本发明提供了一种基于状态空间模型与傅里叶变换的植物病害检测方法，涉及植物病害检测技术领域，包括：采集植物叶片图像，并对植物叶片图像进行预处理，得到病斑区域图像；对病斑区域图像进行特征提取，得到频域特征和时域特征；根据病斑区域图像的特征参数和频域特征构建初始状态空间模型；利用Mamba算法优化初始状态空间模型的模型参数，得到优化状态空间模型；使用已标注的植物病害数据集对优化状态空间模型进行训练，得到训练好的植物病害检测模型；将待测图像输入至植物病害检测模型中，得到检测结果。本发明通过结合快速的傅里叶变换特征提取和Mamba优化算法，旨在为植物病害检测提供一种高效、准确且具有良好泛化能力的解决方案。