除草剂的广泛使用引发了环境污染、生物多样性减少、杂草群落变迁和杂草抗药性等诸多问题。热除草是替代化学除草的潜在方法。对杂草热特性和光谱特性的研究有利于提高热除草设备效率、降低其能耗。本文从植物本身的物理性质出发，研究了稗草、刺儿菜和婆婆纳等几种主棉区杂草的热特性和光谱特性。 利用差示扫描量热仪(DSC)测量了25～150℃范围内作物棉花、杂草婆婆纳和稗草的DSC曲线。通过分析杂草在受热过程中的热反应，找到了表征热除草能耗的两个主要参数：有效热处理温度和所耗能量。稗草、婆婆纳叶片吸热反应温度分别为84.79℃和85.75℃，吸热反应过程中的吸热量分别为1256J/g和1265J/g。实验发现：与杂草叶片相比，棉花茎杆更耐热，在吸热反应温度和吸热量方面均高出28％～30％。 利用ASD光谱仪在室内分别测量了杂草稗草、刺儿菜和作物棉花叶片在350～2500nm波段范围内的反射率。运用SAS统计软件的STEPDISC过程筛选能够区分作物和杂草的判别变量，实验发现特征波长点的分布与被区分杂草的类型有关，用于区分棉花和稗草的特征波长点在可见光波段和近红外均有分布，用于区分棉花和刺儿菜的特征波长点仅分布在可见光范围。判别模型中加入筛选所得特征变量，利用DISCRIM过程进行判别分析。使用多个判别变量的组合可以提高判别效果，但对棉花和刺儿菜间的判别难以达到工程应用的精度。使用反射率比率作为判别变量时，一方面可以提供更多能够用以判别的光谱特征；另一方面可以提高识别率。特征波长点比率385/555、495/555和415/555(nm/nm)的组合可以用来有效识别棉花、稗草和刺儿菜。 通过对杂草受热过程的研究，本文找到了热除草的有效温度和能量参数，对于热除草机械的设计，和田间作业时针对不同类型、不同生长阶段杂草实施精确的剂量具有参考价值。基于光谱分析技术，比较分析了从双子叶作物棉花中区分单子叶植物稗草和双子叶植物刺儿菜的光谱特性，有利于杂草自动识别技术的完善发展，为热除草机械针对杂草群落精确除草奠定了基础。