基于深度学习的柑橘叶片病害识别研究

这是一篇关于深度学习,柑橘,病害识别,迁移学习,识别系统的论文, 主要内容为柑橘,原产地中国,在中国已有4000多年的种植历史。2000多年前,中国古代的伟大爱国诗人屈原曾以《橘颂》赞扬柑橘树,表达爱国之情。除了文化地位以外,柑橘同样是中国南方地区种植面积最大,经济地位最为重要的果树,柑橘果树在其培育过程中,往往会因为病害问题而造成较为严重的经济损失,柑橘病害发生时,其叶片会发生形态特征上的变化,基于此,本文将围绕柑橘叶片的病害识别展开研究。近年来,随着机器学习和深度学习发展研究的深入,使用电子终端识别农作物病害成为智慧农业发展的一个大方向,本文基于前期优化处理的柑橘叶片病害数据集,研究基于深度学习模型的柑橘病害分类方法,为智慧农业提供强有力的技术方案,本文进行的工作任务如下:1)数据采集与预处理通过网络爬虫采集和林间自主拍摄的方式,采集了包括柑橘黄龙病叶,炭疽病叶,溃疡病叶以及健康叶四种类型柑橘叶片的图像样本共计1351张,为防止图像数据数量少、样本不平均导致的过拟合现象,采用了镜像、旋转、噪声等技术对数据进行扩充,扩充后的样本数量为8106张,构建了适合深度学习网络模型进行训练的柑橘病叶数据集。2)基于深度学习的柑橘叶片病害识别模型研究以深度学习为主要手段,通过实验对比了9种目前深度学习领域主流的网络模型在本文数据集上的识别准确率,结果表明Efficient Net(96.7%)、Shuffle Net v2(96%)、Dense Net121(95.6%)三种网络模型在处理识别柑橘叶片病害的问题上优于其他几种模型。3)基于深度学习的柑橘叶片病害识别模型的优化研究对上述三种网络模型进行进一步的优化,针对模型的优化算法、学习率衰减策略进行探讨,考虑到本文的数据量较少,还引入了迁移学习对模型进行优化,发现几种方式对模型准确率的提升均有帮助,但迁移学习对于模型的优化效果最好,优化后的模型准确率达到Dense Net121(99.6%)、Efficient Net(99.6%)、Shuffle Net v2(99.4%)。4)柑橘叶片病害识别系统经过对比研究,将迁移学习后的Shuffle Net v2网络模型集成了柑橘叶片病害识别系统。该系统分为病害识别、病害防治、农业新闻三个部分。其中,病害识别模块通过识别用户上传的病叶,根据识别结果返回对应的病害治理方法;病害防治模块收录了柑橘部分常见病害的主要防治手段、种植技巧、注意事项等内容;农业新闻模块运用爬虫技术和定时任务技术按周期更新实时的农业相关新闻,增加了系统的可用性和拓展性。

