基于土壤干旱遥感数据的碳通量监测方法及系统

本申请涉及碳通量监测技术领域，其具体地公开了一种基于土壤干旱遥感数据的碳通量监测方法及系统，其利用微波传感器和光学遥感传感器分别采集土壤湿度遥感数据和土壤植被覆盖遥感图像，通过对两者进行重采样以实现空间分辨率对齐，进而采用深度学习算法对空间对齐后的土壤湿度遥感数据和土壤植被覆盖遥感图像进行空间分布特征提取，并通过对捕获的土壤湿度分布特征和植被分布特征进行像素级显著性强化以及融合处理，以实现土壤干旱程度对植被生长状态动态影响机制的非线性建模，从而在此基础上实现对碳通量的智能估算。通过这种方式，可以有效刻画土壤干旱胁迫对植被呼吸作用与光合作用的非线性调控效应，提升碳通量监测的效率和覆盖范围。