CN119272027B 基于集合经验模态分解的碳汇非线性趋势提取系统及方法 （生态环境部南京环境科学研究所）_第1页
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US2022374912A1,2022基于集合经验模态分解的碳汇非线性趋势及一种基于集合经验模态分解的碳汇非线性趋2S2：基于森林碳储量理论对森林碳汇时间序列2.根据权利要求1所述的基于集合经验模态分解的碳汇非线性趋势提取系统进行的提3.根据权利要求2所述的基于集合经验模态分解的碳汇非线性趋势提取系统进行的提碳储存量的贡献；λ*VCR*SCR*(Cveg+Cs4.根据权利要求3所述的基于集合经验模态分解的碳汇非线性趋势提取系统进行的提35.根据权利要求4所述的基于集合经验模态分解的碳汇非线性趋势提取系统进行的提46.一种基于集合经验模态分解的碳汇非线性趋势提取系统，应用于执行权利要求1_5所述数据采集模块用于采集森林碳汇时间序列数据，形成森林碳汇时间序列数据集，所述数据处理模块用于对森林碳汇时间序列数据集进行预处理获得不同季节时间的5以及样地的环境数据进行采集，弥补了遥感影像数据反演时难以完整反映森林结构的缺[0009]本发明提供一种基于集合经验模态分解的碳汇非线性趋势提取系统进行的提取列数据为不同季节时间的植被覆盖率VCR、土壤覆盖率SCR、植被碳含量Cveg、土壤碳含量6经验模态分解模型利用集合经验模态分解EEMD对CCarbonSinkl(t)进行[0018]α*VCR*Cveg表示植被覆盖率对植被碳储存量的贡献；β*SCR*Csoil表示土壤覆盖率对土壤碳储存量的贡献；λ*VCR*SCR*(Cveg+[0019]S202：根据总碳储存量Ctotal，计算出季节变化过程中不同时间中的森林碳汇78[0057]所述数据处理模块用于对森林碳汇时间序列数据集进行预处理获得不同季节时间的森林碳汇CCarbonSinkl(t)以及根据预先构建的集合经验模态分解模型对所述森林碳汇时间序列数据集进行提取获得数据集Xfeatures(t)、根据预先构建的ANN模型对所述Xfeatures9[0079]通过构建模块根据已提取的多个IMFs中提取特征Xfeatures(t)，并根据提取的vegvegvegveg[0085]通过上述计算得出的Cveg和Csoil，可计算出总碳储存量Ctotal，计算公式如下：[0087]α*VCR*Cveg表示植被覆盖率对植被碳储存量的贡献；β*SCR*Csoil表示土壤覆盖率对土壤碳储存量的贡献；λ*VCR*SCR*(Cveg+[0123]ypredicted是最终的预测结果，它是

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