【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及环境科学和信息，尤其涉及乡村用地空间碳排放评估方法。
技术介绍
1、乡村用地空间碳排放评估是实现低碳乡村建设和可持续发展的重要工具。通过评估碳排放强度和总量，可以识别和优化不同土地利用类型的碳排放特征，支持决策者在土地规划和管理中做出明智选择。这对于减缓气候变化、提高土地利用效率和改善生态环境具有重要意义。在乡村地区，通过精准的碳排放评估，可以指导土地利用的合理布局，促进低碳农业和生态友好型基础设施的发展，最终实现经济、社会和环境的协调发展。
2、现有的乡村用地空间碳排放评估技术(中国专利技术专利，公开号：cn117217961a，名称：一种自下而上的乡村用地空间碳排放评估模型)主要依赖于自下而上的评估模型；这一模型使用的是传统的计算方法，主要通过获取土地利用规划中的用地指标，结合用地布局、用地规模、用地模式和用地结构等要素，计算不同用地类型的碳排放量；具体方法包括对单位住宅用地、经营性建设用地、公共服务设施用地、交通用地等的碳排放强度进行单独计算，然后汇总为整个乡村的碳排放总量。
3、然而，该技术存在若干不足。首先，现有模型过于依赖于静态的历史数据和平均值，缺乏动态调节能力，不能实时反映土地利用变化对碳排放的影响；其次，由于未能有效整合实时环境数据和社会经济因素，现有方法在评估的精确度和适应性方面表现不足；最后，现有技术对复杂土地利用场景的预测能力有限，特别是在多目标优化和动态评估中，缺乏智能化的分析手段，导致无法准确预测和管理碳排放。
技术实现思路p>
1、针对上述现有技术存在的诸多问题，本专利技术提供乡村用地空间碳排放评估方法，本专利技术通过集成多种智能化技术手段实现对乡村用地空间碳排放的精确评估和优化；首先，利用分布式传感器网络和无人机遥感技术进行数据采集，以实时监测环境参数和土地利用变化；接着，通过自适应变分自编码器提取关键特征，结合拓扑数据分析识别土地利用模式；随后，应用图神经网络和贝叶斯优化进行碳排放的动态评估和预测，生成不确定性量化数据；最后，通过多目标遗传算法和博弈论模型进行土地利用布局优化，利用智能合约和多智能体系统在区块链上执行优化策略，实现对碳排放的全面评估；本专利技术大幅提升了评估的实时性、准确性和适应性，为乡村用地的低碳管理提供了科学依据。
2、乡村用地空间碳排放评估方法，包括以下步骤：
3、通过分布式传感器网络和无人机遥感技术采集乡村地区的环境数据和土地利用影像数据，对所述数据进行去噪和格式化处理，以生成综合初始数据集；
4、对所述综合初始数据集进行数据清洗、标准化和特征提取，使用自适应变分自编码器选择关键特征，生成精选特征数据集；并将所述精选特征数据集与历史碳排放记录和社会经济数据融合，形成综合特征数据集；
5、基于图神经网络和贝叶斯优化结合生成对抗网络，对所述综合特征数据集进行碳排放动态评估与预测，生成预测结果及不确定性量化数据；
6、通过多目标遗传算法和博弈论模型优化土地利用布局，利用智能合约与多智能体系统协同执行优化方案，实时调整并生成优化策略；
7、使用优化策略对乡村用地空间进行全面碳排放评估，计算各土地利用类型的碳排放强度和总量，并生成评估报告。
8、优选的，通过无线传感器网络进行数据采集，其中所述网络节点分布在乡村地区，以实时收集环境参数，环境参数包括：温度、湿度和土壤含量；所述数据经过去噪处理以消除外部噪声，并通过格式化处理以确保数据的一致性和可用性，生成初步处理的环境数据。
9、优选的，所述无人机遥感技术包括使用多光谱和热成像摄像机获取土地利用影像，其中，所述影像经过几何校正以消除镜头畸变，接着进行图像拼接以形成连续的高分辨率土地利用地图，生成预处理遥感影像数据。
10、优选的，所述数据融合步骤包括：使用自适应变分自编码器对综合初始特征数据集进行特征提取，从中选择具有高相关性的重要特征生成精选特征数据集；将所述精选特征数据集与历史碳排放记录和社会经济数据进行融合，通过拓扑数据分析识别数据中的模式和结构，形成综合特征数据集。
11、优选的，所述动态评估步骤包括：应用图神经网络将综合特征数据集转换为图结构，生成节点嵌入数据；结合贝叶斯优化算法对节点嵌入数据进行动态评估，形成初步预测结果，其中节点嵌入数据通过以下公式计算：
12、
13、其中，表示节点v在第k层的嵌入向量；表示节点v的邻居节点集合；du和dv分别为节点u和v的度；w(k)为第k层的权重矩阵；σ为激活函数。
14、优选的，结合生成对抗网络进行对抗训练，形成对抗预测模型，对抗预测模型用于生成预测结果及不确定性量化数据，其中，不确定性量化通过混合高斯过程对预测结果的置信区间进行估计，置信区间通过以下公式计算：
15、
16、其中，ci为置信区间；为预测值；z为标准正态分布的临界值；σ为预测的标准差。
17、优选的，所述对抗训练过程使用自适应学习率，自适应学习率根据损失函数的变化动态调整。
18、优选的，所述优化决策步骤包括：通过多目标遗传算法对土地利用布局进行优化，其中，多目标遗传算法初始化一组候选方案并通过适应度函数进行评估，通过选择、交叉和变异操作不断生成新一代候选方案；结合博弈论模型模拟不同利益主体之间的策略交互，以识别最优的土地利用策略，并通过智能合约和多智能体系统实时执行优化方案。
19、优选的，所述优化通过多目标函数进行评价，所述多目标函数定义为经济效益、碳排放量和生态效益的加权组合，优化目标值通过以下公式计算：
20、f＝α·r-β·e+γ·s
21、其中，f为优化目标值，r为经济效益，e为碳排放量，s为生态效益，α、β、γ为权重系数。
22、优选的，所述智能合约与多智能体系统结合在区块链平台上执行，其中智能合约自动化执行优化方案，并根据传感器网络提供的实时反馈数据动态调整优化策略。
