CN115936953A - 碳汇计算方法、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种碳汇计算方法、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取目标区域的地理分布数据；基于所述地理分布数据，构建所述目标区域的可视化模型；根据所述可视化模型获取所述目标区域的碳排放数据；基于所述地理分布数据与所述碳排放数据计算所述目标区域的碳汇。本申请可以辅助进行碳汇计算，提高碳汇计算的精度。
Description
技术领域
本申请涉及环保技术领域，特别是指一种碳汇计算方法、电子设备及存储介质。
背景技术
目前的碳汇计算方法存在数据来源不精确、数据处理方法以及人工、物资成本耗费较大、测量手段多样化等缺点，如何保证碳汇数据的准确性、真实性成为了目前的主流问题。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种碳汇计算方法、电子设备及存储介质，辅助进行碳汇计算，提高碳汇计算的精度。
所述碳汇计算方法包括：获取目标区域的地理分布数据；基于所述地理分布数据，构建所述目标区域的可视化模型；根据所述可视化模型获取所述目标区域的碳排放数据；基于所述地理分布数据与所述碳排放数据计算所述目标区域的碳汇。
所述获取目标区域的地理分布数据与碳排放数据包括：获取无人机中安装的激光雷达***采集的所述地理分布数据。
可选地，所述目标区域的地理分布数据包括：所述目标区域的三维地形、森林结构参数、叶面积指数。
可选地，所述基于所述地理分布数据，构建所述目标区域的可视化模型包括：基于所述三维地形、所述森林结构参数、所述叶面积指数，利用三维建模技术构建所述目标区域的所述可视化模型。
可选地，所述根据所述可视化模型获取所述目标区域的碳排放数据包括：控制无人机根据所述可视化模型导航行驶，利用所述无人机中安装的二氧化碳探测器，检测所述目标区域的多个时间节点的所述碳排放数据。
可选地，所述基于所述地理分布数据与所述碳排放数据计算所述目标区域的碳汇包括：将所述地理分布数据输入预设的碳储计算模型中，得到所述目标区域的碳储量，并利用所述碳储量与所述碳排放数据计算所述碳汇。
可选地，所述利用所述碳储量对所述碳排放量计算所述碳汇包括：令所述碳汇与所述碳储成正比并且与所述碳排放数据成反比。
可选地，所述方法还包括：在所述可视化模型中展示所述目标区域的碳汇。
所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现所述碳汇计算方法或所述碳汇计算方法。
所述电子设备包括存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被所述至少一个处理器执行时实现所述碳汇计算方法。
相较于现有技术，本申请实施例提供的碳汇计算方法，获取目标区域的地理分布数据；基于所述地理分布数据，构建所述目标区域的可视化模型；根据所述可视化模型获取所述目标区域的碳排放数据；基于所述地理分布数据与所述碳排放数据计算所述目标区域的碳汇，能够辅助进行碳汇计算，提高碳汇计算的精度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的碳汇计算方法的流程图。
图2是本申请实施例提供的电子设备的架构图。
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本申请。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本申请的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本申请进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。
参阅图1所示，为本申请较佳实施例的碳汇计算方法的流程图。
在本实施例中，所述碳汇计算方法可以应用于电子设备中(例如图2所示的电子设备3)，所述电子设备与无人机(例如图2所示的无人机4)进行通信连接，例如，可以通过无线电、Wi-Fi、移动运营商提供的3G/4G/5G网络等通信方式进行连接。对于需要进行碳汇计算的交通工具，可以直接在电子设备上集成本申请实施例的方法所提供的碳汇计算的功能，或者以软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)的形式运行在电子设备上。
如图1所示，所述碳汇计算方法具体包括以下步骤，根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。
步骤S1，获取目标区域的地理分布数据。
在一个实施例中，所述目标区域表示用户确定的要进行碳汇计算的区域，例如，所述目标区域为用户指定的一处林地。
在一个实施例中，所述获取目标区域的地理分布数据与碳排放数据包括：获取无人机中安装的激光雷达(Light Detection and Ranging，LiDAR)***采集的所述地理分布数据。其中，所述目标区域的地理分布数据包括：所述目标区域的三维地形、森林结构参数、叶面积指数(Leaf Area Index，LAI)。
在一个实施例中，为了获取所述地理分布数据，电子设备可以响应用户的控制操作(例如，控制无人机下降、升高)或输入的指令，控制所述无人机在所述目标区域遍历飞行。所述无人机还包括摄像装置，所述摄像装置用于拍摄所述无人机的周围环境影像，将所述环境影像传输至所述电子设备。所述电子设备还包括显示装置，可以用于为用户呈现所述环境影像，从而使得用户可以根据所述环境影像确定要执行的控制操作。
其中，所述无人机表示无人驾驶飞机(Unmanned Aerial Vehicle/Drones)。所述无人机中安装的LiDAR***在飞行过程中获取所述地理分布数据，所述电子设备从LiDAR***处获取所述地理分布数据。
