碳储量计算方法、装置、电子设备和存储介质与流程

1.本公开涉及森林资源管理领域，具体而言，涉及一种碳储量计算方法、装 置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.森林是陆地生态系统的主体，也是生物碳的主要载体。每年固定的碳占整 个陆地生态系统碳总量的三分之二，对减缓温室效应起着决定性作用。因此， 精确计量和监测区域森林的碳储量及其分布，不仅是评价区域碳汇功能的基础， 对环境发展也具有参考意义。
3.目前，对区域森林碳储量的传统估算方法主要包括收获法、测树学法、森 林资源清查法。传统估算方法以实测数据为基础，需要进行大量的实地调查， 工作量大、周期性长，在推测大面积林分生物量时，待测林分的每木检尺数据 往往难以获得。
4.并且，依托于传统估算方法的区域森林碳储量的计算过程费时费力。以森 林资源清查法为例，计算碳储量时需将森林清查资料中各类型森林的单位面积 蓄积量代入指定公式中，以计算单位面积的生物量；进而根据单位面积的生物 量推算出各类型森林的碳密度以及碳储量。


技术实现要素：

5.本公开的目的在于，针对现有技术中存在的技术问题，提供一种碳储量计 算方法、装置、电子设备和存储介质，以减轻碳储量计算过程的复杂程度，进 而提高碳储量的计算效率。
6.一方面，本公开提供了一种碳储量计算方法，包括：
7.获取所述目标区域内林木的生物量；
8.获取所述目标区域内林木的碳含量；
9.基于所述目标区域内林木的生物量和碳含量计算所述目标区域内林木的碳 储量。
10.可选地，所述获取所述目标区域内林木的生物量包括：获取所述目标区域 内林木的数量数据；获取所述目标区域内林木的胸径数据；基于所述目标区域 内林木的数量数据和胸径数据计算所述目标区域内林木的生物量。
11.可选地，所述获取所述目标区域内林木的数量数据包括：获取所述目标区 域内多个样地的遥感影像数据和实测数据，并通过数据匹配的方式得到所述目 标区域内林木的数量数据。
12.可选地，所述获取所述目标区域内林木的胸径数据包括：获取所述目标区 域内各株树木的树干点云数据；基于所述树干点云数据获取所述目标区域内各 株树木的单木立面数据；基于所述单木立面数据获取所述目标区域内各株树木 的胸径数据。
13.可选地，所述获取所述目标区域内林木的碳含量包括：获取所述目标区域 内各个
样地的林木样本；将所述林木样本恒温烘干至恒质量，以计算所述林木 样本的含水率；基于所述林木样本的含水率计算所述林木样本的碳密度；根据 所述各个样地的林木样本的碳密度计算所述目标区域内林木的碳含量。
14.可选地，所述基于所述目标区域内林木的生物量和碳含量计算所述目标区 域内林木的碳储量包括：基于所述目标区域内多个样地的遥感影像数据和实测 数据构建所述目标区域的碳储量计算模型；将所述目标区域内林木的生物量和 碳含量输入至所述碳储量计算模型，以得到所述目标区域内林木的碳储量。
15.可选地，所述基于所述目标区域内多个样地的遥感影像数据和实测数据构 建所述目标区域的碳储量计算模型包括：基于所述目标区域内多个样地的遥感 影像数据获取与所述多个样地相关联的影像因子和影像特征值；基于所述影像 因子构建目标区域的碳储量计算模型，并基于所述影像特征值进行序列高斯协 同仿真模拟，以验证所述碳储量计算模型的精度。
16.另一方面，本公开提供了一种碳储量计算装置，包括：第一处理单元、第 二处理单元、第三处理单元。
17.其中，所述第一处理单元用于获取所述目标区域内林木的生物量；
18.所述第二处理单元用于获取所述目标区域内林木的碳含量；
19.所述第三处理单元用于基于所述目标区域内林木的生物量和碳含量计算所 述目标区域内林木的碳储量。
20.再一方面，本公开提供了一种电子设备，其包括存储器和处理器，所述存 储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本公开提供的 碳储量计算方法中的步骤。
21.又一方面，本公开提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计 算机程序被处理器执行时实现本公开提供的碳储量计算方法中的步骤。
