基于无人机航拍的草原毛虫宜生区划分方法、系统及终端技术方案

本发明专利技术公开了基于无人机航拍的草原毛虫宜生区划分方法、系统及终端，包括：设置观测样点，并利用无人机航拍获取所述观测样点的草原毛虫数据；获取所述观测样点对应的环境因子；基于BIOMOD模拟软件,利用草原毛虫数据和环境因子构建生态位模型；根据Kappa、TSS和AUC三种指标评价所述生态位模型，筛选出最优生态位模型；利用最优生态位模型预测草原毛虫的空间分布概率，并根据空间分布概率划分草原毛虫宜生区。本发明专利技术基于无人机航拍技术高效的提供了草原毛虫空间分布研究的基础数据，结合BIOMOD和观测样点所对应的环境因子，划分草原虫害宜生区，为进一步定量认识草原毛虫的生态学地位及虫害预警、防控措施的制定提供理论和实践基础。础。础。

【技术实现步骤摘要】
基于无人机航拍的草原毛虫宜生区划分方法、系统及终端


[0001]本专利技术涉及生物生态分布
，尤其涉及基于无人机航拍的草原毛虫宜生区划分方法、系统及终端。

技术介绍

[0002]草原毛虫(Gynaephora alpheraki)别名红头黑毛虫、草原毒蛾，隶属鳞翅目(Lepidoptera)毒蛾科(Lymantriidae)草原毛虫属(Gynaephora)。我国青藏高原高寒草地是其主要分布地区之一。草原毛虫对小嵩草、矮嵩草、紫羊茅、垂穗披碱草等莎草和禾草植物表现出很强的取食偏好，由叶片顶尖而向基部取食，优先采食植被嫩枝绿叶。近年来，在全球气候变化和人类活动干扰的双重影响下，青藏高原草原毛虫发生频繁，爆发成灾。草原毛虫灾害爆发后，每平方米可达五百头以上，严重毁坏的草地植被在两年内难以恢复，单位面积草地生产能力和载畜量大幅度下降。此外，草原毛虫还富含毒素，家畜采食后可导致中毒，牧民接触后若不采用防护措施或清洗不及时，会引起中毒现象。草原毛虫对我国青藏高原高寒草地造成了巨大的危害。自20世纪60年代以来，国家每年都要投入大量的人力、物力和财力本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机航拍的草原毛虫宜生区划分方法，其特征在于，所述方法包括：设置观测样点，并利用无人机航拍获取所述观测样点的草原毛虫数据；获取所述观测样点对应的环境因子；基于BIOMOD模拟软件,利用所述草原毛虫数据和环境因子构建生态位模型；根据Kappa、TSS和AUC三种指标评价所述生态位模型，筛选出最优生态位模型；利用最优生态位模型预测草原毛虫的空间分布概率，并根据所述空间分布概率划分草原毛虫宜生区。2.根据权利要求1所述的一种基于无人机航拍的草原毛虫宜生区划分方法，其特征在于，所述观测样点的大小为250m
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250m，每个观测样点中设置一个200m
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200m的Grid飞行航线和3个40m
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40m的Belt飞行航线。3.根据权利要求1所述的一种基于无人机航拍的草原毛虫宜生区划分方法，其特征在于，所述利用无人机航拍获取所述观测样点的草原毛虫数据，包括：通过FragMAP将每次飞行的航拍照片、航点和航线信息上传；基于协同分析平台及时定位和分析草原毛虫数据，其中，由不同的分析人员同时进行毛虫数量提取工作，并对比不同人员的草原毛虫分析结果。4.根据权利要求1所述的一种基于无人机航拍的草原毛虫宜生区划分方法，其特征在于，所述环境因子包括气象、土壤、遥感植被指数和地形。5.根据权利要求1所述的一种基于无人机航拍的草原毛虫宜生区划分方法，其特征在于，所述利用所述草原毛虫数据和环境因子构建生态位模型，包括：结合Pearson相关系数和因子重要性指标Importance，对所有环境因子进行筛选。6.根据权利要求1所述的一种基于无人机航拍的草原毛虫宜生区划分方法，其特征在于，Kappa用来评价预测结果的一致性，所述TSS的计算公式如下：TSS＝Sensitivit...

【专利技术属性】
技术研发人员：于红妍，吕燕燕，马旭康，宜树华，王贤颖，雅琴，孟宝平，赵宝伟，于瑶，宋锡康，
申请(专利权)人：祁连山国家公园青海服务保障中心，
类型：发明
国别省市：