农田杂草（共4篇）
农田杂草 篇1
在农田生产过程中, 杂草不但与农作物争水争肥争光, 而且改变农作物田间小气候, 有些杂草还是农作物病虫害的中间寄主, 加快病虫害的蔓延, 严重影响了农业生产的发展。依据杂草的生物学特性及其规律, 浅谈一下杂草的防除技术。
一、杂草的预防
1. 清选作物种子
混杂于作物种子中的杂草种子是农田杂草的来源之一, 野燕麦、菟丝子等就是通过其种子混杂于小麦、大豆与苜蓿的种子中在当地广为传播的, 其它如狗尾草种子混杂于谷子中、稗草种子混杂于水稻中、亚麻荠种子混杂于亚麻中进行传播的;这些杂草种子通过作物播种进入农田, 进而繁殖和危害;因此, 用作播种材料的作物种子在播种前应进行清选 (风选、水选、泥水选或盐水选等) , 将杂草种子彻底清选出去是治本措施之一。
2. 清除农田杂草
清除田边、路边、沟渠边杂草。田边、路边、沟边、渠埂杂草也是田间杂草的来源之一。如果农田四周杂草不清除, 杂草种子、地下根茎等能以每年1～3米的速度向田间扩散, 几年内就会遍布全田。路边、沟边的杂草种子也可以通过人为活动或牲畜、风力带入田间;灌溉渠内杂草种子还可以通过水流带入田间。为防止田外杂草向田内扩散蔓延, 必须认真清除田边、路边、沟渠边的杂草。特别是在杂草种子未成熟之前, 采取防除措施予以清除, 防止扩散。
3. 有机肥充分腐熟
厩肥是农家的主要有机肥, 这些肥料有牲畜过腹的圈粪肥, 有杂草、秸秆沤制的堆肥, 也有饲料残渣、粮油加工的下脚料等, 其中程度不同带有一些杂草种子, 如牲畜吃了带有野燕麦的饲草, 排出的粪便中野燕麦种子仍有发芽能力。如果这些肥料不经过腐熟而施入田间, 所带的杂草种子也带到田间萌发生长, 继续造成危害。堆肥和厩肥必须经过50～70℃高温堆沤处理, 闷死或烧死在肥料中的杂草种子, 然后方可施入田中。
二、杂草地防除技术
1. 物理防治 (1) 人工除草
通过人工拔除、割刈、锄草等措施来防治杂草的方法。
(2) 机械防除
是在作物生长的适宜阶段, 根据杂草的发生、危害情况, 运用机械驱动的除草机械进行除草的方法, 如中耕除草机、耘锄、锄头、犁。
(3) 火焰除草
火焰除草是利用火焰或火烧产生的高温使杂草被灼伤致死的一种除草方法。在近代的火焰除草则采用火焰发射器用来选择性或非选择性消灭杂草。
(4) 覆盖
利用覆盖物防治杂草, 主要是通过覆盖防止光的投入、抑制光合作用, 造成杂草幼苗死亡, 或抑制其再生, 同时抑制喜光性杂草种子的萌发。
秸秆覆盖:用于作物行间和果实树干周围, 覆盖物为作物或杂草的秸秆、有机肥料;观赏植物栽植后用树皮、刨花或草炭覆盖, 对一年生杂草的防治效果达95%～97%。
地膜覆盖:借助膜内高温发挥除草作用, 用于水稻育秧、蔬菜、玉米、花生等多种作物。
2. 生态防除
生态防除是指通过改变杂草的生存环境来防治杂草的技术。是在充分研究认识杂草的生物和生态学特性、杂草群落组成和动态, 以及“作物-杂草”生态系统特性与作用的基础上, 利用生物的、耕作的、栽培的技术或措施等抑制杂草的发生、生长和危害, 维护和促进作物生长和高产, 而且环境安全无害的杂草防治实践。通过各种措施的灵活运用, 创造一个适于作物生长、有效地控制杂草的最佳环境, 保障农业生产和各项经济活动顺利进行。
(1) 耕作制草
是借助土壤耕作的各种措施, 在不同时期, 不同程度上消灭杂草幼芽、植株或切断多年生杂草的营养繁殖器官, 进而有效防治杂草的一项措施。
包括深耕、深松、耙地、平翻、垄作、旋耕、免耕、耢地与镇压、中耕多种方式。
(2) 轮作
不同的作物常常有自己的伴生杂草或寄生杂草, 这些杂草所需要的环境与作物极相似, 如稗草、异型莎草等, 它们所需的生存境地与水稻相似, 因而成为水稻伴生杂草。由于不同的作物与其所伴生的杂草所需要的环境相似, 如用科学的轮作倒茬, 改变其环境, 便可明显减轻杂草的危害。
(3) 竞争性治草
选用优良品种, 早播早管, 培育壮苗, 促进早发, 使作物能够充分利用光、水、肥、气和土壤空间, 减少或削弱杂草对相关资源的竞争和利用, 早建作物群体, 提高作物的个体和群体竞争力, 达到控制和抑制杂草生长的目的。
(4) 以水治草
