本发明公开了一种基于多模型特征融合的病虫害识别方法及系统，本发明通过可见光图像、红外图像以及高光谱图像构成模型的训练样本，模型能够从高光谱图像中提取更为丰富的特征，从而提高识别精度，而且将训练图像集划分为多组子集，预设多个相互间具有差异性的神经网络模块，将多组子集输入每一个神经网络模块中，得到每一个神经网络模块提取的多个初始特征，融合多个初始特征，得到融合特征，根据融合特征进行分类，神经网络模块既可以是非常深的模型结构，也可以是浅层或者宽尺度的神经网络结构，各个模型输出结果的差异性高，提取的特征信息更加丰富，综合各个神经网络模块的优点得其最优解，提高病虫害识别模型的泛化能力。