一种滨海湿地碳汇效果评估方法和系统

摘要

本申请涉及碳储量监测技术，具体涉及一种滨海湿地碳汇效果评估方法和系统，其中，评估方法包括：获取待评估的滨海湿地的预设时间段内的遥感图像集；分别识别遥感图像集中不同类型的滨海湿地的演变数据，演变数据包括不同类型湿地之间的转换数据以及各个类型的滨海湿地的除转换数据之外的净变化数据；基于转换数据和净变化数据对待评估的滨海湿地的碳汇效果进行评估，得到碳汇效果评估结果。除现有技术中对成熟湿地区域进行定性分析之外，本申请中还综合考虑待评估的滨海湿地演变前后的演变数据和演变类型等表征碳汇效果的因素，综合对待评估的滨海湿地进行碳汇效果评估，可更为准确的得到待评估的滨海湿地的碳汇效果。

说明书

技术领域

本发明涉及碳储量监测技术领域，更具体的，涉及一种滨海湿地碳汇效果评估方法和系统。

背景技术

由于受到海水周期性潮汐淹没的影响，滨海湿地的碳汇功能强大，是降低大气二氧化碳（CO2）浓度、减缓全球气候变化的重要途径。这些滨海湿地生态系统所固存的碳被称为“蓝碳”（Blue Carbon）。预估全球海洋活体生物所固持的碳有一半位于海岸带的蓝碳生态系统。滨海湿地作为一类重要的海岸带蓝碳生态系统，具有巨大的碳吸收能力，属于“基于自然的解决方案”的实践范畴，是重要的基于海洋的气候变化治理手段之一。研究表明，滨海湿地每平方公里的年碳埋藏量预计可达0.22 GgC。

目前滨海湿地碳汇功能等湿地碳汇效果的研究往往是采用采集土壤内的有机碳含量和滨海湿地的生物数量和生物种群数量。然而，现有技术中对于碳汇能力的探测，往往在某一种或某几种类型的滨海湿地建立采样地点，或建立静态模拟仓，经过对某一地点的长时间采样后，确定该类型的碳汇能力。

然而，滨海湿地是全球变化的敏感区和脆弱区，由于生物活动、人类活动以及气候等因素的影响，滨海湿地往往是处于变化状态，例如，一些滨海湿地消失，一些人造滨海湿地，还有一些由于人类活动或生物入侵等，滨海湿地的类型发生变化。

而不同类型的滨海湿地的碳汇形式和碳汇能力相差很大，以盐沼、红树林和滩涂为例进行说明：

其中，盐沼和红树林属于生产型碳汇湿地，而滩涂属于输入型碳汇湿地，盐沼和红树林主要的碳汇能力往往通过植物的光合作用，而滩涂是接收来自于周边的碳输入，例如，红树林、盐沼或滨海海草床的碳输入。

因此，在滨海湿地发生变化时，其碳汇能力往往会随之变化，如果按照现有技术中的碳汇效果测试方式进行测试，往往难以准确的评估滨海湿地的碳汇效果，难以为原生滨海湿地的管理提供理论指导。

因此，如何准确的评估滨海湿地的碳汇效果，对滨海湿地的管理提供理论指导成为亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种滨海湿地碳汇效果评估方法及系统，以解决如何准确的评估滨海湿地的碳汇效果，对滨海湿地的管理提供理论指导的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

根据第一方面，本申请实施例提供了一种滨海湿地碳汇效果评估方法，包括：获取待评估的滨海湿地的预设时间段内的遥感图像集；分别识别所述遥感图像集中不同类型的滨海湿地的演变数据，所述演变数据包括不同类型湿地之间的转换数据以及各个类型的滨海湿地的除转换数据之外的净变化数据；基于所述转换数据和所述净变化数据对所述待评估的滨海湿地的碳汇效果进行评估，得到碳汇效果评估结果；其中，所述转换数据对应的滨海湿地的碳汇形式和碳汇效果与所述净变化数据对应的滨海湿地的碳汇形式和碳汇效果不同。

