基于近地光谱特征的玉米田间杂草识别研究

来源：江苏农业科学杂志2020年第第8期北京时间：

作者：胡盈盈; 王瑞燕; 郭鹏涛; 李茂芬; 梁伟红; 李玉萍

单位：1.中国热带农业科学院科技信息研究所/海南省热带作物信息技术应用研究重点实验室，海南海口 571101；2.山东农业大学资源与环境学院，山东泰安 271018；3.中国热带农业科学院橡胶研究所，海南儋州 571737

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350～2 500 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、1 324、1 869、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。

关键词：杂草识别;光谱技术;高光谱;玉米