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[发明专利]一种基于生物生态特征的病虫害发生等级精度验证方法-CN201610226311.9在审
发明人：张晓丽;张凝;朱程浩;瞿帅 -专利权人：北京林业大学
申请日： 2016-04-13 - 公布日： 2016-09-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于生物生态特征的病虫害发生等级精度验证方法，以基于遥感影像的森林病虫害分类为基础，在没有病虫害实地调查数据的前提下，利用森林病虫害的生物生态学特性进行病虫害发生等级监测进度验证，当分类等级与其生物生态学特性相符合时，利用模型拟合的决定系数较高时，说明分类精度可靠，有效的降低了森林病虫害外业调查的复杂性。
一种基于生物生态特征病虫害发生等级精度验证方法

[发明专利]一种草莓种苗的防病虫害方法-CN201711195714.2在审
发明人：李德新 -专利权人：李德新
申请日： 2017-11-24 - 公布日： 2018-04-13 - 主分类号： A01G13/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种草莓的防病虫害方法，其特征在于一种草莓的防病虫害方法包括以下步骤播种前苗床消毒、苗期病虫害的防治、种苗处理、定植前棚室中病虫害防控、棚室内部消毒、棚室土壤消毒、种苗定植后病虫害防控。本发明通过严格控制生产各个环节，能够有效预防病虫害的发生，可以显著增加草莓的产量，并提高草莓口感与草莓香气。
一种草莓种苗防病虫害方法

[发明专利]一种藜麦的病虫害综合防治方法-CN201910123332.1在审
发明人：吴夏蕊;时磊 -专利权人：宁夏绿峰源农业科技有限公司
申请日： 2019-02-18 - 公布日： 2019-05-10 - 主分类号： A01G22/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种藜麦的病虫害综合防治方法，根据藜麦不同的生长期进行防治，包括：播种前种子病虫害预防处理；生长期针对不同病虫害防治处理；本发明从种子处理、藜麦播种和藜麦生长期三个方面进行病虫害防治管理。通过本发明方法能防治多种藜麦的病害和虫害，同时大幅降低了作物的生产成本，为藜麦的病虫害防治提供了一条新的途径。
病虫害防治病虫害综合防治播种病虫害预防种子处理防治虫害病害生产成本管理

[发明专利]一种基于空间异质特征的县域尺度森林病虫害预测方法-CN202011308994.5在审
发明人：黄季夏;阮琳琳;方国飞;周艳涛 -专利权人：北京林业大学
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及空间数据分析处理和农学技术领域，公开了一种基于空间异质特征的县域尺度森林病虫害预测方法。本发明将县域尺度病虫害灾情数据、社会经济要素以及气候环境要素数据结合GWR模型综合运用于病虫害预测，从而克服传统病虫害预测模型忽略病虫害分布的区域差异与环境因子空间异质性的缺陷，为病虫害预测提供更精细准确的信息输出
一种基于空间特征尺度森林病虫害预测方法

[发明专利]一种病虫害预测方法、装置、设备和介质-CN202210903345.2在审
发明人：郑新立;陈浩 -专利权人：浙江天演维真网络科技股份有限公司
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种病虫害预测方法、装置、设备和介质。该方法包括：获取第一历史数据；根据所述第一历史数据，预测病虫害爆发的种类和爆发时间；根据所述爆发时间，确定所述爆发时间与当前时间之间的间隔时间；根据所述间隔时间，以及所述病虫害爆发的种类确定对应的预防病虫害建议本发明实施例能够提高病虫害预测的准确性，并实现实时准确预防病虫害建议。
一种病虫害预测方法装置设备介质

[发明专利]带有观光走廊的芒果虫害智能监测系统-CN201811163512.4在审
发明人：黎文设 -专利权人：田东县文设芒果专业合作社
申请日： 2018-09-30 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G06Q50/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种带有观光走廊的芒果虫害智能监测系统，包括作为果园现场参数采集终端的采集模块和作为远程数据处理与分析终端的果园在线监控平台，所述果园在线监控平台，包括数据接收单元、虫害预警单元、图像分析处理器和显示器，所述虫害预测单元基于人工神经网络模型构建病虫害预测模型。本发明通过摄像头来拍摄果园中各棵芒果树的实时图片，并通过设置的图像分析处理器来进行分析和处理，在作为远程终端上的果园在线监控平台中时时了解该片芒果树种植区的生长状况以及病虫害情况，实现精准监控和有效的防治，同时得到的人工神经网络虫害预测模型使用时，只需向该神经网络虫害预测模型输入控制因素数据和有病虫害的图像图片，即可对应输出病虫害的预测结果，智能化程度高。
虫害果园病虫害预测模型在线监控图像分析处理器智能监测系统芒果树芒果人工神经网络模型现场参数采集终端人工神经网络数据接收单元远程数据处理摄像头采集模块分析终端神经网络生长状况实时图片输入控制图像图片因素数据预测单元预测结果预警单元远程终端观光智能化种植区构建显示器输出监控拍摄防治分析