基于深度学习的无人机多光谱图像柑橘信息提取研究

这是一篇关于深度学习,柑橘,无人机图像,语义分割,产量预估的论文, 主要内容为柑橘是中国南方地区广泛种植的一种重要经济农作物,对增加农民收入,新农村建设均具有重要的经济意义。迅速正确的获取种植信息是柑橘园精准管理的前提。尤其是对种植范围内的识别和制图可获取柑橘的分布信息,对柑橘树信息的准确获取能够为后续的管理和产量估计等提供参考。以往获取柑橘树信息主要依靠人工实地测量的方法,耗时时间长,需要很多精力,且效率低下。近年来,随着深度学习的发展和无人机遥感技术在农业领域的应用,为柑橘信息的快速获取提供了平台与解决方案。柳州是我国柑橘的重要产区之一,拥有丰富的柑橘资源。本文以柳州市鹿寨县的一个柑橘园作为研究区,使用由UAV图像生成的柑橘树数据集,就柑橘树信息的提取及应用进行了探讨,分别是柑橘树株数、单木冠幅,光谱信息提取与其柑橘产量之间的关系,为了提高现实场景下柑橘树识别和计数的准确性,提出了一种改进的YoloV4(You only look once v4,YoloV4),结合Mobilenetv3网络,可以减轻模型,提高检测速度;通过使用卷积块注意模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),可以提高网络的特征提取能力,并与自适应空间特征融合(Adaptively Spatial Feature Fusion,ASFF)相结合,增强网络的多尺度特征融合能力;通过使用余弦退火的学习策略进行模型训练,可以加快模型的训练速度并提高检测精度。采用一种新的基于深度学习的柑橘树冠自动提取方法U2-Net,并与当前三种主流深度学习模型(即PSPNet,U-Net和DeepLabV3+)分别在三个典型实验分区进行实验以提取柑橘树冠信息,并对提取结果进行对比分析。最后通过改进Yolov4,U2-Ne和ArcGIS提取柑橘参数信息结合CNN,RBFNN,RFR,SVR,四种机器学习模型,建立了产量预测模型。主要结论如下:(1)改进的YoloV4模型能够有效克服果园环境中的噪声,在模型轻量化的同时,实现对柑橘树的快速、准确的识别和计数。冠层检测m AP达到95.86%,FPS达到77.24,F1-score达到0.92,模型尺寸显著减小;计数的平均总准确率(Average Overall Ac curacy,AOA)达到95.51%。综上所述,YoloV4-MCA模型满足了本研究柑橘树检测与计数的实际需求,为智能果园的数字化、精细化和智能化发展提供了可选的技术支持。(2)在三个实验分区中,U2-Net模型的柑橘树冠提取精度最高,其中交并比(IoU)、总体精度(OA)和F1-score分别为91.93%、92.34%和93.92%。与其他三种深度学习模型相比,U2-Net模型的IoU、OA和F1-socre分别提高了3.63～8.31%、1.17～5.25%和1.97～4.91%。此外,U2-Net模型柑橘树冠提取面积和测量面积之间具有较高的一致性,三个实验分区R2均高于0.93,且与其他三种深度学习模型相比,U2-Net模型的错误率也较低,RMSE为1.35m2,MRE为8.15%。结果表明,将无人机多光谱图像与U2-Net模型相结合的方法能够实现柑橘树冠的精确提取,且提取树冠轮廓完整性较好,可为柑橘动态生长变化监测和产量预测提供基础数据与技术支撑。(3)本文方法能够准确提取单个柑橘树的树冠面积,光谱特征和单个柑橘树果实。所有特征中树冠面积,RVI和NDVI对柑橘树产量预测的贡献最大,因此选择这三个特征训练机器学习模型,当使用所选的三个特征时,CNN产量预测模型的训练集R2=0.846,测试集R2=0.734,优于其他三个产量预测模型。

