论文标题：Application of hyperspectral imaging to identify spectral signatures of grass weeds in rice at early stages: a review

期刊：Frontiers of Agricultural Science & Engineering

作者：Syarifah Noor Irma Suryani Syd AHMAD, Abdul Shukor JURAIMI, Nik Norasma CHE’YA, Ahmad Suhaizi Mat SU, Muhammad Huzaifah Mohd ROSLIM, Nisfariza Mohd NOOR, Mst. MOTMAINNA

发表时间：24 Jan 2025

DOI：10.15302/J-FASE-2025619

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Dec 2025, Volume 12 Issue 4

· 第八篇 ·

▎论文

IDApplication of hyperspectral imaging to identify spectral signatures of grass weeds in rice at early stages: a review

高光谱成像技术在早期稻田杂草识别中的应用：光谱特征综述

文章类型：Review

发表年份：2025年

第一作者：Syarifah Noor Irma Suryani Syd AHMAD

通讯作者：Abdul Shukor JURAIMI, Mst. MOTMAINNA

Email: ashukur@upm.edu.my, motmainna@upm.edu.my

作者单位：马来西亚博特拉大学

Cite this article :

Syarifah Noor Irma Suryani Syd AHMAD,Abdul Shukor JURAIMI,Nik Norasma CHE’YA,Ahmad Suhaizi Mat SU,Muhammad Huzaifah Mohd ROSLIM,Nisfariza Mohd NOOR,Mst. MOTMAINNA. Application of hyperspectral imaging to identify spectral signatures of grass weeds in rice at early stages: a review. Front. Agr. Sci. Eng., 2025, 12(4): 763-778 DOI:10.15302/J-FASE-2025619

· Graphical abstract · 

· 主 要 内 容 ·

水稻作为全球超半数人口的主食，其产量安全一直是农业领域的重中之重。然而，稻田中的杂草，尤其是稗草、异型莎草等禾本科杂草，与水稻幼苗在早期生长阶段形态极为相似，争夺光照、养分和水分，严重时可导致减产20%–100%。传统的人工除草不仅耗时费力，还难以适应规模化种植需求；而盲目使用除草剂则可能污染土壤和水源，威胁生态环境。如何在杂草生长初期精准识别并定向清除，成为困扰农业生产的一大难题。

近年来，随着遥感技术的发展，高光谱成像技术为这一问题提供了新的解决方案。这项技术通过搭载在无人机或地面传感器上的特殊相机，捕捉植物在可见光至红外波段的数百个窄光谱信息，形成“光谱指纹”——就像每个人的指纹独一无二，每种植物也会因叶片结构、叶绿素含量等差异，反射出独特的光信号。例如，健康水稻在绿光波段 (545–565 nm) 反射较强，而稗草在近红外区域 (700–1350 nm) 的反射率与水稻存在显著差异。通过分析这些“指纹”，技术人员能在杂草刚出苗时就将其与水稻区分开来。

马来西亚博特拉大学的Abdul Shukor JURAIMI教授团队在本文中指出，高光谱成像技术的优势在于非接触式、高精度和早期性。与传统人工目测相比，它可在水稻播种后10–30天内 (杂草竞争力最强的关键期) 完成检测，识别准确率普遍超过90%。例如，针对稻田中最常见的稗草和杂草稻，研究人员通过智能算法分析光谱数据，识别准确率分别达到100%和92%。这种精准识别为“靶向除草”奠定了基础：结合无人机和处方图技术，可实现除草剂的定点喷施，减少农药使用量达50%，既降低成本，又减轻环境负担。

该技术的核心在于光谱数据与人工智能的结合。传统光谱分析依赖人工提取特征，效率低下，而机器学习算法能自动从海量数据中筛选关键波段，甚至在复杂背景下仍保持高识别率。例如，轻量级神经网络模型部署在无人机上后，可实时生成杂草分布图，指导农民在24小时内完成精准施药。印度的试点研究显示，采用该技术后，稻田除草成本降低25%，产量提升15%，验证了其实际应用价值。

不过，高光谱成像技术的普及仍面临挑战。目前，一套完整的高光谱成像系统成本较高，且数据处理需要专业知识。此外，田间光照变化、作物生长阶段差异等因素可能影响光谱稳定性。研究团队表示，未来需开发更廉价的传感器和简化的数据分析工具，同时结合卫星遥感和地面物联网，构建“空天地”一体化监测网络，让小农户也能负担和操作。

随着技术的成熟，高光谱成像不仅可用于杂草识别，还能监测作物病害、养分状况和产量预估，推动农业从“经验种植”向“精准智慧农业”转型。在气候变化加剧、粮食需求增长的背景下，这类技术将成为保障全球粮食安全的重要支撑，让每一寸稻田都实现高效利用，守护“盘中餐”的可持续产出。

· 主 要 图 表 ·

图1 水稻的生长阶段。

图2 不同生长阶段下水稻品种MR297和MR315，以及主要杂草 (雀麦草、皱叶雀稗和中国茅) 的不同特征。(a) 种植后10天；(b) 种植后20天；(c) 种植后30天。

表1 利用高光谱成像技术进行杂草检测的研究

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