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申请/专利权人：贵州省林业科学研究院

摘要：本发明涉及碳汇量预测技术领域，具体涉及基于AI的森林碳汇量预测系统，包括数据采集模块、碳汇量数据增强模块、特征选择模块、自适应环境因子调整模块、森林碳汇量预测模块以及预测结果分析模块，其中；所述数据采集模块采集与森林碳汇量相关的多源数据；所述碳汇量数据增强模块增强多源数据的样本数据集；所述特征选择模块提取影响碳汇量预测的特征；所述自适应环境因子调整模块对实时环境因子进行动态调整；所述森林碳汇量预测模块实现对森林碳汇量的预测；所述预测结果分析模块对森林碳汇量预测模型输出的预测结果进行分析。本发明，能够提供高效、准确的碳汇量预测结果。

主权项：1.基于AI的森林碳汇量预测系统，其特征在于，包括数据采集模块、碳汇量数据增强模块、特征选择模块、自适应环境因子调整模块、森林碳汇量预测模块以及预测结果分析模块，其中；所述数据采集模块采集与森林碳汇量相关的多源数据，包括气象数据、遥感影像数据、森林生长数据和土壤数据，并对采集到的多源数据进行清洗、归一化、缺失值填补；所述碳汇量数据增强模块基于预处理后的多源数据，利用生成对抗网络生成虚拟样本，增强多源数据的样本数据集；所述特征选择模块结合生成的虚拟样本，采用特征选择算法对增强后的多源数据进行筛选，提取影响碳汇量预测的特征，包括气象数据特征、遥感影像数据特征、森林生长数据特征和土壤数据特征；所述自适应环境因子调整模块利用自适应神经模糊推理机制对实时环境因子进行动态调整，环境因子包括气象数据特征以及土壤数据特征，具体包括：特征输入：将环境因子作为输入变量输入到自适应神经模糊推理机制中，其中为气象数据特征或土壤数据特征；模糊化：将输入变量模糊化，通过隶属函数将每个输入变量映射到模糊集合，设每个输入变量有三个隶属函数，则模糊化表示为： ；其中，为输入在模糊集中的隶属度，为模糊集中心，为模糊集宽度；模糊规则生成：通过模糊规则将输入变量与输出变量关联，设有条模糊规则，每条规则表示为： ；其中，、、分别为第条规则中第、、个输入变量的模糊集，为线性函数，表示第条规则的输出；推理和聚合：根据模糊规则对输入进行推理，并通过聚合计算输出，表示为： ； ；其中，为第条规则的激活强度，和为线性函数系数；去模糊化：采用加权平均法将模糊推理的结果去模糊化，得到最终的输出，表示为： ；所述森林碳汇量预测模块基于遥感影像数据特征和森林生长数据特征，结合调整后的气象数据特征和土壤数据特征，构建森林碳汇量预测模型，以实现对森林碳汇量的预测，并对森林碳汇量预测模型进行优化，具体包括：模型构建：基于遥感影像数据特征和森林生长数据特征，结合调整后的气象数据特征和土壤数据特征，构建森林碳汇量预测模型；模型优化：采用超参数优化技术，对森林碳汇量预测模型进行优化；交叉验证：利用交叉验证方法，对森林碳汇量预测模型进行验证；所述森林碳汇量预测模型采用图神经网络模型，所述图神经网络模型包括：节点特征融合：将多源数据融合为节点特征向量，表示为： ；其中，为节点的初始特征向量，为节点的气象数据特征，为节点的遥感影像数据特征，为节点的森林生长数据特征，为节点的土壤数据特征；边权重计算：根据空间距离和生态关系为每条边分配权重，表示为： ；其中，为节点和节点之间的边权重，为空间距离，为距离标准差，为生态关系的权重系数，表示生态关系；消息传递：在每一层，节点从其邻居节点聚合消息，表示为： ；其中，为节点在第层聚合的消息，为节点的邻居节点集合，为节点在第层的特征表示；节点特征更新：结合自身特征和聚合的邻居消息，更新节点特征，表示为： ；其中，为节点在第层的特征表示，和为权重矩阵，为偏置项，为ReLU激活函数；全局特征聚合：通过全局读出层聚合整个图的节点特征以得到全局图表示，表示为： ；其中，为全局图表示，为图神经网络模型的总层数，为平均池化操作；全连接层输出：将全局图表示输入到全连接层，输出最终的碳汇量预测结果，表示为： ；其中，为碳汇量预测结果，为输出层的权重矩阵，为偏置项，为激活函数；所述预测结果分析模块对森林碳汇量预测模型输出的预测结果进行分析，包括不确定性评估、误差分析和结果解释。

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