基于机器学习的油茶碳足迹核算方法、系统、设备及介质

本申请涉及一种基于机器学习的油茶碳足迹核算方法、系统、设备及介质。所述方法包括：先收集油茶碳足迹相关的实景、背景、气象等多维度数据，经清洗和标准化后，通过聚类降维得到降维数据集，再按本土区域划分并筛选，生成核算因子，以因子对应样本为训练数据，用生命周期评价得出的碳排放量作真值标签，训练机器学习模型。输入实时数据即可得结果，能高效准确核算油茶碳足迹。