苹果是我国主要的经济作物，防治苹果树病害，提高果品产量和质量是目前苹果产区最关注的问题之一。传统的防治方法不仅造成农药的浪费，生态环境的破坏，而且使抗(耐)性菌株的数量大大增加。为此，本研究在充分吸收前人研究成果的基础上，集成网络技术、GIS技术、专家系统诊断技术和人工神经网络技术，研究开发了基于WebGIS的苹果树病害诊断与预测系统，以期改善上述问题。 本研究选用B/S体系结构，IIS与Tomcat结合作为Web服务器，ASENET作为主要开发环境，利用Oracle 9i存储数据，以ADO.NET建立数据连接。 针对病害发生的区域性特点，本研究采用WebGIS作为信息发布平台，方便用户直观得到病害发生程度的区域信息。采用ESRI公司的ArcIMS 9.0实现WebGIS的二次开发，提高了开发效率。由于苹果树病害发生症状的不确定性，推理机构采用知识的不确定推理进行病害诊断；针对苹果树病害发生程度的不确定性、多输入和复杂性等非线性特征，选取Matlab人工神经网络工具箱的三层BP网络建立预测模型，并采用Matlab的Web应用技术实现Matlab的异地调用。 本研究选取烟台栖霞市臧家庄镇2005～2006年苹果树斑点落叶病的发生情况及气象数据作为实验验证数据。结果表明，该系统具有较高的诊断与预测精度，实用性较强。