为实现对玉米植株旱情的分析, 针对目前农业干旱指标涉及领域较为广泛、获取困难的研究现状, 提出了一种基于多特征融合的玉米前期图像旱情识别方法。以正常和特旱两种情况的玉米植株图像为样本, 采用经典K-means算法对玉米植株图像提取感兴趣区域；进而提取分割后的玉米植株图像, 包括颜色、奇异值分解(SVD)、纹理等共计20维特征；采用遗传算法对20维特征选择有效特征子集；最后针对有效特征子集建立了基于最小二乘支持向量机的判别模型, 获取了玉米植株图像的旱情信息。将单个特征(颜色、SVD、纹理)直接融