基于多特征融合的柑橘成熟度检测分析

这是一篇关于柑橘,成熟度,色泽指数,光照强度,神经网络,特征融合的论文, 主要内容为柑橘在我国市场中占有重要地位。在其贮藏和运输工作中,采摘时刻的果实成熟度是影响柑橘果实的采收质量和贮藏保鲜效果的重要因素,对它的有效检测是把握水果采摘以及运输到生鲜食品市场的时机的重要依据,从而实现精确的收获和最大的利润。目前大多数判断成熟度的方法,仍依赖果农经验,个体经验的差异会直接影响柑橘的采摘质量,无法保障进入市场的柑橘的品质。另一种常用的检测方法需要破坏水果的内部组织进行内部品质检测技术,虽然精度提高,但是会造成一定消耗和损失,无法实现大规模检验。针对以上问题,本文提出了一种快速、非破坏性的深度学习方法来判断柑橘是否达到最佳口感和高质量的成熟度水平。本文以华中农业大学工学院柑橘数据作为样本,将记录的柑橘图像和光照强度值为研究对象,将色泽指数作为衡量柑橘成熟程度的指标进行检测。首先从柑橘图像中提取统计特征,以统计角度分析图像特征和光照特征在成熟过程中的分布差异,以此选取阶段性存在显著差异的特征纳入指标体系。然后通过构建神经网络模型将图像统计特征与光照特征相结合,用于预测色泽指数。并对比几种经典的回归模型效果,主要选择两类模型:基于图像的多模态模型和基于图像统计特征的多特征融合模型,确定了表现最佳的模型。据此,本文的主要工作如下:(1)首先对数据预处理,在对齐数据后,分割图像并归一化光照特征。然后根据前人的研究经验从图像的四个颜色空间:RGB、HSI、L*a*b*和灰度空间中提取了10个统计特征,结合光照强度的两个特征:光照强度(阴)、光照强度(阳)总共12个特征,分析了数据的统计意义。随后根据柑橘转色速度将成熟过程划分为青涩期、转色期和采摘期三个阶段。从描述性统计分析结果中观察12个特征的分布和趋势,再结合非参数检验,评估特征在不同阶段差异的显著性。实验结果表明10个颜色空间统计特征和2个光照强度特征在不同阶段存在显著性差异,因此利用这12个特征构建指标体系。(2)本文首先使用完整图像作为输入,对比了基于VGG16、Res Net18和Mobile Net＿V2的多模态深度学习模型和单模态(仅基于图像)模型,在分别使用Res Net18和Mobile Net＿V2构造中端融合模型时效果略优于单模态模型。但在训练过程中发现,因难以平衡两种模态的学习速率和网络复杂程度,融合模型的效果很难提升。从而尝试提取图像颜色空间的统计特征,同时实现简化网络结构,降低过拟合的风险。(3)在构建多特征融合模型时,首先对比使用图像统计特征构建的多特征前端融合模型:机器学习模型包括K近邻、多元线性回归、朴素贝叶斯以及XGBoost,深度学习模型以三层神经网络构成。机器学习和深度学习两种模型在使用融合特征时效果均优于仅使用图像统计特征,这表明利用光照特征和图像统计特征两个方面的信息可以提高模型的表达能力。在设计中端模型和后端模型网络时,考虑到增加网络复杂度将加大过拟合风险,于是利用卷积神经网络的优势设计划分图像以增加特征数量,另外,划分图像也可以保留一定的空间信息。因此本文研究了四种均匀划分图像的方式在模型中的表现:1×1即全局图像,2×2即等均匀分割成4块区域,4×4即等均匀分割成16块区域,10×10即等均匀分割成100块区域。通过对比模型评价指标R2和MSE得出结果:4×4划分图像的后端均值融合模型和4×4划分图像的中端融合模型在训练集和测试集上的表现效果优于其余三种划分图像的方式,其中4×4划分图像的后端均值融合模型在训练集和测试集上均表现最佳。这表明划分图像区域有利于模型学习图像特征。总体而言,本文选择色泽指数作为成熟度衡量指标,可以有效减少由成熟度分级不精确造成的误差。本文构建的多特征融合模型具有较好的检测能力,能通过图像和光照数值有效预测柑橘的色泽指数,能为预测柑橘色泽指数提供有效方法,可以应用于无损检测柑橘成熟度,以替代费时费力的人工检测和损耗性的有损检测方法。

