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龙图腾网获悉齐鲁空天信息研究院申请的专利一种基于空天地一体化的碳排放监测选点方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120654972B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511171003.6，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于空天地一体化的碳排放监测选点方法及系统是由董晓晗;姚东;陈俊美;曲林雨;亓立壮;高宏进;邱立杰;彭玉;闫强;李雨纯设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空天地一体化的碳排放监测选点方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及碳排放监测领域，提供了一种基于空天地一体化的碳排放监测选点方法及系统。该方法包括，分别提取土地类型特征数据、地表高程特征数据、地表温度特征数据以及风速与风向特征数据；获取目标研究区域的碳卫星遥感影像数据，提取温室气体浓度分布图，结合土地类型特征数据、地表高程特征数据、地表温度特征数据以及风速与风向特征数据，通过分析特征重要性，提取主要影响因子；对温室气体浓度分布图进行热点分析，判断热点区域的范围和扩散影响；以热点区域为中心，结合热点区域的范围和扩散影响，采用迭代扫描模式，确定监测设备布设位置；本发明能够实现覆盖全面且精确的碳排放监测。

本发明授权一种基于空天地一体化的碳排放监测选点方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于空天地一体化的碳排放监测选点方法，其特征在于，包括： 获取目标研究区域的土地覆盖类型、地表数字高程模型、地表温度以及地表风速与风向，分别提取土地类型特征数据、地表高程特征数据、地表温度特征数据以及风速与风向特征数据； 获取目标研究区域的碳卫星遥感影像数据，提取温室气体浓度分布图，结合土地类型特征数据、地表高程特征数据、地表温度特征数据以及风速与风向特征数据，通过分析特征重要性，提取主要影响因子；对温室气体浓度分布图进行热点分析，判断热点区域的范围和扩散影响； 以热点区域为中心，结合热点区域的范围和扩散影响，采用迭代扫描模式，确定监测设备布设位置； 其中，迭代扫描模式包括：输入包含建筑物中心位置和周长数据的坐标表，生成建筑物分布图的VBPI指数图，选择最佳地面监测设备扫描位置的有效候选点，确定最终的地面监测设备扫描位置，确定是否需要进行额外的扫描和迭代；直到满足迭代条件，输出监测设备布设位置； 所述输入包含建筑物中心位置和周长数据的坐标表；方法包括：输入包含建筑物中心位置、周长数据和目标研究区域内环境特征的数据集，采用感知质量模型和高斯过程模型，得到监测位置优化结果；基于监测位置优化结果对初步布设点进行范围控制计算，确保监测设备覆盖热点区域和关键扩散路径，生成基础地理空间分布图； 其中感知质量模型的数学公式为： 其中，为布设点A的感知质量，为热点区域的总数，为热点区域中心位置，为候选布设点位置，为扩散半径，为气体浓度的标准差，为防止分母为零的修正项； 高斯过程通过预测未监测位置的气体浓度分布，帮助识别最佳监测位置，高斯过程模型公式为： 其中，是两点之间的协方差，是信号方差，l是特征长度尺度； 所述生成建筑物分布图的VBPI指数图；采用以下公式表示： 其中，表示第i次迭代中位置的VBPI指数，表示从位置可以看到的建筑物数量，Ni为第i次迭代中的建筑物总数，并在每次迭代中更新； 所述选择最佳地面监测设备扫描位置的有效候选点；方法包括：在每次迭代中，监测设备的所有候选位置通过特定阈值从VBPI指数图中提取出高VBPI位置；对VBPI指数图的网格下采样来对所有候选位置进行降采样；在降采样的基础上，采用粒子群优化算法，优化有效候选位置，即有效候选监测设备位置； 所述确定最终的地面监测设备扫描位置；方法包括： 通过CDPC指数量化每个有效候选监测设备位置的扫描完整性，确定最优的监测设备位置； 所述CDPC指数，采用以下公式表示： 其中，i表示第i次迭代，是第j个多边形的CDPC，指的是每次迭代中监测设备扫描的候选位置；下标single和end分别迭代候选位置和最终最佳位置； 其中，VBPI表示基于可见性分析来描述在特定位置扫描到的建筑物数量的百分比；CDPC表示多边形闭合的累积程度，用于评估每个建筑物在迭代过程中的位置扫描完整性。

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