LiDAR***是一种主动遥感技术，用于在多时空尺度上获取所述目标区域(例如林地)的高分辨率的三维地形、森林结构参数、叶面积指数等参数。所述激光雷达***的工作原理包括：通过测定传感器发出的激光在传感器与目标物体之间的传播距离，来分析目标地物表面的反射能量大小、反射波谱的幅度、频率和相位等信息，进而实现对目标物体的精确定位、识别以及检测。
在一个实施例中，LiDAR***可以穿透植被冠层获取地面数字高程模型(DigitalElevation Model，DEM)，通过激光雷达数据的建模获得DEM等三维地形，具体地，所述三维地形包括但不限于所述目标区域的地面的高度、坡度、坡面、坡向等。
在一个实施例中，所述森林结构参数包括但不限于所述目标区域的每棵树的树高、冠幅、胸径、枝下高，所有树的郁闭度、疏密度和密度等。
在一个实施例中，所述叶面积指数LAI表示所述目标区域的单位地面面积上所有叶子表面积的总和，也可以定义为单位面积上所有叶子向下投影的面积总和，所述叶面积指数用于反映所述目标区域的森林冠层光合作用能力、群落生长状况。LiDAR***可以获得任意尺度的LAI，可以在任意位置获取LAI，避免了鱼眼镜头法因摄影位置选择而带来的误差，能够获取垂直方向上LAI的连续变化。
步骤S2、基于所述地理分布数据，构建所述目标区域的可视化模型。
在一个实施例中，所述基于所述地理分布数据，构建所述目标区域的可视化模型包括：基于所述三维地形、所述森林结构参数、所述叶面积指数，利用三维建模技术构建所述目标区域的所述可视化模型。
在一个实施例中，可采用本领域现有的技术手段实现所述三维建模技术，在获得所述三维地形、所述森林结构参数、所述叶面积指数后，所述电子设备利用三维制作软件(例如Maya)构建所述可视化模型。
在一个实施例中，还可以直接由所述激光雷达***构建所述可视化模型，具体原理包括：激光雷达***的扫描仪对目标发射激光，根据激光发射和接收的时间差，计算出相应被测点与扫描仪的距离，再跟据水平方向和垂直方向的步进角距值，实时计算出被测点的三维坐标，同时记录地面物体反射激光信号的回波强度值进行记录储存，将数据以图像的形式显示，即可实现三维成像，提供被测对象的三维几何模型和表面反射特性。
步骤S3、根据所述可视化模型获取所述目标区域的碳排放数据。
在一个实施例中，所述根据所述可视化模型获取所述目标区域的碳排放数据包括：控制无人机根据所述可视化模型导航行驶，利用所述无人机中安装的二氧化碳探测器，检测所述目标区域的多个时间节点的所述碳排放数据。
在一个实施例中，参考步骤S1中的描述，所述无人机可以根据所述可视化模型进行避障飞行，例如，在林地中避开树木飞行。所述无人机在飞行的同时，使用二氧化碳探测器检测所述目标区域的所述碳排放数据。
具体地，为了确定所述目标区域中碳排放数据的变化情况，可以控制所述无人机在所述目标区域进行多次导航行驶，从而检测得到多个时间节点对应的碳排放数据。例如，控制所述无人机每隔一天在所述目标区域中导航行驶一次，共行驶五次，获得五天内的每天的碳排放数据。
步骤S4、基于所述地理分布数据与所述碳排放数据计算所述目标区域的碳汇。
在一个实施例中，所述基于所述地理分布数据与所述碳排放数据计算所述目标区域的碳汇包括：将所述地理分布数据输入预设的碳储计算模型中，得到所述目标区域的碳储量，并利用所述碳储量与所述碳排放数据计算所述碳汇。
在一个实施例中，所述碳储计算模型中使用如下公式计算所述碳储量：碳储量＝地上部分的碳储量+地下部分的碳储量+土壤的碳储量。在其他实施例中，所述碳储量还可以考虑枯落物、枯死木的碳储量。
在一个实施例中，所述地上部分的碳储量＝乔木(胸径大于或等于5厘米的树木)+灌木(胸径小于5厘米的树木)+草本，可以根据生物量扩展因子法计算所述地上部分的碳储量。所述地下部分的碳储量＝地下生物量*碳含率，其中，所述地下生物量＝地上生物量*根茎比，所述地上生物包括所述乔木、灌木、草木等。所述土壤的碳储量可以基于样方调查法，利用所述目标区域的单位面积的土壤的碳储量乘以所述目标区域的总面积获得所述土壤的碳储量。
在一个实施例中，所述利用所述碳储量对所述碳排放量计算所述碳汇包括：令所述碳汇与所述碳储成正比并且与所述碳排放数据成反比。具体地，可以根据现有的林业碳汇计量规程(例如林业碳汇计量监测技术规程(DB11/T953—2013))，计算得到所述碳汇。
在一个实施例中，所述方法还包括：在所述可视化模型中展示所述目标区域的碳汇。例如，在所述可视化模型中使用三维柱状体展示所述碳汇，其中，可以使用不同颜色的柱状体展示不同种类的碳汇，例如使用褐色表示土壤的碳汇，并且所述柱状体的高度与所述碳汇的大小成正比。
在一个实施例中，本申请提供的碳汇计算方法，获取目标区域的地理分布数据；基于所述地理分布数据，构建所述目标区域的可视化模型；根据所述可视化模型获取所述目标区域的碳排放数据；基于所述地理分布数据与所述碳排放数据计算所述目标区域的碳汇，能够辅助进行碳汇计算，提高碳汇计算的精度。
上述图1详细介绍了本申请的碳汇计算方法，下面结合图2，对实现所述碳汇计算方法的软件***的功能模块以及实现所述碳汇计算方法的硬件装置架构进行介绍。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
参阅图2所示，为本申请较佳实施例提供的电子设备的结构示意图。
在本申请较佳实施例中，所述电子设备3包括存储器31、至少一个处理器32。本领域技术人员应该了解，图2示出的电子设备的结构并不构成本申请实施例的限定，既可以是总线型结构，也可以是星形结构，所述电子设备3还可以包括比图示更多或更少的其他硬件或者软件，或者不同的部件布置。
在一些实施例中，所述电子设备3包括一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的终端，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路、可编程门阵列、数字处理器及嵌入式设备等。
需要说明的是，所述电子设备3仅为举例，其他现有的或今后可能出现的电子产品如可适应于本申请，也应包含在本申请的保护范围以内，并以引用方式包含于此。
