作物和杂草叶片的可见 近红外反射光谱特性

为了进行快速实时的杂草识别,研究了作物和杂草叶片的可见-近红外反射光谱特性。选择了两种常见的田间作物大豆(Glycine max)和玉米(Zea mays),以及铁苋菜(Acalypha australis L.)和田字草(Marsilea quadrifolia L.)两种杂草作为研究对象,每种各30个样本,共120个样本。采用ASD Fieldspec 便携式光谱仪进行光谱采集。在对400~1000 nm的光谱数据进行平滑和一阶求导预处理、。通过主成份分析,去除了一个奇异样本。最后用79个样本组成的建模集进行偏最小二乘法建模,对剩余的40个样本进行预测。预测模型结果的相关性达到0.986,识别率达到100%。说明研究中选用的作物和杂草叶片的可见-近红外反射光谱特性之间有较大的区别,可以用于进行杂草和作物的区分。