22.本公开提供了一种目标区域内林木的碳储量计算方法、装置、电子设备及 存储介质。采用本公开提供的技术方案能够高效、准确地计算目标区域内林木 的碳储量。具体地，以遥感影像数据和年度森林资源清查固定样地数据结合的 方式获取目标区域内林木的数量数据，增加了数据的颗粒度和丰富度，有助于 提高目标区域内林木的数量数据的准确性。并且，采用无人机挂载激光雷达的 方式，可以快速并准确地测量得到目标区域内每个树种的每个龄组中林木的胸 径数据。将传统的计算碳储量的过程开发成碳储量计算模型，减轻了碳储量计 算过程的复杂程度，提高了计算结果的确定性、标准化、通用性和稳定性。
附图说明
23.下面结合附图，通过对本公开的具体实施方式详细描述，将使本公开的技 术方案及其它有益效果显而易见。
24.图1为本公开一实施例提供的碳储量计算方法的流程示意图；
25.图2为本公开图1中步骤1的子步骤示意图；
26.图3为本公开一实施例提供的碳储量计算装置的结构示意图；
27.图4为本公开一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
28.本公开的说明书、权利要求书及上述附图的描述中，术语“第一”、“第 二”、“第三”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定 的顺序或先后次序。应当理解，这样描述的对象在适当情况下可以互换，以便 这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。在本 公开的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。 此外，术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排它的 包含。例如，包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备不必 限于清楚地列出的那些步骤或模块，而是可以包括没有清楚地列出的或对于这 些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
29.本公开提供了一种森林植被碳储量计算方法。具体地，请参阅图1，本公 开提供的森林植被碳储量计算方法包括以下步骤：
30.步骤1：获取目标区域内林木的生物量；
31.在本公开的一些实施例中，步骤1包括如图2所示的子步骤：
32.步骤11：获取目标区域内林木的数量数据；
33.示例性地，可以通过如下方式获取目标区域内林木的数量数据：
34.采用卫星空间分辨率为2m
×
2m的融合影像作为遥感数据源。并且，遥感 影像数据在pcigeoimagingaccelerator(gxl)软件下自动进行正射校正、影像 配准、影像融合处理，正射校正误差在1个像元之内。
35.进一步地，在目标区域内选择采样样地，其中，样地为林业局规划的自然 小班。将年度森林资源清查固定样地数据作为目标区域内各个样地的实测数据。
36.以遥感影像数据和年度森林资源清查固定样地数据为基础，通过数据匹配 的方式得到目标区域内林木的数量数据，其中，林木的数量数据包括目标区域 内的样地数据和样木数据两部分。
37.步骤12：获取目标区域内林木的胸径数据；
38.示例性地，采用无人机挂载激光雷达的方式获取目标区域内各龄组林木的 胸径数据，并进一步根据回归方程获得每个树种的每个龄组的胸径数据。
39.具体地，在一些实施例中，无人机测量系统是由velodyne16线激光雷达为 主要传感器组成的无人机。其中，所使用的多线激光雷达的垂直视角为30度、 水平视角为360度、测量距离为100米、测量误差为
±
3厘米、测量频率为10 赫兹。相较于单线激光雷达，多线激光雷达可大幅度地增大无人机测量系统的 扫描范围，进而获取目标区域内更全面的环境信息。除此之外，在不依赖gps 的情况下，无人机在移动过程中能够完成目标区域的三维重建，有助于相关工 作人员了解目标区域内真实的林木的分布情况。
40.通过无人机搭载激光雷达获取数据，还可以近距离地采集林木数据，例如 更详细的单木立面数据。并且，无人机可以快速地穿梭于林木间，有助于提高 数据的采集效率。同时，在本公开的一些实施例中，采用分层聚类的方法从所 采集的数据中提取各株树木的树干点云数据，以得到各株树木的位置和胸径， 进而实现大范围的林木数据的快速统计。
