AI果园产量预估定制：花期图像与果径映射

花期是果园产量预估的起点，但人工目测误差大，且一朵花到一颗果之间还隔着落花、落果与疏果。农业AI实验室在苹果与柑橘两个品类上做了一组实验：用手机与固定机位相机采集盛花期树冠图像，先做花簇分割，再按花龄（花蕾、初绽、盛花、谢花）分层计数，最后用历史坐果率把花量映射为果量。

阶段进展：
· 在3个园区、8万张标注图像上，花簇分割mIoU达到0.78，花量计数与人工复核的偏差中位数约9%；
· 将花期花量与花后45天的果径分布联合建模，单株产量预估MAPE由18%降至11%，晚熟品种表现更稳定。

下一步计划：引入疏果记录与花期低温、大风等气象因子，把“花—果—产”的映射从园区均值推进到地块级，并试点在采收前30天输出分级产量区间，供收购与仓储排期参考。