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Merge branch 'master' of http://www.sysuimars.cn:3000/feiniao/feiniao-pc-vue

shuhao 3 weeks ago
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49c094a43c

+ 1 - 0
src/api/config.js

@@ -12,6 +12,7 @@ module.exports = {
     dji_cloud_base :djiCloudBase,
     mini_key:"eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9",
     image_url:server+"images/",
+    base_img_url : "https://img.sysuimars.com/",
     base_img_url2 : "https://birdseye-img-ali-cdn.sysuimars.com/",
     base_img_url3 : "https://birdseye-img.sysuimars.com/",
     base_video_url : "https://minio.sysuimars.com/sysuimars/",

BIN
src/assets/images/home/base.png


BIN
src/assets/images/home/base1.png


+ 9 - 9
src/components/charts/options/oneLineOption.js

@@ -21,7 +21,7 @@ function getCurrentDateAndNextSixDaysMMDD() {
 }
 
 const list = getCurrentDateAndNextSixDaysMMDD();
-const arr = [16, 17, 14, 20, 28, 21, 22]
+const arr = [29, 28, 27, 26, 16, 15, 22]
 
 export const oneLine = {
     tooltip: {
@@ -107,8 +107,8 @@ export const oneLine = {
                     {
                         name: "text",
                         value: "最高",
-                        xAxis: list[4],
-                        yAxis: arr[4],
+                        xAxis: list[1],
+                        yAxis: arr[1],
                         symbolOffset: [0, "-50%"],
                         label: {
                             offset: [0, 15],
@@ -119,8 +119,8 @@ export const oneLine = {
                     },
                     {
                         name: "mark",
-                        xAxis: list[4],
-                        yAxis: arr[4],
+                        xAxis: list[1],
+                        yAxis: arr[1],
                         value: "",
                         label: {
                             backgroundColor: "#fff",
@@ -134,8 +134,8 @@ export const oneLine = {
                     {
                         name: "text",
                         value: "最低",
-                        xAxis: list[2],
-                        yAxis: arr[2],
+                        xAxis: list[5],
+                        yAxis: arr[5],
                         symbolOffset: [0, "-50%"],
                         label: {
                             offset: [0, 15],
@@ -146,8 +146,8 @@ export const oneLine = {
                     },
                     {
                         name: "mark",
-                        xAxis: list[2],
-                        yAxis: arr[2],
+                        xAxis: list[5],
+                        yAxis: arr[5],
                         value: "",
                         label: {
                             backgroundColor: "#fff",

+ 1 - 1
src/views/home/components/homePage.vue

@@ -7,7 +7,7 @@
         </template>
         <div class="base-wrap">
           <!-- <div class="base-item">111</div> -->
-          <img src="@/assets/images/home/base1.png" alt="">
+          <img src="@/assets/images/home/base.png" alt="">
         </div>
         <one-line-chart class="line-chart"></one-line-chart>
       </chart-box>

+ 18 - 0
src/views/varietyMap/map.vue

@@ -8,6 +8,7 @@ import AMapLoader from "@amap/amap-jsapi-loader";
 import eventBus from "@/api/eventBus";
 import { convertPointToArray } from "@/utils/index";
 import { deepClone } from "@/common/commonFun";
+import {base_img_url,base_img_url3} from "@/api/config";
 
 const map = ref(null);
 const mouseTool = ref(null);
@@ -57,6 +58,23 @@ const initMap = async () => {
                 ],
             });
 
+            //创建自定义切片图层,指定 getTileUrl 属性
+            var googleLayer = new AMap.TileLayer({
+                tileUrl: base_img_url + 'map/lby/[z]/[x]/[y].png',
+                zIndex:2
+            });
+
+            //将自定义图层添加到地图
+            map.value.add(googleLayer);
+
+            var googleLayer1 = new AMap.TileLayer({
+                tileUrl: base_img_url3 + 'map/lby/[z]/[x]/[y].png',
+                zIndex:2
+            });
+
+            //将自定义图层添加到地图
+            map.value.add(googleLayer1);
+
             // 初始化 MouseTool
             mouseTool.value = new AMap.MouseTool(map.value);
             

+ 7 - 4
src/views/warningHome/components/alarmList.vue

@@ -50,10 +50,13 @@ import eventBus from "@/api/eventBus";
 import { onMounted, ref } from "vue";
 
 const alarmList = ref([
-    { name: "低温冻害", id: 1 },
-    { name: "干旱缺水", id: 2 },
-    { name: "冲梢风险", id: 3 },
-    { name: "病虫风险", id: 4 },
+    // { name: "低温冻害", id: 1 },
+    // { name: "干旱缺水", id: 2 },
+    // { name: "冲梢风险", id: 3 },
+    // { name: "病虫风险", id: 4 },
+    { name: "干热风险", id: 1 },
+    { name: "阴雨沤花", id: 2 },
+    { name: "阴天寡照", id: 3 },
 ]);
 const alarmFactorList = ref([
     { name: "日间温度", id: 21 },