基于表面增强拉曼光谱技术的柑橘中噻菌灵残留快速检测方法研究及系统开发

这是一篇关于柑橘,噻菌灵,表面增强拉曼光谱,快速检测,便携式检测装置,Web云平台的论文, 主要内容为柑橘营养丰富、味美可口,是我国种植面积广、消费需求高的经济作物之一。噻菌灵(TBZ)作为苯并咪唑类农药,广泛应用于柑橘的真菌病害防治,保障了柑橘产量和品质。但是,TBZ的使用也带来了柑橘中农药残留问题,引起了国家和社会的重视。现有的农药残留检测方法和系统存在检测时间长、仪器设备昂贵、无法现场化检测等不足。因此,本研究以表面增强拉曼光谱(SERS)技术为基础,结合化学计量学手段,构建了柑橘中TBZ残留快速、灵敏和稳定的定量检测方法,并基于该方法进一步开展了柑橘中TBZ残留的快速现场化检测系统的研发。主要研究内容如下:1、柑橘中噻菌灵残留的快速免标记SERS检测方法研究。针对传统检测方法时间长、操作复杂、需生物标记等问题,开展了金属纳米SERS基底结合化学计量学的柑橘中TBZ残留快速免标记SERS检测方法研究。首先,通过种子生长法制备了金纳米棒(Au NRs)作为拉曼增强基底。将制备的Au NRs与不同TBZ浓度的柑橘提取物混合,并采集其SERS光谱。然后,对原始光谱进行基线校正和光谱预处理以降低原始光谱的基线漂移和干扰。紧接着,使用不同的变量筛选算法结合偏最小二乘法(PLS)分别构建柑橘中TBZ残留的定量检测模型。最后,对所构建的定量检测模型的检测性能进行评价。结果发现,使用遗传算法(GA)进行变量筛选,并且结合PLS建立的定量检测模型效果最佳。GA-PLS模型的校正集决定系数和均方根误差为Rc2=0.9834、RMSEC=0.0929,预测集决定系数和均方根误差为Rp2=0.9737,RMSEP=0.1179,相对分析误差RPD=5.85。将所构建的方法与HPLC方法进行t检验,发现两种方法的检测结果无显著性差异(P>0.05)。研究表明,所构建的化学计量学结合SERS技术的检测方法可以实现柑橘中TBZ残留快速准确定量检测,为后续现场检测应用提供了基础。2、噻菌灵残留的便携式SERS检测系统开发。针对目前SERS检测装置携带不便、现场化检测困难、操作软件功能不足等情况,在柑橘中TBZ残留的SERS检测方法基础上,开发了基于Android平台的便携式SERS检测系统。检测系统由硬件系统和软件系统两个部分组成。硬件包括半导体激光发射器、拉曼探头、微型拉曼光谱仪、控制电路、蓝牙串口模块、安卓手机。软件是基于Java语言开发的Android应用程序,主要功能模块包括:蓝牙通信、光谱采集和预测、数据存储。所构建的便携式检测装置体积小巧,软硬件之间的蓝牙通信正常。对系统采集光谱的稳定性进行分析,采集三次0.5μg/m L TBZ的柑橘样本,结果显示其SERS光谱基本一致。研究表明,所开发的便携式SERS光谱检测系统能够运用于柑橘中TBZ残留的现场检测,操作简单且具有良好的稳定性。3、噻菌灵残留的SERS检测Web云平台搭建。针对便携式SERS检测系统光谱数据共享水平不高、模型维护困难等问题,采用浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)模式搭建了柑橘中TBZ残留的SERS检测Web云平台,对现场终端设备进行平台化管理。首先,基于vue.js、Element UI、Echarts等设计了Web云平台的交互管理网页。Web云平台可以通过浏览器被访问,从而查看检测数据并上传或修改检测模型。然后,使用Spring boot、Tomact、My Batis等实现了检测数据的处理和存储。最后,通过IP地址和端口号,实现了便携式SERS检测装置与Web云平台的无线网络连接,从而构建了一套信息共享度高和模型维护方便的柑橘中TBZ残留SERS检测系统。在此基础上,使用10个独立的柑橘加标样本对检测系统的性能进行实际验证。结果发现,Web云平台结合便携式终端装置的SERS检测系统能够实现柑橘中TBZ残留快速精确定量检测,所构建系统的3次平行预测值最大变异系数为4.96%<5%;同时与HPLC检测结果进行比较,平均相对误差为2.52%,且两者无显著性差异。研究表明,所构建的SERS检测Web云平台为模型共享和光谱数据管理提供了基础,降低了模型修改和维护的难度,提高了柑橘中TBZ残留SERS检测系统的信息化水平。