23、相比于现有技术，本专利技术的优点及有益效果在于：
24、本专利技术通过分布式传感器网络和无人机遥感技术，实现了环境数据的实时采集和处理，能够动态反映土地利用变化对碳排放的即时影响，显著提高了数据的实时性和准确性；
25、本专利技术通过使用自适应变分自编码器和拓扑数据分析，实现了特征数据的精准提取和融合，增强了评估模型的预测能力，能够准确识别关键因素对碳排放的影响；
26、本专利技术通过图神经网络和贝叶斯优化结合生成对抗网络，实现了碳排放动态评估和预测，能够在复杂场景下提供准确的碳排放预测结果及不确定性量化数据，支持多目标优化决策；
27、本专利技术通过多目标遗传算法和博弈论模型优化土地利用布局，实现了土地资源的合理配置和利用，在多方利益主体间达成最优平衡，促进可持续发展；
28、本专利技术通过智能合约和多智能体系统在区块链平台上的执行，实现了优化方案的自动化管理和动态调整，提高了方案执行的透明度和灵本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.乡村用地空间碳排放评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过无线传感器网络进行数据采集，其中所述网络节点分布在乡村地区，以实时收集环境参数，环境参数包括：温度、湿度和土壤含量；所述数据经过去噪处理以消除外部噪声，并通过格式化处理以确保数据的一致性和可用性，生成初步处理的环境数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无人机遥感技术包括使用多光谱和热成像摄像机获取土地利用影像，其中，所述影像经过几何校正以消除镜头畸变，接着进行图像拼接以形成连续的高分辨率土地利用地图，生成预处理遥感影像数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据融合步骤包括：使用自适应变分自编码器对综合初始特征数据集进行特征提取，从中选择具有高相关性的重要特征生成精选特征数据集；将所述精选特征数据集与历史碳排放记录和社会经济数据进行融合，通过拓扑数据分析识别数据中的模式和结构，形成综合特征数据集。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态评估步骤包括：应用图神经网络将综合特征数据集转换为图
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，结合生成对抗网络进行对抗训练，形成对抗预测模型，对抗预测模型用于生成预测结果及不确定性量化数据，其中，不确定性量化通过混合高斯过程对预测结果的置信区间进行估计，置信区间通过以下公式计算：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对抗训练过程使用自适应学习率，自适应学习率根据损失函数的变化动态调整。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化决策步骤包括：通过多目标遗传算法对土地利用布局进行优化，其中，多目标遗传算法初始化一组候选方案并通过适应度函数进行评估，通过选择、交叉和变异操作不断生成新一代候选方案；结合博弈论模型模拟不同利益主体之间的策略交互，以识别最优的土地利用策略，并通过智能合约和多智能体系统实时执行优化方案。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述优化通过多目标函数进行评价，所述多目标函数定义为经济效益、碳排放量和生态效益的加权组合，优化目标值通过以下公式计算：
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述智能合约与多智能体系统结合在区块链平台上执行，其中智能合约自动化执行优化方案，并根据传感器网络提供的实时反馈数据动态调整优化策略。
...【技术特征摘要】
1.乡村用地空间碳排放评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过无线传感器网络进行数据采集，其中所述网络节点分布在乡村地区，以实时收集环境参数，环境参数包括：温度、湿度和土壤含量；所述数据经过去噪处理以消除外部噪声，并通过格式化处理以确保数据的一致性和可用性，生成初步处理的环境数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无人机遥感技术包括使用多光谱和热成像摄像机获取土地利用影像，其中，所述影像经过几何校正以消除镜头畸变，接着进行图像拼接以形成连续的高分辨率土地利用地图，生成预处理遥感影像数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据融合步骤包括：使用自适应变分自编码器对综合初始特征数据集进行特征提取，从中选择具有高相关性的重要特征生成精选特征数据集；将所述精选特征数据集与历史碳排放记录和社会经济数据进行融合，通过拓扑数据分析识别数据中的模式和结构，形成综合特征数据集。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态评估步骤包括：应用图神经网络将综合特征数据集转换为图结构，生成节点嵌入数据；结合贝叶斯优化算法对节点嵌入数据进行动态评估，形成初步预测结果，其中节点嵌入数据通过以...
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