基于图像处理与支持向量机的树上苹果早期估产研究

• 作者: Lutz Damerow Michael Blanke 孙宇瑞 程洪
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 苹果 早期估产 图像处理 支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 农业装备与机械化工程
• 页码范围: 9-14,22
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2015.03.002

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YCbCr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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙宇瑞	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	53	631	13.0	22.0
2	程洪	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	22	223	8.0	14.0
6	Lutz Damerow	波恩大学农业工程学院	3	28	3.0	3.0
7	Michael Blanke	波恩大学农业工程学院	2	21	2.0	2.0