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中国是世界重要的棉花产地,而棉花黄萎病是影响棉花产量的重要原因。棉花染病后轻则减产,重则绝收,因此对黄萎病的识别检测研究有重要意义。目前对棉花黄萎病的研究方法主要是通过遥感技术采集棉花图像,分析其高光谱特征;根据不同的特征,建立相应的光谱估测模型,进而对黄萎病进行识别检测。但由于高光谱分析仪器价格昂贵,难以普及化应用,因此市场应用价值不高。本文结合实际需求,利用机器学习方法建立了三种识别模型,极大提升了检测效率和精度,具有广泛的应用前景。