基于多传感器融合的番茄行内精准除草系统研究

为解决番茄早期生长阶段行内杂草难以控制的问题，研究人员开发了一种集成多传感器融合与双精度喷洒技术的智能除草系统。实验表明，该系统对番茄植株和杂草的分类准确率达95.43%，杂草防治效率较单精度系统提升1.40%，显著提高了除草精准度并减少农药使用，对精准农业发展具有重要意义。

　　

在农业生产中，杂草尤其是行内杂草对番茄生长的威胁尤为突出。由于行内杂草与番茄植株距离近、形态相似，传统机械除草难以奏效，而人工除草效率低下且成本高昂。化学除草虽广泛使用，但其环境风险和食品安全问题日益受到关注。针对这一痛点，某国内高校研究团队提出了一种创新解决方案——基于多传感器融合的精准除草系统，相关成果发表于《Computers and Electronics in Agriculture》。

该研究的核心在于突破传统单一传感器依赖图像识别的局限。研究人员巧妙结合颜色标记传感器与摄像头数据，通过开发的融合算法实现植物标签的精确定位，为后续分类提供先验信息。实验采用两种不同尺寸的网格划分杂草空间分布，配合固定与移动双喷洒模块的协同作业，成功实现了对行内杂草的靶向微喷。

研究方法上，团队主要运用了三大关键技术：

1. 多传感器数据融合：通过颜色标记传感器快速定位植物标签，结合摄像头图像数据构建分类模型；
2. 双精度喷洒技术：设计固定与可移动喷嘴组合，利用网格化处方图实现差异化施药；
3. 自适应控制算法：基于实时传感器数据动态调整喷洒策略，优化药剂利用率。

实验结果显示，该系统在模拟环境中展现出卓越性能：

• 分类准确性：番茄与杂草的区分准确率达^95.43%，显著优于同类系统；
• 除草效率：检测到的杂草^99.96%被有效处理，较单精度系统提升^1.40%；
• 精准施药：通过双网格策略（大网格覆盖密集区/小网格针对孤立杂草），药剂浪费减少^30%以上。

讨论部分指出，尽管系统在大多数场景下表现优异，但仍存在少量误判案例，主要源于摄像头帧率不足导致的同步延迟。研究团队强调，该技术尤其适合高密度杂草环境，其创新点在于：

1. 降低数据需求：相比深度学习方法，融合传感器数据大幅减少训练样本量；
2. 平衡精度与效率：双精度喷洒在保证除草效果的同时避免过度用药；
3. 工程可行性：模块化设计便于田间部署与维护。

这项研究为精准农业提供了新范式，其技术路线可扩展至其他作物除草场景。未来工作将聚焦于提升系统实时性与适应复杂农田环境的能力，推动智能除草设备的商业化落地。