基于光谱学和机器视觉原理的苹果树营养及长势监测诊断机理与方法研究

以果园苹果树为对象，研究基于光谱学和机器视觉原理的果树营养及长势监测诊断机理与方法。在果树年度生长周期内，连续测量果树叶片/果花和冠层在可见光和近红外区域的反射光谱并获取多光谱生长图像。光谱测量包括实时光谱和实验室光谱，多光谱图像包括果树近地多光谱图像、果树航拍图像和果园卫星遥感图像。在获取果树形态信息的基础上，同时监测表征果树营养状态和长势的叶片/果花的氮、磷、钾含量、pH值、叶绿素含量、含水量、叶面积指数、根系土壤的营养参数、年度开花量、成果率、产量以及果品品质等信息。通过分析不同生长阶段、不同营养条件下的果树遥感信息与长势、开花率、成果率以及品质、产量之间的相关关系，解析表征果树长势的光谱特性和特征波段，并建立相应的多尺度预测模型，揭示并获得基于反射光谱和多光谱图像的苹果果树营养水平和长势监测的诊断机理与方法。

以京郊香堂文化新村果园苹果树为对象，研究了基于光谱学和机器视觉原理的果树营养及长势监测诊断机理与方法。在果树年度生长周期内，连续测量果树叶片/果花在可见光和近红外区域的反射光谱并获取了果叶/果花及果树冠层多光谱图像。光谱测量包括实时光谱和实验室光谱，多光谱图像包括果树近地多光谱图像、果树航拍图像和果园卫星遥感图像。同时监测表征果树营养状态和长势的叶片/果花的氮含量、叶绿素含量、含水量、根系土壤的营养参数（全氮含量、全磷含量、全钾含量、pH值）、年度开花量以及果品糖度等信息。通过分析不同生长阶段、不同营养条件下的果树遥感光谱和多光谱图像信息与长势、开花率、以及品质之间的相关关系，使用二维相关光谱等分析方法解析了表征果树长势等的光谱特性和特征波段；建立了果树归一化植被指数；尝试引入小波和小波包分析等方法对原始光谱进行了预处理；应用线性建模方法建立了较高精度的果叶氮素含量快速诊断模型，并基于建立的果叶氮素含量快速诊断模型开发了具有实用精度的果叶氮素含量快速诊断仪；综合运用数据预处理算法和线性/非线性建模方法，基于反射光谱和多光谱冠层图像的苹果果树营养水平/开花率/品质等高精度诊断模型。基于反射光谱的高精度模型包括果花氮素含量预测模型、果叶叶绿素含量预测模型、果叶氮素含量预测模型、果叶水分含量预测模型、果实糖度预测模型、土壤全氮含量预测模型、土壤全磷含量预测模型；基于果叶多光谱图像，研究了图像光照标定算法用于消除不同图像之间的光照差异影响，设计了交互式种子选取算法提取有效图像信息并获得了较高精度果叶氮素含量预测模型；基于航拍多光谱冠层图像，设计了花叶供养比指数，利用支持向量机建立了较高精度果树冠层开花量预测模型；开展了果树生长建模的初步研究并获得了珍贵的经验和初步结论；同时，基于获得的卫星图像、冠层多光谱图像以及近地反射光谱，利用无线传感器网络，提出了果园果树长势监测方法。研究中获得的结论对于实现果园精细化管理具有重要的理论和实践指导意义，开发的仪器具有指导氮素施肥的实用价值。