基于表面增强拉曼光谱技术的柑橘中噻菌灵残留快速检测方法研究及系统开发

这是一篇关于柑橘,噻菌灵,表面增强拉曼光谱,快速检测,便携式检测装置,Web云平台的论文, 主要内容为柑橘营养丰富、味美可口,是我国种植面积广、消费需求高的经济作物之一。噻菌灵(TBZ)作为苯并咪唑类农药,广泛应用于柑橘的真菌病害防治,保障了柑橘产量和品质。但是,TBZ的使用也带来了柑橘中农药残留问题,引起了国家和社会的重视。现有的农药残留检测方法和系统存在检测时间长、仪器设备昂贵、无法现场化检测等不足。因此,本研究以表面增强拉曼光谱(SERS)技术为基础,结合化学计量学手段,构建了柑橘中TBZ残留快速、灵敏和稳定的定量检测方法,并基于该方法进一步开展了柑橘中TBZ残留的快速现场化检测系统的研发。主要研究内容如下:1、柑橘中噻菌灵残留的快速免标记SERS检测方法研究。针对传统检测方法时间长、操作复杂、需生物标记等问题,开展了金属纳米SERS基底结合化学计量学的柑橘中TBZ残留快速免标记SERS检测方法研究。首先,通过种子生长法制备了金纳米棒(Au NRs)作为拉曼增强基底。将制备的Au NRs与不同TBZ浓度的柑橘提取物混合,并采集其SERS光谱。然后,对原始光谱进行基线校正和光谱预处理以降低原始光谱的基线漂移和干扰。紧接着,使用不同的变量筛选算法结合偏最小二乘法(PLS)分别构建柑橘中TBZ残留的定量检测模型。最后,对所构建的定量检测模型的检测性能进行评价。结果发现,使用遗传算法(GA)进行变量筛选,并且结合PLS建立的定量检测模型效果最佳。GA-PLS模型的校正集决定系数和均方根误差为Rc2=0.9834、RMSEC=0.0929,预测集决定系数和均方根误差为Rp2=0.9737,RMSEP=0.1179,相对分析误差RPD=5.85。将所构建的方法与HPLC方法进行t检验,发现两种方法的检测结果无显著性差异(P>0.05)。研究表明,所构建的化学计量学结合SERS技术的检测方法可以实现柑橘中TBZ残留快速准确定量检测,为后续现场检测应用提供了基础。2、噻菌灵残留的便携式SERS检测系统开发。针对目前SERS检测装置携带不便、现场化检测困难、操作软件功能不足等情况,在柑橘中TBZ残留的SERS检测方法基础上,开发了基于Android平台的便携式SERS检测系统。检测系统由硬件系统和软件系统两个部分组成。硬件包括半导体激光发射器、拉曼探头、微型拉曼光谱仪、控制电路、蓝牙串口模块、安卓手机。软件是基于Java语言开发的Android应用程序,主要功能模块包括:蓝牙通信、光谱采集和预测、数据存储。所构建的便携式检测装置体积小巧,软硬件之间的蓝牙通信正常。对系统采集光谱的稳定性进行分析,采集三次0.5μg/m L TBZ的柑橘样本,结果显示其SERS光谱基本一致。研究表明,所开发的便携式SERS光谱检测系统能够运用于柑橘中TBZ残留的现场检测,操作简单且具有良好的稳定性。3、噻菌灵残留的SERS检测Web云平台搭建。针对便携式SERS检测系统光谱数据共享水平不高、模型维护困难等问题,采用浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)模式搭建了柑橘中TBZ残留的SERS检测Web云平台,对现场终端设备进行平台化管理。首先,基于vue.js、Element UI、Echarts等设计了Web云平台的交互管理网页。Web云平台可以通过浏览器被访问,从而查看检测数据并上传或修改检测模型。然后,使用Spring boot、Tomact、My Batis等实现了检测数据的处理和存储。最后,通过IP地址和端口号,实现了便携式SERS检测装置与Web云平台的无线网络连接,从而构建了一套信息共享度高和模型维护方便的柑橘中TBZ残留SERS检测系统。在此基础上,使用10个独立的柑橘加标样本对检测系统的性能进行实际验证。结果发现,Web云平台结合便携式终端装置的SERS检测系统能够实现柑橘中TBZ残留快速精确定量检测,所构建系统的3次平行预测值最大变异系数为4.96%<5%;同时与HPLC检测结果进行比较,平均相对误差为2.52%,且两者无显著性差异。研究表明,所构建的SERS检测Web云平台为模型共享和光谱数据管理提供了基础,降低了模型修改和维护的难度,提高了柑橘中TBZ残留SERS检测系统的信息化水平。

