综述：杂草检测、入侵预测与预警的最新进展与应用综述

《Computers and Electronics in Agriculture》：Recent developments and applications of weed detection, invasion prediction and early warning: A review

本综述系统梳理了杂草检测（RGB/光谱传感）、入侵预测（气象/土壤传感）与预警技术的最新进展，提出"检测-预测-预警"一体化管理框架，重点分析传感器系统（如UAV、LiDAR）与智能算法（如深度学习、ANN模型）在提升农业可持续性中的应用挑战与未来趋势。

　　

Sensors and systems for weed detection, invasion prediction and early warning

作为智慧农业的核心技术支撑，传感器系统通过多模态数据采集为杂草管理提供关键信息源。地面传感系统中，RGB相机凭借成本优势广泛应用于形态特征识别，但其三维信息缺失问题催生了RGB-D相机（含深度数据）的优化应用。光谱传感器通过分析植物反射光谱差异（如多光谱/高光谱成像），荧光传感器利用生理信号特异性，而LiDAR等距离传感器则依据冠层高度差实现杂草甄别。空基平台如无人机（UAV）集成多种传感器，实现了大田尺度的快速监测。在入侵预测环节，气象传感器（温湿度、降水）与土壤传感器（pH值、养分）通过累积温度、土壤热时间等参数，结合历史数据构建预测模型（如人工神经网络ANN），显著提升了对杂草萌发时序的预报精度。

Methods for weed detection, invasion prediction and early warning

智能分析方法将原始数据转化为决策知识。杂草检测方法涵盖计算机视觉（传统图像处理与深度学习双路径）、光谱分析、植物生理信号解析及株高差异识别。其中深度学习通过空间语义特征分布差异实现作物-杂草区分，如卷积神经网络（CNN）在复杂背景下的优异表现。入侵预测则采用过程模型（分阶段模拟休眠解除-萌芽过程）与经验模型（环境因子与历史发生关系直接建模），结合物种分布模型（SDM）预测空间扩散趋势。早期预警系统整合实时检测与预测结果，通过阈值判定发布干预警报，例如基于 hydrothermal time 模型的稗草萌发预警。

Applications for weed detection

技术落地场景呈现多元化特征：农业机器人通过实时检测实现精准除草，降低除草剂用量；生物多样性保护中监测入侵物种扩散动态；作物产量提升方面，通过早期预警避免杂草竞争资源。例如搭载光谱传感器的自主导航机器人，可识别行间杂草并执行机械臂定点清除。

Challenges and future trends

当前面临数据采集瓶颈（遮挡、光照变异）、模型泛化性不足、多源数据融合效率低等挑战。未来趋势指向轻量化传感器开发、跨模态数据融合算法优化（如注意力机制），以及基于数字孪生的虚拟预警系统构建。特别需加强幼苗期杂草识别、气候变化适应性模型等研究方向。

Conclusions

"检测-预测-预警"连续体框架通过传感器网络与智能算法协同，推动杂草管理从被动应对向主动干预转型。多技术融合（如UAV+多光谱+ANN）将成为智慧农业的标准解决方案，但系统集成度、实时性与成本效益的平衡仍需持续攻关。