園藝植物生長監(jiān)測技術(shù)應(yīng)用1.園藝植物生長監(jiān)測技術(shù)概述1.1園藝植物生長監(jiān)測的意義園藝植物生長監(jiān)測是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)精細(xì)化管理的重要組成部分，它關(guān)系到園藝作物的產(chǎn)量、品質(zhì)以及資源利用效率。通過實(shí)施精準(zhǔn)的監(jiān)測手段，可以實(shí)時(shí)掌握園藝植物的生長狀態(tài)，及時(shí)調(diào)整管理措施，從而實(shí)現(xiàn)作物的優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)和高效。園藝植物生長監(jiān)測的意義主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：提高生產(chǎn)效率：生長監(jiān)測可以幫助農(nóng)戶精確掌握植物的需肥、需水規(guī)律，合理分配資源，減少浪費(fèi)，提高資源利用效率。保障產(chǎn)品質(zhì)量：通過對植物健康狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲害等不利因素，并采取有效措施，保障產(chǎn)品品質(zhì)。促進(jìn)環(huán)境保護(hù)：精準(zhǔn)的監(jiān)測與控制可以減少化肥和農(nóng)藥的過量使用，降低環(huán)境污染。增強(qiáng)市場競爭力：標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)?；膱@藝生產(chǎn)，依賴于精準(zhǔn)的監(jiān)測技術(shù)，有助于提升產(chǎn)品在市場上的競爭力。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀近年來，園藝植物生長監(jiān)測技術(shù)得到了國內(nèi)外學(xué)者的高度關(guān)注，并取得了一系列的研究成果。以下是對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的概述：國內(nèi)研究現(xiàn)狀：我國在園藝植物生長監(jiān)測技術(shù)方面取得了一定的進(jìn)展。研究主要集中在光學(xué)監(jiān)測、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)和無人機(jī)遙感技術(shù)等領(lǐng)域。例如，通過高光譜技術(shù)監(jiān)測植物生理參數(shù)，利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)植物生長環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)測等。但是，在技術(shù)成熟度、系統(tǒng)集成化以及商業(yè)化應(yīng)用方面與國外相比仍有差距。國外研究現(xiàn)狀：國外在園藝植物生長監(jiān)測技術(shù)方面的研究更加深入和廣泛。發(fā)達(dá)國家如美國、荷蘭、以色列等，已經(jīng)將多種監(jiān)測技術(shù)集成應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)中，例如利用衛(wèi)星遙感技術(shù)監(jiān)測大范圍作物生長狀況，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建智能化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)等。這些技術(shù)的應(yīng)用大大提高了園藝生產(chǎn)的自動(dòng)化和智能化水平?？傮w來看，園藝植物生長監(jiān)測技術(shù)正處于快速發(fā)展階段，但同時(shí)也面臨著傳感器精度、數(shù)據(jù)處理方法、系統(tǒng)集成與穩(wěn)定性等方面的挑戰(zhàn)。未來的研究應(yīng)當(dāng)聚焦于提高監(jiān)測技術(shù)的準(zhǔn)確性和實(shí)用性，降低成本，促進(jìn)技術(shù)的普及與推廣。2.光學(xué)監(jiān)測技術(shù)在園藝植物生長中的應(yīng)用光學(xué)監(jiān)測技術(shù)是園藝植物生長監(jiān)測中不可或缺的技術(shù)手段，它通過檢測植物對光的響應(yīng)和反射特性，來評估植物的生長狀態(tài)和健康狀況。以下詳細(xì)闡述了光學(xué)監(jiān)測技術(shù)在園藝植物生長中的應(yīng)用。2.1光合作用監(jiān)測技術(shù)光合作用是植物生長過程中最重要的生理活動(dòng)之一，它直接影響植物的生長速度和產(chǎn)量。光學(xué)監(jiān)測技術(shù)通過測量植物對光的吸收、轉(zhuǎn)化效率等參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對光合作用的實(shí)時(shí)監(jiān)測。在具體應(yīng)用中，光合速率儀是常用的監(jiān)測工具。它通過測定植物葉片在特定光強(qiáng)下的光合速率，反映出植物的光合性能。此外，通過分析植物在不同光質(zhì)、光強(qiáng)下的光合響應(yīng)曲線，可以了解植物對光照環(huán)境的適應(yīng)能力，為園藝植物的合理光環(huán)境調(diào)控提供依據(jù)。