基于近地光谱特征的玉米田间杂草识别研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 胡盈盈

作者： 胡盈盈;王瑞燕;郭鹏涛;李茂芬;梁伟红;李玉萍

作者机构：

关键词： 杂草识别;光谱技术;高光谱;玉米

期刊名称： 江苏农业科学

ISSN： 1002-1302

年卷期： 2020 年 008 期

页码： 242-246

收录情况： 北大核心

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.

分类号： S513%S451%O433.4

  • 相关文献

[1]基于高光谱3D成像技术的不同成熟度玉米种子表型特征分析研究. 张鹏,滕彩玲,管俊娇,黄清梅,刘艳芳,杨晓洪,毛进,张建华. 2022

[2]一款无人机高光谱传感器的验证及其在玉米叶面积指数反演中的应用. 陈鹏飞,李刚,石雅娇,徐志涛,杨粉团,曹庆军. 2018

[3]倒伏胁迫下玉米抽雄期叶面积密度光谱诊断. 周龙飞,顾晓鹤,成枢,杨贵军,孙乾,束美艳. 2019

[4]倒伏胁迫下的玉米冠层结构特征变化与光谱响应解析. 束美艳,顾晓鹤,孙林,朱金山,杨贵军,王延仓,孙乾,周龙飞. 2019

[5]不同生育期倒伏胁迫下玉米叶面积指数高光谱响应解析. 周龙飞,张云鹤,成枢,顾晓鹤,杨贵军,孙乾,束美艳. 2019

[6]吐丝期玉米倒伏后地面高光谱特征参数分析. 杨粉团,顾晓鹤,李刚,王纪华,宋森楠,杨贵军,谭昌伟,郭文善. 2016

[7]玉米叶片高光谱反射率、吸收率与色素含量的关系比较分析. 谢瑞芝,周顺利,王纪华,蒋海荣. 2006

[8]种植密度对玉米冠层高光谱特征的响应研究. 邹楠,杨文杰,肖春华,王克如,陈兵,张国强,张召星. 2017

[9]不同玉米品种氮胁迫响应及诊断参数确定. 晁亚茹,卢艳丽,王磊,白由路,宋桂霈. 2022

[10]光谱图像技术在精准施药中的应用. 祖琴,陈湘萍,邓巍. 2013

[11]田间杂草识别与除草技术智能化研究进展. 范德耀,姚青,杨保军,周营烽,管泽鑫,唐健. 2010

[12]基于可见-近红外光谱分析的圆白菜与杂草识别研究. 祖琴,赵春江,邓巍,王秀. 2013

[13]基于YOLOv4的稻田杂草目标检测算法. 袁涛,胡冬,马超,李琳一,郑秀国,钱戴玲. 2023

[14]基于深度学习的杂草识别方法研究进展. 付豪,赵学观,翟长远,郑康,郑申玉,王秀. 2023

[15]主成分分析和SIMCA的甘蓝与杂草光谱识别方法研究. 祖琴,邓巍,王秀,赵春江. 2013

[16]基于机器视觉技术的农田杂草识别研究进展. 胡冬,吴敏琪,施莲莉,王薇,李振华,袁涛. 2025

[17]基于UANP-MT的半监督菜心杂草分割方法. 蔡雨霖,肖佳仪,余超然,宋钊,李静,岳学军. 2023

[18]光谱技术在水稻品种鉴别中的应用. 田容才,卢俊玮. 2019

[19]光谱技术在作物生长与营养信息监测方面的研究进展. 孙金英,曹宏鑫,黄云. 2008

[20]肉品中食源性致病菌检测技术研究进展. 倪皓洁,周芷卉,傅玲琳,王翀,张德权,王彦波,李欢. 2021

作者其他论文 更多>>

微信小程序