LU600359B1

LU600359B1 - Prediction Method and System of Carbon Sink Change and Spatial Distribution of Forest Vegetation

Info

Publication number: LU600359B1
Application number: LU600359A
Authority: LU
Inventors: Hongwei Zhang; Liheng Xu; Xianglong Liu
Original assignee: Gansu Province Ziwuling Forestry Man Bureau Huachi Branch Bureau Donghuachi Forest Farm; Qingyang Forestry Science Res Institute
Priority date: 2025-02-25
Filing date: 2025-02-25
Publication date: 2025-08-25

Claims

PATENTANSPRUCHE 600959

1. Verfahren zur Vorhersage von Kohlenstoffsenken zur Vorhersage der Veränderung und der räumlichen Verteilung der Waldvegetation, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren Folgendes umfasst: Erhalten der Verteilungsdaten von Vegetationstypen im Zielgebiet und Kombinieren der voreingestellten Vegetationswachstumsrate und Biomasse-Verteilungsparameter, um die Abbildungsbeziehung zwischen Vegetationstypen und Wachstumseigenschaften zu erzeugen; Extrahieren der Daten der Altersstruktur des Waldes für die Vegetation in verschiedenen Waldalter-Segmenten gemäß der Abbildungsbeziehung zwischen Vegetationstypen und Wachstumseigenschaften, und Herstellen der funktionalen Beziehung zwischen Waldalter und Kohlenstoffsenke in Kombination mit dem dynamischen Änderungsgesetz der Kohlenstoffspeicherung; Verwenden des voreingestellten Gitter-Einteilungsalgorithmus, Kombinieren der Verteilungsdaten der Vegetationstypen und der Altersstruktur der Wälder, Bestimmen des Gittermaßstabs und Erzeugen des Ausgangsmodells der Kohlenstoffsenke der gitterbasierten Vegetation; Erhalten von Daten über die Klimabedingungen des Zielgebiets und Kombinieren mit Parametern der physikalischen und chemischen Bodeneigenschaften, um eine Interaktionsmatrix zwischen den Klimabedingungen und den Bodeneigenschaften zu erstellen; Extrahieren des dynamischen Änderungsgesetzes der Kohlenstoffspeicherung im Boden entsprechend der Interaktionsmatrix zwischen Klimabedingungen und Bodeneigenschaften, und Herstellen der funktionalen Beziehung der der Kohlenstoffsenke im Boden durch Kombinieren der Verteilungsdaten der Vegetationstypen; und Verschmelzen des Ausgangsmodells der Kohlenstoffsenke der gitterbasierten Vegetation mit der funktionalen Beziehung der Kohlenstoffsenke im Boden, um ein umfassendes Modell der Kohlenstoffsenke zu erzeugen; entsprechend dem umfassenden Modell der Kohlenstoffsenke werden die Veränderung und die 0600358 räumliche Verteilung der Kohlenstoffsenke der Waldvegetation in dem zu untersuchenden Gebiet vorhergesagt.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Erhalten der Verteilungsdaten von Vegetationstypen im Zielgebiet und das Kombinieren der voreingestellten Vegetationswachstumsrate und der Biomasse-Verteilungsparameter zum Erzeugen der Abbildungsbeziehung zwischen Vegetationstypen und Wachstumseigenschaften Folgendes umfasst: Erhalten von Satelliten-Fernerkundungsbilddaten eines Zielgebiets, Extrahieren von Vegetationstyp-Verteilungsinformationen durch einen Bildsegmentierungsalgorithmus, und Erhalten von Vektordaten der räumlichen Verteilung jedes Vegetationstyps; Erstellen des Abbildungsmodells zwischen Vegetationstyp und Wachstumsrate unter Verwendung eines Support-Vector-Machine-Algorithmus, und Erhalten der Wachstumsratenwerte jedes Vegetationstyps gemäß den voreingestellten Wachstumsratenparametern jedes Vegetationstyps; entsprechend den voreingestellten Biomasse-Verteilungsparametern jedes Vegetationstyps, Erstellen des Zuordnungsmodells zwischen Vegetationstyp und Biomasseverteilung durch einen Entscheidungsbaumalgorithmus und Ermitteln des Biomasse-Verteilungsverhältnisses jedes Vegetationstyps; Durchführen einer räumlichen Überlagerungsanalyse der Vektordaten der Verteilung des Vegetationstyps, des Wachstumsratenwerts und des Biomasse-Verteilungsverhältnisses, um die Verteilungskarte der Wachstumseigenschaften jedes Vegetationstyps im Zielgebiet zu erhalten; wenn es einen unbekannten Vegetationstyp im Zielgebiet gibt, wird der bekannte Vegetationstyp anhand seiner spektralen Eigenschaften durch die Methode des minimalen Abstands bestimmt, und die entsprechenden Parameter der Wachstumseigenschaften werden angegeben; Durchführen einer räumlichen Interpolation auf der Verteilungskarte der Wachstumseigenschaften der Vegetation im Zielgebiet, um kontinuierliche

