买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于气象和景观信息的水稻纹枯病发病峰值预测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：CN114841459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210554766.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于气象和景观信息的水稻纹枯病发病峰值预测方法是由张竞成;张静文;沈艳艳;李惠紫;周行健;黄玉娟;陈冬梅;黄然设计研发完成，并于2022-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于气象和景观信息的水稻纹枯病发病峰值预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于气象和景观信息的水稻纹枯病发病峰值预测方法，该方法采集了待预测地区过往病害实际发生峰值数据，以及对应时期的气象信息和遥感景观信息，提取关键气象因子与关键景观因子。然后利用相关性分析方法，对提取的关键因子进行选择，将与水稻纹枯病发病峰值具有显著相关性的因子用于预测模型的建立。利用偏最小二乘回归法得到历史水稻纹枯病发生峰值与气象、景观因素的数学关系，据此对待预测地区未来一年内水稻纹枯病发病峰值进行预测。本方法在水稻纹枯病还未发病或发病初始阶段就能够预测未来发病峰值，能够为后续稻田的防控强度等行为提供指导。

本发明授权一种基于气象和景观信息的水稻纹枯病发病峰值预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于气象和景观信息的水稻纹枯病发病峰值预测方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤一、采集过往病害实际发生峰值数据，以及对应的气象数据和地表覆盖类型遥感数据，构建植保-气象关联数据集、植保-物候数据集与植保-景观数据集； 步骤二、根据步骤一采集的植保-气象关联数据集，提取水稻不同生育期内的活动积温Aa、降水量、雨日数，作为关键气象因子；所述水稻不同生育期包括水稻分蘖前期、分蘖后期、分蘖期、拔节期以及分蘖后期至拔节期； 所述活动积温Aa的计算方法为： s.t.TEMd∈[TEMlow,TEMhigh] 其中，Dstart为生育期起始日期，Dend是生育期结束日期，TEMd是第d日的平均气温，TEMlow为病害的发病温度下限，TEMhigh为病害发病温度上限； 雨日数RD和降雨量PRE的计算方法为： 其中，pred是第d日的降水量，RDd为d日内的降水雨日数； 步骤三、根据步骤一采集的植保-景观数据集，提取被测稻区所在位置的景观指数斑块密度PD、最大斑块指数LPI、边界密度ED、景观形状指数LSI、聚集度指数C、平均斑块面积MPS、斑块面积标准差PSSD、斑块面积变异系数PSCV、斑块丰富度谜底PRD、多样性指数H、类别比例PLAND、平均斑块分维数FRAC、聚集指数AI和丛生指数CLUMPY，作为关键景观因子，计算方法为： 1斑块密度PD 式中，N为景观中类型斑块数，A为斑块总面积； 2最大斑块指数LPI 其中，ak为景观内第k个斑块的面积，A为景观总面积； 3边界密度ED 其中，E为景观中斑块边界总长度，单位为米； 4景观形状指数LSI 5聚集度指数C 式中，Cmax是聚集度指数的最大值2lnn；n为景观中的斑块类型总数，Pij为斑块类型i与j之间相邻的概率； Pij＝PiPji9 其中，Pi为随机抽选的栅格像素值属于斑块类型i的概率，Pji表示当斑块类型为i时，斑块类型j与i相邻的条件概率： Pji＝mijmi10 其中，mij为景观格局中斑块i和j相邻的栅格边数，mi是斑块类型i的栅格的总边数； 6斑块面积 1平均斑块面积MPS MPS＞0； 2斑块面积标准差PSSD 3斑块面积变异系数PSCV 7斑块丰富度密度PRD 8多样性指数H 多样性指数H用来度量系统结构组成复杂程度，包括Shannon多样性指数和Simpson多样性指数； 1Shannon多样性指数 式中，Pk为k类型斑块出现的概率； 2Simpson多样性指数 9类别比例PLAND 式中，r为目标类型的斑块数量，at为该类型下第t个斑块的面积； 10平均斑块分维数FRAC 式中，Dit是斑块类型i的第t个斑块的周长； 11聚集指数AI 式中，G为某类型斑块下相邻栅格数量，Gmax该类型下所有栅格最大程度能够达到的相邻栅格数量； 12丛生指数CLUMPY 则为某类型下所有斑块的栅格数量，P为该类型斑块所占整体景观的比例； 步骤四、分别对步骤二、三提取的关键气象因子、关键景观因子与水稻纹枯病的发生峰值进行相关性计算，选择其中具有显著相关性的因子； 步骤五、根据步骤四选择的具有显著相关性的气象因子和景观因子，以及被测稻区的历史发病情况，利用偏最小二乘回归法建立历史水稻纹枯病发生峰值与气象、景观因素的关系，得到水稻纹枯病发病峰值预测模型； 步骤六、计算待预测区域的关键气象因子与关键景观因子，输入步骤五得到的预测模型中，得到该区域的水稻纹枯病发病峰值预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。