可选地，所述分别识别所述遥感图像集中不同类型的滨海湿地的演变数据包括：分别识别所述遥感图像集中滨海湿地的类型；基于识别到的滨海湿地的类型确定各个遥感图像中所述待评估的滨海湿地的各个类型的面积数据；按照所述遥感图像集的时序和所述面积数据确定不同类型湿地之间的转换区域以及各个类型的滨海湿地的除转换数据之外的净变化区域；将所述转换区域的转换数据和所述净变化区域的净变化数据作为所述演变数据。

可选地，所述基于所述转换数据和所述净变化数据对所述待评估的滨海湿地的碳汇效果进行评估，得到碳汇效果评估结果包括：基于所述净变化数据和发生净变化的滨海湿地类型确定净变化评估结果，其中，净变化数据为非滨海湿地变化为滨海湿地或滨海湿地变化为非滨海湿地的变化面积和发生变化的滨海湿地的类型；基于所述转换数据确定发生转换之前的滨海湿地的第一类型和发生转换之后的滨海湿地的第二类型和转换面积；基于所述转换面积利用所述第一类型对应的第一权重系数和第二类型对应的第二权重系数确定转换评估结果；将净变化评估结果和转换评估结果之和作为碳汇效果评估结果。

可选地，所述滨海湿地的类型包括生产型湿地和输入型湿地；所述第一类型的湿地包括红树林和/或盐沼；所述第二类型的湿地包括滩涂；所述第一权重系数为a1，其中，a1为所述滨海湿地的转换区域为红树林和/或盐沼的识别概率；所述第二权重系数为b1，其中，b1为所述滨海湿地的转换区域为滩涂的识别概率，其中a1与b1之和小于或等于1；所述基于所述转换面积利用所述第一类型对应的第一权重系数和第二类型对应的第二权重系数确定转换评估结果包括：将所述红树林和/或盐沼在所述转换面积下的红树林和/或盐沼预设碳汇能力与第一权重系数的乘积作为湿地转换过程中的第一评估结果；将所述滩涂在所述转换面积下的滩涂预设碳汇能力与第二权重系数的乘积作为湿地转换过程中的第二评估结果；将所述第一评估结果和所述第二评估结果之和作为所述转换评估结果。

可选地，所述第一类型的湿地包括滩涂；所述第二类型的湿地包括红树林和/或盐沼；所述第一权重系数为1+b2，其中，b2为所述滨海湿地的转换区域为滩涂的识别概率；所述第二权重系数为a2，其中，a2为所述滨海湿地的转换区域为红树林和/或盐沼的识别概率，其中，a2和b2之和小于或等于1；所述基于所述转换面积利用所述第一类型对应的第一权重系数和第二类型对应的第二权重系数确定转换评估结果包括：将所述滩涂在所述转换面积下的滩涂预设碳汇能力与第一权重系数的乘积作为湿地转换过程中的第三评估结果；将所述红树林和/或盐沼在所述转换面积下的红树林和/或盐沼预设碳汇能力与第二权重系数的乘积作为湿地转换过程中的第四评估结果；将所述第三评估结果和所述第四评估结果之和作为所述转换评估结果。

可选地，所述第一权重系数为c倍的1+b2，其中，c为沉积效率增加倍数，且c大于1。

可选地，所述第一权重系数和所述第二权重系数基于发生转换的时长进行调整，其中，距离发生转换的时长越长，第一权重系数越小，且，第二权重系数越大。

可选地，还包括：分别识别所述遥感图像集中不同类型的滨海湿地面积；获取所述预设时间段内环境信息；基于所述环境信息对所述碳汇效果评估结果进行调整。

可选地，所述环境信息包括温度信息；所述基于所述环境信息对所述碳汇效果评估结果进行调整包括：基于所述温度信息确定有机碳分解系数；基于所述分解系数调整所述碳汇效果评估结果；和/或，所述环境信息包括所述春季雨水量；所述基于所述环境信息对所述碳汇效果评估结果进行调整包括：基于所述春季雨水量确定有机碳生成系数；基于所述有机碳生成系数调整所述碳汇效果评估结果。

