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申请/专利权人：安徽农业大学;合肥市农业经济技术服务管理总站

摘要：本发明涉及一种草地贪夜蛾的传播途径识别与预警方法及系统，属于草地贪夜蛾虫害预警技术领域，本发明通过基于候选的迁徙路线的环境特征数据信息以及气象特征数据信息确定出草地贪夜蛾最终的迁徙路线，并根据草地贪夜蛾最终的迁徙路线构建草地贪夜蛾的传播途径图，最终根据草地贪夜蛾的传播途径图对每个目标区域进行预警，生成相关的预警信息。本发明通过结合环境信息、气候信息以及地图资源数据信息对草地贪夜蛾的迁徙路线进行准确的预估，能够提前预测草地贪夜蛾的传播途径，从而对可能发生灾害的种植区域进行预警，提前防控，能够避免种植户因草地贪夜蛾虫害而发生的巨大经济损失。

主权项：1.一种草地贪夜蛾的传播途径识别与预警方法，其特征在于，包括以下步骤：获取当前地理位置的遥感图像数据信息，并根据所述当前地理位置的遥感图像数据信息对草地贪夜蛾虫害进行识别并追踪，构建若干条草地贪夜蛾的迁徙路线；通过对所述草地贪夜蛾的迁徙路线进行评估，获取若干条候选的迁徙路线，获取每一条所述候选的迁徙路线的环境特征数据信息以及气象特征数据信息；基于所述候选的迁徙路线的环境特征数据信息以及气象特征数据信息确定出草地贪夜蛾最终的迁徙路线，并根据所述草地贪夜蛾最终的迁徙路线构建草地贪夜蛾的传播途径图；根据所述草地贪夜蛾的传播途径图对每个目标区域进行预警，生成相关的预警信息；获取当前地理位置的遥感图像数据信息，并根据所述当前地理位置的遥感图像数据信息对草地贪夜蛾虫害进行识别并追踪，具体包括：获取草地贪夜蛾的历史图像数据信息，并通过特征金字塔网络对草地贪夜蛾进行特征提取，获取草地贪夜蛾的特征数据，并根据所述草地贪夜蛾的特征数据构建草地贪夜蛾特征矩阵；基于深度神经网络构建草地贪夜蛾识别模型，将所述草地贪夜蛾特征矩阵输入到所述草地贪夜蛾识别模型中进行编码学习，获取训练完成的草地贪夜蛾识别模型；获取当前地理位置的遥感图像数据信息，并将所述当前地理位置的遥感图像数据信息输入所述草地贪夜蛾识别模型中进行识别，获取识别结果；判断所述识别结果中是否存在预设成长期的草地贪夜蛾，当存在预设成长期的草地贪夜蛾时，则对预设成长期的草地贪夜蛾进行锁定并跟踪；构建若干条草地贪夜蛾的迁徙路线，具体包括：获取预设范围之内的种植物类型数据信息，并通过大数据获取草地贪夜蛾的摄食习性数据信息，引入灰色关联分析法，根据所述灰色关联分析法计算草地贪夜蛾的摄食习性数据信息以及种植物类型数据信息之间的关联性；判断所述关联性是否大于关联性阈值，当所述关联性大于关联性阈值时，则获取对应种植物类型所在的地理位置点，并将所述对应种植物类型所在的地理位置点作为迁飞点；计算相邻的两个迁飞点之间的飞行距离值，并根据所述草地贪夜蛾的摄食习性数据信息获取草地贪夜蛾的最大飞行距离信息，判断所述最大飞行距离信息是否大于相邻的两个迁飞点之间的飞行距离值；当所述最大飞行距离信息大于相邻的两个迁飞点之间的飞行距离值时，则根据相邻的两个迁飞点构建迁飞子路线，获取若干迁飞子路线，根据所述迁飞子路线构建若干条草地贪夜蛾的迁徙路线；基于所述候选的迁徙路线的环境特征数据信息以及气象特征数据信息确定出草地贪夜蛾最终的迁徙路线，具体包括：通过大数据获取各环境特征数据信息以及气象特征数据信息之下的草地贪夜蛾生存存活率数据信息，并引入图神经网络，将所述环境特征数据信息以及气象特征数据信息作为所述图神经网络的第一图节点；将所述草地贪夜蛾生存存活率数据信息作为所述图神经网络的第二图节点，根据所述第一图节点以及第二图节点构建拓扑结构图，并基于所述拓扑结构图获取相关的邻接矩阵；基于深度神经网络构建草地贪夜蛾生存存活率预测模型，并将所述相关的邻接矩阵输入到所述草地贪夜蛾生存存活率预测模型中进行编码学习，训练完成后，通过草地贪夜蛾生存存活率预测模型预测每个迁飞点中草地贪夜蛾生存存活率数据；预设草地贪夜蛾生存存活率阈值，若大于，则将对应的草地贪夜蛾的迁徙路线输出，若不大于，则将对应的草地贪夜蛾的迁徙路线剔除，并确定草地贪夜蛾最终的迁徙路线。

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