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龙图腾网恭喜安徽建工生态科技股份有限公司申请的专利面向多类型城市绿地生态系统碳汇测量系统及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：CN119089149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-17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：202411569954.4，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权面向多类型城市绿地生态系统碳汇测量系统及方法是由孙云利;蔡祥杏;陈华永;马晓静设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向多类型城市绿地生态系统碳汇测量系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向多类型城市绿地生态系统碳汇测量系统及方法，属于碳汇测量技术领域，解决了现有方法采用特征选择算法提取特征因子时若数据分布不均或样本量不足而导致的评估结果不准确的问题，方法包括：采集时序性的城市绿地碳汇量关联数据，基于特征因子提取模型确定碳汇预处理集中影响碳汇总量的特征因子，结合碳储量法、特征因子提取模型分析特征因子集，计算城市绿地乔木和灌木生物量；本发明通过结合GBR模型和全局敏感度分析构建特征因子提取模型，从而精准的确定碳汇预处理集中影响碳汇总量的特征因子，能够减少碳汇估算中的不确定性，在数据分布不均或样本量不足时能够保证评估结果的精准。

本发明授权面向多类型城市绿地生态系统碳汇测量系统及方法在权利要求书中公布了：1.面向多类型城市绿地生态系统碳汇测量方法，其特征在于，所述面向多类型城市绿地生态系统碳汇测量方法包括：采集时序性的城市绿地碳汇量关联数据，其中，碳汇量关联数据包括绿地生态数据、绿地遥感数据、城市气象数据，对碳汇量关联数据预处理，得到碳汇预处理集；获取碳汇预处理集，将碳汇预处理集划分为训练集和测试集，结合GBR模型和全局敏感度分析构建特征因子提取模型，基于特征因子提取模型确定碳汇预处理集中影响碳汇总量的特征因子，输出特征因子集；加载特征因子集，以特征因子集为输入，结合碳储量法、特征因子提取模型分析特征因子集，计算城市绿地乔木和灌木生物量，基于城市绿地乔木和灌木生物量测算城市绿地碳汇总量；所述对碳汇量关联数据预处理的方法，具体包括：获取碳汇量关联数据，对碳汇量关联数据缺失值、异常值处理，得到归一化集；提取碳汇量关联数据中绿地遥感数据，计算绿地遥感数据中基于高光谱影响的植被指数，通过基于高光谱影响的植被指数确定绿地遥感数据对应的植被类型；其中，基于高光谱影响的植被指数通过以下公式计算： （1）其中，表示反射率，的下标数值表示反射率对应的波长，表示增强系数；提取碳汇量关联数据中绿地生态数据，基于绿地遥感数据对应的植被类型识别绿地生态数据中植被种类、植被胸径、植被树高，并结合碳汇量关联数据提取绿地地下地层深度、地层深度对应的土壤轻组含量、土壤重组含量、轻组有机碳含量、重组有机碳含量；基于土壤轻组含量、土壤重组含量、轻组有机碳含量、重组有机碳含量确定轻组有机碳分配比例、重组有机碳分配比例；获取轻组有机碳分配比例、重组有机碳分配比例，结合轻组有机碳分配比例、重组有机碳分配比例计算土壤有机碳密度储量和有机碳组分敏感性指数；其中，土壤有机碳密度储量通过以下公式计算： （2） （3）其中，表示土壤有机碳密度储量，表示土壤总有机碳含量，为土壤容重，为土层厚度，分别为轻组有机碳分配比例、重组有机碳分配比例，表示土壤中直径大于2mm的石砾体积比，而表示有机碳组分敏感性指数，表示多种绿地类型中有机碳组分含量的最小值，表示多种绿地类型总有机碳、组分含量的极差；整合基于高光谱影响的植被指数、轻组有机碳分配比例、重组有机碳分配比例、土壤有机碳密度储量和有机碳组分敏感性指数为碳汇预处理集；所述结合GBR模型和全局敏感度分析构建特征因子提取模型的方法，具体包括：以GBR模型为特征因子提取模型的初始模型，其中，初始模型包括模型融合模块、参数设置模块、正则化模块、评估模块；冻结所述初始模型的评估模块，结合全局敏感度分析对评估模块进行改进，得到敏感度分析模块；模型融合模块对敏感度分析模块、参数设置模块进行加权融合，参数设置模块设置初始模型的学习率、决策树数量、决策树最大深度、叶子节点，定义初始模的损失函数；获取训练集，以训练集为输入，执行初始模型，通过训练集对初始模型迭代训练，每轮迭代训练中，计算当前模型的损失函数和梯度，基于负梯度方向构建新的决策树，并将新的决策树添加至初始模型中，直至损失函数收敛；获取测试集，将测试集划分为多组测试子集，采用测试子集验证初始模型的精度，若初始模型的精度符合预设精度阈值，输出特征因子提取模型。

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