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龙图腾网获悉安康市农业科学研究院申请的专利一种基于图像处理的马铃薯种植病虫害识别分析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：CN121564371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610094177.5，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种基于图像处理的马铃薯种植病虫害识别分析方法是由叶明辉;郑敏;晏筱波;王幸幸设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像处理的马铃薯种植病虫害识别分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及农业种植病虫害识别技术领域，涉及到一种基于图像处理的马铃薯种植病虫害识别分析方法。本发明通过采用无人机网格化分区巡航拍摄全景图像，结合同期种植记录的基准图像进行像素比对，筛选异常分区并标定空间位置，并控制无人机近距离采集异常分区对应当前冠层图像，对比其与历史冠层图像中各叶片的特征差异值，结合标准图像特征差异矩阵进行相似度匹配，判断异常分区的植株病虫害类型，在无法判定病虫害类型时，提取表皮病斑形态特征以及剖面腐烂区域分布特征，确定异常分区的最终病虫害类型，从而实现对马铃薯植株全器官的综合病害评估，确保病虫害识别的全面性与完整性，降低因块茎病害漏检造成的产量损失风险。

本发明授权一种基于图像处理的马铃薯种植病虫害识别分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的马铃薯种植病虫害识别分析方法，其特征在于，包括： 通过无人机对马铃薯种植田进行网格化分区巡航拍摄，获取各网格分区的全景图像，将其与同期种植记录的基准图像进行比对，识别异常分区并标定其空间位置； 基于异常分区空间位置规划无人机近距离巡航路径，控制无人机近距离采集异常分区对应当前冠层图像； 调取异常分区对应的历史冠层图像，根据各病虫害类型在各时间点的特征向量集合，计算评估各特征对病虫害类型区分的贡献度评分，基于贡献度评分区分病虫害类型的优选特征，对比当前冠层图像与历史冠层图像中各叶片的特征差异值，构建特征差异矩阵； 其中具体构建内容包括：从马铃薯种植管理数据库中调取历史异常分区集合，若历史异常分区集合未包含识别的异常分区，则调取异常分区对应近期历史冠层图像； 根据区分病虫害类型的优选特征，提取当前冠层图像和近期历史冠层图像中所有优选特征，构建特征向量； 计算当前冠层图像与近期历史冠层图像中各叶片对应特征向量的欧式距离，将其欧式距离作为特征差异值，形成各叶片的特征差异矩阵； 若历史异常分区集合包含识别的异常分区，则以异常分区对应首次识别历史时间点为起点，以当前时间点为终点，调取异常分区对应历史时序冠层图像集； 基于历史时序冠层图像集与当前冠层图像的特征向量，计算各相邻时序冠层图像中各叶片对应的特征差异值，形成各叶片的特征差异矩阵； 调取马铃薯病虫害类型的标准图像特征差异矩阵，通过相似度匹配判断异常分区的植株病虫害类型； 若无法判断异常分区的植株病虫害类型，则对异常分区植株进行块茎取样，采集块茎样本的表面图像及截面图像，提取表皮病斑形态特征以及剖面腐烂区域分布特征； 提取马铃薯块茎对应各病虫害类型的预设特征数据集，对比确定异常分区的最终病虫害类型。

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