积极稳妥推进碳达峰碳中和。完善碳排放统计核算制度，健全碳排放权市场交易制度。提升生态系统碳汇能力。积极参与应对气候变化全球治理。

—— 党的二十大报告

实现碳达峰碳中和是一场广泛而深刻的经济社会系统性变革，也是我国亟需达成的生态目标，而通过森林经营、植被恢复等活动保护和修复已有生态系统，并依赖现有生态系统进行持续不断的碳吸收，是目前全球应用最广、最经济、技术含量最低也最有效的碳捕获措施。

在此背景下，农业农村部组织编制了《农业农村领域碳达峰碳中和实施方案》以及《乡村振兴促进法》，鼓励具有生态优势的市县乡村地区积极开展植树造林活动，充分发挥农业农村减碳潜力，并通过生态经营与碳汇交易，实现自然生态与经济高质量并行发展。

作为具备强大自主研发实力的地理信息企业，航天远景则以自有地理信息技术及核心软件产品为依托，打造乡村林业精准培育与碳汇交易方案，协力推进“双碳”与乡村振兴目标共同实现。

践行精准林业培育，提升林木碳库储量
树木的生长过程就是碳吸收过程，树木生物量与碳元素存储量直接挂钩，林业碳汇交易的本质便是一段时间内林业碳库的碳储量积累，亦即新增树木生物量。

为实现高效精准的林业培育，快速提升乡村树木存量，航天远景针对当下人工林业状态调查、巡检与监测工作量大、作业耗时长、成果准确性与时效性不足，树木个体病虫害难以发现的问题，打造了一套行之有效的精准林业方案。

在实际操作过程中，对于小范围树木的生长状况，方案通常利用无人机采集林区影像，并将影像导入航天远景PowerMatrix软件生成林区密集点云成果，再辅以航天远景MapMatrix3D图阵三维智能测图系统对个体树冠及离地高度进行精确标高，对个体树木生长范围进行精准标绘，从而较为精确的评估所有树木个体生长状况、树木年龄。

对于广域树木，方案则通过对林区高精度正射影像进行实例分割标注，获得全面的树冠样本图像数据集，随后依托对海量树冠样本数据的深度学习与网络训练，形成用于树木智能化统计识别的图像实例分割算法模型，从而高效完成对林区海量各类树木树冠的智能化识别与单体化提取，随后通过智能分析树冠状况掌握树木数量、分布、长势及树干中心位置，无需人工进行复杂采样计数即可较为准确的计算项目区树木株数及长势。

同时方案还将树木长势统计情况与遥感解译技术结合，利用植被指数与对应光谱信息分析远程监控树木个体健康状况，对树木虫害爆发情况以及干旱、缺肥、枯萎等问题进行及时预警，并获取树木树木最佳年龄与最佳采收区域等关键信息，从而实现林木资源的精细化、高效化管控培育。

基于影像点云的树木人工采集与生长状况评估
 
基于正射影像的树木智能识别提取与生长状况评估

开展周期性林业定量评估，摸底林业碳汇储备
为实现较为精准的周期性林业生物量评估，航天远景依托无人机航空摄影与卫星遥感周期性获取全域多光谱影像，并利用精确的多波段配准以及影像技术拼接生成项目区多光谱正射影像成果。

多波段配准并拼接生成多光谱正射影像成果

随后在多光谱正射影像成果基础上，辅以遥感解译手段与丰富遥感指数进行基于植物的反射光谱特征分析，根据不同植物或同种植物在不同生长发育阶段反射的光谱曲线和特征形态不同，以及土壤含水量、含肥量、病虫害等影响因素造成的地物光谱曲线变化特征，结合大尺度的地面调查与机器学习分析，智能化实现混种树木的类别、生长状态细分与面积统计，并在此基础上通过多元回归分析建模建立植被指数与树木生物量之间的关系，根据一段时间内的树木生物量差额换算碳汇。

   
基于多光谱正射影像的植被识别提取

建设碳数据时空底座，襄助乡村林业碳汇交易
利用地理信息技术手段，以多源基础地理数据为基础建立时空框架，挂接各地定期回传的碳指标分配及消耗数据，以及乡村林业碳汇储备周期性定量评估结果，实现全国碳指标分配、消耗、缺口情况以及乡村富余林业碳汇储备一图总览，便于需求方筛选符合要求乡村提出碳汇指标交易，为碳交易的执行提供智慧化、数字化支撑，在健全碳排放权市场交易的同时全面助力乡村林业碳汇资源快速变现。

在国家政策导向、市场支持因素作用下，航天远景充分发挥着作为地理信息企业的责任担当，聚焦乡村林业碳汇经济，盘活乡村资源，通过全面践行精准林业培育与保护提升乡村森林碳汇储备，开展周期性林业碳汇评估摸底可利用碳汇资源，构建碳数据时空底座襄助乡村林业碳汇资源高效交易，致力于在此“双碳”目标与乡村振兴战略紧密结合之际，全面促进乡村发展进步。