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龙图腾网获悉北京市农林科学院申请的专利基于机器学习的农田碳汇遥感数据时空建模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：CN121480334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610018507.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习的农田碳汇遥感数据时空建模方法及系统是由李新荣;宋大平;樊代佳;王学霞;秦雪超;张慧琦;钟华;杨金凤;田壮;梁丽娜;杜连凤设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的农田碳汇遥感数据时空建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的农田碳汇遥感数据时空建模方法及系统。该方法涉及时空建模技术领域，包括以下步骤：完整度量化、完整度优化、耦合度量化和耦合度优化。本发明通过多源遥感与地面实测数据评估协同表征完整度，动态优化提取频率与面积阈值，构建训练样本；基于机器学习训练碳汇时空模型，评估碳循环‑遥感数据耦合度，动态调控像元对齐窗口与适配分辨率，最终输出农田碳汇时空动态分布图，提高农田碳汇遥感数据时空建模可靠性，解决了现有技术中存在由于遥感数据表征与真实碳过程的不匹配导致农田碳汇遥感数据时空建模可靠性低的问题。

本发明授权基于机器学习的农田碳汇遥感数据时空建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的农田碳汇遥感数据时空建模方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标农田区域在预设时间序列内的多源遥感数据，并同步采集目标农田区域对应时间序列的地面实测农田碳汇数据，基于多源遥感数据与地面实测农田碳汇数据得到多源数据协同表征完整度，用于衡量多源遥感数据对农田碳汇参数的表征能力； 根据多源数据协同表征完整度判断是否进行完整度优化，若是，则在完整度优化后构建出用于机器学习的训练样本数据集，若否，则直接构建出用于机器学习的训练样本数据集，所述完整度优化包括提取频率动态调控以及面积表征阈值动态调控； 基于机器学习的训练样本数据集为输入，训练农田碳汇遥感数据时空模型，获取碳循环-遥感数据得到碳循环过程-遥感数据耦合度，用于衡量碳循环过程中，碳汇过程模型与遥感数据的耦合度； 根据碳循环过程-遥感数据耦合度判断是否进行耦合度优化，若是，则在耦合度优化后输出目标农田区域的农田碳汇时空动态分布图，若否，则直接输出目标农田区域的农田碳汇时空动态分布图，所述耦合度优化包括像元对齐窗口动态调控以及适配分辨率动态调控； 多源遥感数据与地面实测农田碳汇数据包括边界位置偏移量、像元信息熵和像元-点位空间匹配误差； 通过偏移量影响因子对边界位置偏移量与偏移量参考值的占比分析结果进行交互处理，得到偏移量影响值； 通过信息熵影响因子对像元信息熵与信息熵参考值的占比分析结果进行交互处理，得到信息熵影响值； 通过匹配误差影响因子对像元-点位空间匹配误差与匹配误差参考值的占比分析结果进行交互处理，得到匹配误差影响值； 基于偏移量影响值、信息熵影响值以及匹配误差影响值进行耦合，得到多源数据协同表征完整度； 若多源数据协同表征完整度小于或等于完整度设定值，则不进行完整度优化； 若多源数据协同表征完整度大于完整度设定值，则根据边界变化速率判断是否进行提取频率动态调控，若是，则在提取频率动态调控后判断是否进行面积表征阈值动态调控，若否，则直接判断是否进行面积表征阈值动态调控； 所述碳循环-遥感数据包括多源数据协同表征完整度、激光雷达-光学数据地形匹配偏差和遥感-碳循环像元尺度偏差； 所述得到碳循环过程-遥感数据耦合度具体步骤为： 通过完整度影响因子对多源数据协同表征完整度与完整度参考值的占比分析结果进行交互处理，得到完整度影响值； 通过地形匹配偏差影响因子对激光雷达-光学数据地形匹配偏差与地形匹配偏差参考值的占比分析结果进行交互处理，得到地形匹配偏差影响值； 通过尺度偏差影响因子对遥感-碳循环像元尺度偏差与尺度偏差参考值的占比分析结果进行交互处理，得到尺度偏差影响值； 基于完整度影响值、地形匹配偏差影响值以及尺度偏差影响值进行耦合，得到碳循环过程-遥感数据耦合度； 若碳循环过程-遥感数据耦合度小于或等于耦合度设定值，则不进行耦合度优化； 若碳循环过程-遥感数据耦合度大于耦合度设定值，则根据遥感-碳循环像元尺度偏差判断是否进行像元对齐窗口动态调控，若是，则在像元对齐窗口动态调控后判断是否进行适配分辨率动态调控，若否，则直接判断是否进行适配分辨率动态调控。

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