融合多源数据的害虫暴发趋势预测方法及虫情测报仪

本发明涉及融合多源数据的害虫暴发趋势预测方法及虫情测报仪。该方法通过统一和去噪地面诱捕计数、气象、卫星遥感及无人机红外等多维监测数据，并对其进行时空标准化处理，生成规范化特征序列。基于历史虫情报告与环境数据，构建虫情演化阶段时空锚点知识库，通过无监督聚类与高维特征匹配，量化当前虫情状态归属概率。结合规则驱动与残差反馈机制，对生态驱动因子特征权重进行动态校准，提升主导特征响应能力。最终将动态权重的多源特征输入预测模型，实现虫情暴发概率计算，并通过空间一致性反馈自动优化模型参数。该方案显著提升了虫情趋势预测的精度、泛化能力与实时调节效果。