融合VIIRS与统计数据的县域碳排放的预测与分析的方法及系统技术方案

本发明专利技术属于碳排放预测技术领域，公开了一种融合VIIRS与统计数据的县域碳排放的预测与分析的方法及系统，对某行政区域的VIIRS夜间灯光数据进行预处理；将灯光指数与GDP、人口数量等碳排放相关影响因素的统计数据相拼接；构建随机森林模型。本发明专利技术以市县域为单位的小颗粒度数据对预测模型进行构建和训练,可以使得本技术预测模型可用于更细粒度的碳排放估计，能为省级不同区域差异化碳减排政策的制定提供科学依据，因地制宜。因地制宜。因地制宜。

【技术实现步骤摘要】
融合VIIRS与统计数据的县域碳排放的预测与分析的方法及系统


[0001]本专利技术属于碳排放预测
，尤其涉及一种融合VIIRS与统计数据的县域碳排放的预测与分析的方法及系统。

技术介绍

[0002]夜间灯光影像可以有效地反映人类社会活动的强度，在社会经济监测、城市扩张演化和生态环境监测等方面的研究中得到了广泛应用。夜间灯光影像包含的信息与碳排放具有较高的相关性，能够反映区域碳排放的水平，在碳排放估算和空间化方面，夜间灯光影像已成为重要的数据源，一些研究通过融合两类遥感数据对碳排放进行时空分布分析。现有的碳排放量预测模型多为线性或多项式模型。
[0003]通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
[0004]1.线性或多项式模型的局限性：线性模型和多项式模型只能捕捉数据之间的线性关系或简单的多项式关系，对于复杂的非线性关系很难进行拟合。在碳排放预测中，影响碳排放的因素很多，如人口、GDP、产业结构等，这些因素之间的关系很可能是非线性的。使用线性或多项式模型可能导致预测结果不够准确。
[0005]2.特征选择的挑战本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种融合VIIRS与统计数据的县域碳排放的预测与分析的方法，其特征在于，对某行政区域的VIIRS夜间灯光数据进行预处理；将灯光指数与GDP、人口数量等碳排放相关影响因素的统计数据相拼接；构建随机森林模型。2.如权利要求1所述的融合VIIRS与统计数据的县域碳排放的预测方法，其特征在于，融合VIIRS与统计数据的县域碳排放的预测方法包括以下步骤：步骤一，对某行政区域的VIIRS夜间灯光数据进行预处理；步骤二，将灯光指数与GDP、人口数量等碳排放相关影响因素的统计数据相拼接，形成k维特征向量；步骤三，构建随机森林模型，以特征向量为输入，以各市县区相应时间的碳排放量为预测目标，对随机森林进行训练及精度检验，形成能够利用多源数据估算X省各区域碳排放量的模型。3.如权利要求2所述的融合VIIRS与统计数据的县域碳排放的预测方法，其特征在于，步骤一中的预处理方法具体包括：(1)将X省行政区划矢量图和2012
‑
2021年全球夜间灯光影像坐标投影转换为GCS_WGS_1984_UTM；(2)基于X省行政区划矢量图，利用ArcGIS软件对全球VIIRS影像进行裁剪，裁剪后的NPP
‑
VIIRS影像仅保留X省范围内的数据；(3)选取全国单元格像元辐射阈值为472.86将大于该阈值的高值噪声，选用8邻域去噪，小于0.5的像素值视为背景噪声，置零后以市、县域为单位计算灯光指数特征。4.如权利要求2所述的融合VIIRS与统计数据的县域碳排放的预测方法，其特征在于，步骤二具体包括：将行政区划矢量图和2012
‑
2021年全球夜间灯光影像坐标投影转换为GCS_WGS_1984_UTM后，基于行政区划矢量图，利用ArcGIS软件对全球VIIRS影像进行裁剪；裁剪后的NPP
‑
VIIRS影像仅保留X省范围内的数据，由于有少量负值和可能由gas flares引起的少量极端异常值，选取全国单元格像元辐射阈值为472.86，将大于该阈值的高值噪声，选用8邻域去噪；并将小于0.5的像素值视为背景噪声，置零后以市、县域为单位计算灯光指数特征；然后，将灯光指数与GDP、人口数量等碳排放相关影响因素的统计数据相拼接，形成k维特征向量。5.如权利要求2所述的融合VIIRS与统计数据的县域碳排放的预测方法，其特征在于，步骤三具体包括：构建随机森林模型，以特征向量为输入，以各市县区相应时间的碳排放量为预测目标，对随机森林进行训练及精度检验，形成能够利用多源数据估算X省各区域碳排放量的模型。6.如权利要求2所述的融合VIIRS与统计数据的县域碳排放的预测与分析的方法，其特征在于，采用Slope倾向值法，即利用一元线性回归...

【专利技术属性】
技术研发人员：王玮茹，程雪婷，郑惠萍，王金浩，胡帆，杨罡，李蒙赞，李瑞，刘新元，暴悦爽，郝捷，薄利明，曲莹，陈丹阳，皮军，
申请(专利权)人：国网山西省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：