水稻田利用水层控制稗草。其原理是水稻的耐水能力强于稻田稗草, 可通过调控水深度达到控制稗草的目的。两种可采用的方法如下:
水层逐渐加深, 以不淹没稗草叶尖为准, 然后突然撤水;突然加深水层, 以淹没稗草叶尖为准, 2天后逐渐撤水。
3. 生物防治
利用杂草的生物天敌的寄生性、食害性、病原性来控制杂草的发生、生长蔓延和危害的杂草防治方法。
利用禽、鱼除草:草鱼抑制稻田牛毛毡、三棱草、稗草等多种杂草;大鹅防治向日葵列当。
利用昆虫灭草:豚草条纹甲防治豚草。
利用菌类灭草:“鲁保一号”菌防治大豆菟丝子。
利用植物灭草:某些黄瓜品种可以抑制白芥的生长。
在杂草生物防治作用物的搜集和有效天敌的筛选过程中, 必须坚持“安全、有效、高治病力”的标准。在实行生物治草的过程中, 无论是本地发现的天敌还是外地发现的天敌, 都必须严格按照有关程序引进和投放, 特别需要做的是寄主专一性和安全性检测, 通过这种测验来明确天敌除能作用于目标杂草外, 对其它生物是否存在潜在的危害性。另外, 即使是同一种昆虫, 在不同环境条件下, 食性可能会发生变化。
4. 化学除草
化学除草就是利用化学药剂本身的特性, 即对作物和杂草的不同选择性, 达到保护作物而杀死杂草的除草方法。近年来, 随着农业生产的发展和农业科学技术水平的不断提高, 农田杂草的化学防除技术已被普遍应用到农业生产中去, 从而使杂草得到有效控制, 取得了增收节支的双重效益。
5. 综合治理
农田杂草综合治理是“以预防为指导思想, 运用生态学的观点, 从生物和环境关系的整体出发, 本着安全、有效、经济、简易的原则, 因地因时制宜, 合理运用农业、生物、化学、物理的方法, 以及其它有效的生态手段, 把杂草控制在经济为害水平以下, 以实现增产和保护人畜健康的目的”。由于作物田中存在多种杂草, 包括一年生、二年生或多年生的杂草, 它们各有不同的生物学特性, 如种子数量、传播方式、发芽期、发育周期等, 显然这些杂草不可能采用单一的方法去防除, 而应当根据杂草种类、分布、生物学特性, 掌握其发生消长规律, 采用先进而经济的有效防治措施, 充分发挥各种除草措施的优点, 相辅相成, 扬长避短, 达到经济、安全、高效地控制杂草为害的目的。农田杂草综合防除的关键, 在于把杂草在萌芽期或幼苗期, 即作物生育前期, 抓住主要矛盾, 以最少投入获得最佳的经济效益。
农田杂草的防除技术 篇2
1 农田杂草防除的综合措施
1.1 农业防除
农业防除措施包括轮作、选种、施用腐熟的有机肥, 清除田边、沟边、路边杂草, 合理密植与水淹灭草等
1.2 机械防除
采用各种农业机械, 包括手工工具, 在不同季节采用不同方法消灭田间不同时期的杂草。特别是机械防除农田杂草是田间管理的一项重要措施。
1.3 生物防除
生物防除是农田杂草综合治理中的一项措施。利用生物灭草, 既可减少除草剂对环境的污染, 又有利于自然界的生态平衡, 近年来已日益引起各国的重视。国内外研究表明, 利用动物、昆虫、真菌、细菌、病毒等防除农田杂草, 已取得显著效果。
1.4 植物检疫
植物检疫是防止国内外危险性杂草传播的主要手段, 通过农产品检疫阻止国外危险性杂草进入我国, 同时也要防止省与省之间、地区与地区之间危险性杂草的传播。
1.5 化学除草
化学除草是利用化学药剂来进行田间除草的一种方式, 现在农业耕种中使用比较多, 技术也相对成熟, 但使用过程中要注意用法和用量。
2 农田杂草化学防除技术
2.1 玉米田杂草的化学防除技术
玉米田一般为多种杂草组成的混合群落, 优势杂草为稗草、马庸、狗尾草、金狗尾草、牛筋草、反枝苋、马齿苋等。北方春播玉米田主要以多年生杂草、越年生杂草和早春性杂草为主, 如打碗花、田旋花、苣荬菜、荠菜、藜、蓼等。
2.1.1 玉米田杂草防除
玉米田杂草的化学防除应抓好播后苗前和苗后早期2个关键期, 及时进行化学除草。
2.1.2 除草剂应用方法
通常有土壤处理和茎叶喷洒2种。土壤处理是将除草剂在水中搅匀喷洒到土壤表面或用细土拌匀撒施到田间, 在土壤表层形成药层, 杀死出土的杂草幼苗。茎叶处理是使用选择性除草剂, 可以同时喷在杂草和玉米上。
2.2 水稻田杂草的化学防除
