基于卫星遥感大数据的碳排智能评估方法、系统及介质

本技术涉及卫星遥测及碳排，具体而言，涉及基于卫星遥感大数据的碳排智能评估方法、系统及介质。

背景技术：

1、碳卫星是目前用于探测空域碳氮氧化物排放情况的新手段，通过卫星遥感数据可获取区域的温室气体含量数据，进而获得区域碳排放数据信息，而对于某区域的碳排情况的分析评估还需与区域碳源的排量、体量，以及气象环境干扰要素、植被覆盖吸碳状况以及地理位置所在的温室气体积聚影响有关，而目前缺少可对碳排相关上述要素信息进行信息分析和数据处理以评估碳排水平情况的智慧化技术手段。

2、针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。

技术实现思路

1、本技术实施例的目的在于提供基于卫星遥感大数据的碳排智能评估方法、系统及介质，可以通过卫星遥感大数据对遥感信息的设施、植覆、气象以及碳排物进行信息分析和数据处理，获得区域碳排评估情况，实现通过大数据技术进行区域碳排数据的处理评估的智能技术。

2、本技术实施例还提供了基于卫星遥感大数据的碳排智能评估方法，包括以下步骤：

3、获取预设时间段内预设区域的卫星遥感探测信息，包括地域位置信息、地域设施物探信息、空域气象环境信息以及空域碳排物信息；

4、根据所述地域设施物探信息通过预设卫星探测识别平台进行排放源识别获取所述预设区域的地域碳源设施物信息，并识别所述预设区域的植覆信息，根据植覆信息进行处理获得预设时间段内的植覆净碳量数据；

5、根据所述地域碳源设施物信息在预设区域碳排数据信息库中查询获取对应各个碳源设施物在所述预设时间段内的碳源排放特征数据；

6、根据所述空域气象环境信息提取气象热动能特征数据，根据所述空域碳排物信息提取碳排物浓度分布数据和碳排物体量分布数据，并处理获得空域碳排检测数据；

7、根据所述各个碳源设施物的碳源排放特征数据通过预设区域碳排指标测评模型进行处理，获得区域碳排量指标数据；

8、根据所述区域碳排量指标数据结合所述空域碳排检测数据以及植覆净碳量数据通过预设碳排检测分析模型进行处理，获得区域富碳检测数据；

9、根据所述气象热动能特征数据结合所述地域位置信息和碳源排放特征数据对所述区域富碳检测数据进行修正处理，获得区域碳排负盈评估指数；

10、根据所述区域碳排负盈评估指数与预设碳排评估阈值进行阈值对比，根据阈值对比结果判断所述预设区域在预设时间段内的碳排情况。

11、可选地，在本技术实施例所述的基于卫星遥感大数据的碳排智能评估方法中，所述根据所述地域设施物探信息通过预设卫星探测识别平台进行排放源识别获取所述预设区域的地域碳源设施物信息，并识别所述预设区域的植覆信息，根据植覆信息进行处理获得预设时间段内的植覆净碳量数据，包括：

12、根据所述地域设施物探信息通过预设卫星探测识别平台进行排放源识别，获取所述预设区域的地域碳源设施物信息，包括碳源设物类别信息、碳排设物标识定位信息以及碳排活跃度信息；

13、通过所述预设卫星探测识别平台对所述地域设施物探信息进行植覆识别，获取所述预设区域的植覆信息；

14、根据所述植覆信息提取植覆有效面积数据和单位净碳量数据，并处理获得所述预设时间段内预设区域的植覆净碳量数据。

15、可选地，在本技术实施例所述的基于卫星遥感大数据的碳排智能评估方法中，所述根据所述地域碳源设施物信息在预设区域碳排数据信息库中查询获取对应各个碳源设施物在所述预设时间段内的碳源排放特征数据，包括：

16、根据所述碳源设物类别信息、碳排设物标识定位信息以及碳排活跃度信息在预设区域碳排数据信息库中进行查询，获取对应各个碳源设施物在所述预设时间段内的碳源排放特征数据；

17、所述碳源排放特征数据包括属性排量系数、排放活动强度数据以及单位碳排指标数据。

18、可选地，在本技术实施例所述的基于卫星遥感大数据的碳排智能评估方法中，所述根据所述空域气象环境信息提取气象热动能特征数据，根据所述空域碳排物信息提取碳排物浓度分布数据和碳排物体量分布数据，并处理获得空域碳排检测数据，包括：

19、根据所述空域气象环境信息提取气象热动能特征数据，包括热力辐射数据、温变温差数据和空气流动力数据；

20、根据所述空域碳排物信息提取碳排物浓度分布数据和碳排物体量分布数据，并根据碳排物浓度分布数据和碳排物体量分布数据进行处理获得所述预设时间段内的空域碳排检测数据；

21、所述空域碳排检测数据其中，ye为碳排物浓度分布数据，mb为碳排物体量分布数据，预设特征系数。

22、可选地，在本技术实施例所述的基于卫星遥感大数据的碳排智能评估方法中，所述根据所述各个碳源设施物的碳源排放特征数据通过预设区域碳排指标测评模型进行处理，获得区域碳排量指标数据，包括：

23、根据所述各个碳源设施物的所述属性排量系数、排放活动强度数据以及单位碳排指标数据通过预设区域碳排指标测评模型进行处理，获得所述预设区域的区域碳排量指标数据；

24、所述区域碳排量指标数据的计算公式为：

25、

26、其中，kd为区域碳排量指标数据，shi为第i个碳源设施物的属性排量系数，gri为第i个碳源设施物的排放活动强度数据，bpi为第i个碳源设施物的单位碳排指标数据，n为预设区域碳源设施个数，为预设特征系数。

