[发明专利]柑橘品种适宜区域性预则方法

说明书

本发明公开了柑橘种植领域的柑橘品种适宜区域性预则方法，在python虚拟环境下，输入命令行：Python climate_runpre.py，进行模型的训练和开发，利用Django Web应用框架，搭建网站；同时打开浏览器，输入localhost:8000/st，出现web初始页面，按下步，出现等待输入数据的表单页面，依次输入23个气候数据的值，网页表单对输入数据进行验证，无误后提交，进入预测结果网页，获得预测结果。本发明提供了柑橘品种适宜区域性预则方法，该方法根据柑橘品种的布局和品质特点，利用全国气候特征建立了预测模型，以对不同柑橘品种在不同生态气候下的表现做出预测，当用户输入当地的气候条件数据后，可以获得当地最适发展的柑橘品种类型，从而为品种生产布局提供参考。

技术领域

本发明涉及柑橘种植领域，尤其涉及柑橘品种适宜区域性预则方法。

背景技术

柑橘属于芸香科柑橘属植物，叶片为单身复叶，翼叶通常狭窄，叶片披针形，椭圆形或阔卵形；花单生或2～3朵簇生，花萼不规则5～3浅裂，花柱细长；果形通常为扁圆形至近圆球形，果皮甚薄而光滑，或厚而粗糙，淡黄色，朱红色或深红色；果肉酸或甜，种子或多或少数，通常卵圆形，花期4-5月，果期10-12月。芸香科柑橘亚科分布在北纬16°～37°之间，是热带、亚热带常绿果树。其产地主要分布于我国长江以南地区，性喜温暖湿润气候，其种类繁多，包括宽皮柑橘、柚、甜橙、柠檬等不同类型，不同种类柑橘的耐寒性各不相同，最耐寒的枳壳、宜昌橙可以在海拔1900m以上的地区种植。而柚、甜橙的耐寒性较弱，当最低温度低于-3℃时就会受冻。

柑橘是我国南方重要果树，但各地在发展种植柑橘时，缺乏对柑橘品种气候适宜性的了解，因此生产中选择品种发展时非常盲目，跟风种植现象严重，经常出现不按当地气候条件进行品种的选择种植，结果导致生产出的果实品质差，效益低下，一些年份还会出现严重的霜冻，导致树体减产甚至死亡。为此，急需为生产提供柑橘品种选择的预测模型，为柑橘生产布局发展提供指导。为此我们提出柑橘品种适宜区域性预则方法。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了柑橘品种适宜区域性预则方法，以解决背景技术中提出的问题。

本发明提供如下技术方案：

柑橘品种适宜区域性预则方法，包括如下步骤：

(1)执行bash Anaconda3-2019.10-linux-x86_64.sh，根据提示安装好Anaconda；

(2)Anaconda安装好后，接着安装Python3.6，执行source～/.bashrc让配置生效；

(3)创建虚拟Python环境，通过执行conda create–name python python＝3.6；

(4)在Python虚拟环境下，利用pip install安装tensorflow，Keras，numpy，pandas，Django等软件包和模块；

(5)建立/usr/climate/目录，将软件和数据拷贝到该目录下用于模型预测和开发，用于模型预测的开发软件包括climate_runpre.py，etConfig.py，配置文件config.txt，数据文件climate_data.csv，模型预测的结果以网络权重文件climate_pre_weights.index和climate_pre_weights.data-00000-of-00001进行保存；

(6)可在python交互虚拟环境下进行预测模型的开发和训练。在climate目录下打开终端，键入：[root@localhost climate]#conda activate python；

(7)进入python虚拟环境下，验证TensorFlow是否安装成功，输入：

import tensorflow as tf