根据第二方面，本申请实施例提供了一种滨海湿地碳汇效果评估系统，包括：获取模块，用于获取待评估的滨海湿地的预设时间段内的遥感图像集；识别模块，用于分别识别所述遥感图像集中不同类型的滨海湿地的演变数据，所述演变数据包括不同类型湿地之间的转换数据以及各个类型的滨海湿地的除转换数据之外的净变化数据；评估模块，用于基于所述转换数据和所述净变化数据对所述待评估的滨海湿地的碳汇效果进行评估，得到碳汇效果评估结果；其中，所述转换数据对应的滨海湿地的碳汇形式和碳汇效果与所述净变化数据对应的滨海湿地的碳汇形式和碳汇效果不同。

本发明中的上述方法和系统在对待评估的滨海湿地进行碳汇效果评估时，尤其是对变化较为频繁的区域的湿地进行评估时，除现有技术中对成熟湿地区域进行定性分析之外，还综合考虑待评估的滨海湿地的演变数据，考虑演变类型，演变前后的湿地类型，演变前后碳汇形式，演变前后碳汇能力，演变前后碳汇量等表征碳汇效果的因素综合对待评估的滨海湿地进行碳汇效果评估，可更为准确的得到待评估湿地的碳汇效果。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1示出了本发明一种滨海湿地碳汇效果评估方法的流程图；

图2示出了本发明另一种滨海湿地碳汇效果评估方法的流程图；

图3示出了本发明的滨海湿地碳汇效果评估系统的示意图。

具体实施方式

为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本发明的具体实施方式，在各图中相同的标号表示结构相同或结构相似但功能相同的部件。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

在以下的描述中，将描述本发明的多个不同的方面，然而对于本领域内的普通技术人员而言，可以仅仅利用本发明的一些或者全部结构或者流程来实施本发明。为了解释的明确性而言，阐述了特定的数目、配置和顺序，但是很明显，在没有这些特定细节的情况下也可以实施本发明。在其他情况下，为了不混淆本发明，对于一些众所周知的特征将不再进行详细阐述。

参见背景技术所述现有技术中往往基于已经成熟的滨海湿地进行碳汇效果评估，对于成熟的滨海湿地的碳汇效果的评估往往比较准确，而滨海湿地属于较为敏感和脆弱的生态环境，一些外界因素，例如，气候、人为活动，生物入侵等可能导致滨海湿地发生较大的变化，因而，利用现有技术中对成熟滨海湿地进行定性分析时，若滨海湿地类型发生变化时，其评估结果往往不够准确。因此，发明人发现，滨海湿地可以划分为成熟区和变化区域，成熟区可以采用现有技术中的对成熟滨海湿地进行定性分析的评估方法进行评估，而对变化区域进行碳汇效果评估时，若采用现有技术中的对成熟滨海湿地进行定性分析的评估方法进行评估时，其评估结果往往不够准确，尤其是对于变化比较明显的滨海湿地，因此，在本申请中，发明人将变化区域划分为净变化区域和转换区域，在成熟的滨海湿碳汇效果评估方法基础上，增加净变化区域和转换区域的评估，以更为准确的对待评估的滨海湿地的碳汇效果进行准确的评估。

因此，本发明提供一种滨海湿地碳汇效果评估方法，实现对滨海湿地生态系统碳汇效果的精确估算。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明实施例一种滨海湿地碳汇效果评估方法流程图，如图所示，所述方法包括：

S10.获取待评估的滨海湿地的预设时间段内的遥感图像集。在本实施例中，预设时间段可以为半年、一年、两年、三年、五年或十年等多种不同维度的时间段。在本实施例中不做限制。在预设时间段内，每隔一定时间间隔获取一次待评估的滨海湿地的遥感图像。在本实施例中，遥感图像可以为多光谱遥感图像也可以为高光谱遥感图像。

在本实施例中，待评估的滨海湿地可以包括成熟型滨海湿地，即各种类型的滨海湿地的靠近中心区域的不易变化的湿地，还包括演变型滨海湿地，例如各个类型的滨海湿地的边缘区域，该区域由于受到环境，人为活动，或生物入侵等影响，较易发生变化的区域。

