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为了平衡无人机识别覆盖度与识别准确率之间的矛盾,实现大面积大豆病害的精确识别,利用简单线性迭代聚类(Simple linear literative clustering, SLIC)超像素方法处理无人机在高度为1、2、4、8、16 m获取的大豆叶片图像,提取叶片的颜色、梯度、纹理、形状特征后,基于这些属性的特征向量利用序列最小优化(Sequential minimal optimization, SMO)、J48决策树、最邻近(K-nearest neighbors, KNN)、随机森林算法对大豆