本发明公开了一种基于增强拉曼光谱和图像辅助的柑橘缺素症状识别方法，属于人工智能和拉曼光谱应用领域，该方法包括：获取柑橘叶片的增强拉曼光谱数据，构建缺素症状识别的增强拉曼光谱识别网络；获取柑橘叶片的可见光图像，构建缺素症状识别的可见光图像辅助分类网络；分别利用增强拉曼光谱识别网络和可见光图像辅助分类网络对待识别柑橘叶片的缺素症状进行识别，并对识别结果进行加权求和，获取柑橘叶片缺素症状最终识别结果。本发明通过表面增强拉曼技术放大拉曼信号，反应叶片内部微弱的成分信息；利用增强拉曼光谱识别网络和可见光图像辅助分类网络相结合对缺素症状进行综合判断，极大地提高了柑橘缺素症状识别的准确性。