在本实施例中，滨海湿地可以包括多种类型，例如盐沼，红树林，滩涂，滨海海草床等。获取卫星采集的湿地的高光谱图像数据、多光谱图像数据，示例性的，高光谱图像数据例如可以由第一卫星分别于多个时间段内拍摄而成，大小可以为1185×1342像素，隧道数为285，第一卫星的空间分辨率为30m。多光谱图像数据例如可以由第二卫星于同一时间段内拍摄的多个遥感图像，大小可以为3555×4026，隧道数为47，选择的空间分辨率为10m。

在本实施例中，通常由于高光谱图像数据和多光谱图像数据的时间分辨率和空间分辨率不同，因此，需要对高光谱图像数据和多光谱图像数据进行预处理，在本实施例中，可以对高光谱图像数据和多光谱图像数据进行地理信息配准。例如，对图像进行空间配准、大气校正等，弥补两种图像数据时间差异对分类所带来的损失。由于高光谱图像数据和多光谱图像数据的分辨率不同，大小不同，因此，需要对所述高光谱图像数据进行上采样操作。示例性的，对高光谱图像数据进行上采样3倍，使得其大小与多光谱图像数据相同。

S20.分别识别所述遥感图像集中不同类型的滨海湿地的演变数据，所述演变数据包括不同类型湿地之间的转换数据以及各个类型的滨海湿地的除转换数据之外的净变化数据。

作为示例性的实施例，可以利用预先训练的分类网络进行分类，得到不同类型的滨海湿地，一个示例性的实施例中，可以采用Python语言实现所述分类网络模型，通过真实湿地遥感图像对其进行训练。当然，采用其他语言实现分类网络模型在本实施例中并不限制。具体的训练过程包括：首先对模型的所有参数进行随机初始化，然后输入训练数据，对数据进行地理信息配准等预处理操作后，输入到所述分类网络模型进行正向传播，并取得输出；然后，分别利用构建的判别损失函数和分类损失函数来计算此时模型的损失；通过反向传播更新模型参数，并测试当前模型的精度。在一定的训练轮数当中，不断通过反向传播更新模型参数，并在每次突破当前最佳精度时保存模型，就能取得最终训练出的网络模型。在可选地实施例中，训练参数的设置如下：训练轮次为200，学习率为0.005，以随机梯度下降为优化函数。

在本实施例中，在得到每一遥感图像的滨海湿地类型分类结果之后，确定每一种类型的滨海湿地的范围和面积，按照所述遥感图像集的时序和所述面积数据确定不同类型湿地之间的转换区域以及各个类型的滨海湿地的除转换数据之外的净变化区域。

示例性的，按照时序拍摄有20组遥感图像集，分别确定每一个遥感图像中盐沼、红树林和滩涂的范围以及面积，按照时序确定每一种类型湿地的变化。

在一种实施例中，该变化可以为分为由非滨海湿地变化为某一种类型的滨海湿地或某几种类型的滨海湿地的变化种类和变化面积。

在另一种实施例中，该变化也可以为由一种类型的滨海湿地变化为另一种或另几种滨海湿地类型的变化种类和变化面积，例如，滩涂变为盐沼和/或红树林，或者红树林和/或盐沼变为滩涂。

统计预设时间段内的净变化区域的净变化数据，示例性的，净变化区域的湿地类型和净变化区域面积，例如，红树林消失面积、红树林增加面积，盐沼消失面积，盐沼增加面积，滩涂消失面积，滩涂增加面积。在本实施例中，净变化区域的变化原因可能是因为环境、人类活动等因素导致，例如，对红树林或盐沼的破坏导致部分红树林消失，或对红树林或盐沼人为建造，增加红树林或盐沼，再例如，对滩涂的开垦或填埋，导致滩涂消失等。

统计预设时间段内的转换区域的转换数据，示例性的，转换区域的湿地类型和转换区域面积，例如，海平面或温度或其他气候因素的影响导致红树林或盐沼退化，变为滩涂；再例如，盐沼或红树林植物入侵滩涂，滩涂面积减小，盐沼或红树林增加。滨海湿地类型发生变化的区域作为转换区域。

