目前,苹果病害问题是中国苹果减产的主要原因。在许多地区,每年都会因为病害问题而减产,从而产生巨大的经济损失。运城地区的苹果作为运城地区的主要经济作物,为运城地区的经济产生巨大的效益。然而,由于疾病问题,运城地区的苹果产量减少,从而影响了它们的经济效益。如果能够使用图像识别在苹果得病初期,通过分析其枝叶情况进行分析其得了何种苹果病害,进而进行施药,进行除病。那么将会很大程度的增加苹果的产量。本文基于图像识别和农业专家系统,设计并实现了苹果病诊断专家系统。本系统结合了苹果病害信息和计算机知识,以苹果病害病例为基础,应用图像识别技术,使用加权随机森林和K-近邻算法相结合分析对图片数据进行训练,同时使用数据集进行模型训练,进行线性拟合等,通过测试样本最终使得识别度提升,从而能够进行实际生活的应用。本系统能够应用于各种苹果园,果农朋友可以灵活地使用此软件进行苹果病害的分析,该文通过对运城地区苹果叶片进行病害图像采集、病害图像预处理、病害图像分割、病害图像有效特征提取等方式获取苹果叶片病害部分的图像,通过对比研究支持向量机、随机森林、K-近邻算法三种算法,最终得出使用加权随机森林算法和K-近邻算法相结合来进行苹果叶片病害识别。并且阐述了基于图像识别和农业专家系统的总体设计,包括图像识别和专家系统的实现。