大豆田间杂草的光谱识别研究

• 作者: 付卫强 孟志军 张瑞瑞 徐刚 武广伟 王秀 邓巍 郭建华 陈天恩 陈立平
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 模式识别 光谱 大豆 杂草 支持向量机( SVM)
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 118-121
• 分类号: S49|S126
• 字数: 2629字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-188X.2012.06.029

摘要

精确施药的关键是快速正确识别杂草.为此,利用ASD野外便携式光谱仪,在田间测量了大豆、马唐和稗草植株冠层在350 ～2 500nm波长内的光谱数据,经过数据预处理,数据分析波长选为350 ～1 300nm和1 400～1 800m.数据处理采用支持向量机(SVM)模式识别方法,用线性、多项式、径向基和多层感知核函数对大豆和杂草建立二分类模型.结果表明:三阶多项式核函数SVM分类模型的正确识别率最高,达到85％以上,且支持向量比例较小;以二分类模型为基础,利用投票机制建立了大豆、马唐和稗草的一对一多分类SVM模型,正确识别率达83％;田间光谱测量受光照、背景和仪器测量精度等条件的影响较大,但结果仍表明SVM结合光谱技术在田间杂草识别中的应用潜力很大.此研究为田间杂草识别及传感器的建立提供了研究思路和应用基础.