41.以乔木为例，各株乔木的位置和胸径数据的获取过程如下：
42.基于激光测程与建图(loam)的方法实现了同步定位与地图创建，loam 是一种在激光雷达移动过程中实时创建测量区域环境三维点云图的算法，并且， 其能够将相对误差
控制在
±
2％内。loam算法将复杂的同步定位与地图创建分 为如下三个过程：
43.过程一：在获取的点云数据中提取特征点，根据获取时刻相邻的特征点的 关系来判断激光雷达的位姿变化。
44.过程二：在激光雷达位姿变化的基础上使用迭代最近点(icp)算法对点云 进行配准。每当激光雷达扫描一周时都做上述处理，最终可以获得搭载激光雷 达的无人机行进过程中途径环境的三维点云图。由于算法的处理是在相邻帧点 云的基础上进行的，因此，点云的位置必然相近，不会出现由初始位置相差过 大所导致的配准点云陷入局部极小值的问题。
45.过程三：将所获取的点云按照不同的高度进行切片，以形成切片截面图。 进一步地，对切片截面图进行欧氏距离聚类，随后，通过随机抽样一致性 (ransac)算法对每一聚类进行圆检测，以得到符合条件的点云类。再将各 个切片的处理结果进行交叉对比，若满足预设条件则认为是树木。
46.具体地，获得各个切片截面图的拟合结果，对比各个切片截面图中圆心距 离最小的两个圆之间的关系。根据树木生长特点，满足以下三个条件就认为该 处存在树木：
[0047][0048]
由于树木近似垂直于地面，因此相邻切片截面图中两圆的距离不能太大， 具体要求为：圆心距离小于半径之和。
[0049]
因此，式中x
t
、y
t
、r
t
表示较低处拟合结果的位置和半径；xh、yh、rh表 示较高处拟合结果的位置与半径。示例性地，胸径是离地1.3米处的直径，因 此，取高度在(1.3
±
0.05)米处的点云作为林木的胸径数据；
[0050]
(2)r
t
＞rh，即低处截面半径大于高处截面半径；
[0051]
(3)r
t
＜2rh，即低处截面半径小于高处截面半径的两倍。
[0052]
步骤13：基于目标区域内林木的数量数据和胸径数据计算目标区域内林木 的生物量。
[0053]
在本步骤中，根据目标区域内每个树种的数量数据和每个树种的每个龄组 的胸径数据获取目标区域内林木的生物量数据。
[0054]
具体地，对步骤11中得到的林木的数量数据进行加工。将林木按龄组(幼 龄、中龄、近成熟龄、成熟龄、过成熟龄)、树种进行划分，根据回归方程的 得每个树种的每个龄组的数量。对步骤12中得到的林木的胸径数据进行加工。 将林木按龄组(幼龄、中龄、近成熟龄、成熟龄、过成熟龄)、树种进行划分， 根据回归方程的得每个树种的每个龄组的胸径数据。
[0055]
进一步地，将每个树种的每个龄组的林木数量和每个树种的每个龄组的胸 径数据分别带入如下生物量计算公式中，以计算目标区域内林木的生物量：
[0056]btree，i，j，t
＝fj(x1
i，j，t
，x2
i，j，t
，x3
i，j，t
…
)*(1 r
tree，j
)*n
tree，i，j，t
*a
tree，i
[0057]
其中：
[0058]
i表示基线碳层，取值为1，2，3
……
；
[0059]
j表示第i基线碳层中的树种，取值为1，2，3
……
；
[0060]
t表示项目活动开始以来的年数，取值为1，2，3
……
。
[0061]
因此：
[0062]btree，i，j，t
表示第t年时，第i基线碳层树种j的生物量；
[0063]fj
(x1
i，j，t
，x2
i，j，t
，x3
i，j，t
…
)表示将第t年第i基线碳层树种j的测树因子 (x1，x2，x3，
…
)转化为地上生物量的回归方程。测树因子(x1，x2，x3，
…
)可以是 胸径、树高等；r
tree，j
表示树种j的地下生物量/地上生物量之比；
[0064]ntree，i，j，t
表示第t年时，第i基线碳层的树种j的株数；a
tree，i
表示第i基 线碳层的面积。
[0065]
步骤2：获取目标区域内林木的碳含量；
[0066]
