全文总字数：2483字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

农田杂草是指那些生长在农田、分布广、危害农作物、非人工有意栽培的草本植物。它是长期适应当地作物、耕作、气候、土壤等生态条件和其它因素而生存下来的，是农业生态系统中的一个组成部分，是自然环境中适应性最强、最繁茂的植物，它直接或间接的影响着农业生产，给经济作物带来很大的危害。杂草不仅与农作物争夺阳光、水分、肥料、还与作物争夺生存空间，不经过及时的处理，会阻碍作物生长，导致作物产量的下降，产品质量受损，甚至妨碍农作物收获，增加生产费用。

经常采用的几种除草方法包括机械除草、化学除草、人力除草、静电除草，还有生物除草等，但是都各有弊端。其中最多使用的是化学除草，但是使用化学农药对环境会对环境造成影响，不仅破坏生态平衡，空气、水、土壤以及农产品都会受到严重的污染。因此，想到应该采取一些有利的措施，既能有效的消除草害，提高粮食作物的产量，又能保护好人们的生存环境，达到可持续发展的目的，这就使得科学工作者对杂草控制新方法的研究成为了必然。由于计算机技术本身的飞速发展，应用图像处理技术进行农作物中的杂草识别与控制已成为可能，这不仅能提高农业生产的自动化水平，减少草害，而且对保护生态环境，节约除草费用有着十分重大的现实意义。

国内外研究现状

目前，国外在计算机杂草识别方面的某些成果己开始走向实际应用。如加拿大农业与农产品研究中心的 robert(1998)等人开发出的一种叫作 detectspary 的杂草识别传感器的除草剂喷洒器，与普通播撒相比，在休耕季节可以减少 19%-60%除草剂用量，而且还可以将它用于多年生杂草的控制。

2. 研究的基本内容

1.绪论

1.1研究的目地和意义

1.2国内外研究状况及对比

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

根据国内外的研究成果，对12中植物提取合适的特征，选择正确的分类方法，设计分类器，完成分类。

主要过程：

4. 参考文献

[1] a public imagine database for benchmark of plant seeding classification algorithms

[2] 张宁，基于图像分析的植物叶片识别算法研究

[3] 王丽君，基于叶片图像多特征提取的观叶植物种类识别