【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及环境监测与管理，具体为基于gis图层渲染的碳汇大数据核算和可视化展示方法。
技术介绍
1、碳汇作为减少大气中二氧化碳浓度的重要手段，在全球气候变化应对中扮演着至关重要的角色。碳汇是指通过自然过程或人类活动将大气中的二氧化碳固定在植被、土壤和海洋等碳库中的过程。然而，现有的碳汇监测和核算技术在数据收集、处理、模型构建和展示方面存在一些显著的不足和挑战，具体表现如下：
2、数据来源单一且分散：现有技术在碳汇数据的收集方面，通常依赖单一的数据来源，如遥感影像数据或地面观测数据。这些数据往往存在时空分辨率不一致、数据缺失和覆盖范围有限的问题，导致碳汇核算所需的信息基础不够全面和可靠。此外，单一数据源难以反映复杂生态系统中碳汇动态变化的全面情况，影响碳汇核算的准确性；
3、数据处理效率低且准确性不足：由于缺乏系统化和标准化的数据预处理方法，现有技术在处理遥感影像数据时，往往忽略了辐射校正、几何校正和大气校正等关键步骤，导致数据质量较低，精度不高。这些问题会引发显著的误差，影响后续分析的可靠性。此外，在处理多源数据时，未能有效融合不同数据源的信息，难以提供准确和一致的标准化数据集，从而限制了碳汇核算的精度；
4、核算模型的精度和适应性有限：传统的碳汇核算模型大多依赖经验公式或简单统计模型，未能充分利用多种输入变量（如气象数据、植被类型、地理特征、土壤类型和土地利用类型等）。这些模型的精度和适应性较差，难以满足不同区域和环境下的碳汇核算需求。此外，缺乏系统的模型训练和验证机制，导致模型参数优化
5、可视化展示方式不直观：现有技术在碳汇数据的可视化展示方面，多采用二维图表或静态地图，无法直观呈现碳汇在地理空间上的分布特征和动态变化情况。这种展示方式限制了用户对碳汇数据的理解和分析，难以有效地支持决策和管理。缺乏三维可视化手段，使得复杂地形和多层次植被结构的展示成为难题，无法直观、全面地反映碳汇的空间分布和动态变化；
6、互动性和灵活性不足：现有的碳汇数据展示平台功能单一，缺乏互动性和灵活性。用户难以自定义分析视角和展示方式，数据查询和分析过程繁琐，难以满足用户对碳汇数据的多样化需求。固定和静态的展示模式限制了用户的操作体验和分析能力，影响了碳汇管理的效率和效果。
7、针对上述问题，本专利技术提供了一种基于gis图层渲染的碳汇大数据核算和可视化展示方法，来解决现有技术的不足。
技术实现思路
1、解决了现有技术中数据来源单一且分散、数据处理效率低且准确性不足、核算模型精度和适应性有限、可视化展示不直观以及互动性和灵活性不足等问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：基于gis图层渲染的碳汇大数据核算和可视化展示方法，包括以下步骤：
3、收集多源数据，包括遥感影像数据、地理信息数据、气象数据和社会经济数据：
4、多源数据的收集是碳汇核算的基础。遥感影像数据提供了大范围的地表信息，地理信息数据提供了地形、地貌等基础地理信息，气象数据提供了温度、降水量等气候条件，社会经济数据则提供了人类活动相关的信息。
5、通过整合多源数据，可以获得更加全面和详细的碳汇相关信息，提高碳汇核算的准确性和可靠性。这种全面的数据基础能够有效弥补单一数据源带来的局限性，提供了更丰富和精确的基础数据。
6、对所述遥感影像数据进行预处理，所述预处理包括辐射校正、几何校正和大气校正：
7、遥感影像数据在获取过程中会受到大气条件、传感器特性等因素的影响，导致影像数据存在辐射失真、几何畸变等问题。辐射校正用于修正影像的辐射值，几何校正用于修正影像的空间位置，大气校正用于消除大气影响。
8、经过预处理的遥感影像数据具有更高的精度和一致性，能够更准确地反映地表的真实情况，从而提高后续数据融合和模型构建的可靠性。
9、将预处理后的多源数据进行融合：
10、数据融合是将来自不同来源的数据通过一定的算法和技术手段整合在一起，形成一个统一的、具有更高空间分辨率和一致性的标准化数据集。
11、数据融合可以消除不同数据源之间的差异，提高数据的整体质量和一致性。融合后的数据集能够提供更加精确的碳汇核算基础数据，提升核算结果的准确性。
12、利用随机森林算法或深度神经网络算法建立碳汇核算模型：
13、随机森林算法和深度神经网络算法是两种常见的机器学习算法。随机森林通过构建多个决策树并取其平均结果，具有高效和稳定的特点。深度神经网络通过多层非线性转换学习复杂的输入输出关系，具有强大的建模能力。
14、采用这两种算法建立的碳汇核算模型可以充分利用多源数据的特征，建立高精度的碳汇核算模型。模型能够适应不同区域和环境的碳汇核算需求，提高核算的精度和适用性。
15、基于标准化数据集对碳汇核算模型进行训练和交叉验证：
16、训练和交叉验证是模型优化的重要步骤。通过将标准化数据集分割为训练集和验证集，进行多次训练和验证，优化模型参数，确保模型的泛化能力。
17、通过训练和交叉验证，可以有效提高模型的准确性和稳定性，确保模型在不同数据集上的表现一致，从而提高碳汇核算的可靠性。
18、利用优化后的碳汇核算模型对目标区域进行碳汇核算和预测，所述预测包括计算每个像素点的碳汇量：
