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数据、模型、应用场景实现完美闭环
在人工智能和数据分析领域，数据、模型和应用场景是构成完美闭环的三个核心要素。它们相互依存、相互促进，共同推动技术从理论走向实践，从实验室走向现实世界。
数据类型及来源
Data type and source
气象数据
包括温度、湿度、降雨量、日照时长、风速等。这些数据通常来源于气象站、卫星遥感等渠道。例如，气象卫星可以实时监测大面积区域的气象状况，为农业生产提供及时的天气预警，像提前告知农民暴雨、霜冻等灾害性天气，以便采取相应的防护措施。
病虫害数据
涉及病虫害种类、发生时间、发生区域、危害程度等。可以通过农民的田间记录、农业技术人员的监测报告以及病虫害监测站点的数据收集。一些智能虫情测报灯能够自动诱捕害虫，并记录害虫的种类和数量，为病虫害的预警和防治提供依据。
农产品市场数据
农产品价格、供需情况、消费者偏好等。这些数据可以从农产品交易市场、电商平台、市场调研机构等获取。了解市场价格波动和需求变化有助于农民合理安排种植品种和规模，例如，根据市场对有机蔬菜需求的增加，农民可以调整种植计划，增加有机蔬菜的种植面积。
土壤数据
涵盖土壤类型、质地、肥力（如氮、磷、钾含量）、酸碱度、含水量等。可以通过土壤采样和实验室分析获取详细的土壤肥力信息，也可以利用土壤传感器实时监测土壤的含水量和温度等动态数据。例如，在精准农业中，通过土壤传感器网络，农民可以随时了解土壤的水分状况，从而精准地进行灌溉。
作物生长数据
包含作物品种、种植日期、生长阶段（发芽、分蘖、开花、结果等）、株高、叶面积指数等。这部分数据可以通过人工观测记录，也可以借助现代技术手段，如无人机遥感、近地传感器来获取。例如，无人机搭载多光谱相机可以定期对农田进行拍摄，通过分析图像数据来监测作物的生长状况，包括植被覆盖度、生物量等。
生产大模型
Production of large models
生产大模型应用场景
Application scenarios for large-scale production models
精准农业应用
农业灾害预警及应对
农产品市场调控