农机作业试验是评价和检验农机整体性能、可靠性和质量的重要环节,是提高农机研发速度和产品质量的关键。根据农机鉴定推广大纲中的可靠性试验规范的相关规定,其中就明确的规定了农机作业试验的环境,对进行试验的农机,必须要按照规定的场景进行作业,只有这样,才能保证农机作业试验时产生的作业数据真实可靠。所以,对试验农机作业环境类型的识别是进行农机可靠性试验的一种重要手段。传统的根据定位信息来判断农机所处位置的方法,存在着因为信号遮挡的问题而导致判断有误的弊端;利用图像进行作业环境识别也可能出现图像遮挡以及受光照影响等问题,也会导致识别准确率下降、效果差的问题。因此,研究一个高精度、高鲁棒性的农机作业试验环境识别系统对农机试验的环境进行识别,不仅在理论上有很大的意义,而且在实际中也有着很大的应用价值。本文的主要工作包括以下几个方面:（1）针对单一图像信号源,提出了一种改进残差网络（Res Net18）的图像场景分类算法。选取AID数据集中的4类进行数据增强后,对比分析三种结构模型对数据集进行分类,对比准确率,最终确定选取效果最好的Res Net18作为基础模型进行改进。在模型结构方面,加入了注意力机制,采用Silu激活函数代替了Relu激活函数;在模型训练策略方面,采用了标签平滑和余弦退火算法。实验结果表明,改进后的残差网络（Res Net18）其准确率得到了提高,证明了本文提出模型的优越性。（2）针对单一振动信号源,提出基于EEMD-SVM的路面类型识别。首先对路面激励下的农机响应进行分析,选取恰当的传感器信号对象,进行特征提取。由于EMD算法的模式混叠以及实际采集的信号具有小样本特性,使用了集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）的方法去对采集到的振动信号进行特征提取,并用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）去分类提取的特征向量。实验结果显示,用该方法对实验数据进行分析,取得了较高的平均识别率。除此之外,将其与EMD算法结合支持向量机的方法进行了比较,结果也展现出了更高的识别率,证明了EEMDSVM算法的优越性,达到了预期效果。（3）基于改进的残差网络（Res Net18）和一维卷积神经网络（1DCNN）,特征级融合两种信号源进行农机作业环境类型识别。为了保证高精度、高鲁棒性的识别,在前文数据处理的基础之上,建立图像与振动信号的对应关系,得出了信息融合的环境识别准确率。与单一信号源对比,融合模型具有高鲁棒性的特点,且识别准确率也达到了预期值,解决了在实际应用过程中,由于某些特殊情况导致的其中某一通道数据采集无效而对农机作业环境无法识别的问题。此外,本文设计了GUI界面,模拟出了一个农机作业试验环境识别系统,实现了半自动化的环境类型识别。