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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利蝗虫灾害的预测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN121600556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610108076.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权蝗虫灾害的预测方法、装置、电子设备及存储介质是由董莹莹;刘林毅;黄文江设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本蝗虫灾害的预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种蝗虫灾害的预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及智能农业技术领域。本发明在环境数据中引入了历史蝗虫灾害发生记录，使蝗虫灾害预测模型能够充分结合环境数据的特征，与历史蝗虫灾害发生记录来预测区域的各个位置点的蝗虫灾害发生概率，提升了蝗虫灾害预测模型在复杂的环境数据下对蝗虫灾害发生概率的预测准确性。本发明通过提取目标特征图像的时序特征，能够显式地考虑环境数据以及历史蝗虫灾害发生记录的滞后效应，进而生成更符合蝗虫灾害的生物学发生机理的蝗虫灾害发生概率，提高了蝗虫灾害发生概率的预测准确性。

本发明授权蝗虫灾害的预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种蝗虫灾害的预测方法，其特征在于，包括： 基于预测区域在设定时间段内的环境数据，以及历史蝗虫灾害发生记录，获取目标数据集；所述历史蝗虫灾害发生记录包括历史蝗虫灾害发生时间和次数； 基于所述目标数据集生成所述预测区域的目标特征图像； 将所述目标特征图像输入蝗虫灾害预测模型，获取所述蝗虫灾害预测模型输出的所述预测区域的蝗虫灾害发生概率； 其中，所述蝗虫灾害预测模型提取所述目标特征图像的时序特征、蝗虫空间分布特征和上下文特征；基于所述时序特征、所述蝗虫空间分布特征和所述上下文特征，确定所述蝗虫灾害发生概率；所述蝗虫灾害预测模型是在预设模型的基础上，基于样本特征图像训练得到的； 所述样本特征图像是基于如下方式确定的： 获取蝗虫灾害真实发生的第一采样点及其样本蝗虫灾害发生记录；所述样本蝗虫灾害发生记录包括样本蝗虫灾害发生时间和次数； 基于所述第一采样点，生成蝗虫灾害未真实发生的第二采样点； 基于所述蝗虫灾害真实发生的第一采样点，和所述蝗虫灾害未真实发生的第二采样点，得到携带蝗虫灾害是否真实发生的标签，以及样本蝗虫灾害发生记录的目标采样点； 获取所述目标采样点在各个时间周期内的综合样本环境图像； 对于各个所述目标采样点，对齐所述时间周期和所述样本蝗虫灾害发生时间，以合并所述综合样本环境图像和样本蝗虫灾害发生次数，获取各个时间周期的合并样本环境图像； 对至少一个连续时间周期的合并样本环境图像进行拼接，得到所述样本特征图像。

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