数字农业作为现代农业最前沿的发展领域之一,是当今世界农业高效、生态、安全和可持续发展的关键和核心。数字化和信息化技术可为农业生产过程和管理提供快速、准确的信息获取、科学的辅助决策和高效的作业控制,已成为全球农业科技领域研究的热点。粮食的品质安全和供给保障是现代农业生产的最根本的目的之一,因此,如何实现农作物生长过程快速监测和精准管理成为农业科技发展的当务之急。农作物生长过程受多种因素的影响,而病害是作物大量减产和品质安全问题的重要影响因素,因此作物病害的防治,特别是作物病害早期的诊断和监测对防患病害蔓延造成作物大面积减产和品质下降具有重要的意义。本研究主要内容和成果包括：(1)根据作物病害侵染和发病的不同时期(侵入期、发病早期和发病期),综合应用拉曼光谱、光谱和成像、高光谱成像等技术,建立了作物病害不同侵染期快速检测方法和模型,实现作物病害的早期快速诊断和识别,对控制和切断病害大面积蔓延,开展作物精准化和数字化管理和作业具有重要意义。(2)建立了基于拉曼光谱检测茶叶白星病侵入前后细胞壁有效区分模型,实现病害侵入超早期的快速诊断。通过白星病侵染下茶树叶片细胞壁成分的共聚焦显微拉曼光谱响应机理和特性分析,结合特征波长提取方法和化学计量学建模方法,建立了基于拉曼光谱检测茶叶白星病侵入的区分模型,结果表明主成分分析可对健康和染病样本的拉曼光谱数据进行有效分析,可进行定性鉴别；通过结合biPLS和SPA得到了一种有效的信息提取的方法,大大提高了建模效率；基于14个特征波数建立了关于健康和染病茶叶细胞壁分类模型的线性公式,可以方便有效的来辨别茶树染病与否,RBF-NN和LS-SVM均可对健康和染病茶叶做出准确的判别,得到的判断准确率均可达到100%。(3)建立了作物(番茄)早疫病和灰霉病发病早期快速诊断方法和模型,并实现了病害胁迫下番茄叶片SPAD值的快速检测。应用光谱和成像技术,从可见-近红外波段(400-1000nm)、近红外波段(900-1700nm)和纹理特征三个角度,结合特征波长提取方法,实现了番茄叶片病害的早期诊断和识别,对早疫病所建模型的准确识别率均达到91%以上,对灰霉病发病早期的准确识别率达到100%；对病害胁迫下SPAD值预测的最优模型为基于CARS变量筛选方法的PLS模型,预测集决定系数(R2)为0.866,预测集均方根误差为2.328,取得了良好的预测效果。(4)建立了作物(油菜)菌核病发病期快速诊断方法和模型。应用高光谱成像技术,通过提取光谱数据,系统比较了13种不同数据预处理方法,3种不同判别阈值(0.5,0.3,0.1)和4种不同建模方法(PLS-DA、LDA、BPNN以及LS-SVM)的预测模型,结果表明基于SPA选择的5个特征波长的BPNN模型判别正确率最高,建模集和预测集判别正确率分别为93%与89%；通过提取图像纹理特征,结合SPA特征提取方法,所建PLS-DA, LDA, BPNN和LS-SVM模型的判别分析效果均较好,建模判别准确率均达到80%以上。(5)开发了基于VC++和Matlab的两套作物病害图像特征提取与识别软件系统,该软件系统可以提取作物不同病害的特征参数,计算病害叶面积比,并可实现针对特定病害进行染病时期和程度的分析和判别,为作物病害早期快速诊断提供了新的方法和工具。