我国是一个农业大国,同时也是一个农业小国,提高农业生产、保障粮食安全显得尤为重要。然而,在农业生产中,每年因虫害造成的损失高达13%～16%,害虫防治刻不容缓。农业虫害远程监测系统通过对农田虫情的监测,能有效指导农业生产开展虫害防治工作,提高粮食产量,保障国家的粮食安全。害虫的数字图像是系统虫情信息的主要载体,如何高效高质地获取害虫图像,并准确快速地进行识别,是一个有待解决的问题。本文就该问题,主要开展了以下工作:1)针对小个体害虫数量庞大,进行完全拍摄识别效率低下的问题,设计了一种锥形双对称结构的虫体抽样机械,实现了对虫体的均化和准确抽样;2)对害虫图像做了预处理,实现多虫体图像的分割和边缘提取,为图像识别做准备;3)基于害虫人工识别效率低、机器识别难以推广的现状,提出了一种基于目标图像轮廓相似度的自比对分类识别方法,实现了害虫图像按轮廓形状分类。本文通过对图像获取和图像识别两个方面的研究,快速高效地得到了高质量的害虫图像,并以自比对识别的方式实现了害虫图像的识别,保障了虫情信息获取的时效性和准确性,为农业虫害远程监测系统的开发和应用打下了基础。