申请/专利权人：南开大学

申请日：2024-04-16

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN118053519B

主分类号：G16C20/70

分类号：G16C20/70;G16C20/10;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/0985

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开

摘要：本发明公开了一种耦合ResNets和改进CASA模型的区域植被GPP估算方法。该方法将ResNets网络与新构建的GPP估算模型耦合，提高了模型的泛化能力和估算精度，在极端气候事件下具有较高的稳健性。本发明基于传统CASA模型，构建了新的GPP估算模型，新构建的GPP估算模型可直接估算GPP，克服了传统CASA模型只能输出NPP的缺陷。本发明可在不同的环境条件和植被类型下准确估算，且可表示多重环境因子与之间的复杂非线性关系，考虑多重环境因子间的交互作用对的影响，将估算的代入新构建的GPP估算模型后，可在环境异质性高的地区提高GPP估算精度。

主权项：1.一种耦合ResNets和改进CASA模型的区域植被GPP估算方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、针对被植被覆盖的目标区域，获取该目标区域的气象参数、植被参数、土壤参数和实测总初级生产力GPPm；气象参数包括空气温度Ta、太阳辐射Ra、地表蒸散发ET、大气二氧化碳浓度Ac和饱和水汽压差VPD；植被参数包括增强植被指数EVI；土壤参数包括土壤湿度SM；利用日间法将涡度相关通量塔观测到的净生态系统交换NEE通量分解为实测总初级生产力GPPm和生态系统呼吸ER；实测总初级生产力GPPm的计算公式如下：GPPm＝ER-NEE1步骤2、对传统CASA模型进行改进来构建GPP估算模型：将传统CASA模型中的环境胁迫因子替换为光能利用率εg，从而构建GPP估算模型；GPP估算模型的表达式为：GPP＝PAR×fPAR×εg×εmax2式2中，PAR为光合有效辐射；fPAR为植物吸收的光合有效辐射比例，fPAR＝A*EVI+B，其中，A和B为两个常数，EVI表示增强植被指数；εmax为理想条件下的最大光能利用率；步骤3、将步骤1得到的目标区域的气象参数、植被参数和土壤参数输入到ResNets网络中，得到光能利用率εg的预测值；再将光能利用率εg的预测值代入步骤2构建的GPP估算模型中，计算得到预测的总初级生产力GPP；再利用损失函数计算预测的总初级生产力GPP与步骤1的实测总初级生产力GPPm之间的误差Loss来不断优化ResNets网络，直至误差Loss最小，得到优化后的ResNets网络；所述ResNets网络由依次顺序连接的一个输入层、若干个连续的残差块、一个池化层和一个全连接层组成；残差块由依次连接的卷积层、批归一化和激活函数组成；步骤4、采集当前状态下的目标区域的气象参数、植被参数和土壤参数；然后将上述参数输入步骤3得到的优化后的ResNets网络中，由优化后的ResNets网络输出当前状态下的光能利用率εg的预测值；再将当前状态下的光能利用率εg的预测值代入步骤2构建的GPP估算模型中，计算得到当前状态下的被植被覆盖的目标区域的总初级生产力。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南开大学 耦合ResNets和改进CASA模型的区域植被GPP估算方法

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