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龙图腾网获悉四川省林业科学研究院(四川省林产工业研究设计所);四川省汶川卧龙特别行政区;四川卧龙国家级自然保护区管理局申请的专利基于人工智能的林业病虫害预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120278346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510759296.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于人工智能的林业病虫害预测方法及系统是由唐莉;陈诚;谭迎春;周义贵;何廷美;乔麦菊;王超;刘明冲;李冀;张凤;张静;明杰设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的林业病虫害预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能的林业病虫害预测方法及系统，涉及人工智能技术领域，首先获取目标林区的动态监测数据集合，涵盖多个监测节点采集的环境与植被生理参数序列，各节点对应空间坐标区域，接着对动态监测数据集合特征提取，得到含植被生长、环境波动、病虫害潜在标识特征的林业环境特征集合，然后用预训练的病虫害预测模型对该林业环境特征集合解析，生成表征病虫害发生概率与影响范围等级的预测参数集合，之后执行动态预测匹配，确定病虫害分布热力图谱并生成防治优先级策略，最后融合病虫害分布热力图谱与病虫害防治优先级策略，生成林区防治优化指令集，反馈至林业监测平台触发资源调度，实现高效病虫害防治。

本发明授权基于人工智能的林业病虫害预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的林业病虫害预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标林区的动态监测数据集合，所述动态监测数据集合包括多个监测节点采集的环境参数序列和植被生理参数序列，其中每个监测节点对应一个空间坐标区域； 对所述动态监测数据集合进行特征提取，得到每个监测节点的林业环境特征集合，所述林业环境特征集合包含植被生长状态特征、环境波动关联特征及病虫害潜在标识特征； 基于预训练的病虫害预测模型，对所述林业环境特征集合进行异常参数解析处理，生成所述监测节点的病虫害预测参数集合，所述病虫害预测参数集合用于表征病虫害发生概率及影响范围等级； 根据所述病虫害预测参数集合执行动态预测匹配操作，确定所述目标林区的病虫害分布热力图谱，并生成病虫害防治优先级策略； 将所述病虫害分布热力图谱与所述病虫害防治优先级策略进行融合处理，生成林区防治优化指令集，并将所述林区防治优化指令集反馈至林业监测平台以触发防治资源调度操作； 所述对所述动态监测数据集合进行特征提取，得到每个监测节点的林业环境特征集合，包括： 对所述环境参数序列进行时间维度对齐，生成标准化环境参数序列； 调用预置的植被生理特征编码器，对所述植被生理参数序列进行生理状态解析处理，生成植被生长状态特征向量，其中，所述植被生长状态特征向量包括叶绿素含量变化率、树干水分饱和度及冠层密度衰减系数； 对所述标准化环境参数序列进行环境关联性分析处理，提取环境波动关联特征，所述环境波动关联特征包括温度湿度协同变化梯度、土壤酸碱度偏移量及光照强度累计偏差值； 对所述植被生长状态特征向量和所述环境波动关联特征进行异常标识融合处理，生成病虫害潜在标识特征，所述病虫害潜在标识特征包括虫卵分布密度估计值、真菌侵染扩散速率及病害症状显现强度； 将所述植被生长状态特征、所述环境波动关联特征及所述病虫害潜在标识特征进行整合，形成所述林业环境特征集合； 所述对所述植被生长状态特征向量和所述环境波动关联特征进行异常标识融合处理，生成病虫害潜在标识特征，包括： 对所述植被生长状态特征向量进行离散化分段处理，生成叶绿素含量变化率区间、树干水分饱和度区间及冠层密度衰减系数区间； 根据所述环境波动关联特征中的温度湿度协同变化梯度，确定虫卵孵化适宜度等级，结合所述叶绿素含量变化率区间计算虫卵分布密度估计值； 基于所述土壤酸碱度偏移量和光照强度累计偏差值，构建真菌生长概率模型，输出真菌侵染扩散速率，所述真菌侵染扩散速率通过酸碱度偏移量与光照偏差的线性组合系数计算； 根据所述树干水分饱和度区间与冠层密度衰减系数区间的交叉验证结果，确定病害症状显现强度，所述病害症状显现强度与水分饱和度和冠层密度的乘积成反比； 将所述虫卵分布密度估计值、真菌侵染扩散速率及病害症状显现强度进行加权拼接，生成所述病虫害潜在标识特征； 所述生成病虫害防治优先级策略，包括： 获取所述病虫害分布热力图谱中的显著性聚集区域坐标集合及对应的病虫害类型标识； 根据历史防治记录数据库，匹配每种病虫害类型对应的防治资源需求清单，所述防治资源需求清单包含药剂类型、设备数量及人力配置； 计算显著性聚集区域坐标集合中每个区域的紧急程度评分，所述紧急程度评分由病虫害发生概率、影响范围等级及植被经济价值的乘积确定； 按照紧急程度评分从高到低对显著性聚集区域坐标集合进行排序，生成防治任务优先级队列； 根据所述防治任务优先级队列和防治资源需求清单，生成包含时间节点、资源分配方案及执行路径的所述病虫害防治优先级策略； 其中，所述计算显著性聚集区域坐标集合中每个区域的紧急程度评分，包括： 获取所述病虫害预测参数集合中的病虫害发生概率P和影响范围等级R； 查询目标林区的植被经济价值数据库，提取对应区域的经济价值系数V，所述经济价值系数由植被种类、树龄及市场单价综合计算； 通过公式S=P×R×V计算初始紧急程度评分； 若当前防治资源库存量低于需求阈值，则按预设比例提升所述初始紧急程度评分，获得修正后的紧急程度评分； 对修正后的紧急程度评分进行归一化处理，得到最终紧急程度评分并写入所述防治任务优先级队列。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川省林业科学研究院(四川省林产工业研究设计所);四川省汶川卧龙特别行政区;四川卧龙国家级自然保护区管理局，其通讯地址为：610000 四川省成都市星辉西路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。