(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202110737132.2 (22)申请日 2021.06.30 (71)申请人 久瓴(上海)智能科技有限公司 地址 201914 上海市崇明区横沙乡富民支 路58号D1-9999室(上海横泰经济开发 区) (72)发明人 尤勇敏　 其他发明人请求 不公开姓名　 (74)专利代理 机构 深圳紫藤知识产权代理有限 公司 44570 专利代理师 远明 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/08(2006.01) G06F 113/08(2020.01) (54)发明名称 森林固碳释氧的估测方法、 装置、 系统及电 子设备 (57)摘要 本发明公开了一种森林固碳释氧的估测方 法、 装置、 系统以及电子装置。 本发明通过建立反 向传播神经网络模型， 并采用反向传播神经网 络， 以建立固碳释氧量的估测模型， 其具有较好 的学习精度， 从而实现森 林固碳释氧量的估测的 智能化和自动化。 此外， 基于反向传播神经网络 的固碳释氧量的估测模型， 在森 林固碳释氧量的 估测时所监测到的数据可以有效地孪生至数字 地形模型中。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115544857 A 2022.12.30 CN 115544857 A 1.一种森林固碳释氧的估测方法， 其特 征在于， 包括 步骤： 构建反向传播神经网络模型， 所述模型以森林的二氧化碳通量的影响因子作为输入， 二氧化碳通量作为输出； 利用样本数据训练所述反 向传播神经网络模型， 将二氧化碳通量影响因子作为模型输 入， 并通过 所述反向传播神经网络模型输出二氧化 碳通量； 基于所述 二氧化碳通量估测森林固碳释氧量。 2.根据权利要求1所述的森林固碳释氧的估测方法， 其特征在于， 所述基于所述二氧化 碳通量估测森林固碳释氧量， 包括： 利用固碳释氧量的估测模型估测森林固碳释氧量， 所述固碳释氧量的估测模型以所述 二氧化碳通量作为输入， 森林固碳释氧量作为输出。 3.根据权利要求1所述的森林固碳释氧的估测方法， 其特征在于， 还包括对所述样本数 据进行预处理； 所述对所述样本数据进行预处理包括： 通过公式 将f的区间映射到[0， 1]区间。 其中fi 为f的不同的度量 值。 4.根据权利要求1所述的森林固碳释氧的估测方法， 其特征在于， 所述二氧化碳通量的 影响因子包括采样于森林 上方的二氧化 碳的浓度、 气温和风速 。 5.根据权利要求1所述的森林固碳释氧的估测方法， 其特征在于， 所述反 向传播神经网 络模型的隐含层包括公式： Ij＝Σi＝Inωijxi +θj， 其中j为神经元节点， 1≤j ≤m， m为隐含 层中的神经元节 点的个数， 1≤i≤n， n为输入层中的神经元节 点的个数， xi为输入层中的第 i个神经元节点提供的输入数据， ωij为隐含层中的第j个神经元节点与输入层中的第i个 神经元节点的连接 权重， θj为隐含层中的第j个神经 元节点的阈值。 6.根据权利要求1所述的森林固碳释氧的估测方法， 其特征在于， 在利用样本数据训练 所述反向传播神经网络模型的步骤中， 包括： 确定所述反向传播神经网络模型的训练值， 其中所述训练值包括训练误差、 学习率、 训 练次数和惯性系数。 7.根据权利要求1所述的森林固碳释氧的估测方法， 其特征在于， 还包括： 将所述二氧 化碳通量、 所述森林固碳释氧量以数字 孪生的形式现实在数字地形模型中。 8.一种森林固碳释氧的估测装置， 其特 征在于， 包括： 神经网络建立模块， 用于构建反向传播神经网络模型， 所述模型以森林的二氧化碳通 量的影响因子作为输入， 二氧化 碳通量作为输出； 神经网络训练模块， 用于利用样本数据训练所述反向传播神经网络模型， 将二氧化碳 通量影响因子作为模型输入， 并通过 所述反向传播神经网络模型输出二氧化 碳通量； 以及 固碳释氧量计算模块， 用于基于所述 二氧化碳通量估测森林固碳释氧量。 9.一种森林固碳释氧的估测系统， 其特征在于， 包括数字地形模型， 所述数字地形模型 用于接收如权利要求1 ‑8任意一项 所述的森林固碳释氧的估测方法所输出的森林固碳释氧 量， 以根据所述森林固碳释氧量构建相应的数字 孪生空间。 10.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器和存储器， 所述处理器与所述存储器电性权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115544857 A 2连接， 所述存储器用于存储指令和数据， 所述处理器用于执行权利要求1至7所述的森林固 碳释氧的估测方法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115544857 A 3