在本实施例中，可以将净变化区域的变化面积和变化类型以及转换区域的转换面积和转换类型作为不同类型的滨海湿地的演变数据。

S30.基于所述转换数据和所述净变化数据对所述待评估的滨海湿地的碳汇效果进行评估，得到碳汇效果评估结果。

在本实施例中，净变化区域可以分为增加区域和减小区域，在本实施例中可以分别统计每种湿地类型的增加区域和减小区域，针对每种湿地类型，在评估碳汇能力时，可以将减小区域面积对应的滨海湿地的类型的碳汇能力减掉；对于增加的滨海湿地，可以以增加面积对应的滨海湿地的类型乘以增加的滨海湿地成长系数（其只，成长系数随着增加区域的湿地的成熟，该成长系数逐渐接近1）得到增加面积的碳汇能力。（由于新造滨海湿地的生物种群，生物数量没有达到成熟滨海实例的程度，处于随时间增长而增长，因此，可随时间增长，碳汇能力由初始碳汇能力慢慢达到增加的滨海湿地类型的预设碳汇能力），初始碳汇能力可以为预设碳汇能力的40-60%，预设碳汇能力可以为对应类型的成熟滨海湿地的碳汇能力。

对于碳汇量而言，由于减小区域在短时间内原本的碳汇量不会发生根本性的改变，因此，本实施例中对于减小区域的碳汇量，可以按照原碳汇量进行统计和评估，在对增加区域的碳汇量的评估时，由于增加之前没有蓝碳沉积，因此，可以按照增加的时间进行新增统计，进而得到净变化区域的碳汇能力和碳汇量等碳汇效果评估结果。

作为示例性的实施例，转换区域是从一种湿地类型转换为另一种湿地类型，转换前后均有碳汇能力和碳汇量。

不同的湿地类型其碳汇能力，碳汇量和碳汇形式往往均有不同，例如，红树林属于生产型碳汇的滨海湿地，绝大部分来自于植物吸收二氧化碳，另一部分来自于输入型碳，例如，潮汐带来的海洋内的颗粒型有机碳和溶解型有机碳，或河流带来的颗粒型有机碳和溶解型有机碳。红树林系统的平均碳累积速率为194 g/m2/yr。盐沼属于生产型碳汇的滨海湿地，绝大部分来自于植物吸收二氧化碳，另一部分来自于输入型碳，例如，潮汐带来的海洋内的颗粒型有机碳和溶解型有机碳，或河流带来的颗粒型有机碳和溶解型有机碳或红树林输出的碳。盐沼湿地平均碳累积速率为164 g/m2/yr。而滩涂自身生物量较少，生产能力差。因此，主要碳来源为盐沼、红树林或海洋等输入型碳。滩涂的平均碳累积速率分别为140-160 g/m2/yr因此，基于不同类型的滨海湿地的碳汇能力不同，碳汇来源不同，可以基于转换前后的类型和转换区域的面积等，对转换区域进行评估。

而由于转换区域并非是突变的，而是动态变化的，因此，转换区域的可能同时存在转换之前和转换之后的滨海湿地类型的碳汇形式和碳汇能力。因此，在本实施例中，在对转换区域进行评估时，可综合考虑转换区域的面积，转换之前的湿地类型和转换之后的湿地类型，对转换区域的碳汇能力和碳汇量进行评估，以准确的评估转换区域的碳汇效果。

在本实施例中，在对待评估的滨海湿地进行碳汇效果评估时，尤其是对变化较为频繁的区域的湿地进行评估时，除现有技术中对成熟湿地区域进行定性分析之外，还综合考虑待评估的滨海湿地的演变数据，考虑演变类型，演变前后的湿地类型，演变前后碳汇形式，演变前后碳汇能力，演变前后碳汇量等表征碳汇效果的因素综合对待评估的滨海湿地进行碳汇效果评估，可更为准确的得到待评估湿地的碳汇效果。

