本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种柽柳碳汇资源评估方法以及相关装置。
背景技术：
1、碳汇（carbon sink），是指通过植树造林、植被恢复等措施，吸收大气中的二氧化碳，从而减少温室气体在大气中浓度的过程、活动或机制。
2、相关技术中，主要通过采集植被的生长、土壤有机碳含量、光合作用速率等指标，对自然生态系统、人工生态系统或其他环境系统中植物所固定的碳进行评估和监测，以了解植物在碳循环中的作用以及贡献。
3、然而，生态系统内部存在着不同的生境类型和环境条件，这些生境类型和环境条件决定了生态系统内各个生物群落的形成和分布。例如，森林生态系统中就包括不同类型的森林，如常绿阔叶林、落叶阔叶林、针叶林等，它们在植被组成、土壤性质和生态系统功能等方面存在显著的差异。由于采样需要耗费大量的时间、人力和物力，采样难以覆盖生态系统内所有的环境和生物群落的差异。另外，不同植被类型和土壤类型等因素会导致碳储量的空间异质性。由于碳储量的分布和含量受到植被类型、土壤性质、气候条件等多种因素的影响，因此要对生态系统内各个类型进行充分的采样是十分困难的。例如，森林生态系统中土壤碳储量的分布和含量受到不同植被类型、土壤类型和地形条件等多种因素的影响，随着这些因素的变化，土壤碳含量也会发生变化。
4、因此，亟待设计一种全新的碳汇评估方案，用以克服上述技术问题。
技术实现思路
1、本申请提供了一种柽柳碳汇资源评估方法以及相关装置，用以实现对碳汇资源的自动化评估，在碳汇资源计算中引入地理环境因素的影响，更为准确地评估怪柳在不同地形条件下的分布情况，反映出怪柳在不同地形条件下的碳汇贡献，为碳汇方面提供决策支持。
2、第一方面，本申请提供了一种柽柳碳汇资源评估方法，包括：
3、获取目标区域的遥感数据；该遥感数据至少包括：目标区域中的植被分布图像；
4、通过空间热区分析模型从遥感数据中提取目标区域的怪柳分布信息；
5、通过地理信息分析模型，对预先获得的目标区域地形信息以及怪柳分布信息进行地理空间分析处理，以得到怪柳覆盖数据；怪柳覆盖数据包括怪柳在目标区域所包含的不同类型土地中的覆盖面积；
6、基于怪柳覆盖数据、以及预先录入的怪柳在不同类型土地中匹配的碳汇资源参数，确定目标区域中怪柳对应的碳汇资源数据。
7、第二方面，本申请实施例提供了一种柽柳碳汇资源评估装置，包括：
8、遥感单元，被配置为获取目标区域的遥感数据；遥感数据至少包括：目标区域中的植被分布图像；
9、提取单元，被配置为通过空间热区分析模型从遥感数据中提取目标区域的怪柳分布信息；
10、分析单元，被配置为通过地理信息分析模型，对预先获得的目标区域地形信息以及怪柳分布信息进行地理空间分析处理，以得到怪柳覆盖数据；怪柳覆盖数据包括怪柳在目标区域所包含的不同类型土地中的覆盖面积；
11、确定单元，被配置为基于怪柳覆盖数据、以及预先录入的怪柳在不同类型土地中匹配的碳汇资源参数，确定目标区域中怪柳对应的碳汇资源数据。
12、本申请实施例提供的技术方案中，首先，获取目标区域的遥感数据；所述遥感数据至少包括：所述目标区域中的植被分布图像。通过获取目标区域的植被分布图像可以提供植被覆盖的空间分布信息，这对于了解怪柳的分布和覆盖范围至关重要，进而为分析和计算碳汇资源提供基础数据。进而，通过空间热区分析模型从所述遥感数据中提取所述目标区域的怪柳分布信息。例如，可以获取怪柳的空间分布模式，包括密集分布区域和稀疏分布区域，这有助于精确计算怪柳覆盖面积和评估碳汇贡献。进而，通过地理信息分析模型，对预先获得的目标区域地形信息以及所述怪柳分布信息进行地理空间分析处理，以得到怪柳覆盖数据。这些怪柳覆盖数据包括怪柳在所述目标区域所包含的不同类型土地中的覆盖面积，可以进一步分析怪柳在不同地形条件下的分布情况，这有助于在碳汇资源计算中引入地理环境因素的影响，反映出怪柳在不同地形条件下的碳汇贡献。最后，基于怪柳覆盖数据、以及预先录入的怪柳在不同类型土地中匹配的碳汇资源参数，确定目标区域中怪柳对应的碳汇资源数据。这样，可以计算目标区域中怪柳对应的碳汇资源数据，有助于了解区域内怪柳对碳汇的贡献量、评估其碳汇能力，并为碳汇管理应对提供决策依据。
13、本申请实施例中，能够实现对怪柳碳汇资源的自动化评估，在碳汇资源计算中引入了地理环境因素的影响，更为准确地评估怪柳在不同地形条件下的分布情况，反映出怪柳在不同地形条件下的碳汇贡献，为碳汇方面提供决策支持。
1.一种柽柳碳汇资源评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的柽柳碳汇资源评估方法，其特征在于，所述空间热区分析模型至少包括：预处理层、编码层、解码层、自学习层、分布识别层；
3.根据权利要求2所述的柽柳碳汇资源评估方法，其特征在于，所述通过所述预处理层，将所述植被分布图像分割为多个空间热区，包括：
4.根据权利要求3所述的柽柳碳汇资源评估方法，其特征在于，所述通过所述编码层将各个图节点转换为对应的低维图特征，包括：
5.根据权利要求2所述的柽柳碳汇资源评估方法，其特征在于，所述通过所述自学习层，获取所述第一图像块与对应的所述第二图像块之间的图像差异特征，包括：
6.根据权利要求2所述的柽柳碳汇资源评估方法，其特征在于，所述通过所述分布识别层，对所述图像差异特征进行分类识别处理，以得到所述怪柳分布信息，包括：
7.根据权利要求1所述的柽柳碳汇资源评估方法，其特征在于，所述通过地理信息分析模型，对预先获得的目标区域地形信息以及所述怪柳分布信息进行地理空间分析处理，以得到怪柳覆盖数据，包括：
8.根据权利要求7所述的柽柳碳汇资源评估方法，其特征在于，所述碳汇资源参数包括：不同类型土地中怪柳的单位面积碳存储量；
9.根据权利要求8所述的柽柳碳汇资源评估方法，其特征在于，所述碳汇资源参数包括：不同类型土地中的植被碳密度均值；
10.一种柽柳碳汇资源评估装置，其特征在于，所述装置包括
