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摘要
目前，基于温室气体卫星遥感探测技术的碳感知正逐步成为新一代碳计量方法的重要组成部分。然而，从碳卫星数据中准确地提取人类活动产生的碳排放数据是一项关键且极具挑战性的任务。文中旨在结合碳卫星与电力排放数据，提出一种新的人工智能算法，以实现准确的碳排放计量。首先，介绍了所使用的包括碳卫星和电力数据在内的多模态数据源，并设计了相应的数据筛选方法。然后，提出了考虑此多模态数据特性的深度学习方法，构建反映碳卫星数据、发电量数据与碳源碳排放量之间函数关系的数据驱动模型。最后，基于美国OCO-2碳卫星的碳浓度遥感数据及美国1 304家火力发电厂的连续烟气监测系统数据验证了所提方法在发电厂碳排放量计量问题上的有效性。
- 出版日期2023
- 单位香港中文大学（深圳）; 浙江大学
