苗情監測站就像田間的“神經末梢”，而云平臺則是把末梢傳來的“脈沖”翻譯成種植決策的“大腦”。它每天接收來自傳感器、高清攝像頭和氣象站的數百萬條原始數據，通過“采、傳、算、視、警”五步閉環，讓農民在APP上就能完成從前要跑幾天地頭才能做出的判斷。 田間LoRa/4G模塊把空氣溫濕度、土壤含水量、光照強度及360°作物圖像傳回云端后，系統首先用時間戳+設備ID建立單獨索引，剔除因信號抖動產生的重復包和異常跳點；隨后按“設備-地塊-作物品種”三級目錄歸檔，形成標準化數據湖，為后續模型訓練提供“干凈口糧”。
平臺內嵌深度學習模型，夜間紅外圖像用于株高估算，白天可見光圖像分割葉片與陰影，計算綠葉指數（GLI）。當GLI連續三天下降，系統即判定“滯長”并觸發二級預警；若圖像出現病斑紋理，邊緣計算節點會在30秒內返回相似度最高的三種病害名稱及置信度。
傳感器只告訴“點上”的事，云平臺則把點數據與國家氣象網格、土壤普查圖疊加，通過空間插值生成苗情熱力圖。農戶在地圖上一眼可見哪塊區域溫度偏低、哪片葉色偏黃，無須再逐壟巡查。
系統調用歷史同品種、同播期的樣本，結合積溫算法，給出“未來一周株高預測曲線”。若預測值低于目標曲線，平臺自動推薦追施氮肥量與灌溉量，并給出收益-成本對比，農民點“確認”即可一鍵生成農機作業任務單。
所有計算結果與閾值比對后，分級告警：綠色表示正常；黃色彈窗提示“注意旱象”；紅色短信通知“疑似稻飛虱爆發”，同時附帶植保站推薦的生物農藥劑量及無人機飛行參數，實現“秒級”響應。
平臺可將脫敏數據同步至農業大數據中心，為政府補貼、保險理賠提供可信憑證；也支持回寫至智能灌溉閥門，實現“監測—決策—執行”閉環。
從“會看”到“會算”，再到“會決策”，苗情監測站云平臺用算法把復雜的農學經驗封裝成一鍵服務，讓作物自己“開口說話”，也讓農民一次擁有了基于數據的“千里眼”和“預判術”。
更新時間：2025-10-17 
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