Rasterdaten der Verteilung der Wachstumseigenschaften der Vegetation zu erhalten; 0600358 und Speichern der Rasterdaten der Verteilung von Wachstumseigenschaften der Vegetation in der geographischen = Informationsdatenbank, um einen Kartierungsdatensatz von Vegetationstypen und Wachstumseigenschaften zu bilden.

3. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass Extrahieren der Daten der Altersstruktur des Waldes fur die Vegetation in verschiedenen Waldalters-Segmenten gemäß der Abbildungsbeziehung zwischen Vegetationstypen und Wachstumseigenschaften, und Herstellen der funktionalen Beziehung zwischen Waldalter und Kohlenstoffsenke in Kombination mit dem dynamischen Anderungsgesetz der Kohlenstoffspeicherung Folgendes umfassen: Erstellen der Wissensbasis von Vegetationstypen und Wachstumseigenschaften entsprechend der Abbildungsbeziehung zwischen Vegetationstypen und Wachstumseigenschaften, und Erhalten der den verschiedenen Vegetationstypen entsprechenden Parameter der Wachstumseigenschaften durch die Wissensbasis; Erhalten der räumlichen Verteilungsinformation der Vegetationstypen durch Fernerkundungs-Bildinterpretation entsprechend der Vegetation im Untersuchungsgebiet, und Erstellen der Verteilungskarte der Vegetationstypen; Beurteilen der Parameter der Wachstumseigenschaften jedes Vegetationstyp-Pixels gemal der Verteilungskarte der Vegetationstypen und der etablierten Wissensbasis der Vegetationstypen und Wachstumseigenschaften, um eine Schicht von Parametern der Wachstumseigenschaften der Vegetation zu bilden; durch die Methode zum Erhalten von Daten Uber die Altersstruktur des Waldes, Erhalten von Stichprobendaten über die Altersstruktur des Waldes für verschiedene Vegetationstypen und verschiedene Waldalter-Segmente unter Verwendung der Methoden der Untersuchung von Probeflachen und der Baumring-Analyse; gemäß den erhaltenen Stichprobendaten der Altersstruktur des Waldes unter Verwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens wie Support-Vektor-Maschine und Random-Forest usw., Erstellen eines

Vorhersagemodells der Altersstruktur des Waldes und Verwenden der Schicht der 7600559 Parameter der Wachstumseigenschaften der Vegetation als Modelleingabe, um die Altersstruktur des Waldes jedes Pixels vorherzusagen, und Erhalten der Verteilungskarte der Altersstruktur des Waldes in dem Untersuchungsgebiet; und gemäß den verschiedenen Vegetationstypen und dem unterschiedlichen Waldalter, Erhalten der dynamischen Änderungsdaten der Kohlenstoffspeicherung durch Felduntersuchungen, und Analysieren des Gesetzes der sich mit dem Waldalter ändernden Kohlenstoffspeicherung, und Erstellen des funktionalen Beziehungsmodells zwischen Waldalter und Kohlenstoffspeicherung.

4. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass Verwenden des voreingestellten Gitter-Einteilungsalgorithmus, Kombinieren der Verteilungsdaten der Vegetationstypen und der Altersstruktur der Wälder, Bestimmen des Gittermaßstabs und Erzeugen des Ausgangsmodells der Kohlenstoffsenke der gitterbasierten Vegetation Folgendes umfasst: Erhalten von Verteilungsdaten der Vegetationstypen und Strukturdaten des Waldalters des Zielgebiets, Vorverarbeiten der Daten und Vereinheitlichen des Datenformats und des Koordinatensystems; entsprechend den Verteilungsdaten der Vegetationstypen werden die Vegetationstypen durch einen Clusteralgorithmus klassifiziert, und Erhalten der Verteilungsgebiete der verschiedenen Vegetationstypen und Berechnen des Flächenanteils jedes Gebiets; entsprechend den Strukturdaten des Waldalters, Analysieren des Waldalters in verschiedenen Vegetationstypen, und Erhalten des Flachenanteils jedes Waldalter-Segments, und Berechnen des durchschnittlichen Waldalters jeder Vegetationstyp-Region durch die Methode des gewichteten Durchschnitts; Verwenden des voreingestellten Gitter-Einteilungsalgorithmus entsprechend der Verteilung der Vegetationstypen und der strukturellen Merkmale des Waldalters, adaptives Bestimmen des geeigneten Gittermaßstabs und Unterteilen des Zielgebiets in mehrere Gittereinheiten;

