【智慧农业 × 国产大模型】智能病虫害识别与作物产量预测工程实践全流程解析

【智慧农业 × 国产大模型】智能病虫害识别与作物产量预测工程实践全流程解析

关键词

国产大模型、农业AI、病虫害识别、作物产量预测、图像分类、多模态融合、时序建模、遥感数据、边缘计算、农业大数据、模型轻量化、精细化种植

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摘要

随着农业智能化进程加速，传统依赖人力经验的病虫害识别与作物产量评估方式，已无法满足大规模、精细化生产需求。本文基于国产大模型的实际应用案例，深入解析如何构建面向田间场景的“病虫害识别+产量预测”一体化系统。系统涵盖多模态图像采集、时序数据建模、模型推理部署与边缘端优化，结合真实农田数据与工程部署细节，提供一条从数据到决策闭环的农业AI落地路径。

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目录

1. 项目背景与智慧农业发展趋势
2. 系统目标与整体架构设计
3. 病虫害图像识别模型构建与部署实践
4. 作物产量预测模型的时序建模与融合策略
5. 多模态数据采集与标注体系构建
6. 模型压缩与边缘部署优化路径
7. 实战案例：小麦种植区智能化农情监测平台建设
8. 关键工程挑战与优化方案总结
9. 拓展方向：遥感融合、区域模型泛化与农技知识联动体系
10. 全文总结与行业展望：国产大模型重构农业智能生产力

1. 项目背景与智慧农业发展趋势

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