基于近地光谱特征的玉米田间杂草识别研究

• 作者: 李玉萍 李茂芬 梁伟红 王瑞燕 胡盈盈 郭鹏涛
• 来源期刊: 江苏农业科学
• 学科: 农学
• 关键词: 杂草识别 光谱技术 高光谱 玉米
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 农业工程与信息技术
• 页码范围: 242-246
• 页数: 5页
• 分类号: S127
• 字数: 3099字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15889/j.issn.1002-1302.2020.08.045

摘要

化学防治是我国农田杂草防治使用较广泛的方法之一,化学除草剂的过量喷洒以及粗略的施用方式已成为农药泛滥、质量安全问题的罪魁祸首.目前,精准施药技术成为杂草去除的重要手段,杂草识别又是精准施药的关键技术.利用ASD FieldSpec 4便携式地物光谱仪,采集玉米、马齿苋、野苋菜及香附植株冠层在350～2500 nm波段内的光谱信息,经过数据预处理,运用逐步判别模型,筛选出了954、1324、1869、734 nm 4个特征波段.将特征波段带入贝叶斯判别函数模型,分别对玉米田间杂草进行预测.结果表明,贝叶斯判别函数模型正确识别率达85.8％;对玉米的识别精度达90.0％.特征波段选取中剔除了波长749 nm选入了734 nm波长变量,在"红边"680～780 nm区域的反射率对玉米田间杂草识别较为重要.试验结果进一步论证了基于贝叶斯判别模型方法的可靠性,且证明了高光谱在杂草的识别方向具有一定的应用价值,该研究结果为田间杂草识别及光谱传感器提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王瑞燕	山东农业大学资源与环境学院	31	630	10.0	25.0
2	郭鹏涛	中国热带农业科学院橡胶研究所	1	0	0.0	0.0