通过在果园中采集多颗梨树阴影图像，获得梨树在特定时间下的阴影比例和均匀度数据，结合果树专家给出的枝叶修剪性能好坏数据，采用逻辑回归构建分类模型得到梨树修剪评估模型。该模型通过梨树枝叶阴影判断剪枝的好坏，帮助果农精准判别梨树当前状态下是否需要进行剪枝操作，从而提高梨树的产量和品质。
第一，在果园中，在中午太阳直射的固定时间段、不同点位采集每颗梨树的阴影图像，其中每个梨树均获得多个点位上的阴影图像； 第二，针对上述阴影图像，采用灰度化、灰度均值化、最大类间方差（OTSU）等算法得到阴影图像黑色阴影比例，对应果树的透光率；此外，基于上述阴影图像，通过二值化、方差、标准差等算法，得到阴影均匀度数据，对应树枝分支和叶子的分布是否均匀。 第三，基于逻辑回归构建分类模型，使用梨树阴影比例数据、均匀度数据、以及果树专家给出的果树修剪性能数据，训练分类模型，得到梨树修剪评估模型，以帮助果农精准判断梨树当前状态下是否需要进行剪枝操作，从而提高梨树的产量和品质。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
图片 |
-- | -- |
阴影比例 |
-- | -- |
均匀度 |
-- | -- |
剪枝性能 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 图片 | 1.jpg |
| 阴影比例 | 0.32 |
| 均匀度 | 0.68 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/1568