基于树冠图像特征的苹果园神经网络估产模型.pdf

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：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