北方稻田杂草共有70余种, 常见的有30余种, 其中分布广、危害重的有稗草、扁秆蔗草、日本蔗草、眼子菜、雨久花、野慈姑、泽泻、牛毛毡等, 其杂草群落约占稻田的90%。但由于生态条件不同, 各地的杂草群落也有差异。寒地稻作区分布最广、危害最大的主要杂草是稗草、眼子菜和三棱草, 因而, 防除对策应以此3大杂草为主要靶标, 并采取相应的配套措施, 兼除其他杂草。
2.2.1 旱育秧田杂草化学防除技术
旱育秧田发生的杂草种类和数量与选地有关。秧田选在旱田、园田或房舍前后时, 除稗草外, 蓼、藜、苋等杂草较多, 育秧期间杂草对稻苗生育影响很大。
2.2.1. 1 播种期处理
杀草丹在播种前1d至播种当天或播种覆土后, 每100m2床面用50%杀草丹乳油40m L, 兑水4~5kg, 均匀喷洒床面, 防除稗草效果达95%以上, 但对阔叶杂草效果差。丁草胺播种覆土后, 每100m2床面用60%丁草胺乳油15~20m L, 兑水4~5kg, 均匀喷洒床面, 防除稗草效果达95%以上。施药时床面不应有水, 以免发生药害。丁草胺加扑草净播种覆土后, 每100m2床面用60%丁草胺乳油20m L加25%扑草净可湿性粉剂8~9g, 兑水4~5kg, 均匀喷洒床面, 防除稗草效果达95%以上, 防除阔叶杂草效果达80%~90%。施药时床面不应有水。
2.2.1. 2 苗期处理
敌稗在稗草1.5~2.5叶期, 每100m2床面用20%敌稗乳油150~200m L, 兑水4~5kg, 选择高温晴天茎叶喷洒, 防除稗草效果达90%以上。敌稗加杀草丹在稗草1.5~2.5叶期, 每100m2床面用20%敌稗乳油75~100m L, 加50%杀草丹乳油30m L, 兑水4~5kg, 茎叶喷洒, 防除稗草效果达95%以上, 防除阔叶杂草效果达80%~86%以上。禾大壮加苯达松稻苗3叶期后、稗草和阔叶杂草多时, 每100m2床面用用96%禾大壮乳油25m L, 加48%苯达松乳油20~25m L, 兑水4~5kg喷洒, 防除稗草和阔叶杂草效果达85%~90%。
2.2.2 秧田杂草化学防除技术
2.2.2. 1 整地后插秧前处理
恶草灵整平地后, 趁浑水施用恶草灵。用量为12%恶草灵乳油3~3.45L/hm2, 甩施法用药, 或用25%恶草灵12~1.76L/hm2, 药土法施药。施药后2~3d排水, 换新水插秧。插秧后保持3~4cm浅水层, 对稗草、牛毛毡防除效果达95%以上, 对雨久花、泽泻防除效果达90%以上, 对眼子菜防除效果达80%, 并对三棱草也有一定效果和抑制作用。丁草胺整平土地、混水沉降后施用丁草胺。用60%丁草胺乳油2.0~2.3L/hm2, 药土法施药, 施药时水层要求3~5cm, 施药后3~5d插秧, 插秧时不必换水。对稗草、雨久花、牛毛毡防除效果达90%以上。
2.2.2. 2 插秧后7d内
优克稗插秧后3~6d, 稗草1.5叶期前, 每公顷用50%优克稗乳油3.5~4.5L, 药土法施药, 施药时水层为3~5cm保水4~5d。艾割插秧后4~7d, 稗草芽发至1.5叶期前, 每公顷用10%艾割乳油240~345m L, 药土法施药, 施药后水层为3~5cm保水5~6d。草克星可防除稗草、牛毛毡、雨久花、泽泻、野慈姑、眼子菜、萤蔺、针蔺、狼巴草等。插秧后3~7d, 稗草发芽至1.5叶期前, 每公顷用10%草克星可湿性粉剂150~200g。药土法或喷雾法施药, 施药水层5~7cm, 保水5~6d。如水层不足, 只能缓慢补水。
2.2.2. 3 插秧后7~20d内32
通辽地区农田杂草化学防除技术 篇3
1. 发生特点
繁殖力强、结实量大, 种子寿命长, 一般在土壤中能活几年到几十年, 传播途径广, 杂草群落不断演替。
2. 危害
强烈争夺水分、养分、光照和空间, 严重降低产量和品质, 传播病虫的中间寄主, 妨碍收获脱粒, 影响食品安全, 制约经济效益 (约占田间用工的1/3~1/2)
二、除草剂的选择性
1. 形态选择
单子叶的禾本科植物, 叶片表面角质层和蜡质层较厚, 叶片狭小, 且直立, 不利用药液的附着和渗透。同时其顶部组织被几层叶片保护着, 不易与药液接触, 因而抗药性强。而双子叶植物则相反, 叶片的表面特性和伸展状态决定其利于药液的附着和渗入, 顶端分生组织因无叶片保护而易接触药液, 因此其抗药性弱。
