1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162 |
- [
- {
- "name": "感知风险",
- "header": "1、飞息鸟感知脑正在感知当前地区环境信息<br/>(1)正在读取基础地形信息,用户当下",
- "content": "您的果园气象风险预警报告如下<br/>(空天地气象预警系统测算)<br>一、物候与地理信息<br/>(1)当前物候期:花蕾"
- },
- {
- "name": "什么农事",
- "header": "飞鸟决策脑正在生成农事处方<br/>(1)正在调取用户感知和推理数据,当前用户有荔枝叶",
- "content": "定量农事建议与周期性农事复核方案<br/>1、推荐农事:高温控梢<br/>2、农事目的:在叶芽冲梢花"
- },
- {
- "name": "果园总结",
- "header": "好的,我现在需要帮助用户总结他的果园情况。<br/>1、飞鸟感知脑正在感知……<br/>(1)首先,调取用户的",
- "content": "当前果园情况总结如下:<br/>一、整体概况<br/>(1)果园规模:生产树185棵(占比94%),休养树8棵(占比6%),果"
- },
- {
- "name": "联系专家指导",
- "header": "飞鸟决策脑推理中:<br/>(1)用户想要联系生态荔枝种植专家,可能是遇到了飞鸟标准化基本农事体",
- "content": "根据您的要求生态荔枝种植,考虑了您所在区域和品种,为您寻找了最优秀的荔枝种植管家,可以邀请他来托管指导您的农场:"
- },
- {
- "name": "2024年广东省各市的稻谷播种面积?",
- "header": "正在调取广东历史统计农业数据,目前2024年的农业统计数据尚未完全入库(通常会在次年6月后发布),调取了《2024年广东统计年鉴》中的数据,这些数据实际反映的是2023年的情况",
- "content": "根据现有公开数据,2024年广东省各市稻谷播种面积的具体分市数据尚未发布。当前可查的2024年农业统计信息集中于全省层面,主要包含以下内容:全省稻谷播种面积:2024年广东省稻谷播种面积为2752.6万亩,同比增长0.4%,占全年粮食播种面积的82.1%。2024年广东省各市水稻播种数据需等待《2025年广东统计年鉴》发布(通常次年6月后),或关注广东省统计局后续公开的细分报告。"
- },
- {
- "name": "当前高州的作物分布和物候期?",
- "header": "1、飞鸟感知脑正在感知<br/>(1)要获取作物分布,首先需要调取当下遥感与无人机监测数据,以及历史气象数据,以及历史遥感无人机观测样本。<br/>(2)正在调取sentinel时序多光谱遥感数据。<br/>(3)正在调取近期地面低空飞巡观测监测数据。<br/>(4)正在调用“时空-作物“信息嵌入大气校正算法,减少遥感影像大气差异。<br/>(5)正在调用空天地一体作物物种生育期联合识别算法,结合遥感数据、历史气象数据以及实时观测的表型定量指标,联合预测地区物种物候期。<br/>2、飞鸟推理脑正在推理<br/>(1)正在分析感知数据结果,要分析作物分布,可以进一步推测分布物候期变化,需调取多源数据融合的生育期预测框架。<br/>(2)正在调取作物生育期的时序预测模型,需要通过历史数据分析种植因子。<br/>(3)正在读取近20年的气象数据和遥感数据,分析历史气象农情信息推断物候变化。<br/>(4)正在调取非线性概率回归方法,推测当前区域的作物生育期变化状态。<br/>(5)输入精细化气象参量,推理脑正在分析结果,将上述信息进行总结整理推送。",
- "content": "一、作物分布特征<br/>高州市的耕地作物以水稻、番薯、蔬菜为主,呈现规模化与机械化特点:其中水稻是核心作物,2025年高州市目标实现水稻耕种收综合机械化水平85%以上,且通过“公司+农户”模式扩大种植面积,例如石鼓镇已形成机械化育秧、插秧和收割的全链条生产。番薯和蔬菜也在种植结构中占重要地位,历史数据显示番薯产量持续稳定,蔬菜种植面积覆盖多镇。<br/>园地作物以荔枝、龙眼等热带水果为主,兼具经济与地域特色:荔枝种植标准化程度高,部分果园已实现机械剪枝与喷药作业,且通过现代农业产业园建设推动品种升级。龙眼作为传统经济作物,与荔枝形成互补,分散分布于丘陵地带。<br/>二、空间分布与分散种植模式<br/>平原与山地差异:平原区(如石鼓镇、镇江镇):以连片水稻田为主,机械化水平超90%,辅以蔬菜轮作。<br/>丘陵区(如曹江镇):荔枝、龙眼果园分散分布,结合无人机遥感监测技术精准管理种植面积。<br/>分散种植驱动因素:政策支持:通过农机补贴(如2022年发放超900万元)和应急服务队,中小农户得以分散种植经济作物并降低风险;技术赋能:无人机遥感与空天地算法结合,高效监测分散地块的作物类型与生育期,优化资源配置。<br/>三、物候期与生育期预测<br/>水稻:目前水稻尚未种植,为春耕备耕阶段,预计2月下旬至3月底开始播种育秧。<br/>玉米:冬种玉米处于拔节期,预计未来将转向抽雄期,春玉米尚未播种,预计在3月下旬开始播种。<br/>番薯: 冬种番薯处于块根膨大期,春薯预计在3月底开始种植。<br/>蔬菜:在田叶菜类处于生长后期,预计即将成熟,瓜豆类蔬菜即将开始育苗或移栽。<br/>荔枝:早熟品种处于开花期,中晚熟品种处于花芽分化至开花阶段,预计3月底大部分进入开花期。<br/>龙眼:当前处于控梢促花期,预计3月下旬可能进入花穗形成初期。"
