作物生长模拟模型是作物科学和计算机科学交叉而产生的新兴研究领域。建立作物模型需要大量的第一手的作物生长变化的观测资料,这些资料直接影响着所建模型的精确性和可用性。针对当前温室网纹甜瓜模拟模型研究中存在的数据获取周期长,工作量大,误差大的缺点,结合当前基于计算机视觉技术的作物信息提取技术的广泛应用和其提取精度高,人力资源消耗少,受天气等气候因素影响较小的优点,本研究利用自主研制的图像获取装置,对在温室栽培的网纹甜瓜果实进行全天候、高精度的连续图像拍摄,然后通过图像处理技术从所得的果实图像中提取果实的外观形态特征信息;同时结合果实生长过程中的温度、光照等环境因子的积累和变化,在定量分析果实形态特征变化基础上,利用系统分析原理和数学建模技术,研究描述温室网纹甜瓜果实形态特征的变化的定量化算法,建立基于温度、光照驱动的温室网纹甜瓜果实的外观形态变化动态模拟模型。本文的主要研究结果如下:1.以温室网纹甜瓜为研究材料,通过采用自主研发的图像采集装置连续拍摄来获取温室网纹甜瓜果实整个生长周期的数字图像,用MATLAB软件和Microsoft EXCEL等数据处理软件得到温室网纹甜瓜果实的纵径、横径和果实单果重在整个生长发育过程中的动态变化,最后以累积辐热积为驱动,建立了温室网纹甜瓜纵径、横径和果实单果重的动态生长数学模型,同时还通过独立的甜瓜生产试验资料比较和检验了累积辐热积法和生长度日法对果实大小模拟的效果。结果表明,所建模型对果实纵径、横径以及果实单果重的模拟值与实测值之间的RMSE分别为3.5273mm、4.6959mm和35.5242g。相较于基于生长度日的模拟,本模型对果实纵径、横径和果实单重的预测精度分别提高了34.98%、21.25%和28.34%。表明本模型具有较强的动态预测性和解释性,能可靠、定量地描述果实形态大小的动态生长过程。2.以温室网纹甜瓜为研究材料,通过采用自主研制的图像采集装置连续拍摄来获取温室网纹甜瓜果实整个生长周期的数字图像,用MatLab软件提取不同生长时期果实表面的颜色值,采用RGB和HSI两种颜色空间来表述其颜色值,最后以累积辐热积为驱动,分别针对各项颜色分量建立了温室网纹甜瓜颜色的动态变化数学模型,然后用独立的甜瓜生产试验资料比较和检验了模拟的效果。结果表明,基于辐热积的颜色变化模型对果实表面颜色R值、G值和B值的模拟值与实测值之间的RMSE分别为0.9990、2.6899和2.9924,而对果实表面饱和度和亮度的模拟值与实测值之间的RMSE分别为0.033,5.51。与基于生长度日的模拟模型相比,本模型在颜色值各特征值上的模拟精度都大幅度提高。3.以温室网纹甜瓜为研究材料,通过采用自主研制的图像采集装置连续拍摄来获取温室网纹甜瓜果实整个生长周期的数字图像,用MatLab软件处理得到的图像,采用灰度共生矩阵来分析果实表面网纹的特征,最后以累积辐热积为驱动,建立了温室网纹甜瓜网纹的能量、熵和对比度以及网纹的覆盖率四个特征的动态变化数学模型,同时还比较了累积辐热积法和生长度日法模拟的效果。然后通过独立的甜瓜生产试验资料比较和检验模型模拟的效果。结果表明,基于辐热积的模拟模型对果实网纹纹理特征值熵值、对比度值和网纹覆盖率值的模拟值与实测值之间的RMSE分别为0.0773、0.063和0.0146。表明本模型能较好的模拟网纹甜瓜果实表面网纹形成的动态变化过程。