基于新梢叶节距的苹果树叶片氮含量检测

为实现苹果树叶片氮含量的快速无损检测,提出一种基于苹果树新梢叶节距估测叶片氮含量的方法。通过图像处理技术提取不同施氮水平下的苹果树新梢叶节距图像特征,得到新梢叶节距与叶片含氮浓度之间的关系,建立出苹果树叶片氮含量检测模型。试验验证,建立的随机森林检测模型决定系数为0.838 6,均方根误差为2.376 9。本方法可以为苹果园合理施用氮肥提供科学参考。     

基于组合色彩特征的苹果树叶片各生长期氮含量预测

为精准预测开花期、幼果期和果实膨大期苹果树叶片的氮含量,提出一种基于组合色彩特征的苹果树叶片氮含量预测模型。首先,获取苹果树叶片图像并提取R、G、B单色分量及14种色彩组合参数共计17种色彩特征,通过主成分分析提取不同时期苹果树叶片氮含量关键影响因子,消除原始变量之间的相关性,降低模型输入向量维度;其次,对建立的PCA-SVM、PCA-BP、PCA-ELM预测模型在不同时期对苹果树叶片氮含量预测效果与精度进行对比,得到不同时期最佳的预测模型;最后,利用最佳预测模型对不同时期苹果树叶片氮含量进行预测,并通过自适应遗传算法对最佳预测模型参数进行优化。试验结果表明：在不同生长时期,PCA-SVM模型的预测精度均高于PCA-BP、PCA-ELM模型;优化后PCA-SVM预测模型在开花期、幼果期和果实膨大期的平均绝对误差分别为0.640、0.558、0.544g/kg,平均绝对百分误差分别为0.057、0.050、0.064g/kg,均方根误差分别为0.800、0.747、0.737g/kg,优于优化前预测模型。该模型具有良好的预测性能和泛化能力,可以为果园精准施肥管理、提升果品品质、避免资源浪费和环境污染提供理论依据。     

果园基肥施肥装备研究现状与发展分析

我国果树栽培面积和果品产量均居世界第一，果树施肥是果园生产管理的关键作业环节，施肥质量直接决定果树产量及果品品质。果园主要施肥方式有深施基肥、土壤追肥、叶面喷肥、树干涂肥等。其中，基肥的肥料施用量占全年施肥总量的70%以上，是影响果树产量及品质最重要的阶段。基肥施肥机械化是果园生产管理机械化水平的重要体现。本文综合分析了果园基肥施肥机械化农艺要求及发展概况，重点阐述了我国和国外发达国家基肥施肥装备的典型机具及其技术参数和特点，并结合我国基本农情和果园生产的实际情况，归纳总结了我国果园基肥施肥机械化发展亟待解决的主要问题，展望了基肥施肥装备的发展趋势，为我国果园基肥施肥装备的进一步发展提供参考。