在我国的农业生产生活中,由于信息缺乏及农民之间缺乏合作,抵御自然灾害和市场风险的能力较差。将信息技术应用到农业生产中,能够有效的解决以上问题。信息技术的应用促进农业生产精细化、科学化发展,最终能够实现农业可持续发展。农业生产发展必须满足“天时地利”条件,“天时”指的是气象因素,也是农业生产中的很重要的因素之一。整个农业生产过程是一个完整的系统,是对气候、地形、生物等自然资源的充分利用、调节、改造的过程,在这个系统中还要加入经济因素、社会因素、技术因素、政策因素等才能形成优质高收益的农产品。因此在这个复杂的系统中,如何针对这些影响因素做出合适的农业活动是尤其重要的。基于当前农业信息化的相关研究之上,本文尝试通过计算机技术解决果实成熟期采摘效益问题。由于果实成熟阶段,异常天气对其经济效益的影响较大,如强降雨等。对于此类突发情况,一般可以通过提前采摘来减少果实损失。但是,由于果实的市场价值与其成熟情况密切相关,而在强降雨天气到来之前提前采摘又会影响其市场价值。本文针对异常天气到来,首先根据动态贝叶斯网络预测果实成熟分布,然后详细分析了影响收益的因素,提出了一种智能决策推荐算法,为果农提供最优的采摘方案,使得果农的损失最小,收益达到最大。本文的工作主要分为两个部分,一是提出一种果实成熟分布预测算法,能够在给定天气的条件下,预测得到不同成熟分布的概率值。二是构建了果实采摘方案模型,并提出了一种优化算法,向果农推荐最优的采摘方案,使得果农收益最大。具体的工作如下：(1)确定果实当前成熟状态。不同成熟阶段果实表现为表皮颜色不同,因此根据果实图像颜色直方图来确定果实的成熟状态。(2)提出了果实成熟期分布预测算法。根据果实成熟过程和影响因素提出了基于动态贝叶斯网络的预测算法,该预测算法计算得到成熟度分布比例,为采摘方案的制定提供基础。(3)建立果实收益影响模型。影响果实收益的因素分为四类,分别是成本、突发性因素、果实自身成长状态、经济价值。每一类因素又受到多种因素的影响。详细分析了每种因素的影响力,并将因素抽象为数学模型。(4)构建和优化了果实采摘决策模型。该决策模型主要解决果实成熟期采摘问题,决策的依据是收益,因此,一方面根据成本和收益建立目标函数；另一方面,通过收割能力及果实产量等规则建立约束条件。根据约束条件,提出最优采摘方案推荐算法,最优化目标函数,得到采摘方案。(5)搭建模拟实验平台。根据预测算法和采摘模型,搭建了模拟实验平台,验证了算法的有效性。