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申请/专利权人：中电数科科技有限公司;湖南省林业科学院;中电工业互联网有限公司

摘要：本发明涉及生态保护技术领域，尤其涉及一种基于有害生物智能监测的林业因子综合监测系统与方法。所述方法包括以下步骤：通过生物体征勘测和样本筛选，生成林区生物样本。进一步进行生物学特性分析和生态影响评估，得到生物关联网络和生物生态影响力指数。根据指数对有害生物进行辨别，并进行应激测试，得到有害生物应激反应数据。通过气候逆推和种群动态分析，生成林业气候因子和林业结构因子。最后，基于这些因子对目标林区进行保护优化，实现智能生态保护；本发明通过对林区进行监测和综合生态测试，实现了更高效、更全面的生态保护。

主权项：1.一种基于有害生物智能监测的林业因子综合监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取目标林区；对目标林区进行检测，得到林区监测数据；对林区监测数据进行生物体征勘测，生成生物体征数据；对生物体征数据进行生态样本筛选，生成林区生物样本；步骤S2：对林区生物样本进行生物学特性分析，得到生物关联网络；基于生物关联网络对林区生物样本进行潜在生态影响评估，得到生物生态影响力指数，其中，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：对林区生物样本进行生物学特性分析，得到生物特性数据；步骤S22：对生物特性数据进行关联网络模式挖掘，生成生物关联网络；步骤S23：对生物关联网络进行潜能预测驱动处理，生成生态潜能预测模型；步骤S24：利用生态潜能预测模型对林区生物样本进行潜在生态影响评估，得到生物生态影响力指数；步骤S3：根据生物生态影响力指数对林区生物样本进行有害生物辨别，得到林区有害生物样本；对林区有害生物样本进行原位应激测试，生成有害生物应激反应数据；步骤S4：基于有害生物应激反应数据对目标林区进行气候逆推，生成林业气候因子，其中步骤S4包括以下步骤：步骤S41：对有害生物应激反应数据进行反应趋势挖掘，得到应激反应模式特征；步骤S42：对应激反应模式特征进行气候逆推建模，生成气候逆推模型；步骤S43：利用气候逆推模型对有害生物应激反应数据进行反向推导分析，得到预测气候数据，其中步骤S43包括以下步骤：步骤S431：利用气候逆推模型对有害生物应激反应数据进行应激反应-气候关系推导，生成应激反应-气候关联关系；步骤S432：根据应激反应-气候关联关系对有害生物应激反应数据进行反向推导分析，得到预测气候数据；步骤S44：基于预测气候数据对目标林区进行环境特征映射，生成林业气候因子；步骤S5：对林区有害生物样本进行种群动态分析，得到有害生物年际变化趋势；根据林业气候因子及有害生物年际变化趋势对目标林区进行林分结构变化分析，生成林业结构因子，其中步骤S5包括以下步骤：步骤S51：对林区有害生物样本进行种群动态分析，得到有害生物年际变化曲线；步骤S52：对有害生物年际变化曲线进行变化趋势识别，生成有害生物年际变化趋势；步骤S53：基于林业气候因子及有害生物年际变化趋势对目标林区进行林分结构关联连接，得到林分结构变化关联网络；步骤S54：对林分结构变化关联网络进行结构因子演化，生成林业结构因子；步骤S6：基于林业气候因子和林业结构因子对目标林区进行保护优化，以实现智能生态保护。

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