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为实现对葡萄叶片氮素含量快速、便捷的识别,在卷积神经网络VGG-16网络结构基础上,将数据增广后的图像按不同梯度划分进行模型训练,通过十折交叉验证法探究最佳的训练集与验证集分配比例,并构建4个不同深度的网络模型进行训练对比,采用全局平均池化代替全连接层约简网络参数量。训练结果表明,氮含量梯度设为0. 70%、0. 35%和0. 175%时,室内简单背景识别准确率分别为85. 9%、76. 2%和71. 1%;晴天室外复杂背景下识别准确率分别为44. 6%、35. 0%和30. 4%。研究结果表明利用