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龙图腾网获悉延安大学申请的专利森林虫害预测方法、系统及可读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：CN120235322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510725658.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权森林虫害预测方法、系统及可读存储介质是由田星;李时荣;陈国梁;王秀康;吕淑敏;程栋;田敏;崔瑶琴;姚佳容;彭雪妮;廖灵;刘沥文设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本森林虫害预测方法、系统及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种森林虫害预测方法、系统及可读存储介质，涉及森林虫害预测技术领域，本发明通过将森林划分为多个网格，采集各网格的主要林木种类、林木特征、土壤特性和气象数据，实现虫害风险的科学评估与管理。主要包括：首先对网格进行特征参数采集，并基于土壤特性进行相似网格组划分；其次，通过随机森林算法构建虫害预测模型，利用样本网格的虫害数据进行训练，预测其他网格的虫害严重等级；最后，分析各网格当前和历史时刻的虫害严重等级变化，生成报警指数，并根据预设阈值发出对应的报警信号。该方法结合环境适宜性指数和林木易损性指数，采用专家评分法确定虫害等级，能够有效监测和预警虫害风险，从而为森林管理提供科学依据。

本发明授权森林虫害预测方法、系统及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种森林虫害预测方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：将森林等面积划分为N个网格，采集各网格的特征参数，所述特征参数包括主要林木种类、林木特征数据、土壤特性数据和气象数据； 步骤2：根据各网格的土壤特性数据将所有网格划分为多个相似网格组，从相似网格组中随机选择若干样本网格，并获取样本网格的林木虫害数据，所述林木虫害数据包括虫害树木比例、虫害面积蔓延速度和虫害密度增长速度； 步骤3：结合样本网格的主要林木种类和气象数据确定各网格的环境适宜性指数，分析林木特征数据以获取样本网格的林木易损性指数，基于专家评分法分析样本网格的林木易损性指数和林木虫害数据，以确定各网格的虫害严重等级； 步骤4：基于随机森林算法构建与各个相似网格组一一对应的虫害预测模型，将同一相似网格组中样本网格的主要林木种类、林木特征数据和环境适宜性指数作为输入，对应的虫害严重等级作为输出以训练虫害预测模型，并通过训练完成后的虫害预测模型获取同一相似网格组中除样本网格外其他网格的虫害严重等级； 步骤5：对N个网格当前时刻和历史时刻的虫害严重等级分布变化进行分析，获取各项虫害严重等级的变化量，以确定森林的虫害情况并发出对应的报警信号； 对森林的土地面积进行等面积划分，划分为N个网格，采集每个网格中所有树木的种类，将每个网格中数量最多的树木种类作为对应网格的主要林木种类，并采集每个网格中主要林木种类对应的树木的林木特征数据，将树木的林木特征数据的平均值作为对应网格的林木特征数据，所述林木特征数据包括林木密度和林木水分含量； 将每个网格的中心设定为采样点，采集每个网格采样点的土壤特性数据，所述土壤特性数据包括土壤的pH值、土壤湿度和有机质含量； 获取森林所在地的气象数据，各网格的气象数据即为森林所在地的气象数据，所述气象数据包括温度、湿度和降雨量； 环境适宜性指数计算公式为： 其中，为环境适宜性指数，分别为温度、湿度和降雨量的适宜性函数，分别为各自对应项的权重系数，，且； 温度适宜性函数计算公式为： 其中，表示温度，单位为℃，为一个正值，用于控制函数的开口大小，代表温度的最佳适宜值，为该网格对应的主要林木种类所属树木的最佳防虫害温度； 湿度适应性函数计算公式为： 其中，表示湿度，为一个正值，用于控制函数的开口大小，代表湿度的最佳适宜值,为该网格对应的主要林木种类所属树木的最佳防虫害湿度； 降雨量适应性函数计算公式为： 其中，R表示降雨量，单位为mm，为一个正值，用于控制函数的开口大小，代表降雨量的最佳适宜值，为该网格对应的主要林木种类所属树木的最佳防虫害降雨量； 样本网格的林木易损性指数计算公式为： 其中，为样本网格的林木易损性指数，为样本网格对应的主要林木种类所属树木的林木密度，为样本网格对应的主要林木种类所属树木的林木水分含量； 基于专家评分法对每个网格的环境适宜性指数和林木易损性指数进行分析，从而确定每个网格的虫害严重等级，所述虫害严重等级包括高虫害等级、中虫害等级和低虫害等级。

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