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作物、土壤與環(huán)境科學系碩士研究生馬里奧・索托（左）和農(nóng)業(yè)分部及戴爾・邦珀斯農(nóng)業(yè)、食品與生命科學學院精準農(nóng)業(yè)助理教授奧雷莉・龐塞，展示了一項用于測量除草劑對植物有效性研究的設(shè)備。圖片來源：阿肯色大學系統(tǒng)農(nóng)業(yè)分部

通過結(jié)合人工智能與可感知可見光以外光譜的傳感器，阿肯色州研究人員開發(fā)出一種系統(tǒng)，在測量除草劑引起的植物脅迫方面超越了人類的辨別能力。

阿肯色農(nóng)業(yè)實驗站（阿肯色大學系統(tǒng)農(nóng)業(yè)分部的研究分支）的科學家在《智能農(nóng)業(yè)技術(shù)》期刊發(fā)表的研究中，驗證了光譜輻射計等高光譜傳感器可幫助量化除草劑效果的概念 —— 這是雜草管理中遏制除草劑抗性的關(guān)鍵要素。

普通相機利用紅、綠、藍三原色可見光波段，在 380 至 750 納米的光譜范圍內(nèi)成像；而高光譜傳感則可捕獲 250 至 2500 納米波段及熱紅外光譜。

研究人員用該技術(shù)評估了普通藜（Chenopodium album L.）對草甘膦的反應，并通過實證發(fā)現(xiàn)：當該植物暴露于亞致死劑量的除草劑時，其光合作用實際增強。普通藜是農(nóng)業(yè)和園藝環(huán)境中的常見雜草。

“目前通過視覺評級衡量植物對除草劑施用的反應，但其準確性取決于評級者的培訓質(zhì)量和實踐年限，” 該研究首席研究員、農(nóng)業(yè)分部及戴爾・邦珀斯學院作物、土壤與環(huán)境科學系精準農(nóng)業(yè)助理教授奧雷莉・龐塞表示，“我們認為，若能有傳感器自動化完成部分決策，未來或許可將其應用于實際場景�！�

雜草科學家經(jīng)專業(yè)訓練后，評估除草劑效果的誤差幅度為 ±5%（即 10% 區(qū)間）。研究人員通過光譜輻射計收集數(shù)據(jù)并結(jié)合機器學習模型，將誤差幅度控制在 12.1%，其目標是將誤差降至 10% 以下。

他們采用隨機森林機器學習算法，分析實驗中收集的數(shù)千個植被指數(shù)數(shù)據(jù)點。該算法通過整合多個決策樹的輸出得出最終結(jié)果。

“我們利用隨機森林描述普通藜對草甘膦施用反應的成功，為超越植被指數(shù)的開發(fā)開辟了可能 —— 這是文獻中逐漸受關(guān)注的另一種方法，” 研究第一作者、邦珀斯學院作物、土壤與環(huán)境科學碩士研究生馬里奧・索托表示。

下一步計劃

實驗站及邦珀斯學院雜草生理學與分子生物學教授尼爾達・羅瑪 - 布爾戈斯表示，盡管培訓可彌補評估者經(jīng)驗不足的問題，但在惡劣環(huán)境中長時間評估處理方案導致的身心疲勞，即使對最有經(jīng)驗的評估者也會影響判斷。

“從原理上講，該方法可消除除草劑效果評估中的人為因素，成為雜草科學研究的寶貴工具，” 研究合著者布爾戈斯說，“但仍需大量工作來驗證該方法在關(guān)鍵雜草物種、除草劑作用模式、施藥后時間及環(huán)境條件下的適用性�！�

該研究的其他合著者包括應用土壤物理學與土壤學大學教授克里斯托弗・布賴、作物土壤與環(huán)境科學系項目助理韋斯利・弗朗斯，以及雜草科學研究生研究助理胡安・C・貝拉斯克斯。

更多信息：馬里奧・索托等，《普通藜（Chenopodium album L.）中草甘膦誘導脅迫的高光譜指標與特征分析》，《智能農(nóng)業(yè)技術(shù)》（2025）。DOI: 10.1016/j.atech.2025.100890

來源：阿肯色大學