2. 生理生化选择
指植物的茎叶或根系对除草剂的吸收与输导的差异的选择。生化选择性是指利用除草剂在植物体内的生物化学反应的差异产生的选择性。例如, 水稻和稗草都是禾本科植物, 之所以能用敌稗防除水稻田里的稗草, 是因为体内含有将敌稗分解为无毒物质的解毒酶, 而稗草则没有。
3. 时差选择
是利用杂草和作物在发芽出土时间上的差异, 或施药和播种时间上的差异, 达到选择除草的目的。可用“时差”选择的除草剂残效期要短, 速效性能好, 如除草醚用于秧田除草, 播种前5~7天施药, 可防除三棱草、节节草等, 就是利用“时差”选择。
4. 位差选择
是利用作物和杂草的根茎叶的分布位置不同, 采取一定的施药方法, 使药剂主要与杂草接触, 而很少或不接触作物, 从而达到选择除草的目的。如绿麦隆用于麦田除草, 可在麦田三叶期后, 杂草的萌芽期, 将药液施于1~2厘米的表土层内, 形成药剂处理层。该层正是大多数杂草种子的萌发层, 而小麦根等都在该处理层以下, 从而达到选择除草的目的。
5. 生育期选择
有些灭生性除草剂如百草枯, 对植物绿色部分有毒杀作用, 且进入到土壤后就失去了药效。因此对植物根系和非绿色部分的树干、蔗茎等无杀伤作用, 可用于果树、蔗园等的杂草防除。另外在高秆、高大植物如玉米、果树的杂草防除中, 通过触杀性除草剂的定向喷雾也可达到安全除草的目的。
三、几种作物化学除草技术
1. 玉米田化学除草
土壤封闭:常用药剂有42%玉草净悬浮乳剂或40%乙莠水悬浮乳剂, 每150~200毫升, 或50乙草胺乳油80~100毫升/亩, 或72%都尔乳油100毫升/亩, 对水60kg均匀喷雾, 可防除一年生禾本科杂草和部分阔叶杂草。注意事项:土壤要湿润。进行土壤封闭除草, 土壤湿度要大, 以利于药物扩散, 形成药膜;同时湿度大时, 杂草种子能迅速萌发, 使杂草幼芽敏感期与药物杀草活性期吻合。因此, 当土壤干旱时, 有条件的地方播后应马上浇蒙头水, 在人能进地时立即用药。喷药后应尽可能减少田间劳动操作, 30天内一般不要中耕, 保护药膜。用药量不宜过大, 要严格按照产品说明使用, 用药时间应在玉米播种后一周内完成。
茎叶处理:常用药剂有42%玉草净悬浮乳剂或40%乙莠水悬浮乳剂150~200毫升/亩, 或50%乙草胺乳油80~100毫升/亩, 或72%都尔乳油100毫升/亩, 对水60千克均匀喷雾, 在杂草出苗后3叶期前使用。在玉米6~8叶期, 用56%二甲四氯可湿性粉剂60~80克, 对水40千克进行定向喷雾。可防除玉米田恶性杂草莎草和部分阔叶杂草。在玉米60厘米高时, 用10%草甘磷水剂500~1000毫升/亩, 或20%克无踪水剂100毫升/亩, 对水40千克, 进行定向喷雾, 可以防除多种杂草。注意事项:用药时应根据杂草种类和大小选用药剂, 药液喷施应均匀, 不漏喷, 不重喷。喷药应在晴天无风的下午4时后进行, 喷后遇大雨, 应重喷。使用克无踪、草甘磷、二甲四氯时, 应严格掌握操作规程, 进行定向喷雾。
目前当地用的配方:选用的药剂有封杀一号用于封闭除草;阿特拉津、24D丁酯、2甲四氯175~200毫升/亩;甲草胺 (拉索) 175~300克苗前混土2~4厘米;乙草胺130克、金玉丰;25%敌草隆wp200~250克、金玉莠封闭等。
2. 大豆田除草技术
土壤封闭:75%宝收+90%禾耐斯 (圣农施、乙草胺) , 用药量为15~25+1560~2500克 (毫升) /公顷。低洼地、低温条件下幼苗有抑制作用, 对后作安全;上述三种除草剂配方主要防治一年生禾本科、阔叶草及苣荬菜、刺儿菜、问荆等多年生杂草。90%禾耐斯 (圣农施、乙草胺) +70%赛克, 用药量为1560~2200+300~600克 (毫升) /公顷;上述两种除草剂配方主要防治一年生禾本科和阔叶杂草, 用于岗地、秋施药, 大豆个别品种敏感, 低洼地、低温条件下幼苗有抑制作用, 对后作安全。
