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龍圖騰網獲悉江西省農業科學院農業工程研究所申請的專利一種基于多源數據分析的水稻白葉枯病監測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117113030B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311100024.X，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權一種基于多源數據分析的水稻白葉枯病監測方法及系統是由孫濱峰;李艷大;吳羅發;曹中盛;黃俊寶;彭忻怡設計研發完成，并于2023-08-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多源數據分析的水稻白葉枯病監測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多源數據分析的水稻白葉枯病監測方法及系統。通過提出的水稻白葉枯病監測方法，基于對多源數據進行分析，采用主因素分析法，對各所述影響因素數據對于發病率或病情指數的影響權重進行分析，從而篩選出導致稻田百葉枯病發病的主要影響因素，并根據影響權重值的大小生成監測策略，通過設置監測單元，對主要影響因素執行實時監測策略，對于次要或者無關影響因素執行間歇監測策略，從而有目的性且高效地實現稻田百葉枯病蔓延趨勢的監測，便于及時針對導致稻田百葉枯病的主要影響因素采取對應的防治措施手段，從而有效的遏制百葉枯病在稻田內部的快速蔓延。

本發明授權一種基于多源數據分析的水稻白葉枯病監測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多源數據分析的水稻白葉枯病監測方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟一，選擇不同受害程度的稻田作為取樣對象，采用5點取樣法對各取樣對象進行取樣檢測，記載取樣的葉片總數、病葉數量及嚴重程度數據，并計算取樣對象的發病率及病情指數，其中： 發病率％＝病葉數量葉片總數×100％ 病情指數＝[∑各級病葉數×各級代表值葉片總數×最高級代表值]×100； 步驟二，采集取樣對象在發病期間的影響因素數據，包括品種抗病性評價數據、發病期間降水總量、田間種植密度值、稻田積水量、種子含菌量、稻田細菌殘留量； 步驟三，采用主因素分析法，對各所述影響因素數據對于發病率或病情指數的影響權重進行分析； 步驟四，根據步驟三的分析結果確定取樣對象發病率及病情指數的影響權重值，根據所述影響權重值的大小生成監測策略，通過設置監測單元執行所述監測策略； 步驟三的具體步驟包括： 步驟31，以取樣對象的發病率及病情指數的數據集合序列作為母序列E，以取樣對象在發病期間的各項影響因素數據集合序列作為子序列F，其結構表達式為： E＝{E1,E2} F＝{F1,F2,F3,F4,F5,F6} 式中，E1，E2分別為取樣對象的發病率及病情指數的數據集合，F1，F2，F3，F4，F5，F6分別為取樣對象在發病期間的品種抗病性評價數據、發病期間降水總量、田間種植密度值、稻田積水量、種子含菌量、稻田細菌殘留量的數據集合； 步驟32，采用均值法對母序列E和子序列F中的數據進行無量綱化操作，其計算公式為： 式中，Eik，Fjk分別為母序列E和子序列F中各因素的數據編號；n，m為各因素的數據量；mean為求平均值操作； 步驟33，分別計算子序列F中的各因素數據點與母序列E中指標的關聯系數ζjk，其計算公式為： Δmin＝minimink|Eik-Fjk| Δmax＝maximaxk|Eik-Fjk| 式中，minimink為先取子序列因素中|Eik-Fjk|的最小值，在對所有的因素取最小值；maximaxk為先取子序列因素中|Eik-Fjk|的最大值，在對所有的因素取最大值；ρ為分辨系數，ρ為0-1之間的常數； 步驟34計算母序列E中各因素數據與子序列F中各因素數據之間的關聯程度Rij，其計算公式為：

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人江西省農業科學院農業工程研究所，其通訊地址為：330200 江西省南昌市青云譜區南蓮路602號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。