一种基于融合数据分析的农产品成熟度预测方法与流程

本发明属于农产品成熟度预测保护，涉及到一种基于融合数据分析的农产品成熟度预测方法。

背景技术：

1、农产品的成熟度影响着其外观、风味和口感。而苹果作为农产品的一种，可以通过预测苹果成熟度，果农可以将苹果按照成熟度进行分级，以提供满足不同消费者需求的苹果产品。此外，苹果在采摘后需要进行储存和运输，在这个过程中，苹果成熟度的控制对保持果实的品质至关重要。对成熟度的准确预测可以帮助果农和供应链管理者制定储存条件、采取适当的处理措施，以延长苹果的保鲜期和维持其货架寿命。

2、因此，对于苹果成熟度的预测是非常有必要，现有技术对苹果成熟度的预测基本能够满足需求，但是仍然存在一定的缺陷：一方面，现有技术对于苹果成熟度的预测主要基于果实大小、颜色变化等进行监测，进而对苹果的成熟度进行预测，但是忽略了苹果表面颜色的均匀度和底部果脐凹陷度的变化，由于苹果在果树上的位置不同，就可能出现接受光照时间更长、强度更大的苹果表皮颜色发生变化，但是实际并没有达到其成熟度，从而误判了果农采摘苹果的最佳时机，进而影响了苹果的品质，也会造成一定的经济损失。

3、另一方面，现有技术对于苹果成熟度的预测缺乏对苹果达到各成熟度后的生长速率可能发生变化的考虑，进而导致了苹果成熟度的预测的准确性不够，影响了苹果的保鲜期，降低了苹果的货架寿命。

技术实现思路

1、鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种基于融合数据分析的农产品成熟度预测方法。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提供一种基于融合数据分析的农产品成熟度预测方法，包括：(1)种植林子区域划分：将种植农产品的种植林划分为各子区域，并将其记为种植林各子区域。

3、(2)农产品外观监测：以固定监测周期对种植林各子区域的农产品外观进行监测，获取种植林各子区域各农产品的外观信息。

4、(3)农产品外观分析：根据种植林各子区域各次监测的各农产品的外观信息，分析种植林各子区域各农产品的外观成熟系数。

5、(4)农产品含糖量监测：以固定监测周期对种植林各子区域各农产品糖分情况进行监测，获取种植林各子区域各农产品的含糖量。

6、(5)农产品含糖量分析：根据种植林各子区域各农产品的含糖量，分析种植林各子区域各农产品的内在成熟系数。

7、(6)农产品成熟度解析：根据种植林各子区域各农产品的外观成熟系数和内在成熟系数，分析种植林各子区域各农产品的综合成熟系数，进而获得种植林各子区域各农产品的成熟度，并对其进行筛选，得到成熟度为十分熟的种植林各子区域各农产品，并对其进行标记，同时将其对应的编号发送给种植林管理员。

8、(7)农产品成熟度预测反馈：提取种植林各子区域各农产品各次监测的综合成熟系数，并对其进行解析得到种植林各子区域各农产品的综合成熟系数与监测时间的曲线，进而预测种植林各子区域的各未标记农产品的各成熟度时间，并将其在智能显示终端进行显示。

9、优选地，所述种植农产品的种植林划分为各子区域的具体分析过程为：(11)获取种植农产品的种植林的总面积。

10、(12)将种植农产品的种植林的总面积进行等份额分割为若干份，得到种植林各子区域。

11、优选地，所述种植林各子区域各农产品的外观信息包括表面颜色符合度、表面纹理数量、体积和果脐凹陷度。

12、优选地，所述种植林各子区域各农产品的表面颜色均匀度的具体获取过程如下：在种植林各子区域布设各无人机监测点，利用无人机对种植林各子区域各农产品以固定监测周期进行监测。

