中文摘要：

本项目以玉米田间杂草为研究对象，在自然光照条件下，玉米3－5叶的杂草防治适期内，利用CCD照相机和摄像机作为图像采集工具，采集了实际的玉米田间场景图像。分析了玉米和杂草苗的形状、纹理、颜色和位置等基本特征，扩充了植物识别方法库PDM-Lib。在此基础上，提出了利用光谱特征的玉米和杂草的物草分割线SCW-Line，利用结构特征的玉米田间杂草株心颜色识别方法，基于形态算子的重叠叶片分割算法，有效分割绿色玉米和杂草叶片的PSO-K改进算法。根据点播作物玉米的种植特性，结合所研究的具有田间适应度的植物特征提取方法，提出了基于多特征的玉米田间杂草识别方法，进行了田间杂草变量控制的室内试验台试验，试验结果表明杂草苗的正确识别率平均为90％，帧图像的处理时间平均为500ms。基于多特征的玉米田间杂草识别方法的研究，是精准杂草控制技术的应用基础研究，其实现不仅为玉米田间草害的精准防治提供了决策依据，而且对促进农药的合理有效施用、生态环境的保护具有深远意义。