钾元素是苹果树生长发育过程中不可或缺的营养元素,在促势增产、增强抗性、提升果品、改善果实风味等方面有着重要作用。叶片钾含量与枝条、嫩梢中的钾含量呈极显著的正相关,是反映树体营养状况最直接的器官。因此,基于叶片的营养分析和诊断,可作为苹果树营养分析诊断的依据。常见的农作物缺钾诊断方法有经验诊断法、化学测定法、光谱分析诊断法和图像处理分析诊断法。经验诊断具有一定主观性,容易导致人为误差。化学测定法结果准确可靠,但具有操作专业性强、时效性差、危险系数高等问题。光谱分析诊断法结果精确,但具有成本高、体积大、不便于推广使用等问题。随着图像处理技术在农业中的发展和应用,图像处理分析诊断法具有实时性强、便捷、成本低等优势,为果园智能化管理、补充追肥信息提供方法和思路。本研究以2021年各生长时期的苹果树叶片为研究对象,在自然光照下用数码相机采集叶片图像,基于数字图像处理技术提取叶片图像的颜色、形状特征,并通过线性判别分析建立形色组合特征,构建基于形色组合特征的苹果树叶片缺钾诊断模型,设计叶片缺钾诊断模型的应用系统。主要研究工作如下:（1）叶片图像预处理。为提高图像的精准性和可靠性,利用佳能相机采集苹果树整个生长周期的叶片图像,并进行图像去噪、叶片分割、背景去除、轮廓提取、色变区域提取、图像去光照一系列图像预处理工作,为后续特征提取工作奠定基础。（2）叶片图像颜色、形状特征提取和优化。首先,利用数字图像处理技术提取单叶片R、G、B、H、S、V单色分量的均值及NRI、NGI、NBI标准值,共9种颜色特征。其次,根据苹果树缺钾叶片的生理症状表现,增加6种基本形状特征和4种推算形状特征,形成19种颜色、形状特征。最后,通过线性判别分析对叶片图像的颜色、形状特征进行数据降维和优化,得到苹果树各生长时期叶片的关键形色组合特征因子。（3）基于形色组合特征的苹果树叶片缺钾诊断模型构建。以形色组合特征因子为模型输入参数,分别建立LDA-SVM、LDA-RF、LAD-KNN的苹果树叶片缺钾诊断模型,并依据准确率、精确率、召回率和F1-分数共4个评价指标,评估各生长时期最优诊断模型。结果表明:LDA-SVM模型在开花期、幼果期、膨果期和成熟期中的诊断准确率均要高于LDA-RF、LDA-KNN两种模型。（4）苹果树叶片缺钾诊断模型应用。采集各生长时期苹果树叶片验证集样本并保存叶片图像信息,利用建立的LDA-SVM叶片缺钾诊断模型进行田间试验,通过结果验证该模型的泛化能力和鲁棒性,并采用Python的PyQt5工具包完成苹果树叶片缺钾诊断模型系统的设计与应用。