基于地理大数据与AI的黑土耕地有机碳退化诊断方法

查看全文

202411498625复制

CN202411498625.5复制

大数据软件和信息服务

摘要

本发明提供了一种基于地理大数据与AI的黑土耕地有机碳退化诊断方法，包括：构建黑土区耕地有机碳退化潜在影响因素数据集及诊断模型，并判断潜在影响因素的空间相关性，基于数据集对诊断模型进行训练，基于训练后的诊断模型进行黑土区耕地有机碳退化影响因素识别，基于识别结果，进行有机碳退化影响因素作用机制解析。本发明利用地理空间大数据与云计算的高分辨率与高时效性，能够在大区域尺度上快速计算出影响黑土区耕地有机碳变化的潜在气候、土壤、地形和农业活动多类型因素，免去了因大面积数据收集与分析造成的人力物力与时间成本；利用人工智能算法，从多种潜在因素中精准识别出黑土区耕地有机碳退化主控因子，能够客观评价退化现状。

申请人

中国科学院地理科学与资源研究所

第一发明人

廖晓勇

著录信息

20241025

20250218

申请日

首次公开日

授权(公告日)

维持时间：年

预估到期：