13、利用无人机对种植林各子区域各农产品进行实时监测,得到种植林各子区域各农产品外观图像。

14、将种植林各子区域各农产品外观图像进行灰度处理，得到种植林各子区域各农产品外观灰度图像，并将其进行等份额划分为各外观子区域，进而提取种植林各子区域各农产品各外观子区域的图像灰度值gifx，其中i＝1,2,......,a，f＝1,2,......,c，i为种植林各子区域的编号，f为各农产品的编号，同理获得农产品完全成熟时外观各子区域的图像标准灰度值g′x，其中x＝1,2,......,n，x为外观各子区域的编号，n为外观子区域的数量。

15、分析种植林各子区域各农产品的表面颜色符合度其中δg为设定的允许存在的图像灰度值与标准图像灰度值差值的偏差值。

16、优选地，所述种植林各子区域各农产品的果脐凹陷度的具体获取过程如下：从种植林各子区域各农产品各外观子区域的图像灰度值中提取种植林各子区域各农产品果脐区域对应的灰度值，将其与设定的各果脐凹陷深度对应的灰度值范围进行匹配，得到种植林各子区域各农产品果脐凹陷深度hif。

17、从种植林各子区域各农产品外观图像中提取种植林各子区域各农产品果脐轮廓的直径和面积，将种植林各子区域各农产品果脐轮廓的直径记为lif。

18、从数据库中提取直径与种植林各子区域各农产品果脐轮廓的直径相同的各圆形轮廓面积，将其分别与种植林各子区域各农产品果脐轮廓的面积进行对比，得到种植林各子区域各农产品果脐轮廓与其对应圆形轮廓的重合面积，进而计算种植林各子区域各农产品果脐轮廓的圆润度其中sif为种植林第i个子区域第f个农产品果脐轮廓与其对应圆形轮廓的重合面积，si′f为种植林第i个子区域第f个农产品果脐轮廓对应圆形轮廓的面积。

19、分析种植林各子区域各农产品的果脐凹陷度其中h0、l0分别为设定的农产品完全成熟时的果脐标准凹陷深度和果脐轮廓的标准直径，δ1、δ2、δ3分别为设定的果脐凹陷深度、果脐轮廓直径和果脐轮廓圆润度对应的果脐凹陷度影响因子。

20、优选地，所述种植林各子区域各农产品的外观成熟系数的具体分析过程如下：(31)提取种植林各子区域各农产品的表面颜色符合度、表面纹理数量、体积和果脐凹陷度。

21、(32)根据农产品的类型，将其与数据库中存储的各类型农产品完全成熟时的表面纹理标准数量和标准体积进行匹配，得到农产品对应的表面纹理标准数量和标准体积。

22、(33)分析种植林各子区域各农产品的外观成熟系数其中mif、vif分别为种植林第i个子区域第f个农产品的表面纹理数量和体积，m0、v0分别为农产品对应的表面纹理标准数量和标准体积，δm、δv分别为设定的农产品完全成熟时允许存在的表面纹理数量和体积的偏差值，α1、α2、α3、α4分别为设定的表面颜色符合度、表面纹理数量、体积和果脐凹陷度的权重系数，α1+α2+α3+α4＝1。

23、优选地，所述种植林各子区域各农产品的内在成熟系数的具体分析过程如下：(51)获取获取种植林各子区域各农产品的含糖量。

24、(52)根据农产品的类型，将其与数据库中存储的各类型农产品完全成熟时的含糖量进行匹配，得到农产品对应的标准含糖量。

25、(53)分析种植林各子区域各农产品的内在成熟系数其中tif为种植林第i个子区域第f个农产品的含糖量，t0为农产品对应的标准含糖量，δt为设定的农产品完全成熟时允许存在的含糖量的偏差值，e为自然常数。

26、优选地，所述种植林各子区域各农产品的成熟度的具体分析过程如下：(61)提取种植林各子区域各农产品的外观成熟系数和内在成熟系数。

27、(62)分析种植林各子区域各农产品的综合成熟系数

28、(63)将种植林各子区域各农产品的综合成熟系数与数据库中存储的各成熟度对应的综合成熟系数范围进行匹配，得到种植林各子区域各农产品的成熟度。

29、优选地，所述种植林各子区域各农产品各次监测的成熟度与各监测时间点的曲线的具体解析过程如下：从数据库中提取存储的种植林各子区域各农产品的各次监测综合成熟系数和各次监测时间。

