阿肯色州的研究人员通过结合人工智能和可见光以外的传感器，开发出一种在测量除草剂引起的植物压力方面超越人类辨别能力的系统。阿肯色大学农业系统分部的研究机构——阿肯色农业实验站的科学家在《智能农业技术》上发表了一项研究，为高光谱传感器在杂草管理中的应用提供了概念证明。

杂草管理是农业生产中的重要环节，而量化除草剂的有效性是其中的关键要素，有助于抑制除草剂抗药性。普通相机仅使用红、绿、蓝三种可见光波段创建图像，光谱范围为380至750纳米;而高光谱传感可捕捉250纳米至2500纳米范围内的波段和热红外线，能提供更丰富的信息。

在此次研究中，研究人员利用高光谱传感技术评估了藜(学名：Chenopodium album L.，一种在农业和园艺环境中常见的杂草)对草甘膦的反应。令人意外的是，他们发现当藜暴露于亚致死剂量的除草剂时，其光合作用实际上有所增强。

“植物对除草剂应用的反应传统上是通过视觉评级来测量的，但准确性会受评级者培训质量和多年实践经验的影响。”该研究的首席研究员、阿肯色大学农业部和戴尔邦珀斯农业、食品和生命科学学院作物、土壤和环境科学系精准农业助理教授奥雷利·庞塞特(Aurelie Poncet)表示，“我们认为，如果能拥有一个能自动做出部分决策的传感器，或许能在未来的应用中实现更精准的评估。”

杂草科学家经过专门培训，能够将除草剂的药效评估误差控制在10%(正负5%)。而此次研究人员利用机器学习模型对光谱辐射计收集的数据进行分析，最终将误差控制在12.1%，他们的目标是将误差进一步降低至10%以下。

研究过程中，研究人员使用随机森林机器学习算法分析了实验中收集的数千个植被指数数据点。该算法结合多个决策树的输出，得出单一结果。主要作者、邦珀斯学院作物、土壤和环境科学硕士生马里奥·索托(Mario Soto)称：“我们成功利用随机森林描述了藜对草甘膦施用的反应，这为超越植被指数的发展提供了可能性，该方法在已发表的文献中越来越受到关注。”

一旦该高光谱传感技术完善，便可用于测量特定杂草对除草剂施用的反应，克服人类视觉评估的局限性。实验站和邦珀斯学院的杂草生理学和分子生物学教授尼尔达·罗马-布尔戈斯(Nilda Roma-Burgos)指出，虽然培训可弥补评估人员经验不足的问题，但在恶劣环境条件下长时间评估治疗方案带来的精神和身体疲劳会影响评估人员的判断。“原则上，这种方法可消除除草剂药效评估中的人为因素，成为杂草科学的宝贵研究工具。但与此同时，仍需大量工作来验证该方法在主要杂草种类、除草剂作用方式、除草剂施用后时间和环境条件下的效果。”

该研究的共同作者还包括应用土壤物理学和土壤学大学教授克里斯托弗·布赖(Kristofor Brye)、项目助理韦斯利·弗朗斯(Wesley France)和作物、土壤和环境科学系杂草科学研究生助理胡安·C·贝拉斯克斯(Juan C. Velasquez)。

更多信息： Mario Soto 等人，高光谱指标及藜(Chenopodium album L.)草甘膦诱导胁迫的表征，《智能农业技术》(2025)。