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基于光谱分析技术的作物中杂草识别研究
引用本文:陈树人,栗移新,毛罕平,沈宝国,张玉珠,陈斌.基于光谱分析技术的作物中杂草识别研究[J].光谱学与光谱分析,2009,29(2).
作者姓名:陈树人  栗移新  毛罕平  沈宝国  张玉珠  陈斌
作者单位:江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室,江苏省重点实验室,江苏,镇江,212013
基金项目:江苏省博士后科研资助计划,国家自然科学基金,江苏大学现代农业装备与技术建教育部重点实验室培育点开放基金 
摘    要:除草剂的精确喷施、物理方法精确除草皆依赖于杂草的自动识别.光合色素和结构差异导致作物、杂草的光谱反射率不同,因此不同植物可以利用光谱特性来区分.利用ASD光谱仪在室内分别测量了棉花、刺儿菜、水稻、稗草等四种植物在350~2 500nm波段范围内的光谱反射率.运用SAS统计软件的STEPDISC过程筛选能够区分作物和杂草的波长;判别模型中加入筛选所得特征波长,利用Discrim蚰过程进行判别分析.实验结果表明,利用3个特征波长385,415和435 nm有效地从双子叶植物棉花中识别出双子叶杂草刺儿菜,其识别率为100%,波长415和435nm的组合对识别模型的贡献最大;利用5个特征波长375,465,585,705和1 035 nm可有效地从单子叶植物水稻中识别出单子叶杂草稗草,其识别率也为100%,黄色到橙色的过渡波长585nm和"红边"内的波长705nm的组合对识别模型的贡献最大.

关 键 词:光谱分析  双子叶植物  单子叶植物  杂草识别

Research on Distinguishing Weed from Crop Using Spectrum Analysis Technology
CHEN Shu-ren,LI Yi-xin,MAO Han-ping,SHEN Bao-guo,ZHANG Ywzhu,CHEN Bin.Research on Distinguishing Weed from Crop Using Spectrum Analysis Technology[J].Spectroscopy and Spectral Analysis,2009,29(2).
Authors:CHEN Shu-ren  LI Yi-xin  MAO Han-ping  SHEN Bao-guo  ZHANG Ywzhu  CHEN Bin
Institution:CHEN Shu-ren,LI Yi-xin,MAO Han-ping,SHEN Bao-guo,ZHANG Yu-zhu,CHEN Bin Key Laboratory of Modern Agricultural Equipment , Technology,Ministry of Education & Jiangsu Province,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China
Abstract:Automatic detection of weeds is necessary for site-specific application of herbicides or precise physical weed control.Leaf reflectance is mainly determined by photosynthetic pigments,leaf structural properties and water content,so spectral reflectance characteristics can be used for weed discrimination.The spectral reflectance of cotton,rice and weeds was determined in the range from 350 to 2 500 nm using the Analytical Spectral Device Full Range FieldSpec Pro(ASD) in laboratory.The discrimination analysis...
Keywords:Spectrum analysis  Dicotyledon  Monocotyledon  Weed discrimination  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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