茎叶处理:大豆2片复叶期、杂草2~4叶期、大多数杂草出齐时施药, 可采用以下配方 (具体用量参考说明书) , 混用时要适当减少用量。在禾本科杂草与阔叶杂草混合发生的地块, 可选用12.5%拿捕净或10.8%高效盖草能+24%克阔乐, 25%氟磺胺草醚80毫升+5%精喹禾灵60毫升或25%氟磺胺草醚80毫升+10.8%高效盖草能乳油20毫升或5%咪草烟水剂80毫升+48%异恶草酮EC100毫升, 对水30千克, 用喷雾法施药。但在不良环境条件下有较重的药害, 对后作安全。
3. 向日葵除草技术
农田杂草识别方法研究进展 篇4
关键词：杂草识别,机器视觉,行间杂草,行内杂草
0 引言
除草方法有人工除草、机械除草、杂草检疫、生物防除和化学除草等。其中, 化学除草方法高效、方便, 被广泛应用。粗放式的大面积喷洒除草剂不仅浪费药剂, 而且污染生态环境。为此, 国内外都在开展精确除草方法的研究。要实现精确除草, 首先需要识别出杂草。
美国伊利诺大学在分析杂草整体分布特性的基础上, 研制出了可进行施用量决策并控制喷头工作的智能喷雾机[1]。美国加利福尼亚大学戴维斯分校研制了基于视觉导航的精确喷雾系统, 该系统可识别出番茄 (Solanum lycopersicum) 以及生菜 (Lactuca sativa L.) 田中的杂草, 并对杂草进行定点施药[2]。在国内, 浙江大学、中国农业大学、江苏大学等开展了杂草识别与精确除草相关研究。南京林业大学研究了基于直接施药方法的玉米苗期除草机器人[3]。
目前, 杂草识别通常采用基于机器视觉的方法来采集和处理图像。利用颜色特征可以区分植物和土壤, 但是难以区分杂草和作物。近年来, 形态特征、光谱特征和纹理特征等也被用来识别杂草。另外, 模式识别等方法也被应用于杂草识别研究。
1 基于杂草特征的识别方法
1.1 利用形态特征识别杂草
基于形态特征的杂草识别主要通过研究叶片的边缘样式 (曲率或叶状特征) 和整个叶片形状 (面积、长度、宽度、周长、矩、无量纲比值等) 来实现[4]。单子叶和双子叶杂草在外部形态上差别很大, 单子叶杂草叶片窄小且直立;双子叶杂草叶片宽, 表面积大。因此, 可以利用形态的差异来区分杂草和作物。
Lee等研究了基于形态特征的杂草识别方法, 通过分析叶片的伸长度 (Elongation) 和紧密度 (Compactness) 来区分番茄苗和杂草。实验表明, 对二叶期番茄苗和杂草的识别率分别为73%和68.8%。伸长度和紧密度与叶片的体积和旋转性无关, 故叶片的尺寸和方位对识别率影响较小[5]。但该方法的研究是针对没有遮挡, 叶片完全显露的情况, 当叶片被遮挡时, 识别率则降低。
Manh等利用可变形模板 (Deformable Template) 方法来识别部分遮挡的叶片。该方法首先检测出叶片的端部, 然后将模型置于每个叶端之上, 并通过变形使模型与整个叶片进行匹配, 模型结构由叶片的可变骨架和代表叶片形状的轮廓线决定。麦田实验显示, 即使部分叶片被遮挡, 对狗尾草 (Setaria viridis L.Beauv.) 的识别率仍可达84%。由于该方法是通过寻找叶片的叶端进而识别整个叶片, 所以当叶片的叶端被遮挡时, 则无法进行识别[6]。
Maria Persson等利用活动形状模型 (Active Shape Models, ASM) 方法对甜菜 (Beta vulgaris) 田中的杂草进行识别, 该模型能够去除83%被遮挡的杂草像素, 杂草识别率为81%～87%[7]。
在自然环境下, 杂草叶片相互遮挡、相互交织, 增加了提取叶片特征的难度。另外, 叶片损坏、叶片嵌入泥地中、其他物体附着和叶片处于受应力状态等各种情况都会影响杂草形态特征的识别[4]。
1.2 利用颜色特征识别杂草
杂草和土壤的背景颜色存在明显差异, 因此可以通过分析图像中颜色特征参数对图像背景进行分割。常用颜色空间为RGB和HSI空间, 在RGB空间中最常用的颜色特征参数是超绿分量;而在HSI空间中, 色度分量 (Hue) 由于具有对光线不敏感的特性, 可削弱光照对图像的影响, 故应用较多。
Chris Gliever等采用超绿特征分量 (Excessive Green, EG=2G-R-B) 对土壤背景中的杂草目标进行分割, 实验表明, 对棉花 (Gossypium spp.) 田杂草的识别率为93%[8]。
