基于光谱和神经网络模型的作物与杂草识别方法研究

利用光谱技术来识别作物与杂草是精细农业中一个非常重要的研究内容,但光谱数据中含有大量冗余数据,如何预处理以及建立识别模型,是决定识别准确率的关键。利用在325～1 075 nm波段的光谱识别了三种杂草(牛筋草、凹头苋、空心莲子草)与大豆幼苗。在幼苗生长的第三周与第六周分别采集杂草与作物的光谱,共378个样本。用其中的250个光谱样本,包括第一期和第二期采集的光谱样本,在采用db12小波经过三层分解后,将其小波系数作为输入数据建模,构造了一个径向基函数神经网络。然后,利用余下的光谱样本检验该模型的识别能力。结果表明,该模型对作物与杂草光谱具有极强的识别能力,只有3个第二期的牛筋草样本被判断为空心莲子草,其余的样本全部正确识别。这个结果表明,采用可见/近红外光谱识别大豆幼苗与三种伴随生长的杂草是可行的,同时也说明,随着作物的生长阶段的不同,其光谱的变化不会影响到种类识别。