基于图像处理与支持向量机的树上苹果早期估产研究

查看全文 作　　者：[1,2]程洪;Lutz [3]Damerow;Michael [3]Blanke;[1]孙宇瑞

机构地区：[1]中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,北京100083;[2]河北农业大学信息科学与技术学院,保定071001;[3]波恩大学农业工程学院,波恩53115

出　　处：《农业机械学报》索引2015年第46卷第3期,共7页

基　　金：国家自然科学基金资助项目(31371537);保定市科学研究与发展计划资助项目(14ZN029);河北省科技计划资助项目(13227431) 摘　　要：为了实现果树挂果期的精准管理,针对树上苹果早期估产问题,以'Gala'苹果为研究对象,开展了对定果后的果树进行产量估测的研究,提出了一种图像处理结合支持向量机的树上苹果早期估产方法。首先在苹果园内获取定果后的果树树冠图像,此时的树上苹果颜色为绿色(本文称此时期为果树青果期);采用分析图像各颜色分量值分布图法,确定在YCb Cr颜色空间中,以Cb≤100与Cr≥120作为分割树冠图像中苹果的条件;从果树树冠图像中提取果实个数、果实面积、果实树叶比、受遮挡果实个数比例及受遮挡果实面积比例;以上述5个特征参数作为输入,实际产量为输出,利用支持向量机方法建立树上苹果早期估产模型。本文利用训练集(含50个样本)训练模型,预测产量与实际产量的决定系数R2达到了0.724 2,均方根误差RMSE为1.71 kg,平均绝对百分比误差MAPE为9%,平均预测误差MFE为0.21。利用测试集(含15个样本)测试模型,得到RMSE为2.45 kg,MAPE为13%。结果表明该模型不仅具有较好的预测精度与无偏性,且具有较好的鲁棒性,所采用的树上苹果早期估产方法可行。 关键词：苹果早期估产图像处理支持向量机

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