一种马铃薯病虫害分类方法、系统、设备及存储介质

本发明提供了一种马铃薯病虫害分类方法、系统、设备及存储介质，属于农业技术领域。包括：利用高光谱仪采集薯叶在可见或近红外光区域的光谱数据。将原始数据预处理后的分别用竞争自适应重加权采样法、连续投影算法和遗传算法对其进行特征波长选取。提出了一种CARS‑SPA‑GA特征选择方法，即将前两种算法选择的特征波长进行重组并去重，用GA对其进行二次特征选择。将特征波长输入到不同类型的分类器中，用实数编码遗传算法进行参数优化。利用可见或近红外光谱数据分类马铃薯早疫病和瓢虫虫害是可行的，而且能够大幅度提高马铃薯病虫害分类的准确率和检测效率。