赤霉病防治的难点不在药剂，而在时机：抽穗扬花期遇连阴雨，有效施药窗口往往只有两三天，错过就难补救。我们用多源数据做了一次实验性探索。
做法是把三类信号拼在一起：田间气象站的温湿度、降雨与日照时数；孢子捕捉器的逐日计数；抽穗期手机拍摄的田间图像，用于识别穗部初现的水渍状病斑。模型不追求直接预测“是否发病”，而是输出逐田块的风险等级与建议施药窗口，供农技人员参考。
阶段性进展：在一个试验点连续两季的对比中，模型对高风险田块的提前提示时间中位数为36小时，与人工调查结论的一致率约85%；误报主要集中在雨后骤晴的临界天气。图像识别在小麦抽穗期遮挡较重时误差偏大，目前仅作为辅助特征参与判断。
下一步计划：把人工读片式的孢子捕捉改为自动显微成像计数，降低日常维护负担；同时补充不同品种的生育期数据，让窗口判断更贴近具体田块。我们不认为模型能替代下田看苗，但它可以让“什么时候该去看一眼”这件事更有依据。
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