(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211290833.7 (22)申请日 2022.10.21 (71)申请人 河北省科 学院地理科 学研究所 地址 050000 河北省石家庄市长安区西大 街94号 (72)发明人 武爱彬　石洪波　韩国栋　 (74)专利代理 机构 北京鑫瑞森知识产权代理有 限公司 1 1961 专利代理师 刘晶 (51)Int.Cl. G06V 20/13(2022.01) G06V 20/10(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06F 16/53(2019.01) G06F 16/58(2019.01) (54)发明名称 一种尾矿库修复植被碳汇的计算方法 (57)摘要 本发明公开了一种尾矿库修复植被碳汇的 计算方法， 包括以下步骤： A、 在两个不同时间点 对尾矿库区域进行遥感拍摄， 得到尾矿库的两张 遥感图像； B、 根据尾矿库的植被种类分布对遥感 图像进行分块； C、 根据不同时间点拍摄的同一位 置的图像块中植被分布和阴影分布确定该图像 块中的植被密度； D、 根据植被种类查询对应植被 的单株碳汇数据， 然后再根据植被密度计算图像 块的碳汇数据， 最后将全部图像块的碳汇数据求 和， 得到尾矿库修复植被碳汇。 本发明能够改进 现有技术的不足， 提高了尾矿库修复植被碳汇的 计算准确度。 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 CN 115471758 A 2022.12.13 CN 115471758 A 1.一种尾矿库修复植被碳汇的计算方法， 其特 征在于包括以下步骤： A、 在两个不同时间点对尾矿库区域进行遥感拍摄， 得到尾矿库的两张遥感图像； B、 根据尾矿库的植被种类分布对遥感图像进行分块； C、 根据不同时间点拍摄的同一位置的图像块中植被分布和阴影分布确定该图像块中 的植被密度； D、 根据植被种类查询对应植被的单株碳汇数据， 然后再根据植被密度计算图像块的碳 汇数据， 最后将全部图像块的碳汇数据求和， 得到尾矿库修复植被碳汇。 2.根据权利要求1所述的尾矿库修复植被碳汇的计算方法， 其特征在于： 步骤A中， 两张 遥感图像的拍摄时间分别在上午9 点至10点以及下午2 点至3点， 拍摄天气 选择晴朗无云， 风 力小于等于 3级。 3.根据权利要求2所述的尾矿库修复植被碳汇的计算方法， 其特征在于： 步骤B中， 每个 图像块中植被的种类小于等于3种， 且植被数量最多的种类占图像块中全部植被数量的 70％以上。 4.根据权利要求3所述的尾矿库修复植被碳汇的计算方法， 其特征在于： 步骤C 中， 计算 植被密度包括以下步骤， C1、 根据植被分布得到植被密度预估范围； C2、 对步骤C1得到的植被密度预估范围进行模拟， 将模拟结果与两次拍摄图像块中阴 影分布进行对比， 得到植被密度的精确数值。 5.根据权利要求4所述的尾矿库修复植被碳汇的计算方法， 其特征在于： 预设灰度与植 被密度的对应表格数据以及灰度阈值； 步骤C1中， 对两次拍摄的图像块中的植被区域进行 提取， 然后将提取的区域进行图像融合， 计算融合后的图像平均灰度， 使用预设的灰度与植 被密度的对应表格数据查询图像平均灰度对应的植被密度范围， 然后遍历 融合后的图像， 标记灰度超出灰度阈值的灰度点， 根据标记灰度点的数量对植被密度范围进行调整， 植被 密度与标记灰度点的数量成正比。 6.根据权利要求5所述的尾矿库修复植被碳汇 的计算方法， 其特征在于： 步骤C2中， 将 阴影和植被区域分别 分块， 将植被区域块对应的阴影区域块进行关联， 然后对关联同一植 被区域块的两个阴影区域块的阴影平均亮度进行计算， 然后根据拍摄时间计算标准植被密 度所生成的阴影平均亮度， 根据实际阴影平均亮度和标准阴影平均亮度的偏差计算 实际植 被密度与标准植被密度的偏差范围， 最后根据计算出的偏差范围在植被密度预估范围中确 定植被密度精确范围， 使用植被密度精确范围的中位 值作为植被密度的精确数值。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115471758 A 2一种尾矿 库修复植被碳汇的计算方 法 技术领域 [0001]本发明涉及碳汇计算 技术领域， 尤其是一种尾矿库修复植被碳汇的计算方法。 背景技术 [0002]碳汇是指植被吸收二氧化碳的量。 为了对各种修复植被对环境的影响进行准确的 评估， 就需要对于其碳汇进行准确计算。 现有的计算方法是通过实地采样， 然后对整个区域 的修复植被碳汇进 行估算。 由于尾矿库的地形复杂， 植被分布均匀度低， 这种方式由于采样 数量的限制， 估算结果与实际存在着较大的偏差 。 发明内容 [0003]本发明要解决的技术问题是提供一种尾矿库修复植被碳汇的计算方法， 能够 解决 现有技术的不足， 提高了尾矿库修复植被碳汇的计算 准确度。 [0004]为解决上述 技术问题， 本发明所采取的技 术方案如下。 [0005]一种尾矿库修复植被碳汇的计算方法， 包括以下步骤： [0006]A、 在两个不同时间点对尾矿库区域进行遥感拍摄， 得到尾矿库的两张遥感图像； [0007]B、 根据尾矿库的植被种类分布对遥感图像进行分块； [0008]C、 根据不 同时间点拍摄的同一位置 的图像块中植被分布和阴影分布确定该 图像 块中的植被密度； [0009]D、 根据植被种类查询对应植被的单株碳汇数据， 然后再根据植被密度计算图像块 的碳汇数据， 最后将全部图像块的碳汇数据求和， 得到尾矿库修复植被碳汇。 [0010]作为优选， 步骤A中， 两张遥感图像的拍摄时间分别在上午9点至10点以及下午2点 至3点， 拍摄天气选择晴朗无云， 风力小于等于 3级。 [0011]作为优选， 步骤B中， 每个图像块中植被的种类小于等于3种， 且植被数量最多的种 类占图像块中全部植被数量的70％以上。 [0012]作为优选， 步骤C中， 计算 植被密度包括以下步骤， [0013]C1、 根据植被分布得到植被密度预估范围； [0014]C2、 对步骤C1得到的植被密度预估范围进行模拟， 将模拟结果与两次拍摄图像块 中阴影分布进行对比， 得到植被密度的精确数值。 [0015]作为优选， 预设灰度与植被密度的对应表格数据以及灰度阈值； 步骤C1中， 对两次 拍摄的图像块中的植被区域进行提取， 然后将提取 的区域进行图像融合， 计算融合后的图 像平均灰度， 使用预设的灰度与植被密度的对应表格数据查询图像平均灰度对应的植被密 度范围， 然后遍历融合后的图像， 标记灰度超出灰度阈值的灰度点， 根据标记灰度点的数量 对植被密度范围进行调整， 植被密度与标记灰度点的数量成正比。 [0016]作为优选， 步骤C2中， 将阴影和植被区域分别分块， 将植被区域块对应的阴影区域 块进行关联， 然后对关联同一植被区域块的两个阴影区域块的阴影平均亮度进行计算， 然 后根据拍摄时间计算标准植被密度所生成的阴影平均亮度， 根据实际阴影平均亮度和标准说　明　书 1/3 页 3 CN 115471758 A 3