摘要：为了实现棉田中不同类型杂草的机器视觉识别，提出基于主成分分析和支持向量机的棉花出苗期杂草识别方法。该方法通过提取棉田图像中棉花和杂草的颜色、形状、纹理等特征，并利用主成分分析（PCA）降低特征变量空间维数，结合支持向量机，实现对棉田杂草类型分类。通过120个棉花杂草测试样本分类试验结果发现，经PCA降维得到的前3个主成分分量能有效减少支持向量机的训练时间和提高分类正确率；通过对比发现前3个主成分分量与径向基核函数支持向量机相结合效果最好，其训练时间为91ms，平均分类正确率达98．33％。

关键词：棉花 杂草识别 图像处理 主成分分析 支持向量机 

单位：中国农业大学工学院 北京100083 中国农业大学信息与电气工程学院 北京100083