Prediction of yield by digital image analysis of vine

Abstract

The grape yield per vine of cv. Cabernet Sauvignon (Vitis vinifera L.) was evaluated on the basis of digital image processing of vine part. Digital camera was mounted on tripod and used for taking photos of 1 x 1 m portions of canopy. The Adobe Photoshop software was used to analyse image for the colour counting of the blue pixels of grape in the quadrant region. The actual yield was obtained from the photographed vines by hand harvesting of sampled portions. Linear regression was used for calculation of the correlation between blue pixels and grape weight. The relatively strong relationship between blue pixels and grape weight (R2=0.91) was obtained. Based on these results, we can recommend this simple technique for yield forecasting.

U radu je prikazan metod procene prinosa grožđa po čokotu na osnovu primene analize nekih elemenata digitalne fotografije. Za analizu su korišćene kolor digitalne fotografije čokota vinove loze (Vitis vinifera L.) sorte Kaberne sovinjon na kojima je obuhvaćen deo sa zonom grozdova. Fotografisanje je izvršeno neposredno pred berbu grožđa, tako što je digitalna kamera montirana na tripod ispred rama koji je označavao zonu od 1 × 1 m2 i kojim je obuhvaćena cela zona grozdova jednog čokota. Za obradu snimljene fotografije korišćen je Adobe Photoshop program uz pomoć kojeg je izvršeno prebrojavanje svih tačaka i plavih tačaka (piksela) u označenom kvadratu. Odmah po izvršenom fotografisanju ispitivanog čokota, obrani su svi grozdovi i izmerena je njihova masa. Primenom linearne regresije utvrđena je relativno jaka korelativna zavisnost (R2=0,91) između vrednosti dobijene iz odnosa broja plavih tačaka grozdova / sve tačke fotografije i izmerene mase grožđa. Na osnovu dobijenih rezultata, može se preporučiti ova tehnika za brzu, jednostavnu procenu prinosa grožđa u fazi kada bobice poprime punu sortnu boju pokožice.