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公开(公告)号：CN116644578A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310615445.X
申请日：2023-05-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种用于植物病虫害预测评价的气象多情景仿真方法。该方法收集局部地区的历史气象数据，进行统计量提取后，按照国家评价标准分为低温、常温、高温，少雨、常雨和多雨不同情形，并通过排列组合得到九种具有代表性的气象情景。分别模拟输出这九种不同情形下的气象数据，并涵盖极端天气情景，通过一阶线性自回归模型生成温度数据，通过一阶马尔科夫链和偏正态模型模拟降水数据，为实现病虫害预测模型在各气象情景模拟下响应和鲁棒性的评估提供了基础数据支持。实验证明该方法可靠性较高，参数设置较为合理，具有良好的预测效果和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116305872A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310175544.0
申请日：2023-02-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/20 , A01G13/00 , A01G22/22 , G06Q30/0202 , G06Q50/02 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种综合风险与效益的水稻纹枯病防控决策优化方法。该方法如下：一、获取需防控区域的纹枯病等级；二、构建病虫害防控决策优化模型；三、求取目标函数的最优解，获得最佳的普防次数x1和挑治次数x2。四、根据步骤三获得的普防次数x1和挑治次数x2对被防控区域进行施药。本发明通过构建综合考虑防控成本、收益风险和生态风险的目标函数，在考虑防控效果、防控成本的同时关注防控风险和生态风险，对不同病害等级下的水稻纹枯病给出最佳的防控决策，为水稻纹枯病防控提供最优防控决策。
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公开(公告)号：CN111199770B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202010109590.7
申请日：2020-02-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于病害流行机理的水稻纹枯病气象预测方法。目前水稻纹枯病预测的其它方法大多基于统计分析，仅能对病害年际发生情况进行整体预测，普遍无法给出关于病害发生发展过程的动态预测结果。本发明如下：一、建立病株率预测模型。二、确定模型中各调节系数。三、计算水稻纹枯病病株率的最终预测值。本发明以病害发生发展机理为基础，通过将气象数据与病害发生发展动力学方程组耦合构建时空动态的水稻纹枯病预警模型，能够克服传统病害预测经验主导、通用性差、时效性差等问题，为水稻纹枯病科学防控提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN115018125B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210486469.5
申请日：2022-05-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了基于气象及虫情监测数据的茶小绿叶蝉虫害动态预测方法。该方法包括以下步骤：步骤一、获取数据，构建模型数据集。步骤二、计算虫害压力指数。虫害压力指数包括压力值和程度值。压力值是当前时间的茶小绿叶蝉虫害发生情况和未来虫害发展趋势的综合压力值；程度值是当前时间的茶小绿叶蝉的虫害发生情况和未来虫害发展趋势的风险等级。步骤三、根据压力值和程度值的大小评估被测区域当前及未来若干天内的虫害爆发的风险情况。本发明以被测区域在历史上的小绿叶蝉虫害压力情况为基础，结合气象数据和虫口密度监测数据，实时获取当天及未来若干天内的茶小绿叶蝉虫害发生风险。
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公开(公告)号：CN111738066B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202010392669.5
申请日：2020-05-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/10
Abstract: 本发明公开了综合多源遥感信息的网格化水稻纹枯病生境评价方法。仅仅依靠点状气象数据预测较为粗放且无法提供连续面状预测结果。本发明如下：一、选取调查区域并获取其多源遥感数据和调查其病害严重度。二、确定晚稻位置和面积。三、基于多源遥感影像的水稻纹枯病生境特征提取。四、建立病害生境适宜性模型。五、对被测田地进行网格化，并提取水稻纹枯病遥感生境特征。六、利用晚稻分类图对各遥感生境特征进行掩膜，得到晚稻的各个遥感生境因子特征。七、根据模型获取各个网格对应的病害生境适宜性程度。八、得到病害生境适宜性空间分布图。本发明通过调查及研究分析发现绝大多数土传病害的发生与寄主植物生长状态及农田环境等生境条件相关。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109378031B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201811415231.3