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- {
- "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开花期。<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。"
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- {
- "name": "当前区域哪些有荔枝地块病虫害风险较高",
- "header": "1、飞鸟推理脑正在推理<br/>(1)感知数据已获获取,正在分析当前区域荔枝作物信息,基础地形信息,需要当前区域的温光湿环境信息。<br/>(2)需要通过历史数据分析病虫风险,正在读取近20年的气象数据和遥感数据<br/>(3)正在读取低空飞巡病虫害信息感知数据。<br/>(4)还需要进一步分析作物的病虫风险以及发展趋势<br/>(5)正在逐地块并行读取附近3km低空飞巡物候信息感知数据,正在调取专家作物病虫风险扩散预报模型。<br/>(6)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病虫风险概率将上升达71%,需要提醒农户及时防治。<br/>(7)最后将上述信息进行总结整理,推送给农户。",
- "content": "根据近期对荔枝病虫害的监测和预报,预计未来一周内,荔枝部分地块的病虫害风险概率将上升至71%。主要病害包括霜疫霉病和炭疽病,主要虫害包括荔枝蒂蛀虫、荔枝蝽等。 为有效防控,建议加强田间巡查,及时发现并处理病虫害,合理使用农药,并结合物理和生物防治措施,确保荔枝的健康生长。"
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- {
- "name": "现在哪些地方有农情需求",
- "header": "1、飞鸟感知脑正在感知<br/>(1)历史服务数据调取,正在读取当前的农情服务记录,包括已接单和未接单的需求。<br/>(2)实时数据获取,正在调取当前区域的作物生长状态、气象数据、土壤条件等信息。<br/>(3)用户反馈分析,正在分析农户的反馈和需求,融合农户主动申报数据,卫星遥感数据,识别当前最迫切的农情问题。<br/>2、飞鸟推理脑正在推理<br/>(1)需求类型识别,基于历史数据和实时信息,识别出当前主要的农情需求类型,如病虫害防治、灌溉需求、施肥建议等。<br/>(2)风险预测,正在使用机器学习模型预测未来一周内可能出现的农情风险,如爆花风险、病虫害爆发等。<br/>(3)需求区域定位:根据风险预测结果,定位出未来可能需求较高的区域,调用时空图卷积网络,以地块为节点构建农业风险传播图谱,预测需求扩散路径。<br/>(4)服务能力评估:评估当前的服务能力,Voronoi图空间分割动态划分服务优先级区域,结合路网数据计算最优路径,确定哪些需求可以立即响应,哪些需要进一步资源调配。",
- "content": "当前区域大部分地方无农情需求,少数地方有需求未接单或有需求已接单。但随着未来一段时间的气温逐步上升,生长风险和病虫害风险概率增加,有需求但未接单的地方会急剧上升,将近半数。"
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- {
- "name": "哪些地方有植保机",
- "header": "1、飞鸟感知脑正在感知<br/>(1)植保机资源搜索,正在搜索范围内的植保机资源。<br/>(2)农情需求整合,正在调取当前区域的农情需求数据,包括病虫害风险、作物生长阶段、农户申报问题等。<br/>(3)环境数据获取,正在读取区域内的地形特征、气象环境(如风速、温度、湿度)以及作物物候信息,为航线规划提供基础数据支持。<br/>2、飞鸟决策脑正在决策<br/>(1)需求匹配与优先级划分,基于农情需求和无人机作业能力,动态划分任务优先级。高优先级区域(如病虫害高发区)优先调度。<br/>(2)航线规划算法调用,采用智能化算法(如强化学习、遗传算法)进行最优航线规划,结合地形、气象和作物生长状态,确保航线高效且适应实际环境。<br/>(3)任务分配与路径优化,通过算法优化,减少无人机飞行的重复路径和空载时间,最大限度降低能耗与飞行成本。",
- "content": "调度植保机数据,结合农情需求和无人机飞力,自动绘制最佳农服航线,飞鸟决策脑已搜索附近10KM范围内的植保机资源,共有15台无人机可供服务,并规划了最优植保路线:以雷州半岛中心田块为起点,分3条作业线路向外辐射,每条线路覆盖约1667亩,确保2-3天内高效完成5000亩田块的打药任务,最大限度减少损失。在总控平台,可以看到,哪些农户有风险,有没有与农资对接,农资有没有服务,服务质量怎么样的过程。"
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- {
- "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。"
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- {
- "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)。 "
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