然而，光合速率儀的測量通常需要破壞葉片，對植物造成一定損傷。此外，傳統(tǒng)的光合速率儀體積較大，攜帶不便，限制了其在園藝生產(chǎn)現(xiàn)場的廣泛應(yīng)用。2.2葉綠素?zé)晒獗O(jiān)測技術(shù)葉綠素?zé)晒獗O(jiān)測技術(shù)是近年來發(fā)展起來的一種非破壞性監(jiān)測手段。它通過測量植物葉片在特定光照射下發(fā)出的熒光信號，評估植物的光合效率和生理狀態(tài)。葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)具有快速、準(zhǔn)確、無損傷的特點(diǎn)。它可以實(shí)時(shí)監(jiān)測植物的光合性能，預(yù)測植物的生長趨勢和產(chǎn)量。此外，葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)還可以用于檢測植物的抗旱、抗病能力，為園藝植物的逆境生理研究提供重要信息。然而，葉綠素?zé)晒獗O(jiān)測技術(shù)對設(shè)備要求較高，需要專門的熒光儀和數(shù)據(jù)分析軟件。此外，熒光信號易受環(huán)境因素（如溫度、濕度等）的影響，可能需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的校正處理。2.3光學(xué)成像技術(shù)光學(xué)成像技術(shù)是一種基于圖像處理的光學(xué)監(jiān)測方法。它通過拍攝植物葉片或整個(gè)植株的圖像，分析圖像中的顏色、紋理、形狀等特征，評估植物的生長狀態(tài)和健康狀況。光學(xué)成像技術(shù)在園藝植物生長監(jiān)測中具有廣泛的應(yīng)用前景。例如，通過分析葉片的顏色變化，可以判斷植物的營養(yǎng)狀況；通過檢測葉片的形狀和紋理，可以識別植物病蟲害。此外，光學(xué)成像技術(shù)還可以用于監(jiān)測植物的生長周期和發(fā)育階段。光學(xué)成像技術(shù)具有非破壞性、實(shí)時(shí)性、高通量等特點(diǎn)。然而，圖像處理算法的復(fù)雜性和數(shù)據(jù)處理速度限制了其在實(shí)際生產(chǎn)中的應(yīng)用。此外，光學(xué)成像技術(shù)對拍攝環(huán)境要求較高，如光照條件、背景顏色等，可能需要對圖像進(jìn)行預(yù)處理和校正。2.4發(fā)展趨勢與展望隨著光學(xué)監(jiān)測技術(shù)的不斷發(fā)展，其在園藝植物生長監(jiān)測中的應(yīng)用前景十分廣闊。未來發(fā)展趨勢主要包括以下幾個(gè)方面：技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新：開發(fā)更加精確、穩(wěn)定、便攜的光學(xué)監(jiān)測設(shè)備，提高監(jiān)測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。多技術(shù)融合：將光學(xué)監(jiān)測技術(shù)與無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、無人機(jī)遙感等其他監(jiān)測技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)全方位、多角度的園藝植物生長監(jiān)測。數(shù)據(jù)處理與分析：利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，對光學(xué)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，挖掘更多有價(jià)值的信息。應(yīng)用拓展：將光學(xué)監(jiān)測技術(shù)應(yīng)用于園藝植物育種、栽培管理、病蟲害防治等多個(gè)領(lǐng)域，提高園藝生產(chǎn)的智能化水平?？傊鈱W(xué)監(jiān)測技術(shù)在園藝植物生長監(jiān)測中的應(yīng)用具有巨大的潛力和價(jià)值。通過不斷的技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用拓展，將為園藝產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力支持。3.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在園藝植物生長監(jiān)測中的應(yīng)用3.1無線傳感器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WirelessSensorNetworks,WSN）是一種由眾多分布式傳感器組成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，這些傳感器能夠協(xié)作監(jiān)測、感知和收集環(huán)境信息，并通過網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸至用戶。在園藝植物生長監(jiān)測中，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)主要包括傳感器節(jié)點(diǎn)、sink節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)和用戶界面四個(gè)部分。