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摘要：本发明公开了一种林业种子智能筛选方法及系统，涉及种子筛选的技术领域，包括以下步骤，判断种子含水量，计算实际吸收率与标准吸收率的第一差值，生成第二频率控制信号，绘制反射率曲线，判断种子的组织密度和组织比例，对种子进行分类，得到种子种类，根据第一映射关系和第二映射关系，得到种子种类。本发明通过近红外光波段检测，提高对种子活力的评估精度，结合峰值与谷值分析，提高筛选效率，自动生成频率控制信号，降低人为误差，通过建立映射关系，利用历史数据和标准参数进行种子质量分类，支持数据驱动的决策制定，通过精确筛选，能够选择更适合特定环境的种子，促进可持续的林业发展，优化资源利用。

主权项：1.一种林业种子智能筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S100，获取种子名称，匹配对应的近红外光波段、标准反射率、标准吸收峰和标准发芽率，根据所述近红外光波段向检测设备发送第一频率控制信号，检测设备根据所述第一频率控制信号对电流频率进行第一控制，得到第一电流频率，第一控制完成后，对种子进行照射；步骤S200，获取所述种子的实际吸收率，根据实际吸收率，判断种子含水量，计算实际吸收率与标准吸收率的第一差值，根据所述第一差值，生成第二频率控制信号，得到第二电流频率，检测设备根据所述第二频率控制信号对电流频率进行第二控制；步骤S300，第二控制完成后，在第一时间段内获取所述种子的实际反射率，根据第一时间段内的种子的实际反射率，绘制反射率曲线，识别反射率曲线中的峰值和谷值，根据所述峰值和谷值判断种子的组织密度和组织比例；步骤S400，计算峰值和谷值的比值，记为第一比值，计算标准发芽率与第一比值的差值，记为第二差值，根据所述第二差值对种子进行分类，得到种子种类，建立实际吸收率、实际反射率与第二电流频率的第一映射关系，建立实际吸收率、实际反射率与种子种类第二映射关系，根据所述第一映射关系和第二映射关系，获取第二电流频率，得到种子种类；所述步骤S300包括如下子步骤：步骤S301，第二控制完成后，在第一时间段内检测所述种子的实际反射率，根据第一时间段内的种子的实际反射率，根据描点法绘制反射率曲线；步骤S302，识别反射率曲线中的峰值和谷值，所述峰值和谷值的识别逻辑包括：获取反射率曲线中的数据，所述数据为描点法中构成该反射率曲线的点对应的实际反射率，对所述数据进行平滑和去噪处理，得到第一数据点，设置移动窗口尺寸，对数据进行局部框选，将局部框选后的数据相互进行比较，选取数值最大的数据，将其设置为局部最大点，选取数值最小的数据，将其设置为局部最小点，遍历各个局部最大点和局部最小点，将所述局部最大点进行降序排序，选取数值最大的局部最大点，将其设置为峰值，将所述局部最小点进行升序处理，选取数值最小的局部最小点，将其设置为谷值；步骤S303，根据所述峰值和谷值判断种子的组织密度和组织比例。

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