基于近地光谱特征的玉米田间杂草识别研究

Recognition of weeds in maize fields based on near-earth spectrum characteristics

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。