La infección por patógenos ha reducido en gran medida la producción de cultivos. Dado que los síntomas de las enfermedades suelen aparecer cuando las plantas están infectadas gravemente, se requieren enfoques de identificación rápida para monitorear las enfermedades de las plantas en la etapa temprana de la infección y optimizar las estrategias de control. La tecnología de imágenes hiperespectrales, como una tecnología de detección rápida y no destructiva, ha logrado resultados notables en la identificación de enfermedades de plantas. Se han desarrollado varios modelos para la identificación de enfermedades en diferentes plantas como cultivos arables, vegetales, árboles frutales, etc. En estos modelos, algoritmos importantes, como el índice de vegetación y la clasificación y métodos de aprendizaje automático, han desempeñado roles significativos en la detección y advertencia temprana de enfermedades. En este documento, se discute el principio de la tecnología de imágenes hiperespectrales y las características espectrales comunes de los síntomas de enfermedades de plantas. Se revisó el mecanismo de impacto de la infección por patógenos en la respuesta fotográfica y las características espectrales de las plantas, las herramientas de procesamiento de datos y algoritmos de la información hiperespectral de plantas infectadas por patógenos, y la perspectiva de aplicación de la tecnología de imágenes hiperespectrales para la identificación de enfermedades de plantas.