【摘 要】
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针对树上苹果产量的早期估测问题,提出了一种利用果树图像树冠树叶与果实的信息,通过BP（Back propagation）神经网络建立模型进行苹果估产的方法。首先在苹果园内分别获取果树在
【机 构】
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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,河北农业大学信息科学与技术学院,波恩大学农业工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（31371537）, 河北农业大学理工基金资助项目（LG20140601）
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针对树上苹果产量的早期估测问题,提出了一种利用果树图像树冠树叶与果实的信息,通过BP（Back propagation）神经网络建立模型进行苹果估产的方法。首先在苹果园内分别获取果树在苹果半熟期、成熟期的数字图像,并在苹果收获时将每棵树上的苹果称量,得到实际产量;采用图像处理方法识别出树冠上的果实及树叶;提取果实区域及树叶区域与产量相关的信息为输入,以果树实际产量为输出,建立基于BP神经网络的半熟期与成熟期估产模型,拟合度R分别达到0.928 7、0.980 4。将模型用于待估产样本,得到半熟期样本估测产
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