Sammanfattning: (1) Bakgrund: Eftersom tidig avkastning förutsägelse är relevant för resursbehov av skörd och marknadsföring i hela fruktindustrin, presenterar detta dokument ett nytt tillvägagångssätt för att använda bildanalys och trädtak funktioner för att förutsäga tidig avkastning med artificiella neurala nätverk (ANN); (2) Metoder: Två tillbakautbredning neurala nätverk (BPN) modeller utvecklades för den tidiga perioden efter naturlig frukt droppe i juni respektive mognadsperioden. Inom samma perioder, bilder av äpple cv. "Gala" träd fångades från en fruktträdgård nära Bonn, Tyskland. Två provuppsättningar utvecklades för att träna och testa modeller; varje uppsättning innehöll 150 prover från växtsäsongen 2009 och 2010. För varje prov (varje skärmbild) segmenterades bildpunkter till frukt, bladverk och bakgrund med hjälp av bildsegmentering. De fyra egenskaper som utvunnits ur datauppsättningen för trädkronan var: den totala tvärsnittsarean av frukt, fruktantal, den totala tvärsnittsarean av små frukter, och tvärsnittsarean av bladverk, och användes som ingångar. Med den faktiska viktade avkastningen per träd som mål användes BPN för att lära sig deras ömsesidiga förhållande som en förutsättning för att utveckla förutsägelsen; (3) Resultat: För den utvecklade BPN-modellen för den tidiga perioden efter junifallet var korrelationskoefficienterna (R 2 ) mellan den beräknade och den faktiska viktade avkastningen, det genomsnittliga prognosfelet (MFE), det genomsnittliga absoluta procentfelet (MAPE) och rotmedelvärdet för kvadratfel (RMSE) 0,81, −0,05, 10,7 % respektive 2,34 kg/träd. För mognadsperiodens modell var dessa mått 0,83, −0,03, 8,9 % respektive 2,3 kg/träd. 2011 användes de två tidigare utvecklade modellerna för att förutsäga äppelavkastningen. RMSE och R 2 värden mellan den beräknade och skördade äppelavkastningen var 2,6 kg/träd och 0,62 för den tidiga perioden (liten, grön frukt) och förbättrades nära skörd (röd, stor frukt) till 2,5 kg/träd och 0,75 för ett träd med ca. 18 kg avkastning per träd. För ytterligare metodverifiering, cv. "Pinova" äppelträd användes som en annan sort under 2012 för att utveckla BPN prognos modell för den tidiga perioden efter juni droppe. Modellen användes 2013, vilket gav liknande resultat som de som fanns med cv. "Gala", (4) Slutsats: Sammantaget visade resultaten i denna forskning att de föreslagna skattningsmodellerna utfördes korrekt med hjälp av tak- och fruktfunktioner med hjälp av bildanalysalgoritmer.
Ett annat papper, REF, använder två bakåtutbredning neurala nätverk tränas på bilder med äpple "Gala" sort träd för att förutsäga avkastningen för den kommande säsongen.
Early Yield Prediction Using Image Analysis of Apple Fruit and Tree Canopy Features with Neural Networks
{'venue': 'J. Imaging', 'journal': 'J. Imaging', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}