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龙图腾网获悉北京金禾天成科技有限公司申请的专利一种用于小麦赤霉病预测模型的数字化管理系统及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：CN119226997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202411262317.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种用于小麦赤霉病预测模型的数字化管理系统及方法是由钱啸;徐玮;张露露;符首夫;关文斌设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于小麦赤霉病预测模型的数字化管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于小麦赤霉病预测模型的数字化管理系统及方法，涉及数字化大数据技术领域，本发明通过气象采集设备对观测区域周期内小麦生长气象环境数据进行采集，利用图像采集设备对观测区域周期内小麦图像进行采集；基于采集环境数据，以采集时间点为数据标签构建对应周期内小麦生长环境数据矩阵；结合历史小麦历史病变环境数据对当前周期小麦环境数据进行病穗率分析；对采集图像结合小麦历史图像像素点色度信息进行异常像素点定位处理；综合当前小麦图像异常像素点进行小麦区域划分，并结合划分子区域进行病变特征分析，对病变子区域进行预测；将当前小麦生长区域病穗率分析及区域划分信息进行可视化输出，将预测病变区域进行警示。

本发明授权一种用于小麦赤霉病预测模型的数字化管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种用于小麦赤霉病预测模型的数字化管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S100、通过气象采集设备对观测区域周期内小麦生长气象环境数据进行采集，并同步利用图像采集设备对观测区域周期内小麦图像进行采集；S200、基于采集环境数据，以对应采集时间点为数据标签构建对应周期内小麦生长环境数据矩阵；通过结合历史小麦历史病变环境数据对当前周期小麦环境数据进行病穗率分析；S300、通过对采集图像结合小麦历史图像像素点色度信息进行异常像素点定位处理；综合当前小麦图像异常像素点进行小麦区域划分，并结合划分子区域进行病变特征分析，对病变子区域进行预测；所述S300的具体步骤如下：S301、调取区域小麦周期内生长图像数据，通过图像局部窗口放大化处理获取图像中各像素点的色度数据；所述色度数据为像素点对应的RGB三通道强度值；通过建立坐标系对图像中各像素点进行坐标获取，并通过构建数据关联通道，将对应像素点的色度数据与对应像素点的坐标数据进行关联处理；基于坐标系中各像素点对应的色度数据进行对应色度特征向量构建，并结合各像素点特征向量与历史健康小麦的标准色度特征向量进行筛选分析，其计算公式为 其中，D[x,y:HE]指坐标为x,y对应像素点的色度特征向量与历史健康小麦的标准色度特征向量的相似度；为坐标为x,y对应像素点的色度特征向量；为历史健康小麦的标准色度特征向量；和分别对应坐标为x,y对应像素点的色度特征向量与历史健康小麦的标准色度特征向量的模；对应坐标的色度特征向量为其中IR,IG,IB分别对应坐标像素点的R，G，B对应通道的色度强度值；通过设置健康参数Dp，若D[x,y:HE]≤Dp，则判断当前坐标对应像素点为正常像素点；若D[x,y:HE]＞Dp，则判断当前坐标对应像素点为异常像素点；对异常像素点进行显性标注，并将正常像素点进行筛除；S302、基于像素点筛除处理后的小麦区域坐标图像数据进行等区域划分，并对各子区域进行标签赋予；通过分析各自子区域中异常特征点与历史赤霉病小麦的标准病变异常像素点的色度特征向量的相似度，其计算公式为 其中，D[x,yj:SC]指对应子区域编号j中坐标为x,y对应像素点的色度特征向量与历史赤霉病小麦的标准病变异常像素点的色度特征向量的相似度；为对应子区域编号j中坐标为x,y像素点的色度特征向量，为历史赤霉病小麦的标准病变异常像素点的色度特征向量，为对应子区域编号j中坐标为x,y像素点的色度特征向量的模，为历史赤霉病小麦的标准病变异常像素点的色度特征向量的模；结合各子区域中异常像素点对应的色度特征向量分别与历史健康小麦的标准色度特征向量，和历史赤霉病小麦的标准病变异常像素点的色度特征向量的相似度分析数据，对子区域中小麦的赤霉病异常指数进行分析，其计算公式为 其中，GIj为对应编号j子区域中小麦的赤霉病异常指数；f为激活函数；Uj为编号为j子区域中异常点的数量；Ua为小麦图像全区域异常点数量；D[x,yj:HE]为对应子区域编号j中坐标为x,y对应像素点的色度特征向量与历史健康小麦的标准色度特征向量的相似度；b为偏置参数；x,y∈j为对应编号j子区域中各像素点坐标；通过引入对比指数GIth，若GIj＜GIth，则判断当前对应编号j子区域小麦无赤霉病发生风险；若GIj≥GIth，则判断当前对应编号j子区域小麦存在赤霉病发生风险；若存在多子区域存在赤霉病发生风险，则依据各子区域对应赤霉病异常指数由大至小进行监测优先级分配；POIT为当前周期内观测小麦的病穗率综合影响比例；S400、将当前小麦生长区域病穗率分析及区域划分信息进行可视化输出，将预测病变区域进行警示。

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