在本步骤中，在目标区域内各个样地中随机设置若干数量的林木样方，记 录样方内的物种及其盖度，随后收集样方内全部的林木样本。进一步地，将林 木样本分根、枝干、叶称质量，分别取约300克样品称其烘干前质量。再将林 木样本恒温烘干至恒质量，以计算所述林木样本的含水率，进而基于含水率计 算林木样本的碳密度。进一步地，结合各个样地的林木样本的碳密度计算目标 区域内林木的碳含量。
[0067]
以乔木为例：在包含乔木的样地中，设置三个1m
×
1m的乔木样方，将从 该样方中采集的乔木样本带回实验室，并将样本于65摄氏度条件下恒温烘干至 恒质量。结合烘干前后的质量变化推算林木样本的含水率，进而计算乔木样本 的碳密度。示例性地，取烘干后的乔木样品，采用重铬酸钾-硫酸氧化法分别测 定其碳密度。
[0068]
步骤3：基于目标区域内林木的生物量和碳含量计算目标区域内林木的碳 储量。
[0069]
在本公开的一些实施例中，基于遥感影像数据和年度森林资源清查固定样 地数据(目标区域内样地的实测数据)构建目标区域的碳储量计算模型。
[0070]
具体地，选取与目标区域内各个样地的实测碳密度相关性较高的影像因子， 并以这些影像因子为变量来构建碳储量计算模型。同时，提取目标区域内各个 样地所对应的波段、波段比值及其植被指数等影像特征值。分析与各个样地对 应的影像特征值与林木碳密度之间的相关性，进而通过相关性分析选择相关性 最好的波段来进行序列高斯协同仿真模拟。其中，序列高斯协同模拟是对目标 区域地上部分的林木的碳储量及其分布进行评估的一种方法，并且，该方法还 以平均误差、残差平方和、平均相对误差以及均方根误差四个指标为依据对碳 储量计算模型输出的计算结果的精度进行评价，以使碳储量计算模型能够输出 准确的计算结果。
[0071]
在构建碳储量计算模型的过程中，通过arcgis软件，随机抽取目标区域 的85％的实测数据作为训练样本来训练碳储量计算模型，剩余15％的样地数据 作为检验样本对碳储量计算模型输出的结果的精度进行检验。
[0072]
需要说明的是，由于样地实测数据与遥感影像数据采用的地理坐标系统不 同，因此，需要对样地坐标参数进行转换以使两种数据的坐标系统统一。示例 性地，转换后，两种数据均以cgcs_2000国家地理坐标系统为准。同时，分 辨率不同会导致数据匹配误差，影响碳储量计算模型的训练效果，因此，需要 将卫星空间分辨率调整30m
×
30m以与样地实测数据匹配。
[0073]
进一步地，将步骤1中测算得到的林木样本的生物量数据和步骤2中测算 得到的林木样本的碳密度数据输入至训练好的碳储量计算模型中，以获取目标 区域的碳储量。
[0074]
示例性地，目标区域内林木的碳储量是利用林木生物量含碳率将林木生物 量转化为碳密度，再利用二氧化碳中碳碳元素的分子量将碳密度转换为二氧化 碳当量，进而得
到碳储量。在本公开的一些实施例中，计算碳储量的公式如下：
[0075]gtree，i，j，t
＝(44
÷
12)*∑
j＝1
(b
tree，i，j，t
*cf
tree.j
)其中，c
tree,i,j,t
表示第t年时，第i基线碳层树种j的生物质碳储量；b
tree,i,j,t
表示第t年时，第i基线碳层树种j的生物量；cf
tree.j
表示树种j的生物量中 的含碳率。
[0076]
本公开还提供了一种目标区域内林木的碳储量计算装置，如图3所示，碳 储量计算装置300包括：第一处理单元301、第二处理单元302、第三处理单元 303。
[0077]
其中，第一处理单元301用于获取所述目标区域内林木的生物量；第二处 理单元302用于获取所述目标区域内林木的碳含量；第三处理单元303用于基 于所述目标区域内林木的生物量和碳含量计算所述目标区域内林木的碳储量。
[0078]
在本公开的一些实施例中，第一处理单元301还用于获取目标区域内林木 的数量数据和林木的胸径数据，并基于目标区域内林木的数量数据和胸径数据 计算目标区域内林木的生物量。
[0079]
在本公开的一些实施例中，第二处理单元302还用于获取目标区域内各个 样地的林木样本，并将林木样本恒温烘干至恒质量，以计算林木样本的含水率。 进一步地，第二处理单元302还用于基于林木样本的含水率计算林木样本的碳 密度，进而根据各个样地的林木样本的碳密度计算目标区域内林木的碳含量。
[0080]
