一种基于深度神经网络的森林碳汇量实时监测分析方法

本发明公开了一种基于深度神经网络的森林碳汇量实时监测分析方法，本发明涉及森林碳汇量实时监测技术领域，包括以下步骤：1)采用多尺度光谱特征分离卷积核提取输入遥感数据的碳汇敏感波段特征；2)基于空间相关性预测器动态屏蔽植被覆盖稀疏区域的计算路径。该基于深度神经网络的森林碳汇量实时监测分析方法，消除模型加载的等待时间；基于特征张量通道相关性系数与生态阈值的智能判别机制，使纯林场景采用轻量级卷积链大幅压缩计算量，混交林场景启用注意力残差模块保障复杂特征提取精度，在边缘设备上同步达成高时效与高精度监测目标。