需求背景 

全球碳排放量已突破400亿吨/年，导致《巴黎协定》1.5℃温控目标面临失效风险。中国作为全球最大碳排放国，承诺2030年前碳达峰、2060年前碳中和，需建立高精度碳汇监测体系以支撑碳交易市场（预计2030年规模超100万亿元）。森林和草原生态系统占全球陆地碳汇的60%-70%，中国林草碳汇年吸收量达12亿吨CO₂当量，但现有监测精度不足（误差＞20%），导致碳汇项目开发成本高昂（单个项目认证费用超50万元）。 

需解决的主要技术难题

卫星（10m分辨率）、无人机（0.1m）、地面传感器（点数据）空间尺度差异大，时间同步误差＞1小时。地面传感器布设密度不足（中国平均1个/100km²），导致边缘区域数据缺失。传统模型（如异速生长方程）未考虑树种差异（如针叶林 vs 阔叶林）和立地条件（海拔、坡向）。土壤有机碳（SOC）垂直分布不均（0-30cm占总量70%），传统采样方法破坏性强且效率低。火灾、病虫害等干扰事件导致碳释放，但现有系统响应时间＞24小时。 

期望实现的主要技术目标 

“地上生物量-地下根系-土壤碳-凋落物”全链条监测，覆盖林草生态系统95%以上碳库。开发基于Transformer的深度学习框架，自动选择最优波段组合（如RedEdge+SWIR）和模型参数。构建林草碳汇数字孪生体，集成气象、土壤、物种等多维度数据，实现碳汇变化模拟（误差＜5%）。