光照条件对脐橙病害发生及产量质量的影响研究

随着脐橙产业的持续发展,脐橙病害问题日益的严重,脐橙的疾病问题带来的影响不可忽视。它对脐橙的产量与质量都产生了显著的影响。光照条件下的疾病状况呈现出特殊的迹象,择取不同光照的脐橙作为研究样本,深入探索光照的影响。光照,作为一个外界环境因素,在脐橙疾病的形成中占据纵要角色。光照强且持续的条件下,脐橙表现出坚韧的抵抗力,疾病发生率大幅下降。反之,光线弱或时间短的环境下,脐橙暴露在疾病侵害之下。研究表明,光照有着让脐橙之体内活力充沛,光合活动绚烂的功效。这种正面作用进一步推动了脐橙增强抵抗疾病的潜能,以应对可能的挑战。根据研究结果,合理的控制光照条件,既能够有效减少脐橙病害的发生,又能保持高质量的果实产量。本研究结果为实地脐橙种植管理提供了理论指导,具有一定的应用价值和推广意义。

基于分水岭边缘分割FSONN的脐橙病害检测

为进一步提高脐橙病害检测识别算法性能,提出一种基于分水岭分割边缘自组织神经网络(Fuzzy self organizing neural network, FSONN)的脐橙病害模糊检测方法.首先,基于分水岭分割算法实现脐橙病害边界的有效提取,以病害区的红、绿颜色分量对脐橙病害进行特征表达,并以分形维数对脐橙病害形状进行特征表达,然后将上述特征作为神经网络算法的输入,构建脐橙病害自动检测模型;其次,引入模糊自组织神经网络算法,实现基于自组织聚类方式的自动模型参数和结构辨识;最后,通过在 MackeyGLass 非线性序列中的逼近实验验证了所提算法性能优势,并将其应用于脐橙病害检测,实验结果表明,所提算法的4种脐橙病害检测正确率可达到90 %以上,满足实际应用需要.