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龍圖騰網獲悉四川省林業科學研究院(四川省林產工業研究設計所);四川省汶川臥龍特別行政區;四川臥龍國家級自然保護區管理局申請的專利基于人工智能的林業病蟲害預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120278346B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510759296.3，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權基于人工智能的林業病蟲害預測方法及系統是由唐莉;陳誠;譚迎春;周義貴;何廷美;喬麥菊;王超;劉明沖;李冀;張鳳;張靜;明杰設計研發完成，并于2025-06-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的林業病蟲害預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于人工智能的林業病蟲害預測方法及系統，涉及人工智能技術領域，首先獲取目標林區的動態監測數據集合，涵蓋多個監測節點采集的環境與植被生理參數序列，各節點對應空間坐標區域，接著對動態監測數據集合特征提取，得到含植被生長、環境波動、病蟲害潛在標識特征的林業環境特征集合，然后用預訓練的病蟲害預測模型對該林業環境特征集合解析，生成表征病蟲害發生概率與影響范圍等級的預測參數集合，之后執行動態預測匹配，確定病蟲害分布熱力圖譜并生成防治優先級策略，最后融合病蟲害分布熱力圖譜與病蟲害防治優先級策略，生成林區防治優化指令集，反饋至林業監測平臺觸發資源調度，實現高效病蟲害防治。

本發明授權基于人工智能的林業病蟲害預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的林業病蟲害預測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取目標林區的動態監測數據集合，所述動態監測數據集合包括多個監測節點采集的環境參數序列和植被生理參數序列，其中每個監測節點對應一個空間坐標區域； 對所述動態監測數據集合進行特征提取，得到每個監測節點的林業環境特征集合，所述林業環境特征集合包含植被生長狀態特征、環境波動關聯特征及病蟲害潛在標識特征； 基于預訓練的病蟲害預測模型，對所述林業環境特征集合進行異常參數解析處理，生成所述監測節點的病蟲害預測參數集合，所述病蟲害預測參數集合用于表征病蟲害發生概率及影響范圍等級； 根據所述病蟲害預測參數集合執行動態預測匹配操作，確定所述目標林區的病蟲害分布熱力圖譜，并生成病蟲害防治優先級策略； 將所述病蟲害分布熱力圖譜與所述病蟲害防治優先級策略進行融合處理，生成林區防治優化指令集，并將所述林區防治優化指令集反饋至林業監測平臺以觸發防治資源調度操作； 所述對所述動態監測數據集合進行特征提取，得到每個監測節點的林業環境特征集合，包括： 對所述環境參數序列進行時間維度對齊，生成標準化環境參數序列； 調用預置的植被生理特征編碼器，對所述植被生理參數序列進行生理狀態解析處理，生成植被生長狀態特征向量，其中，所述植被生長狀態特征向量包括葉綠素含量變化率、樹干水分飽和度及冠層密度衰減系數； 對所述標準化環境參數序列進行環境關聯性分析處理，提取環境波動關聯特征，所述環境波動關聯特征包括溫度濕度協同變化梯度、土壤酸堿度偏移量及光照強度累計偏差值； 對所述植被生長狀態特征向量和所述環境波動關聯特征進行異常標識融合處理，生成病蟲害潛在標識特征，所述病蟲害潛在標識特征包括蟲卵分布密度估計值、真菌侵染擴散速率及病害癥狀顯現強度； 將所述植被生長狀態特征、所述環境波動關聯特征及所述病蟲害潛在標識特征進行整合，形成所述林業環境特征集合； 所述對所述植被生長狀態特征向量和所述環境波動關聯特征進行異常標識融合處理，生成病蟲害潛在標識特征，包括： 對所述植被生長狀態特征向量進行離散化分段處理，生成葉綠素含量變化率區間、樹干水分飽和度區間及冠層密度衰減系數區間； 根據所述環境波動關聯特征中的溫度濕度協同變化梯度，確定蟲卵孵化適宜度等級，結合所述葉綠素含量變化率區間計算蟲卵分布密度估計值； 基于所述土壤酸堿度偏移量和光照強度累計偏差值，構建真菌生長概率模型，輸出真菌侵染擴散速率，所述真菌侵染擴散速率通過酸堿度偏移量與光照偏差的線性組合系數計算； 根據所述樹干水分飽和度區間與冠層密度衰減系數區間的交叉驗證結果，確定病害癥狀顯現強度，所述病害癥狀顯現強度與水分飽和度和冠層密度的乘積成反比； 將所述蟲卵分布密度估計值、真菌侵染擴散速率及病害癥狀顯現強度進行加權拼接，生成所述病蟲害潛在標識特征； 所述生成病蟲害防治優先級策略，包括： 獲取所述病蟲害分布熱力圖譜中的顯著性聚集區域坐標集合及對應的病蟲害類型標識； 根據歷史防治記錄數據庫，匹配每種病蟲害類型對應的防治資源需求清單，所述防治資源需求清單包含藥劑類型、設備數量及人力配置； 計算顯著性聚集區域坐標集合中每個區域的緊急程度評分，所述緊急程度評分由病蟲害發生概率、影響范圍等級及植被經濟價值的乘積確定； 按照緊急程度評分從高到低對顯著性聚集區域坐標集合進行排序，生成防治任務優先級隊列； 根據所述防治任務優先級隊列和防治資源需求清單，生成包含時間節點、資源分配方案及執行路徑的所述病蟲害防治優先級策略； 其中，所述計算顯著性聚集區域坐標集合中每個區域的緊急程度評分，包括： 獲取所述病蟲害預測參數集合中的病蟲害發生概率P和影響范圍等級R； 查詢目標林區的植被經濟價值數據庫，提取對應區域的經濟價值系數V，所述經濟價值系數由植被種類、樹齡及市場單價綜合計算； 通過公式S=P×R×V計算初始緊急程度評分； 若當前防治資源庫存量低于需求閾值，則按預設比例提升所述初始緊急程度評分，獲得修正后的緊急程度評分； 對修正后的緊急程度評分進行歸一化處理，得到最終緊急程度評分并寫入所述防治任務優先級隊列。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人四川省林業科學研究院(四川省林產工業研究設計所);四川省汶川臥龍特別行政區;四川臥龍國家級自然保護區管理局，其通訊地址為：610000 四川省成都市星輝西路18號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。