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龙图腾网获悉福建六三种业有限责任公司申请的专利一种基于人工智能的农作物病虫害预警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：CN120338213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510822395.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于人工智能的农作物病虫害预警方法是由吴章洪;陈建辉;傅文婷;钱诗聪;段誉昌设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的农作物病虫害预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的农作物病虫害预警方法，涉及人工智能技术领域，包括智能分析终端对标准化训练数据集进行多模态特征融合分析，得到气象敏感性系数、作物抗性系数和病虫害爆发概率系数，并将三项系数输入病虫害风险量化模型，输出病虫害风险指数；预警决策终端根据病虫害风险指数触发多级预警规则，生成包含应急措施建议的定制化预警方案；反馈验证终端接收用户实施防控措施后的反馈数据，动态更新模型参数。本发明通过预警决策终端依据病虫害风险指数触发多级预警规则，生成包含应急措施建议的定制化预警方案，实现了病虫害预警的分级响应和精准施策，提高了防控措施的针对性和有效性。

本发明授权一种基于人工智能的农作物病虫害预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的农作物病虫害预警方法，其特征在于，包括智能监测终端、数据处理终端、智能分析终端、预警决策终端和反馈验证终端，具体包括以下步骤： S1、智能监测终端通过部署于农田的物联网传感器阵列在作物生长周期内定时采集多维度环境数据，形成多源融合数据集； 所述多源融合数据集包括气象环境数据集、作物生理数据集和病虫害特征数据集；所述气象环境数据集包括农田三维坐标、空气温度、相对湿度、光照强度和降水量；所述作物生理数据集包括叶绿素相对含量、初始荧光、最大荧光和茎水势；所述病虫害特征数据集包括害虫种群密度、病菌孢子浓度和典型病斑面积占比； S2、数据处理终端对多源融合数据集进行异常值剔除与归一化处理，生成标准化训练数据集； S3、智能分析终端对标准化训练数据集进行多模态特征融合分析，得到气象敏感性系数、作物抗性系数和病虫害爆发概率系数，并将三项系数输入病虫害风险量化模型，输出病虫害风险指数； 所述气象敏感性系数，具体为： ， 其中，t0为数据采集起始时间，t为当前时间，k为温度响应衰减系数，Tairt为t时刻空气温度，Topt为作物生长最适温度，Mt为t时刻空气湿度，Mbase为作物生长最适湿度，Ilightt为t时刻光照强度，Ithresh为光照强度阈值，Prain，max为单次最大降水量，e为自然常数，ln为以e为底的对数； 所述作物抗性系数，具体为： ， 其中，α、β、γ和δ为权重因子，α+β+γ+δ=1且α、β、γ和δ∈[0,1]，Chl为叶绿素相对含量，Ψstem为茎水势，Ψwilt为萎蔫水势临界值，Fmin为暗适应最小荧光，Alesion为典型病斑面积占比，Fv为可变荧光，计算公式为Fv=Fm-Fo，其中，Fm为最大荧光，Fo为初始荧光； 所述病虫害爆发概率系数，具体为： ， 其中，λ、η和ρ为调节因子，Dpest为害虫种群密度，Sspores为病菌孢子浓度，Alesion为典型病斑面积占比，Chl为叶绿素相对含量，Chlcrit为叶绿素临界值，Tair为空气温度，Tpest为害虫活动最适温度，e为自然常数； 所述病虫害风险量化模型，具体为： ， 其中，Q为病虫害风险指数，，ω1、ω2和ω3为动态权重系数，C为气象敏感性系数，R为作物抗性系数，P为病虫害爆发概率系数，τ为历史数据修正因子，Qhist为历史同期病虫害风险指数，e为自然常数； S4、预警决策终端根据病虫害风险指数触发多级预警规则，生成包含应急措施建议的定制化预警方案； S5、反馈验证终端接收用户实施防控措施后的反馈数据，动态更新模型参数。

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