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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于土地利用的碳排放即时表征与预测的方法及装置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：CN115879630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211626363.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于土地利用的碳排放即时表征与预测的方法及装置是由罗海智;孟祥兆;杨肖虎;周蒙;李莹玥;高鑫羽;刘宛晨;江瑞设计研发完成，并于2022-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于土地利用的碳排放即时表征与预测的方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于土地利用的碳排放即时表征与预测的方法及装置，该方法包括：对地理数据预处理获得栅格数据与矢量数据，对栅格数据精细化处理，建立土地利用GIS数据库与扩张驱动力因素数据集；利用年鉴数据建立能源消耗数据集与经济社会发展数据集；根据能源消耗数据集与土地利用GIS数据库进行碳核算，并建立用于表征与预测的土地利用与碳排放回归关系第一模型；确定预设发展情境的各项经济社会发展指标，并预测土地利用需求；使用随机森林算法与LEAS模型获得各土地利用类型的扩张可能性图集；使用PLUS模型模拟土地未来利用情况，使用第一模型计算模拟结果的碳排放量。通过上述方法能够实现碳排放的即时表征与预测以及对建成区土地进行精细化处理。

本发明授权基于土地利用的碳排放即时表征与预测的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于土地利用的碳排放即时表征与预测的方法，其特征在于，包括： 对地理数据进行预处理获得第一栅格数据与第一矢量数据；其中，所述地理数据包括第一LUCC数据集、遥感影像与矢量数据； 对所述第一栅格数据进行精细化处理，并建立土地利用GIS数据库与土地利用扩张驱动力因素数据集；其中，所述第一栅格数据包括所述第一LUCC数据集与第二LUCC数据集； 利用处理后的统计年鉴数据建立能源消耗数据集与经济社会发展数据集； 根据所述能源消耗数据集与所述土地利用GIS数据库计算碳源碳排放因子与碳汇固碳因子，并建立用于表征与预测的土地利用与碳排放回归关系的第一模型；其中，所述第一模型能够基于预处理与精细化处理后的LUCC数据集表征出对应的碳排放； 确定多类预设发展情境的各项经济社会发展指标，并使用训练后的第一神经网络预测各项所述经济社会发展指标的土地利用需求； 根据所述地理数据与所述土地利用扩张驱动力因素数据集使用随机森林算法与LEAS模型获得各土地利用类型的扩张可能性图集，包括：在所述土地利用扩张驱动力因素数据集中选取多项因子作为驱动力因素；其中，所述驱动力因素包括：土地演替自然环境驱动力因素与土地演替社会发展驱动力因素；将所述驱动力因素进行GIS空间插值法与地理配准，并根据处理后的所述驱动力因素建立驱动力因子数据集；根据所述地理数据确定土地利用演替数据集，并计算所述驱动力因素对土地利用演替的影响；根据所述驱动力因子数据集与所述土地利用演替数据集使用LEAS模型获得各所述土地利用类型的扩张可能性图集； 根据所述土地利用GIS数据库、多类所述发展情境的所述土地利用需求与所述土地利用类型的扩张可能性图集，使用PLUS模型模拟土地未来利用情况，并使用所述第一模型计算所述发展情境的模拟结果的碳排放量。

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