傳感器節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)收集植物生長過程中的環(huán)境參數(shù)，如溫度、濕度、光照、土壤含水量等。sink節(jié)點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò)中的中心節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)收集傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù)，并將其傳輸至用戶界面。數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)則負(fù)責(zé)將傳感器節(jié)點(diǎn)與sink節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效傳輸。用戶界面是用戶與無線傳感器網(wǎng)絡(luò)交互的平臺(tái)，用戶可以通過該界面實(shí)時(shí)查看植物生長狀況，并進(jìn)行相應(yīng)管理。3.2傳感器節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)與部署傳感器節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)與部署是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在園藝植物生長監(jiān)測中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在設(shè)計(jì)傳感器節(jié)點(diǎn)時(shí)，需要考慮以下幾個(gè)因素：選擇合適的傳感器：根據(jù)監(jiān)測目標(biāo)選擇具有較高精度、穩(wěn)定性和可靠性的傳感器，以滿足園藝植物生長監(jiān)測的需求。節(jié)點(diǎn)功耗：為了延長傳感器節(jié)點(diǎn)的工作時(shí)間，降低維護(hù)成本，節(jié)點(diǎn)功耗應(yīng)盡可能低。通信距離：傳感器節(jié)點(diǎn)之間的通信距離應(yīng)滿足實(shí)際應(yīng)用需求，避免數(shù)據(jù)傳輸過程中的信號衰減和干擾。節(jié)點(diǎn)尺寸：節(jié)點(diǎn)尺寸應(yīng)盡量減小，以便于部署和安裝。在部署傳感器節(jié)點(diǎn)時(shí)，應(yīng)遵循以下原則：合理布局：根據(jù)園藝植物生長環(huán)境的實(shí)際情況，合理布置傳感器節(jié)點(diǎn)，確保監(jiān)測數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性。避免干擾：在部署傳感器節(jié)點(diǎn)時(shí)，應(yīng)避免與其他設(shè)備或設(shè)施產(chǎn)生干擾，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性。方便維護(hù)：傳感器節(jié)點(diǎn)部署應(yīng)便于后期維護(hù)和管理，如更換電池、更新程序等。3.3數(shù)據(jù)傳輸與處理無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在園藝植物生長監(jiān)測中的數(shù)據(jù)傳輸與處理主要包括以下兩個(gè)方面：數(shù)據(jù)傳輸：傳感器節(jié)點(diǎn)收集到的數(shù)據(jù)通過無線通信技術(shù)傳輸至sink節(jié)點(diǎn)。目前常用的無線通信技術(shù)有ZigBee、Wi-Fi、藍(lán)牙等。在選擇通信技術(shù)時(shí)，需要考慮通信距離、功耗、傳輸速率等因素。數(shù)據(jù)處理：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)收集到的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行有效處理，以便提取有價(jià)值的信息。數(shù)據(jù)處理主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)挖掘等環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)預(yù)處理是指對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、濾波等操作，消除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)融合是將多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，以減少數(shù)據(jù)冗余，提高數(shù)據(jù)利用率。數(shù)據(jù)挖掘則是從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，為園藝植物生長監(jiān)測提供決策支持?？傊?，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在園藝植物生長監(jiān)測中具有廣泛的應(yīng)用前景。