近些年来,花生产业发展较为迅速,种植面积逐年增加,但大面积的种植环境也为病虫害的生存创造了有利的环境,使花生产业一定程度上受到了病虫害的影响。由于病虫害发生的影响因素众多,花生合作社不能很好的对病虫害发生的程度进行判断,因此需要采用科学的方法进行虫害发生等级的预测,及时开展防治措施工作,以此减少其带来的影响和损失。该文以百信花生种植专业合作社实际需求为背景,采用机器学习的方法,以合作社的花生试验田为例,研究设计了花生地块虫害等级预测系统,为虫害防治提供科学的参考依据。首先花生地块虫害预测系统的整体设计方案采用了三级架构模型,从软件工程学的原理出发对预测系统进行需求分析以及总体设计工作,确定了系统的功能设计方案。其次进行了两项工作,一是根据合作社中花生试验田的地块农机作业数据进行地块地图轮廓图的生成。对地块的农机作业数据采用高斯投影、数据插值等方法进行数据预处理工作,紧接着通过三角剖分算法进行计算得到地块的轮廓图;二是在花生地块轮廓图的基础上,进行花生地块虫害等级预测工作。利用虫情测报灯和气象站设备获取到的害虫数据和气象数据,采用K-means、PCA等方法进行数据的预处理工作,紧接着通过支持向量机模型以采用最优参数,和是否由主成分分析法处理过的数据集相结合的方法进行研究比对,得出采用经过主成分分析法处理过的数据集与支持向量机模型相结合的方式其预测效果最好。因此最终确定采用PCA+SVM相结合的模型进行花生地块虫害等级预测工作。最后根据合作社的实际需求开发花生地块虫害等级预测系统,运用Bootstrap、Spring Boot框架搭建前端和后端,采用MySQL数据库进行地块、虫害以及气象数据的管理,实现了系统预期的效果。综上所述,基于机器学习的花生地块虫害预测预报在合作社中进行了实际应用且效果较好,系统的开发在农业生产中具有实际的应用价值。