[01923112]一种基于遥感影像的土地N2O排放量的测算方法及系统

在全球温室气体减排压力日益增强的背景下，氧化亚氮（N₂O）作为一种温室效应潜能值约为二氧化碳的298倍的气体，其排放控制和准确测算对实现“双碳”目标具有重要意义。当前N₂O排放量的测算主要依赖现场采样与实验分析，手段繁琐、成本高昂、空间覆盖有限，难以实现对大范围区域的高精度监测和动态更新。针对此现状，本专利成果提出了一种基于遥感影像的土地N₂O排放量测算方法，充分利用高分辨率遥感技术与地面实测数据相结合，构建土地利用分类与排放因子之间的空间定量关系，实现对区域N₂O排放的高效、精准估算。技术上，该方法通过增强型植被指数（EVI）、差值植被指数（DVI）、比值植被指数（RVI）等多种遥感参数计算与融合，结合灰度分割与地面训练样本建立的分类规则，可将遥感影像自动分割并识别为草地、耕地、林地等主要土地利用类型，其分类精度在实测中可达到87%以上。同时，利用静态箱-气象色谱法积累的近十年3000余组原位观测数据，提取各类用地的历史平均排放通量作为排放系数，结合遥感解译结果快速测算区域内各类型用地的年均N₂O排放量。与传统方法相比，该技术将土地分类与排放测算周期从数周缩短至1-2天，成本降低70%以上，测算结果空间分辨率提升至30米级别，具备极高的效率与推广价值。未来，该技术可广泛应用于区域温室气体排放清单编制、生态环境监测、农业碳足迹评估等场景，并具备良好的产业化潜力，预计可在省市级环保部门、农业主管机构、碳核算公司等领域迅速推广，构建以遥感数据驱动的N₂O排放监测新体系，为我国碳达峰碳中和目标提供坚实支撑。