摘要：针对自然条件下棉花盲椿象危害区域提取和危害等级识别难的问题，提出了棉花盲椿象危害等级自动识别方法。该方法以自然条件下采集的不同盲椿象危害等级棉叶图像为对象，利用最大类间方差阈值分割和多颜色分量组合方法进行作物与土壤分离和病斑分割，并利用分水岭分割方法对粘连棉叶进行分离并提取盲椿象危害棉叶区域，提取图像的颜色、纹理和形状特征，结合朴素贝叶斯分类器，依据划分的棉花盲椿象危害等级标准，对盲椿象危害等级进行识别。不同盲椿象危害等级识别试验结果表明：该模型平均识别正确率达90.0%，通过比较试验表明，该模型在识别精度比BP神经网络高2.5%，运行速度比支持向量机高11.7%，可较好的对棉花盲椿象危害等级进行识别，可为棉花盲椿象的防治提供技术支持。

关键词：棉花 分类 模型 盲椿象 危害等级识别 

单位：农业部规划设计研究院 北京100125 中国农业科学院农业信息研究所 北京100081