基于树冠图像特征的苹果园神经网络估产模型
本文提出了一种基于树冠图像特征的苹果园神经网络估产模型,以解决苹果园中苹果产量的早期估测问题。该模型通过对苹果树冠图像的处理和 BP 神经网络的应用,实现了苹果产量的估测。
模型的建立过程包括以下几个步骤:首先,在苹果园内获取苹果树在苹果半熟期和成熟期的数字图像,然后在苹果收获时将每棵树上的苹果称量,得到实际产量。接着,采用图像处理方法识别出树冠上的果实和树叶,并提取果实区域和树叶区域与产量相关的信息作为输入,以果树实际产量为输出,建立基于 BP 神经网络的半熟期和成熟期估产模型。
实验结果表明,该模型具有较好的预测精度和鲁棒性。在半熟期和成熟期,模型的拟合度分别达到 0.9287 和 0.9804。在待估产样本中,模型的预测精度也非常高,半熟期样本的拟合度为 0.8766,成熟期样本的拟合度为 0.9606。
该模型的优点在于它可以自动地对苹果产量进行估测,减少了人工的干预和误差。此外,该模型也可以应用于其他的农业领域,例如对其他水果或农产品的产量估测。
技术要点:
1. 图像处理技术:该模型使用图像处理方法来识别出树冠上的果实和树叶,并提取果实区域和树叶区域与产量相关的信息。
2. BP 神经网络技术:该模型使用 BP 神经网络来建立估产模型,以实现苹果产量的估测。
3. 数字图像技术:该模型使用数字图像技术来获取苹果树冠图像,并对其进行处理和分析。
结论:
本文提出了一种基于树冠图像特征的苹果园神经网络估产模型,该模型可以自动地对苹果产量进行估测,具有较好的预测精度和鲁棒性。该模型可以应用于苹果园的智能化管理和自动化生产,提高苹果园的生产效率和经济效益。
关键词:苹果估产、数字图像、神经网络、数据建模、专业指导