1.一种枯草光谱识别方法，其特征在于，包括以下步骤：采集牧草光谱特征；

基于光谱特征的枯草识别：枯草光谱的筛选通过下式判别：Rred‑Rgreen>0其中：Rred代表红光波段的反射率， Rgreen代表绿光波段的反射率，当上式计算值大于0时，选取为枯草光谱特征；

基于线性拟合的枯草识别：2

将枯草光谱特征分别进行直线拟合，筛选出决定系数R>0.95的序列作为枯草光谱。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集牧草光谱特征后，进行抛物线修正及同次观测样本的均值合成输出，实现数据校正的同时降低测量随机误差，随后进行基于光谱特征的枯草识别步骤。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集牧草光谱特征后，利用光谱仪附配的ViewSpecPro软件进行光谱预处理，完成抛物线修正及同次观测样本的均值合成输出，实现数据校正的同时降低测量随机误差，随后进行基于光谱特征的枯草识别步骤。

4.一种枯草光谱识别系统，其特征在于，包括：光谱仪，用于采集牧草光谱特征；

枯草判别单元：根据下式判别：Rred‑Rgreen>0其中：Rred代表红光波段的反射率， Rgreen代表绿光波段的反射率，当上式计算值大于0时，选取为枯草光谱特征；

2

直线拟合单元：用于将枯草光谱特征分别进行直线拟合，筛选出决定系数R>0.95的序列作为枯草光谱。

5.根据权利要求4所述的枯草光谱识别系统，其特征在于，还包括预处理模块，用于对牧草光谱特征进行抛物线修正及同次观测样本的均值合成输出，实现数据校正的同时降低测量随机误差。