+ 7 - 2
src/views/warningHome/components/chat_components/chat.json

@@ -31,8 +31,8 @@
     },
     {
         "name": "当前区域荔枝有什么生长风险?",
-        "header": "1、飞鸟感知脑正在感知<br/>(1)正在读取当前区域基础地形信息,需要当前区域的温光湿环境信息。<br/>(2)正在调取NASA的SMAP卫星的L波段微波辐射计数据,读取土壤水分信息。<br/>(3)正在调取Landsat卫星的OLI传感器和TIRS传感器数据,读取地表温度信息<br/>(4)正在调取Terra和Aqua卫星上的MODIS中分辨率成像光谱仪数据,基于辐射传输模型计算地表太阳辐射信息。<br/>(5)正在调取过去30天与未来14天预报的气象数据。<br/>(6)基于时空气象降尺度技术,开始气象因子降尺度感知计算<br/>2、飞鸟推理脑正在推理<br/>(1)正在分析当前区域的作物信息,和地块环境基础信息。<br/>(2)需要通过历史数据分析种植风险,正在读取近20年的气象数据和遥感数据<br/>(3)正在读取低空飞巡物候信息感知数据,当前区域大部分农户处于花穗伸长期。<br/>(4)正在调取专家20年作物风险胁迫定量反演模型,当前时期易发生爆花风险。<br/>(5)输入精细化气象参量,推理脑正在分析结果,结果表明未来一周内爆花风险概率将上升达52%,需要提醒农户及时控花。<br/>(6)最后将上述信息进行总结整理,推送给农户。",
-        "content": "当前区域位于广东省湛江市廉江市<br/>一、荔枝当前物候期<br/>廉江属热带季风气候,冬季温暖,荔枝花期通常为2-4月,当前为2025年2月中旬,廉江荔枝应处于花芽分化末期至开花初期。<br/>二、气象数据分析<br/>1. 过去30天天气<br/>气温:廉江市冬季气温波动较大,平均气温15-23℃,最低温降至8-10℃,最高温可达25-28℃(晴暖天气)。昼夜温差10-15℃,可能对荔枝花芽分化造成压力。<br/>降水:总降水量偏少,以零星小雨为主(累计约20-40mm),部分区域出现阶段性干旱。1月底至2月初受冷空气影响,伴随短暂阴雨。<br/>其他:北风或东北风为主,风力3-4级,湿度50-70%。<br/>2.未来14天预测(2025年2月16日-3月2日)<br/>未来14天的气温将逐渐升高,降水量相对较少。<br/>三、风险分析<br/>过去30天气温波动较大,但整体温度较高,叠加未来14天温度整体升高,存在干旱风险,极易造成荔枝花芽分化过旺,引发爆花现象。"
+        "header": "1、飞鸟感知脑正在感知<br/>(1)正在读取当前区域基础地形信息,需要当前区域的温光湿环境信息。<br/>(2)正在调取NASA的SMAP卫星的L波段微波辐射计数据,读取土壤水分信息。<br/>(3)正在调取Landsat卫星的OLI传感器和TIRS传感器数据,读取地表温度信息<br/>(4)正在调取Terra和Aqua卫星上的MODIS中分辨率成像光谱仪数据,基于辐射传输模型计算地表太阳辐射信息。<br/>(5)正在调取过去30天与未来14天预报的气象数据。<br/>(6)基于时空气象降尺度技术,开始气象因子降尺度感知计算<br/>2、飞鸟推理脑正在推理<br/>(1)正在分析当前区域的作物信息,和地块环境基础信息。<br/>(2)需要通过历史数据分析种植风险,正在读取近20年的气象数据和遥感数据<br/>(3)正在读取低空飞巡物候信息感知数据,当前区域大部分农户处于花期。<br/>(4)正在调取专家20年作物风险胁迫定量反演模型。<br/>(5)输入精细化气象参量,推理脑正在分析结果,推送给农户。",
+        "content": "当前区域位于广东省茂名市高州市<br/>一、荔枝当前物候期<br/>高州属热带季风气候,冬季温暖,荔枝花期通常为2-4月,当前高州荔枝应处于扬花期。<br/>二、气象数据分析<br/>1. 过去30天天气<br/>气温:高州市春季气温波动较大,平均气温15-23℃,最低温降至8-10℃,最高温可达25-28℃(晴暖天气)。昼夜温差10-15℃,可能对荔枝花芽分化造成压力。<br/>降水:总降水量偏少,以零星小雨为主(累计约20-40mm)。<br/>其他:北风或东北风为主,风力3-4级,湿度50-70%。<br/>2.未来预测<br/>未来3天的气温将保持较高,降水量相对较少,7天后出现阴雨天气伴随大幅度降温。<br/>三、风险分析<br/>过去30天气温波动较大,但整体温度较高,叠加未来3天湿度较低,存在干热风险,易造成荔枝授粉不良,必要时可喷水处理,7天后低温冻雨风险上升,注意及时增强树体营养。"