可以利用颜色特征先从土壤背景中分离出杂草和作物, 再结合其它特征来区分杂草与作物。Blasco 等对采集到的图像进行逐点扫描, 根据各像素点的RGB值来分割作物 (杂草) 和土壤, 然后再通过检测目标区域的大小来区分杂草和作物。若目标区域小于预设的阈值, 则判定该目标区域为噪点;若目标区域大于另一预设阈值, 则判定该目标区域为作物。除此之外的剩余目标皆视为杂草。生菜田实验显示, 杂草识别率为84%[9]。
部分作物的株心颜色与杂草和作物的叶片颜色存在着差异, 可以利用此差异识别出杂草。毛文华等研究发现玉米 (Zea mays L.) 植株叶片的颜色是深绿色, 而株心区域的颜色是浅绿色, 对此先利用颜色特征从土壤背景中分割出玉米和杂草绿色植物区域, 再利用玉米苗株心颜色特征定位玉米植株, 最后根据区域连通性识别玉米植株, 得到的非玉米植株的植物区域即为玉米田间杂草。试验表明, 对玉米田中杂草的识别率可达84%[10]。
杂草与作物的颜色特征非常相似, 仅凭颜色特征难以区别杂草与作物。此外, 土壤湿度、光照强度和空间分辨率等都会影响识别效果[11]。
1.3 利用光谱特征识别杂草
在可见光 (400～700nm波段) 或近红外光 (700～2 500nm波段) 的照射下, 杂草与土壤以及杂草与作物的光谱反射率存在着差异。在可见光波段, 植物的叶绿素会吸收大部分的红色光[12], 叶绿素浓度的变化会影响反射率。在近红外波段, 杂草与作物叶片组织结构的不同会导致其吸收、反射和透射入射光线能力的不同, 根据反射率的不同也可区分杂草和作物。
Feyaerts等运用成像光谱仪测定了甜菜和杂草在435～1 000nm范围内的反射率。研究表明:利用441, 446, 459, 883, 924, 998nm 6个特征波长点识别甜菜田中的杂草, 准确率为91%[13]。
Piron等利用二次判别分析法 (Quadratic Discriminant Analysis, QDA) 选取识别胡萝卜 (Daucus carota) 和杂草的特征波长点。研究发现, 以450, 550, 700nm为特征波长点的3个干涉滤波器组成了最佳组合滤波器, 对胡萝卜和杂草的识别率达到72%[14]。
Victor Alchanatisa等在可见光和近红外波段采集多重波长的图像, 然后利用两个光谱通道 (660和800nm) 从图像背景中分割棉花和杂草, 并开发了基于局部直方图的鲁棒统计算法。该算法的鲁棒性在于可以识别不同大小、形状以及不同季节的棉花与杂草。试验表明, 该方法对棉花田杂草的识别错误率为15%[15]。
陈树人等测量了棉花、刺儿菜 (Cirsium setosum (Willd.) MB.) 、水稻 (Oryza sativa) 、稗草 (Echinochloa crusgalli (L.) Beauv.) 等4种植物在350～2 500nm波段范围内的光谱反射率。实验结果表明, 利用3个特征波长385, 415, 435nm可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%;利用5个特征波长375, 465, 585, 705, 1 035nm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%[16]。
在可见光波段, 杂草识别容易受到环境的影响, 温度[17]、光照、湿度等都会造成植物反射率的变化。另外, 有些杂草和作物的组织结构和反射波长十分相近, 在近红外波段识别杂草时, 会造成识别误差。因此, 这就对传感器的精度提出了比较高的要求。基于光谱特征的杂草识别方法相对简便, 实时性高, 但相关设备价格昂贵, 应用成本较高。
1.4 利用纹理特征识别杂草
纹理为某种基本模式 (色调基元) 的重复排列, 可以通过观察纹理度量是否发生显著改变来确定两种纹理模式之间的边界。图像局部区域的自相关函数、灰度共生矩阵、灰度游程以及灰度分布的各种统计量, 是常用的数字纹理特征。但是, 杂草和作物往往呈现出不同的纹理特征, 因此可以利用纹理特征来识别杂草。
