摘要
本发明公开了一种用于草地与湿地生态系统碳汇动态监测的评估方法,涉及生态环境监测领域,包括如下步骤:获取目标区域的历史碳通量观测数据;将目标区域划分为多个空间网格单元,每个网格单元作为图结构中的一个节点,在相邻节点之间建立图边连接;为每个节点提取生态特征;根据相邻节点间的生态特征差异,计算图结构中每条边的边权重;将包含节点特征和边权重的图结构输入至图神经网络模型中,利用历史碳通量观测数据作为标签训练图神经网络模型;利用训练完成的图神经网络模型对未观测节点或未来时间段节点的碳通量进行预测。本发明解决了传统模型在生态边界区域碳通量估计误差大的问题,可显著提升边界区域的碳交换预测精度。
技术关键词
湿地生态系统
节点特征
动态
神经网络模型训练
生态环境监测
优化网络参数
神经网络训练
网格
子模块
估计误差
非线性
时间段
数据
标签
指数
矩阵
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