另外，不同类型的滨海湿地转换前后，其原有的碳汇形式可能会消失，也可能会增加，例如，滩涂转换为红树林或盐沼，其原有的输入型碳汇能力不仅没有降低，反而由于红树林或盐沼的阻挡，使潮汐水流减缓，进一步增加了潮汐中海洋输入的碳，增加了输入碳的碳汇能力。红树林或盐沼转换为滩涂，则逐渐失去了生产能力，其碳汇形式变为了单独的输入型碳汇形式，由于失去植物的阻挡，潮汐水流加快，可加快碳向海洋输入，造成一定的碳流失，汇入海洋。因此，转换区域的碳汇效果不能以当前的滨海湿地类型进行评估，若转换区域过快或面积过大，在未考虑转换区域由于湿地类型转换而改变的碳汇形式或碳汇能力的变化，很可能会造成整体的碳汇效果评估结果不准确。

因此，如图2所示，所述基于所述转换数据和所述净变化数据对所述待评估的滨海湿地的碳汇效果进行评估，得到碳汇效果评估结果包括如下步骤：

S31.基于所述净变化数据和发生净变化的滨海湿地类型确定净变化评估结果，其中，净变化数据为非滨海湿地变化为滨海湿地或滨海湿地变化为非滨海湿地的变化面积和发生变化的滨海湿地的类型；

S32.基于所述转换数据确定发生转换之前的滨海湿地的第一类型和发生转换之后的滨海湿地的第二类型和转换面积。

S33.基于所述转换面积利用所述第一类型对应的第一权重系数和第二类型对应的第二权重系数确定转换评估结果。

S34.将净变化评估结果和转换评估结果之和作为碳汇效果评估结果。

针对步骤S31，在本实施例中，净变化区域可以分为增加区域和减小区域，其中，增加区域为非滨海湿地变化为滨海湿地的区域，减小区域为滨海湿地变化为非滨海湿地。

在本实施例中可以分别统计每种湿地类型的增加区域和减小区域变化面积和发生变化的滨海湿地的类型，针对每种湿地类型，在评估碳汇能力时，可以将减小区域面积对应的滨海湿地的类型的碳汇能力减掉；可以以增加面积对应的滨海湿地的类型乘以成长系数（随着增加区域的湿地的成熟，成长系数逐渐接近1）得到增加面积的碳汇能力。（由于新造滨海湿地的生物种群，生物数量没有达到成熟滨海实例的程度，处于随时间而增长，因此，可随时间增长，碳汇能力由初始碳汇能力慢慢达到预设碳汇能力），初始碳汇能力可以为预设碳汇能力的40-60%，预设碳汇能力可以为对应类型的成熟滨海湿地的碳汇能力。

针对步骤S32和步骤S33，按照时序识别滨海湿地的类型之后，再按照时序进行前后比对，即可得到滨海湿地类型在预设时间段的转换数据，例如，转换前后的湿地类型，预设时间段内发生转换的转换区域的面积等数据。

由于不同类型的滨海湿地转换前后，其原有的碳汇形式可能会消失，也可能会增加，因此，不同类型之间的转换在进行碳汇效果评估时，其权重不同。

在本实施例中，发生转换之前的滨海湿地的第一类型对应第一权重系数；发生转换之后的滨海湿地的第二类型对应第二权重系数，在本实施例中，转换之前的不同的类型对应的权重系数不同，转换之后不同的类型对应的权重系数也不同。

示例性的，以第一类型的湿地包括红树林和/或盐沼；所述第二类型的湿地包括滩涂为例，转换区域为红树林和/或盐沼向滩涂转换，转换之前红树林和/或盐沼以植物生产碳为主，在转换过程中，生产碳能力逐渐下降，输入碳可维持不变或减小，因此，转换区域既保留有转换之前的第一类型的碳汇能力，也新增有转换之后的第二类型的碳汇能力。在进行碳汇效果评估时，对于转换区域可以基于所述转换面积利用所述第一类型对应的第一权重系数和第二类型对应的第二权重系数确定转换评估结果。示例性的第一类型的滨海湿地的碳汇能力为A，第二类型滨海湿地的碳汇能力为B，由于转换区域为未成熟类型的滨海湿地，因此，在对转换区域进行碳汇能力评估时，需要A乘以第一权重系数得到转换过程中第一类型的碳汇能力，B乘以第二权重系数得到转换过程中第二类型碳汇能力，将第一类型的碳汇能力和第二类型碳汇能力之和作为转换区域的碳汇效果的评估结果。