27、可选地，在本技术实施例所述的基于卫星遥感大数据的碳排智能评估方法中，所述根据所述区域碳排量指标数据结合所述空域碳排检测数据以及植覆净碳量数据通过预设碳排检测分析模型进行处理，获得区域富碳检测数据，包括：

28、根据所述区域碳排量指标数据结合所述空域碳排检测数据以及植覆净碳量数据输入预设碳排检测分析模型进行计算处理，获得所述预设时间段内预设区域的区域富碳检测数据；

29、所述区域富碳检测数据的计算公式为：

30、

31、其中，ed为区域富碳检测数据，ic为空域碳排检测数据，fp为植覆净碳量数据，kd为区域碳排量指标数据，为预设碳指标修正因子，μ、δ为预设特征系数。

32、可选地，在本技术实施例所述的基于卫星遥感大数据的碳排智能评估方法中，所述根据所述气象热动能特征数据结合所述地域位置信息和碳源排放特征数据对所述区域富碳检测数据进行修正处理，获得区域碳排负盈评估指数，包括：

33、根据所述地域位置信息在所述区域碳排数据信息库中查询获得所述预设区域的区域碳排聚散干扰系数；

34、根据所述预设区域的排放活动强度数据结合所述区域碳排聚散干扰系数以及所述气象热动能特征数据对所述区域富碳检测数据进行修正处理，获得区域碳排负盈评估指数；

35、所述区域碳排负盈评估指数的修正计算公式为：

36、

37、其中，nf为区域碳排负盈评估指数，gc、zu、rt分别为热力辐射数据、温变温差数据、空气流动力数据，gr为排放活动强度数据，fu为区域碳排聚散干扰系数，ed为区域富碳检测数据，δ、ε、η、θ为预设特征系数。

38、第二方面，本技术实施例提供了基于卫星遥感大数据的碳排智能评估系统，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括基于卫星遥感大数据的碳排智能评估方法的程序，所述基于卫星遥感大数据的碳排智能评估方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：

39、获取预设时间段内预设区域的卫星遥感探测信息，包括地域位置信息、地域设施物探信息、空域气象环境信息以及空域碳排物信息；

40、根据所述地域设施物探信息通过预设卫星探测识别平台进行排放源识别获取所述预设区域的地域碳源设施物信息，并识别所述预设区域的植覆信息，根据植覆信息进行处理获得预设时间段内的植覆净碳量数据；

41、根据所述地域碳源设施物信息在预设区域碳排数据信息库中查询获取对应各个碳源设施物在所述预设时间段内的碳源排放特征数据；

42、根据所述空域气象环境信息提取气象热动能特征数据，根据所述空域碳排物信息提取碳排物浓度分布数据和碳排物体量分布数据，并处理获得空域碳排检测数据；

43、根据所述各个碳源设施物的碳源排放特征数据通过预设区域碳排指标测评模型进行处理，获得区域碳排量指标数据；

44、根据所述区域碳排量指标数据结合所述空域碳排检测数据以及植覆净碳量数据通过预设碳排检测分析模型进行处理，获得区域富碳检测数据；

45、根据所述气象热动能特征数据结合所述地域位置信息和碳源排放特征数据对所述区域富碳检测数据进行修正处理，获得区域碳排负盈评估指数；

46、根据所述区域碳排负盈评估指数与预设碳排评估阈值进行阈值对比，根据阈值对比结果判断所述预设区域在预设时间段内的碳排情况。

47、可选地，在本技术实施例所述的基于卫星遥感大数据的碳排智能评估系统中，所述根据所述地域设施物探信息通过预设卫星探测识别平台进行排放源识别获取所述预设区域的地域碳源设施物信息，并识别所述预设区域的植覆信息，根据植覆信息进行处理获得预设时间段内的植覆净碳量数据，包括：

48、根据所述地域设施物探信息通过预设卫星探测识别平台进行排放源识别，获取所述预设区域的地域碳源设施物信息，包括碳源设物类别信息、碳排设物标识定位信息以及碳排活跃度信息；

49、通过所述预设卫星探测识别平台对所述地域设施物探信息进行植覆识别，获取所述预设区域的植覆信息；

50、根据所述植覆信息提取植覆有效面积数据和单位净碳量数据，并处理获得所述预设时间段内预设区域的植覆净碳量数据。

51、第三方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括基于卫星遥感大数据的碳排智能评估方法程序，所述基于卫星遥感大数据的碳排智能评估方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的基于卫星遥感大数据的碳排智能评估方法的步骤。

52、由上可知，本技术实施例提供的基于卫星遥感大数据的碳排智能评估方法、系统及介质，通过获取卫星遥感探测信息进行排放源识别获取地域碳源设施物信息和植覆信息，并获得植覆净碳量数据，根据地域碳源设施物信息获取碳源排放特征数据，再提取气象热动能特征数据以及碳排物浓度分布数据和碳排物体量分布数据，并处理获得空域碳排检测数据，对碳源排放特征数据进行处理获得区域碳排量指标数据，再结合空域碳排检测数据以及植覆净碳量数据处理获得区域富碳检测数据，再结合气象热动能特征数据和碳源排放特征数据进行修正处理获得区域碳排负盈评估指数，后与预设碳排评估阈值进行阈值对比判断区域的碳排情况；从而基于卫星遥感大数据对遥感信息的设施、植覆、气象以及碳排物进行信息分析和数据处理，获得区域碳排评估情况，实现通过大数据技术进行区域碳排数据的处理评估的智能技术。

53、本技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术实施例了解。本技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。