方案概述

AI智慧农业病虫害防控系统平台融合物联网多源数据与MAS多智能体协同技术，构建“感知-预测-决策-执行”全流程智能化体系。通过RAG增强检索生成技术实时关联环境数据与病虫害知识库，结合LSTM时序预测模型动态预判病虫害发生概率与关键时间窗口，最终依托YOLOv8高精度视觉检测模型实现病虫害精准识别定位，有效预防病虫害风险，推动农业生产智慧化升级。

核心优势

「 多源数据融合 」
整合气象站、土壤传感器、无人机高清图像等异构数据，构建 “空天地” 一体化监测体系，提升综合决策精度。
「 早期风险预知 」
基于气象数据实时关联病虫害知识库，提前预警潜在风险，加快监测响应速度。
「 LSTM 预测模型 」
挖掘温度、湿度等气象因子与病虫害发生的时序关联，提供精准时序决策支撑，助力科学防控部署。
「 MAS 多智能体协同 」
通过气象监测、病虫害识别、农业智慧大脑三大智能体协同决策，减少 AI “幻觉”，增强决策科学性与系统鲁棒性。

应用场景

01 大田作物病虫害全域防控场景
依托 “空天地” 一体化监测网络，系统整合气象、土壤数据与无人机图像，通过多智能体协同决策，提前预警病虫害风险，精准识别发病区域与种类，为规模化大田种植提供全流程防控指引。
02 设施农业病虫害精准防控场景
针对温室、大棚等封闭种植环境，系统实时采集温湿度、光照等环境数据，结合 LSTM 模型预判病虫害发生概率，通过视觉检测锁定发病植株，推送靶向防控方案，避免盲目用药。
03 特色作物病虫害专项防控场景
针对果树、中药材等特色作物，系统调用专属病虫害知识库，关联品种特性与环境数据，动态调整监测频率与预警阈值，实现专项病虫害的早期识别与精准防控，保障作物品质。
04 跨区域病虫害联防联控场景
基于全域气象数据与病虫害传播规律，系统预测病虫害跨区域扩散路径与时间窗口，联动多区域监测节点形成协同防控网络，为农业主管部门提供宏观防控决策支持。