基于AI的森林碳汇量预测系统的制作方法

本发明涉及碳汇量预测，尤其涉及基于ai的森林碳汇量预测系统。

背景技术：

1、随着全球气候变化问题的日益严重，森林作为重要的碳汇，在全球碳循环和气候调节中发挥着关键作用，森林碳汇量的准确预测对于制定合理的森林管理规定具有重要意义，现代信息技术的发展使得我们能够通过多源数据采集和人工智能技术，对森林碳汇量进行更为精确的预测，然而，如何高效、准确地整合多源数据，建立可靠的碳汇量预测模型，仍是当前研究的热点和难点。

2、现有技术在森林碳汇量预测方面主要存在以下不足之处，首先，多源数据（如气象数据、遥感影像数据、森林生长数据和土壤数据）在采集和处理过程中容易受到噪声和缺失值的影响，数据质量难以保证，其次，数据稀缺和不平衡问题普遍存在，影响了模型的训练效果和泛化能力，此外，传统的预测模型难以充分利用多源数据之间的复杂关系，预测精度和实时性有待提升，最后，现有模型在预测结果的解释和不确定性评估方面也存在一定的局限，难以为决策提供充分的支持。

3、为了解决上述问题，本发明提出了一种基于ai的森林碳汇量预测系统，增强了模型的可信度和可解释性，从而为科学评估和管理森林碳汇量提供了强有力的支持。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了基于ai的森林碳汇量预测系统。

2、基于ai的森林碳汇量预测系统，包括数据采集模块、碳汇量数据增强模块、特征选择模块、自适应环境因子调整模块、森林碳汇量预测模块以及预测结果分析模块，其中；

3、所述数据采集模块采集与森林碳汇量相关的多源数据，包括气象数据、遥感影像数据、森林生长数据和土壤数据，并对采集到的多源数据进行清洗、归一化、缺失值填补；

4、所述碳汇量数据增强模块基于预处理后的多源数据，利用生成对抗网络生成虚拟样本，增强多源数据的样本数据集；

5、所述特征选择模块结合生成的虚拟样本，采用特征选择算法对增强后的多源数据进行筛选，提取影响碳汇量预测的特征，包括气象数据特征、遥感影像数据特征、森林生长数据特征和土壤数据特征；

6、所述自适应环境因子调整模块利用自适应神经模糊推理机制对实时环境因子进行动态调整，环境因子包括气象数据特征以及土壤数据特征；

7、所述森林碳汇量预测模块基于遥感影像数据特征和森林生长数据特征，结合调整后的气象数据特征和土壤数据特征，构建森林碳汇量预测模型，以实现对森林碳汇量的预测，并对森林碳汇量预测模型进行优化，具体包括：

8、模型构建：基于遥感影像数据特征和森林生长数据特征，结合调整后的气象数据特征和土壤数据特征，构建森林碳汇量预测模型；

9、模型优化：采用超参数优化技术，对森林碳汇量预测模型进行优化；

10、交叉验证：利用交叉验证方法，对森林碳汇量预测模型进行验证；

11、所述预测结果分析模块对森林碳汇量预测模型输出的预测结果进行分析，包括不确定性评估、误差分析和结果解释。

12、可选的，所述碳汇量数据增强模块包括：

13、数据接收：接收预处理后的多源数据，作为生成对抗网络（gan）的输入；

14、虚拟样本生成：利用生成对抗网络（gan）生成与实际多源数据分布相似的虚拟样本；

15、数据集增强：将生成的虚拟样本与预处理后的多源数据结合，扩充多源数据的数据集规模。

16、可选的，所述生成对抗网络（gan）包括：

17、多源数据输入融合：将气象数据、遥感影像数据、森林生长数据和土壤数据输入到生成器和判别器中，表示为：

18、；

19、其中，为融合后的多源数据输入，为气象数据输入，为遥感影像数据输入，为森林生长数据输入，为土壤数据输入；

20、生成器网络构建：利用融合后的多源数据输入构建生成器网络，生成虚拟样本，其中为随机噪声向量，生成器的输出公式为：

21、；

22、其中，为生成器的参数；

23、判别器网络构建：判别器网络通过输入真实样本和生成的虚拟样本，输出其为真实或虚假的概率，判别器的输出公式为：

24、；

25、其中，为判别器的参数；

26、生成对抗训练：通过对抗训练，优化生成器和判别器的参数，表示为：

27、；

28、其中，为期望值，为从真实数据分布中采样的真实数据，为从噪声分布中采样的随机噪声向量，为对数函数，为判别器网络对输入样本是真实数据的概率估计，为生成器网络生成的虚拟样本；