在本公开的一些实施例中，第三处理单元303还用于基于目标区域内多个 样地的遥感影像数据和实测数据构建目标区域的碳储量计算模型，并将目标区 域内林木的生物量和碳含量输入至该碳储量计算模型中，以得到目标区域内林 木的碳储量。
[0081]
该些实施例提供的碳储量计算装置300可以执行本公开前述实施例中提供 的碳储量计算方法中的步骤，并且实现原理和技术效果相同或相似，此处不再 赘述。
[0082]
本公开还提供了一种电子设备，如图4所示，电子设备400包括：处理器 (processor)401、通信接口(communications interface)402、存储器(memory) 403和通信总线404。其中，处理器401、通信接口402和存储器403通过通信 总线404完成相互间的通信。处理器401可以调用存储器403中的逻辑指令， 以执行所述目标区域内林木的碳储量计算方法中的步骤。
[0083]
本领域普通技术人员应当理解，上述方法实施例中的全部或部分流程，可 以通过计算机程序指令相关的硬件和/或软件来实现。所述计算机程序可存储于 一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序被执行时，可执行上述各 方法实施例中的流程。其中，本公开所提供的各实施例中所使用的对存储器、 存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。 非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可 编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存 储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非 局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、 同步dram(sdram)、增强型sdram(esdram)、存储器总线(rambus) 直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)以及存储器 总线动态ram(rdram)等。
[0084]
本公开提供了一种目标区域内林木的碳储量计算方法、装置、电子设备及 存储介质。采用本公开提供的技术方案能够高效、准确地计算目标区域内林木 的碳储量。具体地，以遥感影像数据和年度森林资源清查固定样地数据结合的 方式获取目标区域内林木的数
量数据，增加了数据的颗粒度和丰富度，有助于 提高目标区域内林木的数量数据的准确性。并且，采用无人机挂载激光雷达的 方式，可以快速并准确地测量得到目标区域内每个树种的每个龄组中林木的胸 径数据。将传统的计算碳储量的过程开发成碳储量计算模型，减轻了碳储量计 算过程的复杂程度，提高了计算结果的确定性、标准化、通用性和稳定性。
[0085]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的 单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也 可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。 可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。 本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0086]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限 制；尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员 应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其 中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的 本质脱离本公开各实施例技术方案的精神和范围。