近年来随着城镇化以及工业化的发展，农用耕地面积急剧下降，为了保护农用耕地，国家提出了精准农业的发展战略。精准农业技术是指以信息技术为基础，以高效管理农田、获得高产为目的的一整套现代化农业的管理与操作系统。它能够准确、实时的获取农作物信息，并做出及时的处理，实现了高效的管理，也是当今农业发展的潮流。　　本论文致力于研发一套实用的农作物图像信息采集与监控系统，通过图像传感器获取农作物图像数据，应用无线通信技术实时、精确地将数据发送到远程监控中心，实现对农作物的监控，同时采用图像处理与数据库技术对农作物图像进行存储与相关处理。本论文主要完成了以下工作:　　首先，本课题根据实际需求，设计了农作物图像的采集与传输的硬件平台。分别完成了STM32控制模块、图像采集模块的电路设计，并且将Wi-Fi模块、3G模块整合到系统当中，实现了系统硬件平台的搭建与测试。　　其次，本文设计了数据采集以及无线传输的控制软件。根据实际需求设计了近距离与远距离无线传输方案，通过在Keil开发环境上对STM32硬件设备的编程操作，分别实现了农作物图像的采集、通过Wi-Fi组网将数据传输至主节点、通过3G模块将数据发送至远程端等功能。　　然后，在VS2008平台上开发了远端上位机农作物图像监控系统，通过Winsock网络编程，实现了基于TCP协议的Socket通信，完成了无线图像数据的接收。利用SQL语言在Sql sever数据库上实现了对农作物图像存储、查询等处理的功能。　　最后，本文对接收到的农作物图像进行了处理。首先通过对叶片分割、叶斑提取、特征提取三个步骤所涉及的多种方法进行对比，提出了基于Lab空间复杂背景下的图像分割算法，能够精准地将农作物叶片与叶斑从复杂背景中提取出来。之后对叶斑提取颜色矩特征，利用支持向量机SVM的监督学习算法建立分类模型，对农作物病虫害进行识别分类。通过测试，系统对采集到农作物病虫害图像分类的正确率在93％以上。