Zhang等利用Fourier光谱对小麦 (Triticum aestivum Linn.) 和杂草的纹理特征进行分析, 研究发现, 小麦叶片具有单方向的纹理模式, 而杂草叶片表现为多方向纹理模式, 这种纹理方向性上的差异可用来区分小麦和杂草[18]。
Majumdar等分析计算了10个灰度共生矩阵 (Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM) 特征、12个灰度行程矩阵 (Gray Level Run Length Matrix, GLRM) 特征和3个灰度特征。利用这25个纹理特征对麦田杂草进行识别, 正确率为92%。另外, 研究表明, 在绿波段的纹理特征模型识别精度最高。为了减少纹理分析算法的计算时间, 可将原始图像的256个灰度级缩减为8个灰度级[19]。
曹晶晶等以作物行中心为基准来选取纹理块, 计算量化级数为8级的H颜色空间的共生矩阵, 提取5个纹理特征参数, 并且利用K均值聚类法判别分析各块的类别。研究表明, 由于在计算纹理特征时以块为单位考虑, 并加入了位置特征量, 从而使纹理的计算更有目标性, 提高了算法的实时性。麦田实验显示, 杂草识别率约为93%[20]。不同植物的纹理区别较明显, 因此采用纹理识别往往可以获得较高的识别率, 但提取和分析纹理特征需要大量的数据计算, 影响了实时性。
1.5 模式识别及其它方法的应用
近年来, 人工神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、决策树和判别分析等模式识别方法也被应用于杂草识别研究中。
Ismail Kavdir将采集到的向日葵 (Helianthus annuus) 、杂草和土壤图像作为输入数据建模, 构造了一个基于误差反向传播算法 (Back Propagation, BP) 的人工神经网络, 并通过降低图像的分辨率、切割土壤背景的边缘以减少图像尺寸来提高神经网络的学习速率。实验表明, 从土壤背景中识别出向日葵和杂草的准确率为90.2%, 而区分出向日葵和杂草的准确率为82.6%[21]。
Lanlan Wu等提取玉米和杂草的纹理特征作为支持向量机分类器的输入向量, 利用该支持向量机方法对玉米和杂草进行识别, 准确率为92.31%～100%。另外, 通过对比支持向量机和BP神经网络发现, 支持向量机方法识别杂草的准确率高于BP神经网络, 在相同数据集下, BP神经网络的识别率仅为80%[22]。
Merchant等以颜色和位置特征为识别参数, 采用贝叶斯分类器来区分花菜 (Brassica oleracea L. var. botrytis L.) 、杂草和土壤, 在获取准确先验概率条件下, 错误分类率最低为6.4%。另外, 分析结果表明, 在输入特征数较少的情况下, 采用贝叶斯分类器的效果要优于前馈神经网络[23]。
Karimi等分别运用判别分析、决策树和人工神经网络3种模式识别方法对玉米田中的杂草进行识别, 杂草识别率分别为87%, 76%和81%。研究发现, 在玉米生长初期采用判别分析方法识别杂草可以得到较高的识别率, 而在玉米抽雄期和完全生长期使用人工神经网络方法最为适宜[24]。
随着研究的深入, 分形维数、小波变换等方法也开始应用在杂草识别领域, 并取得了较好的效果。
杂草的形态结构具有自相似特征, 故可用叶片的分维来刻画分形体各尺度上特征的共性, 揭示杂草本质特征[25]。吴兰兰等比较了3种分形维数的计算公式和计算方法, 发现Bouligand-Minkowski方法最佳。其中, 玉米和杂草的平均分形维数分别为1.204和1.079, 结合支持向量机进行识别, 玉米和杂草的识别率可达80%[26]。
Bossua等利用小波变换对小麦和杂草进行识别。通过对小波变换和Gabor滤波器在基于模糊矩阵下的杂草识别结果进行比较, 发现小波变换可以更好地适应透视图像, 在Daubechies 25和Meyer小波时识别结果最佳, 小麦和杂草的识别率可达80.6%, 且小波变换在识别精度和处理时间上皆优于Gabor滤波[27]。
