在果园管理中,氮元素可以增强果树光合作用,合理施用氮肥是提高果实品质与产量的有效措施。随着我国果园经营规模的不断扩大,传统粗放式的果园施肥管理方式亟待改善。目前苹果栽培过程中存在偏施氮肥、施肥不足或超量、施肥时期不合理等问题,导致果实产量和品质下降、种植成本偏高和环境污染严重。因此,氮素营养检测和优化施肥管理在现代果园管理中起着至关重要的作用。目前对果树叶片氮含量检测的研究多为对叶片的光色信息的分析,而叶片表现出的颜色特征受光照影响大,在不同的光谱范围内呈现出的反射光特征是不同的,影响分析精度。仅依赖于高光谱、叶绿素计等方法难以采集可以反映缺氮程度的新梢生长状态以及叶片形状等特征来做进一步的分析。因此,研究受采集环境影响较小的果树形态学特征作为检测果树叶片氮含量的特征参数,以及探寻一种低成本、普及性强的叶片氮含量估测方法显得尤为重要。本论文应用数字图像处理技术,在可见光光谱范围内针对不同氮水平处理的苹果树,选取其新梢叶片形态特征参数与叶节距特征参数进行分析,从而建立出苹果树叶片氮含量估测模型,以实现苹果树氮含量的无损伤快速检测,判断苹果生长发育的营养状态,从而指导果园管理者按需施肥。主要的研究工作及创新之处如下:(1)实现一种基于图像处理技术的苹果树新梢叶片形态特征参数与新梢叶节距特征参数提取方法。在可见光光谱范围内,采集新梢叶片图像与新梢叶节距图像,通过自适应滤波去噪、色彩图像分割、形态学处理及特征提取等图像处理技术,提取图像中叶片形态特征与叶节距特征。(2)建立了一种基于新梢叶面积的叶片氮含量估测模型。首先对采集的新梢叶片形态特征与叶片氮含量进行相关性分析及显著性检验,发现叶面积特征与叶片氮含量相关性较强;其次分别利用线性回归、多项式回归及随机森林回归建立基于新梢叶面积的叶片氮含量回归模型;最后分别利用决定系数、均方根误差与残差分析等评价不同模型的准确性及可靠性。(3)建立了一种基于新梢叶节距的叶片氮含量估测模型。首先对采集的新梢叶节距与叶片氮含量进行相关性分析及显著性检验,发现新梢叶节距与叶片氮含量的相关性达到极显著水平;其次分别利用线性回归、多项式回归及随机森林回归建立基于新梢叶节距的叶片氮含量回归模型;最后分别利用决定系数、均方根误差与残差分析等评价不同模型的准确性及可靠性。经试验验证,提取新梢叶片形态特征与叶节距的方法精确可靠,能够为建立苹果树叶片氮含量估测模型提供精准的特征参数。本方法提取的叶面积、叶片长度、叶片宽度、叶节距与测量值的均方根误差RMSE分别为0.684、0.132、0.104、1.143,决定系数R~2分别为0.983、0.985、0.978、0.969。对不同施氮水平组的苹果树新梢叶面积特征、叶节距特征与叶片氮含量相关性进行相关性分析及显著性检验,结果达到强相关水平。利用各施氮水平组的测试集样本进行回归模型的验证,结果表明,建立的随机森林回归模型在不同施氮水平组均表现出良好的拟合效果。春梢旺长期基于新梢叶面积的随机森林回归模型R~2=0.7324,RMSE=3.7782,秋梢旺长期基于新梢叶面积的随机森林回归模型R~2=0.7331,RMSE=3.7849。春梢旺长期基于新梢叶节距的随机森林回归模型R~2=0.8386,RMSE=3.3769,秋梢旺长期基于新梢叶节距的随机森林回归模型R~2=0.8335,RMSE=4.0026。经残差检验,所建立的随机森林回归模型准确、可靠。