通過合理設(shè)計(jì)傳感器節(jié)點(diǎn)、優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸與處理方法，可以有效提高園藝植物生長監(jiān)測的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，為我國園藝產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供技術(shù)支持。4.無人機(jī)遙感技術(shù)在園藝植物生長監(jiān)測中的應(yīng)用4.1無人機(jī)遙感平臺(tái)無人機(jī)遙感技術(shù)，以其靈活、高效、低成本的特點(diǎn)，在園藝植物生長監(jiān)測中展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。目前，應(yīng)用于園藝植物生長監(jiān)測的無人機(jī)遙感平臺(tái)主要包括固定翼無人機(jī)、旋翼無人機(jī)和多旋翼無人機(jī)等。這些無人機(jī)平臺(tái)根據(jù)其飛行原理、載重能力、續(xù)航時(shí)間和作業(yè)效率的不同，適用于不同的園藝作物監(jiān)測場景。固定翼無人機(jī)具有較長的續(xù)航時(shí)間和較大的作業(yè)范圍，適合于大型園藝場的快速監(jiān)測。旋翼無人機(jī)和多旋翼無人機(jī)則以其垂直起降能力和較低的飛行高度，在小型園藝場和高精度監(jiān)測中表現(xiàn)出優(yōu)勢。無人機(jī)遙感平臺(tái)通常配備有高分辨率的相機(jī)、光譜儀、熱紅外相機(jī)等多種傳感器，能夠獲取園藝植物生長過程中的多種信息。4.2圖像采集與處理無人機(jī)遙感技術(shù)在進(jìn)行園藝植物生長監(jiān)測時(shí)，首先需要通過搭載的傳感器采集植物圖像。圖像采集過程中，需要考慮光照條件、飛行高度、速度和傳感器參數(shù)等因素，以確保圖像的質(zhì)量和精度。在圖像采集完成后，通過以下步驟進(jìn)行處理：預(yù)處理：包括圖像去噪、增強(qiáng)、校正等，以消除圖像采集過程中的噪聲和誤差，提高圖像質(zhì)量。特征提取：利用圖像處理算法提取園藝植物的生長參數(shù)，如葉面積指數(shù)、植被指數(shù)、水分含量等。圖像分析：通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，對提取的特征進(jìn)行分析，評估園藝植物的生長狀況。4.3園藝植物生長參數(shù)提取無人機(jī)遙感技術(shù)在園藝植物生長監(jiān)測中的應(yīng)用，關(guān)鍵在于從采集到的圖像中提取準(zhǔn)確的生長參數(shù)。以下是幾個(gè)重要的園藝植物生長參數(shù)提取方法：葉面積指數(shù)（LeafAreaIndex,LAI）：葉面積指數(shù)是衡量園藝植物冠層結(jié)構(gòu)的重要參數(shù)。通過無人機(jī)采集的高分辨率圖像，可以準(zhǔn)確計(jì)算植物的葉面積指數(shù)，進(jìn)而評估植物的光能利用率和生產(chǎn)力。植被指數(shù)（VegetationIndex,VI）：植被指數(shù)是基于遙感數(shù)據(jù)反映植物生長狀況和生態(tài)環(huán)境特征的一種指標(biāo)。常用的植被指數(shù)有歸一化植被指數(shù)（NDVI）、比值植被指數(shù)（RVI）等。這些指數(shù)可以反映園藝植物的光合作用能力和營養(yǎng)狀態(tài)。水分含量：通過無人機(jī)搭載的熱紅外相機(jī)和光譜儀，可以監(jiān)測園藝植物的蒸騰作用和水分含量，為灌溉管理提供依據(jù)。此外，無人機(jī)遙感技術(shù)還可以用于監(jiān)測園藝植物的病蟲害、營養(yǎng)狀況和產(chǎn)量預(yù)測等。通過實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)地獲取園藝植物的生長信息，無人機(jī)遙感技術(shù)為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。隨著無人機(jī)遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，其在園藝植物生長監(jiān)測中的應(yīng)用將更加廣泛。未來的發(fā)展趨勢包括提高圖像采集和處理速度、增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析和處理算法的智能性、實(shí)現(xiàn)園藝植物生長監(jiān)測的自動(dòng)化和智能化等。這將為園藝產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供更為科學(xué)、高效的技術(shù)手段。5.數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)在園藝植物生長監(jiān)測中的應(yīng)用5.1數(shù)據(jù)預(yù)處理方法在園藝植物生長監(jiān)測中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是至關(guān)重要的步驟，它直接關(guān)系到后續(xù)分析的準(zhǔn)確性和有效性。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化三個(gè)方面。數(shù)據(jù)清洗是處理過程中的第一步，主要是識別并剔除異常值、填補(bǔ)缺失值以及消除重復(fù)記錄。