1.6 多特征融合的应用
杂草与作物在形状、颜色、大小和结构上都非常相似, 仅仅利用单个特征很难精确识别杂草, 因此可采用多个特征进行融合分析, 以提高杂草的识别率。
Staab将杂草和番茄的光谱和空间分布特征作为贝叶斯分类器的输入参数来区分番茄和杂草。其中, 空间分布特征为光谱图像中模拟GPS位置间的距离, 该方法认为距离已知番茄位置较远的目标体即为杂草, 实验表明, 杂草识别率大于84%[28]。
Sunil K Mathanker等提取了植物的形状、颜色和纹理特征, 并结合Adaboost 算法和支持向量机对油菜 (Brassica campestris L.) 田和麦田杂草进行识别。研究发现, 利用Adaboost算法识别油菜田杂草效果最佳, 杂草错误识别率为20.45%。而对于麦田杂草, 利用支持向量机法识别效果最好, 杂草错误识别率为24.91%[29]。
毛文华等通过利用植物的多种特征实现麦田杂草的识别。该方法先利用颜色特征分割土壤背景, 然后利用位置和纹理特征识别出杂草, 最后利用形态特征处理误识别的小麦和杂草。不同时期小麦和杂草的识别率最低为89%, 最高为98%[30]。
综合多个特征提高了杂草的识别率, 但增加了计算量。研究多个特征需选取有效的特征变量, 对各个特征进行独立分析, 这将大幅增加图像处理的时间。因此, 如何快速提取各个特征值, 对各个特征值进行有效的融合优化, 开发出高时效性的算法, 是利用多特征融合技术进行杂草识别的难点。
2 行间杂草与行内杂草的识别
精确除草都是针对按行种植的条播作物, 如玉米、棉花、大豆等。根据空间分布特征, 杂草可分为“行间杂草”和“行内杂草”。所谓“行间杂草” (Inter-Row Weed, Between-Row Weed) 是指生长在两个作物行之间的杂草;而“行内杂草” (Intra-Row Weed, Within-Row Weed) 则是指生长在一个作物行内的杂草, 即与作物同在一行的杂草。
2.1 行间杂草识别
对于行间杂草的识别, 主要利用杂草的颜色特征将杂草从土壤背景中分割出来。前文所述的各种方法都可用于行间杂草的识别。
Alberto Tellaechea等在RGB空间中将采集到的图像转换为单色图像, 利用熵阈值直方图法确定分割杂草与土壤背景的灰度级阈值, 通过此阈值将图像转换为二值图像, 再利用形态学开运算平滑转换后的二值图像, 从而完成了大麦 (Hordeum vulgare) 田杂草与土壤背景的分割[31]。
2.2 行内杂草识别
识别行内杂草不仅要将杂草从土壤背景中分割出来, 还要将杂草与作物加以区分, 而作物与杂草在颜色、形状、光谱等许多特征上相似程度较高, 不易于分割, 所以行内杂草识别相对于行间杂草要复杂很多。行内杂草识别是实现精确除草的关键, 目前众多研究正在关注行内杂草识别。
undefined等通过提取颜色特征 (绿色平均值) 和两个形状特征 (紧密度和伸长度) 对生菜和杂草进行分类, 准确率达96%[32]。
Piron等利用植物的株高和光谱特征对胡萝卜和杂草进行识别。研究发现利用植物的株高来区分胡萝卜和杂草, 正确率为83%, 而利用光谱特征对胡萝卜和杂草进行分类, 正确率为72%。通过优化植物的株高阈值并结合光谱特征, 区分胡萝卜和杂草的准确率可达86%[33]。
朱伟兴等在颜色空间YIQ , 选取I作为特征量并用改进的最大类间方差法分离植物与背景;在颜色空间HSI, 选取I的同质性量和S作为特征量进行多层同质性分割分离小麦与杂草; 最后结合形态学特征开闭运算滤波及二值逻辑与运算获得杂草图像。麦田试验表明, 杂草正确识别率达92.6%[34]。
多特征融合的方法也越来越多地被用于行内杂草识别, 但特征量的增多必然导致特征空间复杂程度的提高。行内杂草的识别需要在众多的特征中选取最优特征量, 剔除冗余特征, 减少计算量, 并结合人工智能算法, 以提高行内杂草的识别率。
3 结论
杂草识别是精确除草的前提。一般采用机器视觉和数字图像处理方法识别杂草。
在作物行间, 只有杂草是绿色的, 因此可以利用颜色特征将杂草从土壤背景中分离出来, 从而识别出行间杂草。