30、将种植林各子区域各农产品的各次监测综合成熟系数作为纵坐标，各次监测时间作为横坐标，绘制种植林各子区域各农产品的综合成熟系数与监测时间的曲线图，并将其记为种植林各子区域各农产品成熟时间曲线图。

31、优选地，所述种植林各子区域各未标记农产品的各成熟度时间的具体预测过程如下：(71)提取种植林各子区域各农产品成熟时间曲线图，将其按照成熟度对应的综合成熟系数范围进行划分为各成熟度区域。

32、(72)提取种植林各子区域各农产品成熟曲线中各成熟度区域对应的最大综合成熟系数和其监测时间以及最小综合成熟系数和其监测时间。

33、(73)分析种植林各子区域各农产品的各成熟度生长速率其中分别为种植林第i个子区域第f个农产品第g个成熟度区域对应的最大和最小综合成熟系数，分别种植林第i个子区域第f个农产品第g个成熟度区域对应的最大和最小综合成熟系数的监测时间，i＝1,2,......,a，f＝1,2,......,c，，g＝1,2,......,d，i为种植林各子区域的编号，f为各农产品的编号，g为各成熟度的编号。

34、(74)提取种植林各子区域各农产品的各成熟度生长速率，将其与设定的生长速率阈值进行作差，得到种植林各子区域各农产品各成熟度生长速率与生长速率阈值的差值，并对其进行筛选，从而得到差值小于预设差值阈值的各成熟度生长速率对应种植林各子区域各农产品，记为种植林各子区域各参考农产品的各成熟度生长速率，进一步对其作均值计算，得到农产品各成熟度参考生长速率

35、(75)根据计算模型对种植林各子区域的各未标记农产品的各成熟度时间进行预测，其中t′ipg为预测的种植林第i个子区域的第p个未标记农产品的第g个成熟度的时间，ζg为从数据库中提取的第g个成熟度对应的综合成熟系数范围中的最小系数，ζ′ip为种植林第i个子区域的第p个未标记农产品当前监测时间对应的综合成熟系数，t0为当前监测时间,p＝1,2,......,q且q≤c，p为各未标记农产品的编号。

36、相较于现有技术，本发明所具备的优点和积极效果如下：1、本发明通过以固定监测周期对种植林各子区域的农产品外观进行监测，获取种植林各子区域各农产品的外观信息，并分析种植林各子区域各农产品的外观成熟系数，为农产品的综合成熟系数提供了重要的数据支撑，进而规避了因光照因素造成的农产品成熟度误判，保证了农产品采摘的最佳时机。

37、2、本发明通过以固定监测周期对种植林各子区域各农产品糖分情况进行监测，获取种植林各子区域各农产品的含糖量，并分析种植林各子区域各农产品的内在成熟系数，为农产品的综合成熟系数提供了数据支撑，从而提高了农产品成熟度预测的准确性。

38、3、本发明通过分析种植林各子区域各农产品的综合成熟系数，获得种植林各子区域各农产品的成熟度，并对其进行筛选，得到成熟度为十分熟的种植林各子区域各农产品，进而对其进行处理，将农产品按照成熟度进行分级，满足了不同消费者对农产品的需求，也有助于种植林管理员制定合适的包装、品牌和营销策略。

39、4、本发明通过对种植林各子区域各农产品各次监测的综合成熟系数解析得到种植林各子区域各农产品各次监测的综合成熟系数与各次监测时间点的曲线，进而预测种植林各子区域的各未标记农产品的各成熟度时间，充分考虑了农产品在不同成熟度的生长速率的编号，进而提高了农产品成熟度预测的精准性，有助于种植林管理员优化管理，保证了农产品达到最佳品质和时机时采摘，有助于种植林管理员和供应链管理者针对性地采取处理措施，以延长农产品的保鲜期和维持其货架寿命。