[发明专利]田间病虫害监测系统及方法-CN201711486735.X在审
发明人：张谷丰;朱美东;张敏慧;朱琦琦 -专利权人：成都东谷利农农业科技有限公司
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2018-06-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种田间病虫害监测系统及方法。田间病虫害监测系统包括图像采集处理终端、控制器、步进电机以及服务器。图像采集处理终端用于向控制器发送运动控制指令。图像采集处理终端在步进电机运动过程中拍摄田间多个采样点的病虫害图像，并对病虫害图像进行分析，得到病虫害图像中的病虫害种类及数量，数据记录实时上传到服务器。服务器用于对图像采集处理终端发送的病虫害记录进行汇总分析，预警病虫害发生趋势。由此，能够极大降低测报人员的工作量和劳动强度，显著提高测报准确率，更为科学地分析研究病虫害的发生规律。
病虫害图像采集处理步进电机田间病虫害监测系统控制器服务器发送运动控制信号终端图像运动控制指令汇总分析控制指令数据记录运动过程终端发送采样点准确率工作量分析预警田间拍摄轨道记录研究

[发明专利]基于星地遥感数据协同的农作物病虫害监测方法-CN201910830953.3在审
发明人：郭朝贺;于梦馨;施蕾蕾;刘龙;宫华泽;陈祺 -专利权人：北京麦飞科技有限公司
申请日： 2019-09-04 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G01N21/17 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于星地遥感数据协同的农作物病虫害监测方法，涉及林业典型病虫害遥感监测技术领域，包括采集病虫害发生区域的原始近地面高光谱数据；对原始近地面高光谱数据进行光谱变换分析，选择出对病虫害响应的敏感光谱区域和谱段，得到近地面高光谱数据，建立农作物病虫害反演模型；获取病虫害发生区域的卫星遥感数据并做预处理；提取卫星遥感数据宽波段响应函数并计算农作物病虫害发生区域相应于卫星遥感数据宽波段的多光谱反射率，采用波段组合的方法构建多光谱指数；将反演模型与多光谱指数协同分析，获得星地遥感数据协同的农作物病虫害监测模型；保证农作物病虫害的检测精度，实现对于农作物进行大面积多时相检测。
农作物病虫害病虫害卫星遥感数据高光谱数据多光谱近地面反演模型遥感数据协同宽波段预处理计算农作物光谱变换监测模型敏感光谱响应函数遥感监测反射率波段检测构建分析农作物采集监测响应林业申请保证

[发明专利]病虫害时间动态分布监测方法及系统-CN201910808245.X在审
发明人：郝荣欣;田静国;施蕾蕾;刘龙;宫华泽;陈祺 -专利权人：北京麦飞科技有限公司
申请日： 2019-08-29 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：本申请公开了一种病虫害时间动态分布监测方法及系统，涉及植物病虫害监测技术领域，包括：采集农作物各个生育期对应的冠层光谱数据，针对同一时期的农作物，对农作物光谱进行分析，得到农作物受病虫害的敏感波段的反射率；利用敏感波段的反射率构建EVI；根据冠层光谱数据获取EVI的时序数据；对EVI的时序数据进行滤波和重构，得到受病虫害农作物和健康农作物的时序曲线；根据受病虫害农作物和健康农作物的时序曲线的状态，判断病虫害情况本申请利用时间序列数据集，提取作物植被指数时间序列曲线，分析发生病虫害和未发生病虫害的植被指数时序曲线的变化特征，实现病虫害时间动态分布监测。
农作物病虫害时序曲线分布监测冠层光谱敏感波段时间动态时序数据反射率虫害农作物受病虫害时间序列曲线时间序列数据植物病虫害变化特征数据获取植被指数作物植被生育期构建光谱滤波重构申请采集分析健康监测

[发明专利]一种用于农作物病虫害检测的无人机-CN202011145538.3在审
发明人：刘建虢;尹晓雪 -专利权人：西安科锐盛创新科技有限公司
申请日： 2020-10-23 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于农作物病虫害检测的无人机，包括：动力模块，为无人机飞行提供动力；飞行控制模块，与动力模块连接，且飞行控制模块中预装有农作物病虫害检测方法的程序，根据方法确定病虫害的区域以及病虫害类型；高度自适应模块，用于自适应地调节无人机的位置和飞行高度；图像采集模块，采集农作物图像，并将农作物图像输出给飞行控制模块，以用作农作物病虫害检测方法的程序的输入检测；姿态测量模块，将测得的飞行姿态数据发送给飞行控制模块；位置测量模块，将测得的飞行位置数据发送给飞行控制模块；无线模块，将飞行控制模块测得的病虫害区域位置及病虫害类型传输给地面。本发明的无人机，能够快速、精准地确定农作物病虫害的区域以及病虫害类型。
一种用于农作物病虫害检测无人机

