目前针对农业生产环节的基础设施和信息化服务水平显著滞后。表现为:农业环境要素、作物长势状况、灾害发生情况等无法实时监测;决策管理部门、各级管理人员、一线生产者和科学家等难以实现信息实时共享。因此,本文基于国内外农业信息化服务体系目前的发展概况,针对国内农业信息化建设存在的不足之处,在ASP.NET平台下,基于SQL Server数据库,网络通信,微处理器,流媒体通信等技术,并结合图像模式识别理论,研究并开发了一种可视化病虫害信息采集与处理系统。本文主要研究内容包括以下几个方面:1定制可视化病虫害信息采集与处理系统总体方案,设计并组建采集系统硬件平台,并分别实现了能够实时采集病虫害信息的硬件系统片上程序软件和数据存储软件。2针对孢子病菌显微图像粘连、噪声大导致的难分割、过分割问题。以小麦白粉孢子为例,分析了影响分割准确度的主要因素。提出一种先以高低帽变换对图像进行增强,再以中值滤波器去除孤点噪声,并用改进的形态学滤波器处理距离变换前的二值图像,再对距离变换的灰度图像进行拓展极小值和形态学重建,最后应用分水岭分割算法的方法,实现了孢子图像的准确分割。并依据6种孢子图像的特征筛选出待识别的感兴趣区域,去掉了大部分伪区域,减少了识别判断的数据量。3选取HOG特征,LBP特征,Haar特征,分别应用AdaBoost分类器进行训练。并对分割出的感兴趣区域进行识别。对比分析后得出,基于LBP特征的分类器检测效果最好。4在ASP.NET平台下,实现了基于B/S架构上位机系统软件,完成了整个系统的开发,并对软件进行了实地测试,对其测试结果进行了分析,实际软件识别测试平均准确率为76%,平均误检率为19%。