买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉四川农业大学申请的专利一种基于数据分析的森林病虫害识别方法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：CN120808176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511284288.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于数据分析的森林病虫害识别方法是由杨桦;吴晓莉;刘龙设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分析的森林病虫害识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据分析技术领域，更进一步地，涉及一种基于数据分析的森林病虫害识别方法，该方法包括：步骤1：获取目标林区的航空正射影像与设定时间区间内的诱捕点计数，并将诱捕计数按最近归属关联至样区单元；步骤2：在森林图谱网格上构建由斑块层、样区层与诱捕层组成的复合单纯形复形，经两级核验器筛除反例后输出疑似病虫害触发单元；步骤3：建立病虫害图谱库，以病型拓扑指纹描述典型模式；将拓扑证据包与病型拓扑指纹进行相似性裁决，生成病型、范围与可信等级，并在森林图谱网格上图层化标注。本发明能够在早期阶段捕捉病虫害的细粒度结构变化，利用多源证据合成提升识别准确性与可解释性。

本发明授权一种基于数据分析的森林病虫害识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的森林病虫害识别方法，其特征在于，该方法包括： 步骤1：获取目标林区的航空正射影像与设定时间区间内的诱捕点计数，按固定网格生成森林图谱网格，划分样区单元，并在样区单元内生成斑块片段，并将诱捕计数按最近归属关联至样区单元； 步骤2：在森林图谱网格上构建由斑块层、样区层与诱捕层组成的复合单纯形复形，分别按颜色、纹理与计数形成尺度序列并设置守卫窗；沿尺度推进记录连通、孔洞与扩张的持久事件，得到持久对；当斑块孔洞持久、诱捕上升与样区连通削弱在同一守卫窗内共现时，于样区层建立回填桥接边；据此在时空上提取异常涡旋核并生长异常涡旋轨迹链，按连通削弱、孔洞扩张与诱捕上升的非对称权重合成拓扑证据包，经两级核验器筛除反例后输出疑似病虫害触发单元； 步骤3：建立病虫害图谱库，以病型拓扑指纹描述典型模式；将拓扑证据包与病型拓扑指纹进行相似性裁决，生成病型、范围与可信等级，并在森林图谱网格上图层化标注； 步骤2中形成尺度序列并设置守卫窗的过程包括：在斑块层、样区层与诱捕层分别构造尺度序列并以统一守卫窗管理推进；斑块层的尺度序列按斑块片段的绿色通道均值从低到高离散为256级；样区层的尺度序列按样区单元的纹理粗糙度等级从低到高离散为100级，纹理粗糙度通过灰度共生矩阵统计得到；诱捕层的尺度序列按过去14日累积计数的分位等级从低到高离散为20级；斑块层、样区层与诱捕层统一采用长度为5级的守卫窗，尺度推进时仅允许在守卫窗内做合并、回退与桥接操作； 步骤2中，在每个守卫窗结束时对所有样区单元执行异常涡旋核判定，满足以下三项异常判别准则即标记为异常涡旋核：第一项异常判别准则是斑块层孔洞持久对对应的孔洞数量在该样区单元邻域内为主导；第二项异常判别准则是样区层连通度相较上一个守卫窗下降至少一等级；第三项异常判别准则是诱捕层分位等级位于本区域最高的20百分位的上半区间；异常涡旋核记录包括核心样区单元标识、对应的孔洞索引与诱捕分位等级；以异常涡旋核为起点在空间与尺度双向上进行轨迹生长，轨迹生长策略为：优先沿8邻域向连通度继续下降的方向扩展，其次沿尺度序列向更高等级扩展；单次扩展步长为一个邻域单元或一个尺度等级；当两条轨迹在3步以内相遇则合并为1条轨迹链，若两条轨迹的持久总量差异超过10级，则保留持久总量较大的1条并将较小者标记为从属轨迹； 步骤2中，对每条异常涡旋轨迹链在三层汇总证据并按非对称权重合成，连通削弱证据权重为50，孔洞扩张证据权重为30，诱捕上升证据权重为20；当合成分值不低于70且至少包含两类证据时生成拓扑证据包；拓扑证据包包含证据类型清单、支撑层分布、空间覆盖范围、守卫窗跨度、合成分值与回填桥接边使用次数；对每个样区单元的拓扑证据包执行两级核验器；一级稳健一致性核验器要求在连续2个守卫窗内同时出现相同方向的连通削弱与孔洞扩张；二级邻域反例排除核验器要求8邻域内与该拓扑证据包相反的主导特征计数不超过1个；通过两级核验器的样区单元被输出为疑似病虫害触发单元，并与其对应的拓扑证据包一并输出。

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农业大学，其通讯地址为：625099 四川省雅安市雨城区新康路46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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。