29、多层感知：在生成器和判别器中引入多层感知（mlp）结构，表示为：

30、；

31、其中，为第层的输出，为第层的权重矩阵；为第层的偏置，为激活函数；

32、损失函数改进：引入多源数据一致性约束，表示为：

33、；

34、其中，为多源数据一致性损失，为生成样本的第个维度，为多源数据输入的第个维度，为平方差；

35、最终的优化目标为：；

36、其中，为权重参数。

37、可选的，所述特征选择模块包括：

38、数据融合：将生成的虚拟样本与预处理后的多源数据结合，形成增强后的多源数据集；

39、特征选择算法应用：利用递归特征消除（rfe）算法对增强后的多源数据进行筛选，提取影响碳汇量预测的特征。

40、可选的，所述自适应环境因子调整模块包括：

41、特征输入：将环境因子作为输入变量输入到自适应神经模糊推理机制中，其中为气象数据特征或土壤数据特征；

42、模糊化：将输入变量模糊化，通过隶属函数将每个输入变量映射到模糊集合，设每个输入变量有三个隶属函数，则模糊化表示为：

43、；

44、其中，为输入在模糊集中的隶属度，为模糊集中心，为模糊集宽度；

45、模糊规则生成：通过模糊规则将输入变量与输出变量关联，设有条模糊规则，每条规则表示为：

46、；

47、其中，、、分别为第条规则中第、、个输入变量的模糊集，为线性函数，表示第条规则的输出；

48、推理和聚合：根据模糊规则对输入进行推理，并通过聚合计算输出，表示为：

49、；

50、；

51、其中，为第条规则的激活强度，和为线性函数系数；

52、去模糊化：采用加权平均法将模糊推理的结果去模糊化，得到最终的输出，表示为：

53、。

54、可选的，所述森林碳汇量预测模型采用图神经网络（gnn）模型，所述图神经网络（gnn）模型包括：

55、节点特征融合：将多源数据（气象数据、遥感影像数据、森林生长数据和土壤数据）融合为节点特征向量，表示为：

56、；

57、其中，为节点的初始特征向量，为节点的气象数据特征，为节点的遥感影像数据特征，为节点的森林生长数据特征，为节点的土壤数据特征；

58、边权重计算：根据空间距离和生态关系为每条边分配权重，表示为：

59、；

60、其中，为节点和节点之间的边权重，为空间距离，为距离标准差，为生态关系的权重系数，表示生态关系（如树种相似性）；

61、消息传递：在每一层，节点从其邻居节点聚合消息，表示为：

62、；

63、其中，为节点在第层聚合的消息，为节点的邻居节点集合，为节点在第层的特征表示；

64、节点特征更新：结合自身特征和聚合的邻居消息，更新节点特征，表示为：

65、；

66、其中，为节点在第层的特征表示，和为权重矩阵，为偏置项，为relu激活函数；

67、全局特征聚合：通过全局读出层聚合整个图的节点特征以得到全局图表示，表示为：

68、；

69、其中，为全局图表示，为图神经网络模型的总层数，为平均池化操作；

70、全连接层输出：将全局图表示输入到全连接层，输出最终的碳汇量预测结果，表示为：

71、；

72、其中，为碳汇量预测结果，为输出层的权重矩阵，为偏置项，为激活函数。

73、可选的，所述模型优化包括：

74、定义超参数空间：确定需要优化的超参数，包括学习率、隐藏层数以及每层的节点数，并为每个超参数设定取值范围为；

75、其中，为第个超参数，和分别为第个超参数的最小值和最大值；

76、验证集的获取：将样本数据集随机分为验证集和训练集（80%作为训练集，20%作为验证集）；

77、模型训练与评估：使用当前超参数训练森林碳汇量预测模型，在训练集上进行训练，并在验证集上评估模型性能，损失函数为用于衡量模型预测与实际值之间的差异，表示为：

78、；

79、其中，为验证误差，为第个样本的实际值，为预测值，为验证集样本数量；

80、更新超参数：根据贝叶斯优化更新超参数，表示为：

81、；

82、其中，为预测的损失均值，为预测的损失不确定性，为探索与利用之间的平衡参数；

83、重复训练与优化：重复模型训练与评估以及更新超参数，直到验证误差收敛或达到预设的优化次数。

84、可选的，所述交叉验证包括：

85、数据划分：将增强后的多源数据的样本数据集划分为个等大小的子集；

86、交叉验证过程：对于每个子集(其中),将其作为验证集，其余的子集作为训练集；

87、模型训练：使用训练集训练模型，并在验证集上评估模型性能，表示为：

88、；

89、其中，为每个验证集的损失函数值，为第个验证样本的实际值，为预测值，为验证集的样本数量；

90、平均验证误差：计算所有验证集的平均损失函数值，作为模型的交叉验证误差，表示为：

91、。

92、可选的，所述预测结果分析模块包括：

93、不确定性评估：利用预测分布的方差对森林碳汇量预测模型预测结果的不确定性进行评估，表示为：

94、；

95、其中，为训练数据输入，为预测点输入，为协方差矩阵，为自协方差；

96、误差分析：通过均绝对误差（mae）计算预测值与实际值之间的误差；

97、结果解释：利用shap值对森林碳汇量预测模型预测结果进行解释，分析各输入特征对预测结果的贡献度，表示为：

98、；

99、其中，为特征的shap值，为特征子集，为所有特征的集合，为预测函数。

100、本发明的有益效果：

101、本发明，通过多源数据采集、生成对抗网络增强数据、特征选择、自适应环境因子调整和图神经网络预测模型，提升了森林碳汇量预测的精度和可靠性，数据采集模块确保了数据的质量和一致性，碳汇量数据增强模块有效解决了数据稀缺和不平衡的问题，特征选择模块优化了模型输入特征，自适应环境因子调整模块提高了模型的动态响应能力，图神经网络模型则精确捕捉了森林生态系统中的复杂关系，通过这些技术手段的结合，系统能够提供高效、准确的碳汇量预测结果；

102、本发明，通过定义超参数空间、获取验证集、使用贝叶斯优化方法更新超参数和进行交叉验证，系统能够在不同的数据条件下保持高精度和稳定性，交叉验证方法通过多次划分训练集和验证集，全面评估模型的泛化能力和稳定性，从而提高了模型性能评估的可靠性，确保了模型在实际应用中的表现；

103、本发明，通过不确定性评估、误差分析和shap值解释，系统不仅能够量化预测结果与实际值之间的偏差，还能识别预测结果中的不确定性，揭示各输入特征对预测结果的影响，这些分析方法提高了模型决策过程的透明度，增强了用户对模型预测结果的理解和信任，为科学评估和管理森林碳汇量提供了强有力的支持。