19、优化后的模型可以对目标区域的每个像素点进行碳汇量计算和预测，提供详细的空间分布信息。
20、精细化的碳汇核算和预测能够提供高分辨率的碳汇空间分布图，帮助用户全面了解碳汇的地理分布特征，实现精细化管理和决策支持。
21、使用时间序列分析方法对碳汇变化趋势进行分析：
22、时间序列分析方法通过对历年碳汇数据进行分析，识别其变化趋势和规律，预测未来的碳汇变化情况。
23、通过时间序列分析，可以识别出碳汇变化的长期趋势和季节性波动，帮助用户制定科学的碳汇管理和调控策略，预测未来的碳汇变化。
24、采用webgl和tilemapping技术进行gis图层渲染，将碳汇数据高效渲染到地图上：
25、webgl是一种基于浏览器的图形渲染技术，tilemapping是分块地图技术。两者结合可以实现大数据量下的高效地图渲染。
26、采用webgl和tilemapping技术，可以显著提高碳汇数据的渲染效率和实时响应能力，用户能够快速、流畅地查看和分析碳汇数据，提升用户体验。
27、基于激光雷达数据和高分辨率影像数据构建三维地形和植被模型：
28、lidar数据提供了高精度的地形信息，高分辨率影像数据提供了详细的地表覆盖信息，结合两者可以构建三维地形和植被模型。
29、三维地形和植被模型能够直观地展示碳汇在地理空间上的分布和变化情况，提供生动的三维可视化效果，帮助用户更好地理解和分析碳汇数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于GIS图层渲染的碳汇大数据核算和可视化展示方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于GIS图层渲染的碳汇大数据核算和可视化展示方法，其特征在于，所述遥感影像数据包括从Landsat和MODIS卫星获取的影像数据，所述气象数据包括从地面气象站获取的温度和降水量数据。
3.根据权利要求1所述的基于GIS图层渲染的碳汇大数据核算和可视化展示方法，其特征在于，所述辐射校正利用辐射传输模型对影像数据进行校正，所述几何校正利用地理坐标系对影像数据进行校正，使其与地理信息数据对齐。
4.根据权利要求1所述的基于GIS图层渲染的碳汇大数据核算和可视化展示方法，其特征在于，所述融合过程包括使用空间插值算法将不同数据源的数据进行融合，生成具有统一空间分辨率的标准化数据集。
5.根据权利要求1所述的基于GIS图层渲染的碳汇大数据核算和可视化展示方法，其特征在于，所述模型的输入变量包括气象数据、植被类型、地理特征、土壤类型和土地利用类型；所述交叉验证包括分割数据集为训练集和验证集，并通过多次训练和验证优化模型参数。
7.根据权利要求1所述的基于GIS图层渲染的碳汇大数据核算和可视化展示方法，其特征在于，所述WebGL和TileMapping技术的GIS图层渲染步骤包括使用GPU加速技术进行图层渲染，以提高碳汇数据的渲染效率和实时响应能力。
8.根据权利要求1所述的基于GIS图层渲染的碳汇大数据核算和可视化展示方法，其特征在于，所述三维地形和植被模型的构建步骤包括利用激光雷达数据生成高精度的地形模型，并结合高分辨率影像数据生成植被覆盖模型，所述植被覆盖模型包括不同类型植被的三维结构和分布。
9.根据权利要求1所述的基于GIS图层渲染的碳汇大数据核算和可视化展示方法，其特征在于，所述互动式可视化平台提供时间轴滑动、区域选择和数据对比功能，用户能够通过拖动时间轴查看不同时间段的碳汇变化，通过选择不同区域进行详细分析，并生成动态报告和交互式图表，导出数据分析结果，以多种格式保存和分享。
...【技术特征摘要】
1.基于gis图层渲染的碳汇大数据核算和可视化展示方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于gis图层渲染的碳汇大数据核算和可视化展示方法，其特征在于，所述遥感影像数据包括从landsat和modis卫星获取的影像数据，所述气象数据包括从地面气象站获取的温度和降水量数据。
3.根据权利要求1所述的基于gis图层渲染的碳汇大数据核算和可视化展示方法，其特征在于，所述辐射校正利用辐射传输模型对影像数据进行校正，所述几何校正利用地理坐标系对影像数据进行校正，使其与地理信息数据对齐。
4.根据权利要求1所述的基于gis图层渲染的碳汇大数据核算和可视化展示方法，其特征在于，所述融合过程包括使用空间插值算法将不同数据源的数据进行融合，生成具有统一空间分辨率的标准化数据集。
5.根据权利要求1所述的基于gis图层渲染的碳汇大数据核算和可视化展示方法，其特征在于，所述模型的输入变量包括气象数据、植被类型、地理特征、土壤类型和土地利用类型；所述交叉验证包括分割数据集为训练集和验证集，并通过多次训练和验证优化模型参数。
6.根据权利要求1所述的基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵珂，张琳利，王金山，
申请(专利权)人：山东浪潮智慧能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。