異常值的識別通常采用箱線圖（Boxplot）或Z-Score方法，通過比較數(shù)據(jù)點(diǎn)與整體數(shù)據(jù)的偏差程度，來確定異常值。缺失值的填補(bǔ)可以根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇不同的方法，如均值填補(bǔ)、中位數(shù)填補(bǔ)或使用預(yù)測模型進(jìn)行填補(bǔ)。數(shù)據(jù)整合是將來自不同監(jiān)測技術(shù)或不同時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并。由于不同數(shù)據(jù)源可能存在格式、單位和量綱上的不一致，因此需要通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化則是對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，消除不同量綱對分析結(jié)果的影響，常用的方法有最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化和Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化。5.2生長模型建立與優(yōu)化生長模型的建立是基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，通過數(shù)學(xué)建模的方法來描述園藝植物的生長規(guī)律。常用的生長模型包括線性模型、非線性模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型。線性模型適用于植物生長過程中線性關(guān)系較強(qiáng)的情形，如線性回歸模型。非線性模型則可以更好地描述復(fù)雜生長過程，如Logistic模型和Gompertz模型，它們可以捕捉到植物生長的加速和減速過程。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)（SVM）和隨機(jī)森林等算法的生長模型逐漸被應(yīng)用于園藝植物生長監(jiān)測中。這些模型通過學(xué)習(xí)大量歷史數(shù)據(jù)，可以更加精確地預(yù)測植物生長狀態(tài)。模型優(yōu)化是提升模型預(yù)測能力的關(guān)鍵步驟?？梢酝ㄟ^參數(shù)優(yōu)化和模型結(jié)構(gòu)調(diào)整來提高模型性能。參數(shù)優(yōu)化通常采用遺傳算法、粒子群優(yōu)化（PSO）或梯度下降法等。模型結(jié)構(gòu)調(diào)整則涉及增加或減少模型中的變量、隱藏層和神經(jīng)元數(shù)量等。5.3監(jiān)測結(jié)果分析監(jiān)測結(jié)果分析是對模型預(yù)測結(jié)果的解讀和應(yīng)用，它關(guān)系到園藝植物生長監(jiān)測的最終效果。分析的主要內(nèi)容包括模型預(yù)測準(zhǔn)確性的評估、生長趨勢的判斷和異常生長狀態(tài)的識別。模型預(yù)測準(zhǔn)確性的評估通常采用均方誤差（MSE）、決定系數(shù)（R2）和均方根誤差（RMSE）等指標(biāo)。通過將這些指標(biāo)與實(shí)際觀測值進(jìn)行對比，可以評估模型的預(yù)測性能。生長趨勢的判斷是基于模型預(yù)測結(jié)果，對植物的生長速度、生長周期和生長階段進(jìn)行分析。這有助于園藝工作者及時(shí)調(diào)整栽培管理措施，優(yōu)化植物生長環(huán)境。異常生長狀態(tài)的識別是通過監(jiān)測結(jié)果與正常生長曲線的對比，發(fā)現(xiàn)植物生長過程中的異常情況，如生長緩慢、病蟲害影響等。及時(shí)的異常識別有助于采取相應(yīng)的防治措施，保障園藝植物的健康生長?？傊瑪?shù)據(jù)分析與處理技術(shù)在園藝植物生長監(jiān)測中發(fā)揮著重要作用。通過科學(xué)的數(shù)據(jù)預(yù)處理、精準(zhǔn)的生長模型建立與優(yōu)化以及深入的結(jié)果分析，可以大大提高園藝植物生長監(jiān)測的效率和準(zhǔn)確性，為我國園藝產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力支持。6.園藝植物生長監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展趨勢與展望6.1新技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用隨著科技的不斷進(jìn)步，園藝植物生長監(jiān)測技術(shù)正朝著更加智能化、精準(zhǔn)化的方向發(fā)展。新興技術(shù)的發(fā)展，如光譜分析技術(shù)、機(jī)器視覺技術(shù)以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，正在逐步應(yīng)用于園藝植物生長監(jiān)測中。光譜分析技術(shù)，通過分析植物發(fā)出的光譜信息，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測植物的生長狀態(tài)和健康狀況。該技術(shù)具有非破壞性、快速、準(zhǔn)確的特點(diǎn)，能夠有效預(yù)測植物的生長趨勢和病蟲害發(fā)生。機(jī)器視覺技術(shù)則通過圖像處理分析，實(shí)現(xiàn)對植物生長狀況的自動(dòng)識別和評估