作为示例性的实施例，转换区域的识别是通过对遥感图像进行分类得到，通常以某种类型湿地的显著特征来进行分类，转换区域的特征可能并不是特别明显，因此，可以利用识别概率确定当前转换区域的转换程度，例如，盐沼向滩涂转换，是随着盐沼的植物的退化，盐沼植物特征逐渐减弱，滩涂特征逐渐增强，而退化可能是一个较为缓慢的过程中，因此，在转换区域存在盐沼植物特征，也存在滩涂特征，可以利用识别概率表征盐沼植物的数量，进而表征盐沼退化程度或滩涂的转换程度。

在本实施例中，以第一类型的湿地包括红树林和/或盐沼；所述第二类型的湿地包括滩涂为例，即以盐沼或红树林向滩涂转换为例进行具体的说明：

所述第一权重系数为a1，其中，a1为所述滨海湿地的转换区域为红树林和/或盐沼的识别概率；所述第二权重系数为b1，其中，b1为所述滨海湿地的转换区域为滩涂的识别概率，其中a1与b1之和小于或等于1。

所述基于所述转换面积利用所述第一类型对应的第一权重系数和第二类型对应的第二权重系数确定转换评估结果包括：

将所述红树林和/或盐沼在所述转换面积下的红树林和/或盐沼预设碳汇能力与第一权重系数的乘积作为湿地转换过程中的第一评估结果；

将所述滩涂在所述转换面积下的滩涂预设碳汇能力与第二权重系数的乘积作为湿地转换过程中的第二评估结果；

将所述第一评估结果和所述第二评估结果之和作为所述转换评估结果。

作为示例性的实施例，红树林或盐沼向滩涂转换的过程中，生产能力逐渐下降，逐渐变为输入型碳汇能力。因此，在对碳汇效果评估时可以将预设（原）碳汇能力乘以对应的识别概率（权重）得到转换区域所包含类型（转换之前的类型和转换之后的类型）的碳汇能力。其中，转换区域的碳汇能力可以为第一类型的滨海湿地的碳汇能力A与第一权重系数a1的乘积和第二类型滨海湿地的碳汇能力为B与第二权重系数b1的乘积的和。

作为另一种可选的实施例，以第一类型的湿地包括滩涂；所述第二类型的湿地包括盐沼或红树林，即以滩涂向盐沼或红树林转换为例进行具体的说明：

滩涂向盐沼或红树林转换过程中，原有滩涂除了增加生产能力，还增加了沉积效率。以滩涂转换为盐沼为例，盐沼为互花米草，在互花米草入侵滩涂后不仅增加植物生物量和有机凋落物的输入量，而且其致密的植被可以减缓水流，加速沉积物的累积，提高沉积速率。

滩涂向盐沼或红树林转换过程中，植被增加，土壤中会新增植被枝叶，因此，沉积能力在原滩涂沉积能力不变的情况下会有所增加，因此，所述第一权重系数为1+b2，其中，b2为所述滨海湿地的转换区域为滩涂的识别概率；滩涂向盐沼或红树林转换过程中，生产能力由几乎没有变为逐步增加，因此，所述第二权重系数为a2，其中，a2为所述滨海湿地的转换区域为红树林和/或盐沼的识别概率，其中，a2和b2之和小于或等于1。

所述基于所述转换面积利用所述第一类型对应的第一权重系数和第二类型对应的第二权重系数确定转换评估结果包括：

将所述滩涂在所述转换面积下的滩涂预设碳汇能力与第一权重系数的乘积作为湿地转换过程中的第三评估结果；

将所述红树林和/或盐沼在所述转换面积下的红树林和/或盐沼预设碳汇能力与第二权重系数的乘积作为湿地转换过程中的第四评估结果；

将所述第三评估结果和所述第四评估结果之和作为所述转换评估结果。

综合考虑转换过程中的各种情况，可以更为准确的对转换区域的碳汇效果进行更为准确的评估。

在可选地实施例中，为了进一步准确的评估转换区域的碳汇效果，滩涂向盐沼或红树林转换过程中，由于致密的植被可以减缓水流，加速沉积物的累积，提高沉积速率。因此，c倍的1+b2，其中，c为沉积效率增加倍数，且c大于1。在本实施例中，c可随转换区域的植物的增加量逐渐增加，在本实施例中，c还可以与第二类型的识别概率成正相关，即c与盐沼或红树林的识别概率成正相关。

