从30年试验站数据到田间实时传感器：青禾智匠为京津冀农田建“数字档案”

一块田的灾害风险，不能只靠通用模型来猜。河北地质大学青禾智匠团队在研发“人工智能技术赋能下的作物灾害智慧监测预警系统”时，把本地化数据底座作为首要任务：依托中国科学院栾城农业生态系统试验站30年观测数据，结合京津冀多地实地实测，构建真实农田灾害数据集，为区域作物灾害监测建立可追溯、可对比的“数字档案”。

在数据采集端，系统整合卫星遥感、无人机航拍和地面传感器三类数据源：卫星遥感提供区域整体长势与宏观灾害线索，无人机多光谱图锁定异常地块并计算NDVI植被指数，地面传感器回传土壤墒情、气象和虫情等分钟级数据。三类数据统一汇入GIS时空底板，按地块、生育期和灾害类型关联。在此基础上，团队采用小样本迁移学习训练区域专属模型，努力实现“一地一模型、一区一策略”。系统已形成相关数据、灾害实时监测、智能分析、灾害预警、智慧决策等核心模块，并采用“云端+边缘端”架构和模型裁剪压缩技术，兼容普通卫星、无人机和百元级传感器，在弱网、低端设备条件下也能运行。

数据质量最终要靠田间验证。团队在河北、东北等16处开展小试，完成多源数据接入测试，迭代多生育期灾害识别算法；随后在多地开展规模化中试，覆盖多种经营主体与差异化农田环境。项目已取得计算机软件著作权，通过河北省科技情报研究院科技查新，并获得具备CMA/CNAS资质机构的软件功能测试证明；相关技术获国际高分辨率遥感智能解译大赛、全国大学生GIS应用技能大赛、全国大学生测绘学科创新大赛等7项国家级奖项。

团队表示，下一步将继续扩充本地化灾害样本、完善区域灾害图谱，让“数字档案”覆盖更多作物和生育期，为京津冀作物灾害监测提供更贴合田间实际的预警参考！

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