[发明专利]一种水稻病虫害监测方法及系统-CN202110088142.8在审
发明人：文小玲;杨颖;舒李俊;周勇;王佳 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2021-01-22 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种水稻病虫害监测方法及系统，方法包括：通过云台支架调整采集设备的位置和角度；通过采集设备采集水稻病虫害部位图像；通过嵌入式端设备处理水稻病虫害部位图像，根据处理结果确定病虫害等级并进行显示。该方案可自由调节采集设备的位置和位置，使得采集的水稻病虫害部位图像更清晰且更具有针对性；采集的图像通过嵌入式端直接实时计算出水稻病虫害的面积并判别病虫害等级，避免了待处理图像因传输因素而导致的质量不稳定，提高了图像处理效率和处理质量；且避免了人为判断病虫害等级的主观性和误差，提高了判别准确率；通过嵌入式端设备实施显示，便于技术人员及时了解水稻病虫害情况，实现了智能化监测。
一种水稻病虫害监测方法系统

[发明专利]植物病虫害识别方法、装置、计算机设备及可存储介质-CN202010075930.9在审
发明人：吕圣军;桂婷 -专利权人：浙江工业大学之江学院
申请日： 2020-01-23 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明适用于数据处理技术领域，提供了一种植物病虫害识别方法、装置、计算机设备及可存储介质，其中，所述植物病虫害识别方法包括：获取待识别植物的图像；将所述待识别植物的图像与对应的预存健康植物的图像进行比对，在所述待识别植物的图像中识别出所述待识别植物的病虫害位置信息；根据所述待识别植物的病虫害位置信息，在所述待识别植物的表面显示病虫害的提示信息。本发明方法相对于现有技术，无需消耗大量人力，在识别过程确定病虫害位置信息的同时在待识别植物表面显示病虫害的提示信息，经工作人员与大数据的双重智能判断，大大的提高了工作人员对植物病虫害的识别效率，且有效提高了植物病虫害的识别精度
植物病虫害识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种作物病虫害检测系统及其使用方法-CN202210090682.4在审
发明人：汪永刚;贾文冬;刘冬冬;许海龙;梁春洁 -专利权人：河北润田节水设备有限公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明涉及一种作物病虫害检测系统及其使用方法，包括以下步骤：S100：由热成像相机和多光谱相机采集作物冠部的信息，将采集的信息发送给图像分析模块和频谱分析模块；S200：图像分析模块对热成像相机发送的图像信息进行分析处理，确定作物冠部的水分消耗情况，将分析结果发送病虫害判别模块；频谱分析模块对多光谱相机发送的图像信息进行分处理，确定作物冠部的光谱情况，并将结果发送到病虫害判别模块；S300：病虫害判别模块根据图像分析模块和频谱分析模块发送的信息给出判定结果，如果判定作物有病虫害，则将相关信息转发入病虫害识别模块；S400；病虫害识别模块识别病虫害的具体种类，从而达到精准识别病虫害的目的。
一种作物病虫害检测系统及其使用方法

[发明专利]一种基于无人机对香蕉早期病虫害实时可视化标记的方法-CN202211106588.X在审
发明人：朱红艳;刘庚其;梁诗凯;覃松 -专利权人：广西师范大学
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明提供一种基于无人机对香蕉早期病虫害实时可视化标记方法，属于香蕉病虫害可视化标记技术领域。使用RGB‑D相机获取香蕉田范围区域并进行巡航路线规划，生成香蕉田区域地图，使用极坐标法识别香蕉树，使用相机扫描香蕉树，判断香蕉树是否有病虫害，当发现有病虫害时，使用Ds测距方法进行测距，测量病虫害点与无人机的距离，开启喷射装置对病虫害进行喷射标记，获取病虫害点的坐标，并在香蕉田区域地图上标记。本方法具有实时、可视化、精准标记等诸多优点，代替人工对香蕉田进行查看，可视化标记比人为查看效果更好，由于香蕉树较高，很多的病虫害依靠人为技术不易发现，通过本套系统装置可以更好的进行提前发现病虫害并采取防治措施
一种基于无人机香蕉早期病虫害实时可视化标记方法

[发明专利]基于蛇群优化算法和CNN算法的人工林病虫害识别方法-CN202310591625.9在审
发明人：刘贝贝;王道炅;刘小渲 -专利权人：南京林业大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于蛇群优化算法和CNN算法的人工林病虫害识别方法，包括以下步骤：获取人工林树木图像数据集；从树木图像中提取树叶图像特征；搭建人工林病虫害识别CNN神经网络；基于蛇群优化算法获取人工林病虫害识别CNN神经网络的最优结构参数；将人工林树木图像数据集中的树叶图像特征作为输入用于训练具有最优结构参数的人工林病虫害识别CNN神经网络；训练完成的人工林病虫害识别CNN神经网络用以判断待识别的树木图像是否为健康树木或者图像中树叶受病虫害的程度本发明采用基于蛇群优化算法获取人工林病虫害识别CNN神经网络的最优结构参数，进而可以准确的识别出人工林是否受病虫害及受病虫害的程度。
基于优化算法 cnn 人工林病虫害识别方法