Abzielen auf jede Gittereinheit gemäß dem \Vegetationstyp und dem 0600358 durchschnittlichen Waldalter, Erhalten der entsprechenden Kohlenstoffsenken-Parameter von dem Kohlenstoffsenken-Schatzungsmodell und Berechnen der anfanglichen Kohlenstoffsenke der Gittereinheit; und Zusammenfassen der anfanglichen Kohlenstoffsenken-Daten jeder Gittereinheit, um das Ausgangsmodell der Kohlenstoffsenke der gitterbasierten Vegetation zu erzeugen, und das Ausgangsmodell deckt das gesamte Zielgebiet ab.

5. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Erhalten von Daten über die Klimabedingungen des Zielgebiets und das Kombinieren mit Parametern der physikalischen und chemischen Bodeneigenschaften, um eine Interaktionsmatrix zwischen den Klimabedingungen und den Bodeneigenschaften zu erstellen, Folgendes umfasst: Erhalten der historischen Klimazustandsdaten des Gebiets entsprechend den geografischen Standortinformationen des Zielgebiets; Erhalten von Parametern der physikalischen und chemischen Eigenschaften im Boden des Zielgebiets; Vorverarbeiten der erhaltenen Klimazustandsdaten und der Daten zu Parametern der physikalischen und chemischen Eigenschaften im Boden; Durchführen einer Merkmalstechnik an den vorbehandelten Klimazustandsdaten und den Daten der Parameter der physikalischen und chemischen Eigenschaften im Boden, Extrahieren von Schlüsselmerkmalen und Durchführen einer Merkmalsauswahl und Merkmalskombination zum Bilden einer Klima-Boden-Merkmalsmatrix; Berechnen der Korrelation zwischen den Klimabedingungen und den Bodeneigenschaften unter Verwendung der Korrelationsanalysemethode, und Erhalten der Korrelations-Koeffizientenmatrix; und Beurteilen der Wechselwirkung zwischen Klimabedingungen und Bodeneigenschaften anhand der Korrelations-Koeffizientenmatrix, Bestimmen der

Starke und Richtung der Wechselwirkung und Bilden der 0600358 Klima-Boden-Wechselwirkungsmatrix.

6. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass gemäß der Wechselwirkungsmatrix zwischen Klimabedingungen und Bodeneigenschaften das Gesetz der dynamischen Veränderung der Kohlenstoffspeicherung im Boden extrahiert wird und die funktionelle Beziehung der Kohlenstoffsenke im Boden durch Kombinieren der Verteilungsdaten der Vegetationstypen hergestellt wird, umfassend: Erhalten der Daten von Klimabedingungen und Bodeneigenschaften, Erstellen einer Interaktionsmatrix und Extrahieren der wichtigsten Einflussfaktoren und Gesetze der dynamischen Veränderung der Kohlenstoffspeicherung im Boden durch die Matrixanalysemethode; Verwenden von Algorithmen des maschinellen Lernens, Erstellen des nichtlinearen Beziehungsmodells zwischen = Klimabedingungen, Bodeneigenschaften und Kohlenstoffspeicherung im Boden und Erhalten der Vorhersagefunktion der Kohlenstoffspeicherung im Boden; Erfassen der Verteilungsdaten der Vegetationstypen im Untersuchungsgebiet, Klassifizieren und Kodieren der Vegetationstypen zur Erstellung einer Verteilungsmatrix der Vegetationstypen; Analysieren der Vorhersagefunktion der Kohlenstoffspeicherung im Boden und der Verteilungsmatrix der Vegetationstypen durch räumliche Überlagerung, und Berechnen der Kohlenstoffspeicherung im Boden unter verschiedenen Vegetationstypen, und Erhalten der räumlichen Verteilungskarte der Kohlenstoffspeicherung im Boden; Erzeugen der kontinuierlichen Verteilungsfläche der Kohlenstoffspeicherung im Boden entsprechend der räumlichen Verteilungskarte der Kohlenstoffspeicherung im Boden durch die Methode der räumlichen Statistik, und Bestimmen des räumlichen Verteilungsgesetzes der Kohlenstoffsenke im Boden; und Erstellen des funktionalen Beziehungsmodells zwischen der Kohlenstoffbindung im Boden und Klimabedingungen, Bodeneigenschaften und Vegetationstypen durch mathematische Anpassung des räumlichen Verteilungsgesetzes der 4600359 Kohlenstoffbindung im Boden, und Erhalten der Vorhersagegleichung der Kohlenstoffbindung im Boden.

7. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Verschmelzen des Ausgangsmodells der Kohlenstoffsenke der gitterbasierten Vegetation mit der funktionalen Beziehung der Kohlenstoffsenke im Boden, um ein umfassendes Modell der Kohlenstoffsenke zu erzeugen; und entsprechend dem umfassenden Modell der Kohlenstoffsenke werden die Veränderung und die räumliche Verteilung der Kohlenstoffsenke der Waldvegetation in dem zu untersuchenden Gebiet vorhergesagt, Folgendes umfasst: entsprechend der vorgegebenen Gittergröße wird das Untersuchungsgebiet gerastert, um den Ausgangswert der Kohlenstoffsenke der Vegetation und der Kohlenstoffsenke im Boden für jede Gittereinheit zu erhalten; Abzielen auf jede Gittereinheit, Erstellen eines funktionalen Beziehungsmodells zwischen der Kohlenstoffsenke der Vegetation und der Kohlenstoffsenke im Boden, und Erhalten eines gerasterten funktionalen Beziehungsmodells zwischen der Kohlenstoffsenke der Vegetation und im Boden; und Verschmelzen des gerasterten Ausgangsmodells der Kohlenstoffsenke der Vegetation mit dem gerasterten Modell der Vegetations-Boden-Kohlenstoffsenken-Funktion und Erzeugen des gerasterten umfassenden Kohlenstoffsenken-Modells unter Verwendung der gewichteten Durchschnittsmethode.

8. System zur Vorhersage von Kohlenstoffsenken zur Vorhersage der Veränderung 0600358 und der räumlichen Verteilung der Waldvegetation, wobei das System zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1-7 verwendet wird, dadurch gekennzeichnet, dass das System umfasst: ein Kartierungsmodul, ein erstes Modul für Funktionsbeziehungen, ein Ausgangsmodul für Modellerzeugung, ein Matrixerzeugungsmodul, ein zweites Modul für Funktionsbeziehungen und ein umfassendes Modellerzeugungsmodul für Kohlenstoffsenken; das Kartierungsmodul wird verwendet, um die Verteilungsdaten von Vegetationstypen in dem Zielgebiet zu erhalten und eine Kartierungsbeziehung zwischen Vegetationstypen und \Wachstumseigenschaften durch Kombination der voreingestellten Vegetationswachstumsrate und Biomasse-Zuordnungsparameter zu erzeugen; das erste Modul für Funktionsbeziehungen wird verwendet, um Strukturdaten des Waldalters entsprechend der Kartierungsbeziehung zwischen Vegetationstypen und Wachstumseigenschaften zu extrahieren, um die Vegetation verschiedener Waldalters-Segmente zu erfassen und mit dem dynamischen Änderungsgesetz der Kohlenstoffspeicherung zu kombinieren, um eine funktionale Beziehung zwischen Waldalter und Kohlenstoffsenke herzustellen; das Ausgangsmodul für Modellerzeugung wird verwendet, um den Gittermaßstab durch Anwendung eines voreingestellten Algorithmus zur Gittereinteilung zu bestimmen und die Daten zur Verteilung der Vegetationstypen und die Strukturdaten des Waldalters zu kombinieren, um ein Ausgangsmodell der Kohlenstoffsenke der gitterbasierten Vegetation zu erzeugen; das Matrixerzeugungsmodul wird verwendet, um die Klimabedingungs-Daten des Zielgebiets zu erhalten und die Parameter der physikalischen und chemischen Eigenschaften des Bodens zu kombinieren, um eine Interaktionsmatrix zwischen den Klimabedingungen und der Bodeneigenschaften zu erzeugen; das zweite Modul für Funktionsbeziehungen wird verwendet, um das dynamische Änderungsgesetz der Kohlenstoffspeicherung im Boden gemäß der Interaktionsmatrix zwischen Klimabedingungen und Bodeneigenschaften zu extrahieren und die Funktionsbeziehung der Kohlenstoffsenke im Boden in 0600358 Kombination mit Verteilungsdaten vom Vegetationstyp zu erstellen; und das umfassende Modellerzeugungsmodul für Kohlenstoffsenken wird verwendet, um das Ausgangsmodell der Kohlenstoffsenke der gitterbasierten Vegetation mit der f Funktionsbeziehung der Kohlenstoffsenke im Boden zu verschmelzen, um ein umfassendes Kohlenstoffsenken-Modell zu erzeugen, und gemäß dem umfassenden Kohlenstoffsenken-Modell die Veränderung und räumliche Verteilung der Kohlenstoffsenke der Waldvegetations in dem zu messenden Gebiet vorherzusagen.