在一些实施例中，所述存储器31用于存储程序代码和各种数据。例如，所述存储器31可以用于存储安装在所述电子设备3中的碳汇计算***30，并在电子设备3的运行过程中实现高速、自动地完成程序或数据的存取。所述存储器31包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-time Programmable Read-Only Memory，OTPROM)、电子擦除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者任何其他能够用于携带或存储数据的计算机可读的存储介质。
在一些实施例中，所述至少一个处理器32可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述至少一个处理器32是所述电子设备3的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备3的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器31内的程序或者模块，以及调用存储在所述存储器31内的数据，以执行电子设备3的各种功能和处理数据，例如执行图1所示的碳汇计算的功能。
在一些实施例中，所述碳汇计算***30运行于电子设备3中。所述碳汇计算***30可以包括多个由程序代码段所组成的功能模块。所述碳汇计算***30中的各个程序段的程序代码可以存储于电子设备3的存储器31中，并由至少一个处理器32所执行，以实现图1所示的碳汇计算的功能。
本实施例中，所述碳汇计算***30根据其所执行的功能，可以被划分为多个功能模块。本申请所称的模块是指一种能够被至少一个处理器所执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在存储器中。
尽管未示出，所述电子设备3还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器32逻辑相连，从而通过电源管理装置实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障测试电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备3还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是服务器、个人电脑等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分。
所述存储器31中存储有程序代码，且所述至少一个处理器32可调用所述存储器31中存储的程序代码以执行相关的功能。存储在所述存储器31中的程序代码可以由所述至少一个处理器32所执行，从而实现所述各个模块的功能以达到碳汇计算的目的。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或，单数不排除复数。装置权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案而非限制，尽管参照以上较佳实施例对本申请进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本申请的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本申请技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种碳汇计算方法，应用于电子设备中，其特征在于，所述方法包括：
获取目标区域的地理分布数据；
基于所述地理分布数据，构建所述目标区域的可视化模型；
根据所述可视化模型获取所述目标区域的碳排放数据；
基于所述地理分布数据与所述碳排放数据计算所述目标区域的碳汇。
2.根据权利要求1所述的碳汇计算方法，其特征在于，所述获取目标区域的地理分布数据与碳排放数据包括：获取无人机中安装的激光雷达***采集的所述地理分布数据。
3.根据权利要求2所述的碳汇计算方法，其特征在于，所述目标区域的地理分布数据包括：所述目标区域的三维地形、森林结构参数、叶面积指数。
4.根据权利要求3所述的碳汇计算方法，其特征在于，所述基于所述地理分布数据，构建所述目标区域的可视化模型包括：
基于所述三维地形、所述森林结构参数、所述叶面积指数，利用三维建模技术构建所述目标区域的所述可视化模型。
5.根据权利要求1所述的碳汇计算方法，其特征在于，所述根据所述可视化模型获取所述目标区域的碳排放数据包括：
控制无人机根据所述可视化模型导航行驶，利用所述无人机中安装的二氧化碳探测器，检测所述目标区域的多个时间节点的所述碳排放数据。
6.根据权利要求1所述的碳汇计算方法，其特征在于，所述基于所述地理分布数据与所述碳排放数据计算所述目标区域的碳汇包括：
将所述地理分布数据输入预设的碳储计算模型中，得到所述目标区域的碳储量，并利用所述碳储量与所述碳排放数据计算所述碳汇。
7.根据权利要求6所述的碳汇计算方法，其特征在于，所述利用所述碳储量对所述碳排放量计算所述碳汇包括：令所述碳汇与所述碳储成正比并且与所述碳排放数据成反比。
8.根据权利要求1所述的碳汇计算方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述可视化模型中展示所述目标区域的碳汇。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1至8中任意一项所述的碳汇计算方法。
10.一种电子设备，其特征在于，该电子设备包括存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被所述至少一个处理器执行时实现如权利要求1至8中任意一项所述的碳汇计算方法。
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