作为示例性的实施例，在第一类型向第二类型转换的过程中，随着时间的增加，越来越趋近于第二类型，因此，第一权重系数和所述第二权重系数基于发生转换的时长进行调整，其中，距离发生转换的时长越长，第一权重系数越小，且，第二权重系数越大。

作为示例性的实施例，对待评估区域的滨海湿地的碳汇效果进行评估时，为净变化区域碳汇效果评估结果、转换区域碳汇效果评估结果和成熟区域碳汇效果评估结果之和。在本实施例中，碳汇量，碳汇能力等碳汇效果还受到环境影响。因此分别识别所述遥感图像集中不同类型的滨海湿地面积；获取所述预设时间段内环境信息；基于所述环境信息对所述碳汇效果评估结果进行调整。

示例性的，所述环境信息包括温度信息；所述基于所述环境信息对所述碳汇效果评估结果进行调整包括：基于所述温度信息确定有机碳分解系数；基于所述分解系数调整所述碳汇效果评估结果。平均气温的升高，会加快有机碳的分解速率，尤其是对于输入型碳汇形式为主的滩涂，因此，在本实施例中，需要基于温度信息对碳汇效果进行调整。

另外，对于落叶纬度区域的碳汇效果评估时，还需要考虑植物的发芽生长是否顺利，在春季，植物处于萌芽阶段，若此时，雨水过多可能会影响植物发芽，进而导致植物的生产能力下降，因此，还需要获取春季雨水量，基于所述春季雨水量确定有机碳生成系数；基于所述有机碳生成系数调整所述碳汇效果评估结果。在本实施例中，有机碳生成系数可以基于经验或实验获得。

作为另一种可选地实施例，滨海湿地还包括海草床，因此，还需要对滨海海水透明度进行识别，在本实施例中，可以利用遥感图像识别滨海海水透明度，透明度越高，海草床的固碳能力越强，碳汇效果越高，因此，可以基于遥感图像识别预设时间段海水透明度，得到平均透明度，基于平均透明度对海草床的预设碳汇能力进行调整，得到海草床的碳汇效果评估结果。

作为示例性的实施例，在得到预设时间段内的滨海湿地的遥感图像后，可以基于预设时间段内的演变数据预测未来待评估的滨海湿地演变数据，得到预设演变数据，基于预测演变数据对待评估的滨海湿地进行预测。进而可以提供针对性的改进，例如，可以认为参与阻止减弱碳汇能力。

作为另一种可选地实施例，获取待评估的滨海湿地的土壤样本中有机碳类型和每一类型的有机碳含量，所述有机碳类型包括生产型有机碳和输入型有机碳；基于预设时间段内的生产型有机碳和输入型有机碳的变化确定预设时间段内的碳汇量。

在本实施例中，在所设计的样点上挖掘土壤剖面和采集植物生物量，每个剖面挖掘到1m深，按照等间距0-10cm，10-20cn，20-30cm，30-40cm等采集土壤样品。野外工作包括土壤剖面地理位置、成土环境(地形、气候、植被等)的调查。

本申请实施例还提供了一种滨海湿地碳汇效果评估系统，如图3所示，包括：获取模块10，用于获取待评估的滨海湿地的预设时间段内的遥感图像集；识别模块20，用于分别识别所述遥感图像集中不同类型的滨海湿地的演变数据，所述演变数据包括不同类型湿地之间的转换数据以及各个类型的滨海湿地的除转换数据之外的净变化数据；评估模块30，用于基于所述转换数据和所述净变化数据对所述待评估的滨海湿地的碳汇效果进行评估，得到碳汇效果评估结果；其中，所述转换数据对应的滨海湿地的碳汇形式和碳汇效果与所述净变化数据对应的滨海湿地的碳汇形式和碳汇效果不同。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。