新疆地区作为我国的主要棉产区,棉花种植区域大、种植种类多、种植历史悠久,产生了大量优质的原材料。因棉花成长期较长,易受到棉蚜的侵扰,每年造成的经济损失巨大。随着多光谱技术的发展,对无人机多光谱数据的分析处理可以快速精确识别棉蚜危害发生情况。为虫害精准防治、变量施药,提升棉花产量,实现现代化的棉田治理体系提供技术支持。基于此,本文选用大疆无人精灵P4M作为数据采集平台,结合地面棉蚜危害等级调查点。提取多光谱数据特征建立机器学习和深度学习分类、预测模型。主要的研究内容和研究结果如下:（1）多光谱数据的棉蚜危害等级分类研究。依据原始光谱数据和植被指数,构建了不同预处理方式后的K近邻、逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、决策树、极限梯度提升树五个模型,再通过梯度提升决策树、遗传算法、主成分分析对K近邻、逻辑回归、高斯朴素贝叶斯模型进行优化,效果最好的模型是经过卷积平滑、多元散射校正和梯度提升决策树数据预处理后的K近邻模型,十折交叉验证准确率达到了99.89%,能较好对棉蚜危害等级进行分类。（2）多光谱数据的棉蚜危害程度识别研究。对目标标签做棉蚜危害程度百分比转换,将等级分类标签转换为百分比数据。用梯度提升决策树筛选敏感波段,建立关于蓝色波段、绿色波段、红色波段、红边波段、近红外波段、NDVI植被指数敏感特征的棉蚜严重程度多元线性回归预测模型和红边波段、近红外波段的多项式回归预测模型。（3）改进Unet网络的棉蚜危害区域分割研究。通过实地棉蚜危害等级调查结果和五波段多光谱影像数据作为训练特征变量,以棉蚜危害等级为目标值,构建基于Dice-Loss、交叉熵损失函数、Focal-Loss的Unet影像分割模型。选用Dice-Loss处理的Unet模型对棉蚜危害等级分类影像预测效果最好,达到了84.04%的总体分类精度。本文以棉田蚜虫为研究对象,基于无人机多光谱数据做棉蚜危害等级分类研究。实现了该区域下棉蚜危害的快速识别与检测。研究成果可为棉田蚜害的防范和控制提供方法参考,为智能化无人机植保与精准农业遥感监测技术一体化提供理论依据。