     },
     {
         "name": "当前区域哪些有荔枝地块病虫害风险较高",
@@ -53,5 +53,10 @@
         "name": "花期统防统治报表,有没有与农资对接",
         "header": "1、飞鸟感知脑正在感知<br/>(1)农资服务数据调取,正在读取系统信息化农资服务数据,包括覆盖范围、完成进度、系统打分、农户评价和成效。<br/>(2)实时作业监控,正在调取当前花期统防统治的实时作业数据,包括无人机打药覆盖率、作业效率等。<br/>(3)农户反馈整合,正在融合农户主动申报数据、卫星遥感数据和实地巡检数据,评估农资服务的实际效果。",
         "content": "目前已有数10家农资企业参与其中,提供全面的农资服务。通过系统化的信息化管理,可以实时调取相关数据,监控和评估各项工作的进展情况。目前,农资服务的覆盖范围已经遍及多个农作物种植区,且完成进度较高。系统评分显示,整体农资服务的质量和效果都得到了较高评价,农户的反馈也大多是积极的。<br/>截至目前,已有200多家农户加入了服务平台,积极参与并受益于系统提供的精准服务。实时作业监控和农户反馈表明,当前的农资服务在提升作物品质和提高开花结果率等方面取得了显著成效。"
+    },
+    {
+        "name": "当前果园主栽品种的情况?",
+        "header": "1、飞鸟智慧种植大脑正在感知<br/>调取果园品种数据库:确认主栽品种占比及生产树基数;应用产量潜力模型计算理论单株产能阈值。<br/>调取无人机花期影像库:通过花序识别算法检测爆花等级(严重/较严重),量化超载花穗密度。<br/>调取无人机花期影像库:通过花序识别算法检测爆花等级(严重/较严重),量化超载花穗密度。<br/>飞鸟智慧种植大脑正在推测<br>调取市场行情数据库:结合产量-品质-价格弹性模型,动态修正目标产值。调取农事操作日志:通过蒙特卡洛模拟验证疏花强度阈值,锁定干预窗口期最大产值区间。<br/>飞鸟智慧种植大脑正在决策<br/>调取气候风险数据库:基于时空气象降尺度技术,融合降水预报和局地温光数据,需要给出定量农事建议。<br/>调取气候风险数据库:基于时空气象降尺度技术,融合降水预报和局地温光数据,需要给出定量农事建议。",
+        "content": "以下是果园主栽品种“井岗红糯”的概况与分析:\n### **一、品种总览** \n1. **种植规模** \n- 总株数:96棵,全部为生产树(占比100%)。 \n- 生长状态:花穗率100%,当前开花率92.7%。\n2. **核心问题** \n- **爆花现象**:开花树中41.8%严重爆花,17.3%较严重爆花,需优先干预。\n- **气候风险**:近期阴雨寡照、低温天气可能导致产量进一步下降。  \n### **二、产量分析** \n- **理想最高产量**:14,329斤(无干扰条件下)。  \n- **当前预估产量**:8,188斤(受爆花和阴雨影响,较理想值下降42.8%)。  \n- **减产主因**:   \n ① 近半数树体严重爆花,养分过度分散;    \n② 阴雨低温抑制光合作用,加剧减产风险。  \n### **三、质量评估**  \n1. **树体健康问题**     \n- 通风率低:22棵树体(占生产树22.9%);     \n- 透光性差:22棵树体(占生产树22.9%)。  \n2. **高质果预测**     \n- 高质果率:83%;     \n- 高质果产量:6,799斤(占预估总产量的83%)。  \n### **四、价格预测**  \n- **市场背景**:2023年为荔枝“特大年”,整体供过于求。  \n- **预估均价**:19.3元/斤(需警惕后期价格波动风险)。  "
     }
 ]