申请日：2018-11-26
Applicant: 杭州电子科技大学 , 中国科学院遥感与数字地球研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于植保和气象信息结合的水稻纹枯病预测方法。包括水稻纹枯病在内的多数病虫害预测主要依赖专家经验或基于统计方法进行年际预测。本发明如下：一、获取数据，拟合基础模型。二、建立预测模型，模型中包含湿度调节因子和温度调节因子。三、建立湿度调节因子表达式，式中包含湿度调节系数。四、建立温度调节因子表达式，式中包含温度调节系数。步骤五、确定湿度调节系数及温度调节系数。六、将实际需要预测水稻纹枯病病害发生等级的时间作为被预测时间，计算被预测时间的病害等级预测值。本发明能够根据未来几天的气温预报和相对湿度预报对未来水稻田中水稻纹枯病的发生情况进行预测。
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公开(公告)号：CN111738066A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010392669.5
申请日：2020-05-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了综合多源遥感信息的网格化水稻纹枯病生境评价方法。仅仅依靠点状气象数据预测较为粗放且无法提供连续面状预测结果。本发明如下：一、选取调查区域并获取其多源遥感数据和调查其病害严重度。二、确定晚稻位置和面积。三、基于多源遥感影像的水稻纹枯病生境特征提取。四、建立病害生境适宜性模型。五、对被测田地进行网格化，并提取水稻纹枯病遥感生境特征。六、利用晚稻分类图对各遥感生境特征进行掩膜，得到晚稻的各个遥感生境因子特征。七、根据模型获取各个网格对应的病害生境适宜性程度。八、得到病害生境适宜性空间分布图。本发明通过调查及研究分析发现绝大多数土传病害的发生与寄主植物生长状态及农田环境等生境条件相关。
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公开(公告)号：CN111199770A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN202010109590.7
申请日：2020-02-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于病害流行机理的水稻纹枯病气象预测方法。目前水稻纹枯病预测的其它方法大多基于统计分析，仅能对病害年际发生情况进行整体预测，普遍无法给出关于病害发生发展过程的动态预测结果。本发明如下：一、建立病株率预测模型。二、确定模型中各调节系数。三、计算水稻纹枯病病株率的最终预测值。本发明以病害发生发展机理为基础，通过将气象数据与病害发生发展动力学方程组耦合构建时空动态的水稻纹枯病预警模型，能够克服传统病害预测经验主导、通用性差、时效性差等问题，为水稻纹枯病科学防控提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN116720766A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310598600.1
申请日：2023-05-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06N20/00 , G06F18/214 , G06F18/23
Abstract: 本发明公开了基于时空异质性因素的水稻纹枯病生境适宜性评价方法。该方法在结合遥感、气象数据进行病害样本数据扩增及利用水稻抽穗期信息引导病害时空异质性生境因子表征的基础上，实现了大范围水稻纹枯病生境适宜性评价。本发明方法如下：1、提取研究区内表征环境气象、作物生长状态和空间景观格局的生境因子，作为初始数据集。2、对初始数据集中的时间序列生境因子，提取基于水稻抽穗期信息的病害生境特征。3、对表征空间景观格局和作物生长状态的各目标生境特征进行筛选，确定优选特征集。4、将优选特征集结合气象因子作为输入，水稻纹枯病生境适宜性作为输出，建立病害生境适宜性评价模型。
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公开(公告)号：CN109378031A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811415231.3
申请日：2018-11-26
Applicant: 杭州电子科技大学 , 中国科学院遥感与数字地球研究所
CPC classification number: G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于植保和气象信息结合的水稻纹枯病预测方法。包括水稻纹枯病在内的多数病虫害预测主要依赖专家经验或基于统计方法进行年际预测。本发明如下：一、获取数据，拟合基础模型。二、建立预测模型，模型中包含湿度调节因子和温度调节因子。三、建立湿度调节因子表达式，式中包含湿度调节系数。四、建立温度调节因子表达式，式中包含温度调节系数。步骤五、确定湿度调节系数及温度调节系数。六、将实际需要预测水稻纹枯病病害发生等级的时间作为被预测时间，计算被预测时间的病害等级预测值。本发明能够根据未来几天的气温预报和相对湿度预报对未来水稻田中水稻纹枯病的发生情况进行预测。
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