基于表面增强拉曼光谱技术的柑橘中噻菌灵残留快速检测方法研究及系统开发

这是一篇关于柑橘,噻菌灵,表面增强拉曼光谱,快速检测,便携式检测装置,Web云平台的论文, 主要内容为柑橘营养丰富、味美可口,是我国种植面积广、消费需求高的经济作物之一。噻菌灵(TBZ)作为苯并咪唑类农药,广泛应用于柑橘的真菌病害防治,保障了柑橘产量和品质。但是,TBZ的使用也带来了柑橘中农药残留问题,引起了国家和社会的重视。现有的农药残留检测方法和系统存在检测时间长、仪器设备昂贵、无法现场化检测等不足。因此,本研究以表面增强拉曼光谱(SERS)技术为基础,结合化学计量学手段,构建了柑橘中TBZ残留快速、灵敏和稳定的定量检测方法,并基于该方法进一步开展了柑橘中TBZ残留的快速现场化检测系统的研发。主要研究内容如下:1、柑橘中噻菌灵残留的快速免标记SERS检测方法研究。针对传统检测方法时间长、操作复杂、需生物标记等问题,开展了金属纳米SERS基底结合化学计量学的柑橘中TBZ残留快速免标记SERS检测方法研究。首先,通过种子生长法制备了金纳米棒(Au NRs)作为拉曼增强基底。将制备的Au NRs与不同TBZ浓度的柑橘提取物混合,并采集其SERS光谱。然后,对原始光谱进行基线校正和光谱预处理以降低原始光谱的基线漂移和干扰。紧接着,使用不同的变量筛选算法结合偏最小二乘法(PLS)分别构建柑橘中TBZ残留的定量检测模型。最后,对所构建的定量检测模型的检测性能进行评价。结果发现,使用遗传算法(GA)进行变量筛选,并且结合PLS建立的定量检测模型效果最佳。GA-PLS模型的校正集决定系数和均方根误差为Rc2=0.9834、RMSEC=0.0929,预测集决定系数和均方根误差为Rp2=0.9737,RMSEP=0.1179,相对分析误差RPD=5.85。将所构建的方法与HPLC方法进行t检验,发现两种方法的检测结果无显著性差异(P>0.05)。研究表明,所构建的化学计量学结合SERS技术的检测方法可以实现柑橘中TBZ残留快速准确定量检测,为后续现场检测应用提供了基础。2、噻菌灵残留的便携式SERS检测系统开发。针对目前SERS检测装置携带不便、现场化检测困难、操作软件功能不足等情况,在柑橘中TBZ残留的SERS检测方法基础上,开发了基于Android平台的便携式SERS检测系统。检测系统由硬件系统和软件系统两个部分组成。硬件包括半导体激光发射器、拉曼探头、微型拉曼光谱仪、控制电路、蓝牙串口模块、安卓手机。软件是基于Java语言开发的Android应用程序,主要功能模块包括:蓝牙通信、光谱采集和预测、数据存储。所构建的便携式检测装置体积小巧,软硬件之间的蓝牙通信正常。对系统采集光谱的稳定性进行分析,采集三次0.5μg/m L TBZ的柑橘样本,结果显示其SERS光谱基本一致。研究表明,所开发的便携式SERS光谱检测系统能够运用于柑橘中TBZ残留的现场检测,操作简单且具有良好的稳定性。3、噻菌灵残留的SERS检测Web云平台搭建。针对便携式SERS检测系统光谱数据共享水平不高、模型维护困难等问题,采用浏览器/服务器(Browser/Server,B/S)模式搭建了柑橘中TBZ残留的SERS检测Web云平台,对现场终端设备进行平台化管理。首先,基于vue.js、Element UI、Echarts等设计了Web云平台的交互管理网页。Web云平台可以通过浏览器被访问,从而查看检测数据并上传或修改检测模型。然后,使用Spring boot、Tomact、My Batis等实现了检测数据的处理和存储。最后,通过IP地址和端口号,实现了便携式SERS检测装置与Web云平台的无线网络连接,从而构建了一套信息共享度高和模型维护方便的柑橘中TBZ残留SERS检测系统。在此基础上,使用10个独立的柑橘加标样本对检测系统的性能进行实际验证。结果发现,Web云平台结合便携式终端装置的SERS检测系统能够实现柑橘中TBZ残留快速精确定量检测,所构建系统的3次平行预测值最大变异系数为4.96%<5%;同时与HPLC检测结果进行比较,平均相对误差为2.52%,且两者无显著性差异。研究表明,所构建的SERS检测Web云平台为模型共享和光谱数据管理提供了基础,降低了模型修改和维护的难度,提高了柑橘中TBZ残留SERS检测系统的信息化水平。

