，所述植被占比信息分别用于表征一种植被在所述遥感图像中的面积占比； 根据所述待测区域的植被类型、各植被类型在所述遥感图像中的区域信息、所述植被占比信息以及各所述植被占比信息在所述遥感图像中对应的区域信息，确定所述待测区域的碳储量； 所述根据所述待测区域的植被类型、各植被类型在所述遥感图像中的区域信息、所述植被占比信息以及各所述植被占比信息在所述遥感图像中对应的区域信息，确定所述待测区域的碳储量，包括： 根据所述待测区域的植被类型、各植被类型在所述遥感图像中的区域信息、所述植被占比信息、各所述植被占比信息在所述遥感图像中对应的区域信息以及所述待测区域的总面积，确定所述待测区域中各植被的占地面积； 根据样方区域的植被类型确定各样方区域的基准碳密度； 将所述待测区域中各植被的占地面积和各样方区域的基准碳密度输入预先训练的碳储量估计模型，得到所述待测区域的碳储量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安天和防务技术股份有限公司;陕西省科学院，其通讯地址为：710000 陕西省西安市高新区科技五路9号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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