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为优化特定地点杂草管理（SSWM）的杂草分布预测，研究对比多种方法，发现精细网格结合克里金插值效果最佳。
在农业生产的大舞台上，精准农业（Precision Agriculture）正逐渐崭露头角。其中，特定地点杂草管理（Site - specific weed management，SSWM）是精准农业的关键一环，它致力于通过精准的杂草管理策略，实现更高效、可持续的作物生产。想象一下，农田里的杂草就像一群不速之客，它们肆意生长，抢夺农作物的养分、阳光和水分。传统的 “一视同仁” 式除草方式，不仅耗费大量的人力、物力，还可能对环境造成不必要的伤害。而 SSWM 则像是一位精准的 “园丁”，它能根据杂草在农田中的具体分布情况，有的放矢地进行除草，既节省了资源，又保护了环境。
然而，实现 SSWM 并非易事。要想精准地管理杂草，首先得知道它们在哪里、分布情况如何。这就需要绘制杂草分布地图，而绘制地图的关键在于确定杂草在不同地理位置的出现情况和密度。但是，杂草在农田里可不是规规矩矩分布的，它们常常呈斑块状生长，这给准确采样带来了极大的挑战。目前，虽然有一些先进的技术，如 3D 相机、遥感、多光谱成像和人工智能（AI）等可以用于杂草采样，但这些技术仍存在一些问题，比如在区分小麦等作物早期生长阶段的杂草时就显得力不从心。
为了攻克这些难题，来自德国联邦栽培植物研究中心（Julius Kuehn - Institute，JKI）的 Mona Schatke、Lena Ulber、Christoph K?mpfer 和 Christoph von Redwitz 等研究人员开展了一项极具意义的研究。他们的研究成果发表在《Precision Agriculture》杂志上。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：
- 田间试验：在德国中部的四块农田中心区域设置了手动杂草采样的空间网格。使用全球导航卫星系统（GNSS）在每个试验田安装了两种不同类型的网格，一种是由 40 个点组成的规则网格，另一种是 40 个点随机分布的随机网格，还将两者结合形成了 80 个点的精细网格。在特定时间，研究人员对每个网格点的杂草种类和密度进行了人工测定。
- 数据分析：利用 R 语言中的‘gstat’‘raster’‘gcKrig’等软件包，生成杂草分布地图。通过这些软件包，运用不同的插值方法对杂草密度进行预测，并采用留一法交叉验证（Leave - One - Out Cross - Validation，LOOCV）来评估模型性能。
下面让我们看看具体的研究结果：
- 杂草分布特征：四块冬小麦田的杂草种类和分布各不相同。例如，在田间 1，观察到 9 种杂草，其中堇菜（Viola arvensis M.）的平均杂草数量和最大数量最高；田间 3 由于母菊（Matricaria chamomilla L.）的高杂草密度，总杂草数量高于其他田地。研究人员还通过 Lloyd’s 指数（Lloyd’s index of patchiness，PI）来衡量杂草的分布模式，发现大多数杂草呈斑块状分布。
- 不同插值方法的预测质量：研究人员对比了六种插值方法，包括普通克里金法（Ordinary Kriging，OK）、简单克里金法（Simple Kriging，SK）、泛克里金法（Universal Kriging，UK）、高斯 copula 克里金法（Gaussian copula Kriging，GK）、最近邻法（Nearest Neighbor，NN）和反距离加权法（Inverse Distance Weighting，IDW）。结果显示，对于大多数杂草物种和田间，精细网格结合克里金插值方法能最好地反映杂草分布和密度。其中，简单克里金法和普通克里金法的归一化均方根误差（Normalized Root Mean Square Error，NRMSE）最低。然而，所有的克里金方法都存在平滑效应，会低估实际杂草密度的最大值，高估最小值。最近邻法虽然能准确估计最大杂草密度值，但整体误差较高。
- 基于不同采样网格分布的预测质量：研究发现，采样网格的空间排列对插值预测质量有影响。对于田间 4，规则网格的平均 NRMSE 几乎是其他两种网格类型的两倍。这表明，在相同数量的网格点下，随机分布的网格点可能比规则分布的网格点更能代表田间杂草的分布。此外，网格分辨率也会影响插值结果，不过在本研究中，80 个点的精细网格仅在两块田地中表现优于 40 个点的随机网格。
综合研究结果，研究人员得出以下结论：在精准农业的杂草管理中，使用空间分布的网格点进行杂草密度评估并结合插值方法，虽然能节省成本和时间，但插值预测的精度至关重要。精细网格结合克里金插值方法在大多数情况下表现最佳，但对于杂草发生率极低的物种，插值方法的预测精度仍有待提高。同时，高斯 copula 克里金法并没有减少平滑效应。未来，借助无人机和人工智能等技术实现杂草的自动可靠检测和分类，有望提高杂草密度评估的分辨率，改善插值方法的预测质量。
这项研究为精准农业中的杂草管理提供了重要的参考依据。它明确了不同采样网格和插值方法对杂草分布预测的影响，有助于农民和农业工作者选择更合适的方法来绘制杂草分布地图，从而制定更精准的杂草管理策略，为实现可持续农业发展贡献了关键力量。