T农业公司柑橘电子商务运作模式选择及实施路径研究

这是一篇关于农产品电商,运作模式,模式选择,柑橘的论文, 主要内容为随着供给侧改革的不断深入,我国农业正处于传统农业向现代化农业转变的关键时期,农业企业必须抓住一切可能进行战略转型,从生产经营、组织管理、营销手段、客户服务等多个方面着手,建立现代化的管理制度,完成产业升级。互联网技术的飞速发展,电子商务的迅速普及,不仅对传统的农产品销售方式造成了冲击,也给传统的农业生产经营和内部管理方式带来新的变化,承担起了农业产业转型升级的责任。在此背景下,农业企业需要根据自身的情况,找到合适的电子商务运作模式,根据电子商务的特征调整运营管理思路,构建全新的农产品营销体系。T农业公司是一家以柑橘种植为主的企业,作为县级乡村振兴项目,肩负着解决异地安置户、贫困户就业问题,脱贫致富模范带头作用,实现城乡产业融合发展的重任。由于生产基地交通条件限制,生产条件落后,种植品种多样,采用传统的生产管理和营销模式很难达到预期目标,因此本文以T农业公司为研究对象,研究微观企业在具体环境下如何选择适合自身发展的电子商务运作模式,并指导实施,帮助企业升级转型,并为其他同类型企业的发展提供参考。论文首先对研究背景、研究意义进行阐述,简要介绍国内农产品电子商务发展情况,明确研究目标以及研究方法,理清研究路线和研究内容。接着总结了农产品电子商务及其运作模式相关概念和研究现状,介绍交易成本、价值链、平衡计分卡和层次分析法等理论,为后续分析该公司电商运营流程、电商构成要素、经营状况、模式选择影响因素等提供理论依据。其次,从柑橘产业和柑橘电子商务的发展状况出发,对T农业公司所处的外部环境和内部管理进行分析,介绍该公司目前的运营状况。从该公司种植品种多样造成销售周期长,种植基地交通条件复杂,运营团队功能单一和销售方式传统利润率低四个方面指出该公司进行电子商务运作的必要性。接着通过对种植企业常用的电子商务运作模式进行分析总结,结合该企业特点得出T农业公司电子商务运作模式的构成要素为运营主体、产品、消费群体、交通物流、资本风险和支撑体系等六个方面。再次,梳理T农业公司柑橘电子商务运营流程,根据柑橘农产品的特性,找到适用于该公司的四种电子商务运作模式:第三方平台代营模式、企业自营产地直供模式、社区自营团购模式、产品预售作物认养模式。接着根据层次分析法多目标决策问题的实现步骤,利用平衡计分卡构建柑橘电商运作模式选择指标体系,通过计算取得各指标的权重和层次排序,最终得出产品预售作物认养模式是实现企业既定目标的有效方案。最后,根据各个指标的权重关系,对产品预售作物认养电商模式具体的实施路径予以规划。通过该研究,得出产品预售作物认养模式作为该公司电子商务运作模式,这是将电子商务与传统农业相结合,借助互联网信息技术,促进柑橘产业向标准化、规模化、品牌化方向发展,集线上销售与线下体验为一体的电商运作模式,为同类型企业进行电商转型提供参考,帮助企业可持续发展。