随着农业信息智能化的高速发展,传统的靠天吃饭模式演变成为由智能设备监控生产过程并进行自动调控的新型农业模式。如何对这些智能设备采集的数据特别是其中的图像数据进行处理,从中提取出其中的有用信息,并与实际的生产调控措施相结合,从而推动农业生产的高效、快速运作,具有重要意义。本研究将图像处理和机器学习应用于水稻的病害自动识别和叶龄自动检测中,这一方法相比于传统的人工识别和诊断方法更高效、准确。主要内容包括:首先,介绍了机器学习算法和图像处理的基本理论,为后续的病害识别算法研究和叶龄诊断算法研究提供了相应的理论指导和技术方案。接着,在对水稻病害进行识别的算法研究中,采用了机器学习方法进行水稻病害识别。本文主要研究三种水稻常见病害,即稻瘟病、白叶枯病和细菌性条斑病。具体内容包括:首先,对水稻病害图像进行预处理,然后分割出水稻病斑,建立对应的水稻病害图像集。然后,针对不同病斑的病理外在表现,提取多个方面的特征,再采用主成分分析法对提取的特征进行了优化。之后,分别采用BP神经网络和支持向量机建立模型,对优化后的特征进行分类测试,选择了其中识别准确率更高的BP神经网络作为最终的分类模型。最后,对BP分类模型提出改进,用遗传算法来对BP算法中的权值和阈值的初始选择过程进行优化。实验结果表明GA-BP改进算法具有可行性,提高了病害识别准确率。然后,在对水稻叶龄进行诊断的算法研究中,首先采用传统的图像处理方法对水稻叶脉进行提取,在传统算法对叶脉的提取效果不佳的情况下,提出一种新的基于聚类均值判断的方法用于提取水稻叶脉,改善之后的叶脉提取算法可以成功地提取出水稻主叶脉。并且使用该算法分别对有病害的水稻叶片和无病害的水稻叶片进行验证,算法提取效果良好。同时以该算法为基础,再结合叶脉偏向法,经过实际测试实现了叶龄诊断。最后,结合水稻病害识别结果和水稻叶龄诊断结果,在识别病害的基础上,以叶龄诊断技术为核心,针对不同的病害,然后根据不同叶龄阶段对稻田及时采取相应的管理措施,进行寒地水稻智慧调控。