AI 碳汇监测分析

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管
监测林地面积

1,280万亩

较上月 +3.2%

AI识别精度

96.8%

基于 ResNet-50 遥感识别模型

本月新增碳汇量

28,650吨CO2e

较上月 +5.8%

碳汇量预测

未来12个月 AI 预测趋势(含置信区间)

CCER-14-001-V01
预测碳汇量
90% 置信区间
历史数据

林地类型分布

乔木林
45%
灌木林
20%
竹林
15%
草地
10%
其他
10%

遥感变化检测预警

基于 Sentinel-2 卫星影像的近期林地变化识别

近30天

福建三明 - 疑似非法采伐

NDVI 指数异常下降 0.23 | 影响面积约 12.5 公顷

高风险

云南普洱 - 森林火灾迹地

火烧迹地 8.3 公顷 | 植被恢复监测中

中风险

四川凉山 - 松材线虫病预警

冠层光谱异常 | 影响面积约 25.7 公顷

关注

浙江安吉 - 竹林扩张

新增竹林面积 15.6 公顷 | 需更新碳库计量

正常

碳汇风险评估

基于多源数据的碳汇逆转风险分析

火灾风险

基于气象干旱指数 + 历史火点数据

高风险
指数 78/100

病虫害风险

基于遥感冠层光谱 + 虫害发生模型

中风险
指数 52/100

非法采伐风险

基于道路密度 + 夜间灯光 + 变化检测

中风险
指数 45/100

极端气候风险

基于历史气象数据 + 气候模型预测

低风险
指数 28/100

综合风险趋势

当前综合风险 中等
监测项目 12 个
高风险项目 2 个

AI智能碳汇管理平台 v1.0 | AI模型: ResNet-50 遥感识别 | 方法学: CCER-14-001-V01

1
选择项目区域
2
AI遥感识别
3
生物量估测
4
碳汇量计量
5
生成监测报告

选择项目区域

选择需要AI遥感监测的碳汇项目

项目面积 856.3 公顷
主要树种 杉木、马尾松
项目类型 造林碳汇
计入期 20年 (2021-2040)
卫星影像 - Sentinel-2 分辨率: 10m 项目边界

绿色多边形为项目边界,基于卫星影像叠加显示

1 / 5

评估参数

输入项目参数进行碳汇评估

计算说明:
年碳汇量 = 生长速率 × 面积 × 含碳率(0.47) × CO2/C比(3.667) × 省份修正系数
生长速率参考:杉木12.5、马尾松10.8、杨树15.2、桉树18.5、毛竹22.0、混交林13.0 (t/ha/yr)

输入参数后点击"开始评估"

系统将根据CCER方法学实时计算碳汇量与收益预测

监测报告管理

查看和管理AI生成的碳汇监测报告

报告编号 项目名称 报告类型 监测期间 生成日期 状态 操作