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龙图腾网获悉湖南林科达农林技术服务有限公司;湖南林科达信息科技有限公司申请的专利区域林业有害生物智能防控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：CN121432944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202512039573.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权区域林业有害生物智能防控方法是由伍南;周刚;张烜;赵正萍;李青;赵娜设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本区域林业有害生物智能防控方法在说明书摘要公布了：本发明为林业保护技术领域，具体为区域林业有害生物智能防控方法，该方法包括四步流程：通过智能测报站拍摄虫情图像及采集环境因子数据，无人机基于A星算法生成巡航路径，结合多光谱图像与克里金插值生成虫害密度热力图；建立害虫特征模板库，通过切比雪夫距离和余弦相似度筛选候选种类，再经特征加权投票识别虫害类型；基于熵权法与物元可拓算法构建模型，融合环境适宜关联度与林业密度风险值，得到虫害风险关联度并预警；通过规则与强化学习生成杀虫灯最优功率控制指令，采用遗传算法获取无人机最优喷药路径。该方法实现虫害监测、识别、预警与防控的全流程智能化，适配林区防控高效的实际需求。

本发明授权区域林业有害生物智能防控方法在权利要求书中公布了：1.区域林业有害生物智能防控方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、智能识别远程测报站触发摄像头拍摄林区虫情照片，基于U-Net模型和连通区域分析对虫情照片进行处理，并同步采集环境因子数据，无人机再通过A星算法生成巡航路径，基于多光谱相机采集广域图像并生成虫害密度热力图； 步骤二、建立害虫特征模板库，通过切比雪夫距离和余弦相似度筛选害虫种类，再通过形态学特征、颜色特征及纹理特征，加权投票识别各区域的虫害类型； 步骤三、基于环境因子数据计算熵权，通过物元可拓算法构建环境害虫物元模型得到环境适宜关联度，并对林区虫害密度热力图进行量化，得到林业密度风险值，基于风险关联度和林业密度风险值得到虫害风险关联度；其具体步骤为： 设置林区有f个监测点和h个环境因子，并构建环境因子决策矩阵，，为第p个监测点第q个因子的值，通过环境因子决策矩阵计算环境因子的信息熵，其计算逻辑为：，其中ln为自然对数，J为比重值，再通过信息熵获取熵权，其计算逻辑为：； 构建环境害虫物元模型，设置物元为R=G,A,B，其中G为目标害虫种类、A为环境因子以及B为各害虫种类的环境适宜区间，通过环境适宜区间计算关联度函数，其计算逻辑为：，其中为距离函数，为的补集，表示非适宜区间，再通过关联度函数和熵权获取环境适宜关联度，其计算逻辑为：，≥0表示环境整体适宜，0表示不适宜；将林区虫害密度热力图均匀划分为若干栅格，基于预设密度阈值获取单栅格风险值，通过热点函数获取统计量，其计算逻辑为：，其中Z为邻域栅格数，c为领域栅格编号，为空间权重，为所有邻域栅格的标准化密度均值，为所有邻域栅格的标准化密度标准差，i为当前栅格的编号，DC为虫害密度，将统计量归一化得到空间聚集风险值，将单栅格风险值和空间聚集风险值进行加权求和得到林业密度风险值； 将害虫种类、林业密度风险值和环境适宜关联度输入至虫害预测模型，输出虫害风险关联度，若虫害风险关联度＞预设关联度阈值，则触发预警； 步骤四、基于强化学习生成全自动杀虫灯的最优功率控制指令，再通过遗传算法获取无人机最优喷药路径。

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