基于有害生物智能监测的林业因子综合监测系统与方法与流程

本发明涉及生态保护，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。

背景技术：

1、在早期，林业因子的监测主要依赖于人工观测和采样。林业工作者通过实地考察和定期巡视来监测有害生物的存在和分布情况。这种方法需要大量人力和时间，并且容易受到主观因素的影响。随着科技的发展，传统的检测技术开始应用于林业因子的监测。例如，使用显微镜观察昆虫标本、使用陷阱监测害虫数量。这些技术提高了监测的准确性和效率，但仍然需要专业人员进行操作和解读结果。近年来，无人机和遥感技术得到广泛应用，为林业因子的监测提供了新的手段。通过搭载传感器和相机的无人机，可以对大面积的森林进行快速扫描和图像采集，实时获取林地的信息。遥感技术则可以通过卫星图像获取大范围的数据，包括植被指数、温度、湿度，从而为有害生物的分布和影响提供线索。但是无人机和遥感技术无法全面捕捉林区内部的生物体征信息，从而导致制定的生态保护措施缺乏精确性和高效性。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供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，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，基于有害生物智能监测的林业因子综合监测方法，包括以下步骤：

3、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；

4、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；

5、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；

6、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；

7、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；

8、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。

9、本发明通过获取目标林区的监测数据和生物体征数据，综合获得了林区的生态信息和生物样本，提供了全面的数据基础。通过对林区生物样本进行生物学特性分析，并构建生物关联网络，揭示了生物群落之间的相互关系和交互作用，有助于理解生物多样性和生态系统的稳定性。基于生物关联网络，对林区生物样本进行潜在生态影响力评估，可以定量衡量生物对林区生态系统的影响程度，为保护和管理提供依据。通过对林区有害生物样本进行原位应激测试，获取有害生物的应激反应数据，从而了解有害生物对环境变化的响应情况，为有害生物的防控提供参考。基于有害生物应激反应数据和林区有害生物样本的种群动态分析，结合林业气候因子的逆推和林业结构因子的变化分析，可以全面了解目标林区的气候特征和林分结构变化，为林区的保护优化提供科学依据。综合利用不同领域的数据和分析方法，能够全面了解林区的生态状况、有害生物的应激响应和林业因子的变化，为智能生态保护提供科学依据和决策支持。因此，本发明能够全面了解林区的生态状况、有害生物的应激响应和林业因子的变化，提供更智能、更全面的智能生态防护决策。

10、在本说明书中，提供了一种基于有害生物智能监测的林业因子综合监测系统，用于执行如上所述的基于有害生物智能监测的林业因子综合监测方法，该基于有害生物智能监测的林业因子综合监测系统包括：

11、生物识别模块，用于获取目标林区；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；

12、生态评估模块，用于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；

13、生态测试模块，用于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；

14、气候分析模块，用于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；

15、结构分析模块，用于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；

16、保护优化模块，用于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。

17、本发明的有益之处在于基于有害生物智能监测的林业因子综合监测方法的背景下，上述步骤的有益之处在于:它覆盖了从获取目标林区到生态保护优化的完整监测流程，将林区检测、生物样本分析、有害生物识别环节有机衔接，全面考虑了林区生物、气候、结构多方面关键因子。该方法采用生物体征勘测、生态影响评估科学方法获取数据，基于生物关联网络、应激反应分析模型提高了数据分析的精度，通过气候逆推、种群动态分析手段准确掌握了林业关键信息。该方法融合了深度学习、强化学习前沿技术，提升了监测的智能化水平，可针对不同林区特点动态调整监测策略，实现了从监测到保护的全流程智能协同。该方法聚焦于有害生物监测，针对性地解决了实际林业问题，通过生物生态影响分析手段准确识别了关键有害生物，为林业生态保护提供了可操作的技术支撑。该方法整合了多源异构数据，实现了生物、气候、结构要素的协同，贯穿监测、预测、保护的全过程，形成了闭环的监测体系，为实现智慧林业、精准林业提供了有力支撑。总之，这套监测方法充分发挥了先进技术手段的潜能，在林业有害生物监测和生态保护方面具有很强的创新性和实用性，值得进一步深入研究和推广应用。因此，本发明能够全面了解林区的生态状况、有害生物的应激响应和林业因子的变化，提供更智能、更全面的智能生态防护决策。

技术特征：

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：

2.根据权利要求1所述的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，步骤s1包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的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，步骤s2包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的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，步骤s3包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的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，步骤s35包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述的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，步骤s4包括以下步骤：

7.根据权利要求6所述的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，步骤s43包括以下步骤：

8.根据权利要求1所述的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，步骤s5包括以下步骤：

9.根据权利要求1所述的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，步骤s6包括以下步骤：

10.一种基于有害生物智能监测的林业因子综合监测系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于有害生物智能监测的林业因子综合监测方法，该基于有害生物智能监测的林业因子综合监测系统包括：

技术总结
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。

技术研发人员：颜学武,余磊,赵文鹏,李冬,朱易顺,邓岳雷,毛先如
受保护的技术使用者：中电数科科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/8/20