花期识别与坐果率校正：果园产量预估实验

在果园产量预估这件事上，我们尝试把“花”当作最早的可观测信号。实验室在苹果与柑橘两个园区布设固定机位与无人机航线，花期每周采集一次可见光影像，用轻量分割模型提取花簇并计数，再按树龄、品种与修剪强度做分层校正。
· 阶段进展：顺光条件下花簇计数与人工计数偏差约 ±9%，阴天与逆光下扩大到 ±18%；主要误差来自枝条遮挡与过密花簇粘连。我们先补了两件事——同一树体多视角影像的一致性校验，以及把花簇密度映射到树冠体积，减少“只数花、不看树”的偏差。
· 下一步：坐果期用同一批树体的幼果计数反向标定花期系数，把单次花期识别变成可迭代的产量区间估计，并一并输出不确定度，供种植端预判疏果与采收用工。