基于深度特征的稻田苗期杂草识别方法研究

摘要

稻田杂草主要在水稻秧苗封行前与其竞争水肥光等资源,也为病虫害提供滋生条件.由于目前主要防控方式为除草剂无选择性地喷施,造成大量的农药浪费和环境污染.由于除草剂针对杂草的靶向喷施可大量减少农药使用量,笔者提出了一种基于深度卷积特征的稻田苗期杂草识别方法,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和k最近邻算法(K-Nearest Neighbor Classifier,KNN)两种算法针对6种杂草的深度卷积特征进行识别.实验结果表明:基于SVM深度特征分类准确度高于KNN算法,两种算法针对苗期杂草深度特征识别精度都高于94％,可满足田间杂草除草剂靶向喷施的应用需求.