果實數量與果實數檢測：技術要點與應用實踐

一、果實數量檢測的核心項目

1. • 總果實數：單株或單位面積內成熟果實的絕對數量，直接反映產量潛力。
   • 單株果實數：用于評估植株負載能力，防止營養過度消耗導致果實變小。
   • 單位面積果實密度：結合種植密度計算，指導疏花疏果或補種。
2. • 落果率：統計自然脫落或病蟲害導致的落果比例，判斷植株健康狀態。
   • 坐果率：開花后成功發育成果實的比例，反映授粉效率與環境適應性。
   • 果實膨大速率：通過定期測量直徑/體積，分析水肥管理效果。
3. • 單果重量標準差：衡量果實大小均勻性，影響商品分級與售價。
   • 果實成熟度一致性：統計同批次中顏色、硬度達標的果實占比。
4. • 光合效能-果實數相關性：通過葉面積指數（LAI）和CO?同化率預測產量。
   • 土壤養分與果實密度關系：分析氮磷鉀含量對坐果率的邊際效應。
   • 病蟲害影響量化：蛀果率、病斑面積與總產量損失的回歸模型。
5. • 產量預測模型：融合歷史數據、氣候因子與實時果實數進行預測。
   • 生長周期模擬：建立積溫-果實發育階段的關系圖譜。

二、主流檢測技術對比

• YOLOv7/Mask R-CNN：基于RGB圖像的果實檢測模型，準確率可達95%以上，但對遮擋場景敏感。
• 多光譜成像：通過NDVI（歸一化植被指數）區分成熟果與綠葉，適用于柑橘、蘋果等顏色對比度高的作物。
• LiDAR點云分析：構建果樹三維模型，精準計算冠層內隱蔽果實數量。

三、實際應用案例

1. • 方案：無人機航拍+邊緣計算終端實時處理。
   • 效果：每公頃檢測時間從8小時縮短至20分鐘，坐果率預測誤差<3%。
2. • 技術：軌道機器人搭載高分辨率相機，每2小時采集一次數據。
   • 成果：落果高峰期預警準確率92%，避免15%潛在損失。

四、挑戰與解決方案

• 遮擋問題：采用多角度成像或穿透性更強的太赫茲波技術。
• 小目標檢測：改進算法錨框設計（如YOLO的SPP-F模塊）。
• 成本控制：開源模型（如MMDetection）搭配國產硬件降低部署費用。

五、未來趨勢

1. 多模態數據融合：結合可見光、熱紅外與氣象數據提升預測可靠性。
2. 輕量化邊緣計算：基于TensorRT優化的模型可在手持設備運行。
3. 區塊鏈溯源：果實數量數據上鏈，實現供應鏈透明化管理。