申请/专利权人：杭州电子科技大学

申请日：2023-04-20

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117787452A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/02;G06F16/29

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明公开了基于活动积温病害敏感时段抽取的茶树炭疽病预测方法，其包括以下步骤：一：构建多个不同地区的病害植保与气象、遥感及地理关联数据集。二：确定茶树炭疽病最优敏感时段对应的活动积温阈值，以及时间窗口长度。三：根据最佳活动积温阈值和时间窗口长度，确定不同地区的茶树炭疽病最优敏感时段；抽取茶树炭疽病最优敏感时段内的生境因子作为备选预测因子集合。四：在备选预测因子集合中选取最优预测因子，构建茶树炭疽病预测模型。发明基于活动积温确定茶树炭疽病的敏感时段，不同地区的敏感时段存在差异，能够实现对不同区域茶园数据的时空差异化提取，基于此构建的病害预测特征数据集能够显著提高茶树炭疽病预测的准确性。

主权项：1.基于活动积温病害敏感时段抽取的茶树炭疽病预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：构建多个不同地区的病害植保与气象、遥感及地理关联数据集；病害植保与气象、遥感及地理关联数据集包括茶树炭疽病数据和三个生境因子；三个生境因子分别为气象数据、地理数据和卫星遥感植被指数；步骤二：确定茶树炭疽病最优敏感时段对应的活动积温阈值，以及时间窗口长度；2.1设定备选的活动积温区间；在活动积温区间中选取多个备选的活动积温阈值；针对每个地区分别计算不同日期的活动积温，记录到达各个备选的活动积温阈值的日期，作为敏感时段起点；2.2针对每个备选的积温阈值，均设定要给一个时间窗口长度；利用敏感时段起点和时间窗口长度，每个地区针对每个备选的积温阈值均得到备选病害敏感时段；将每个地区的每个积温阈值对应的备选病害敏感时段内的生境因子作为一个样本；同一积温阈值对应的各个样本组成一个样本集；2.3将每个样本集与茶树炭疽病发生及严重程度分别进行敏感性分析；取敏感性水平最高的样本集对应的活动积温阈值作为最佳活动积温阈值，对应的时间窗口长度作为最佳时间窗口长度；步骤三：根据最佳活动积温阈值和时间窗口长度，确定不同地区的茶树炭疽病最优敏感时段；抽取茶树炭疽病最优敏感时段内的生境因子作为备选预测因子集合；步骤四：取备选预测因子集合中的部分或全部备选预测因子作为最优预测因子，构建茶树炭疽病预测模型；步骤五：根据最佳活动积温阈值，确定被测地区的最优敏感时段的起点；再根据最佳时间窗口长度和被测地区的最优敏感时段的起点，确定被测地区的最优敏感时段的终点；提取被测地区在最优敏感时段内的最优预测因子，并将其输入步骤四得到的茶树炭疽病预测模型，得到被测地区的茶树炭疽病发生情况预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州电子科技大学 基于活动积温病害敏感时段抽取的茶树炭疽病预测方法

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