AI变量施肥处方图定制：多光谱巡田与分区施氮

农业AI实验室近期把实验重点放在「巡田影像到施肥处方」这一段链路上。无人机多光谱影像能反映冠层氮素状况，但原始植被指数噪声偏大：土壤背景、云影、播期差异都会让同一块田的指数分布发生漂移，若直接按绝对阈值划区，容易划出细碎、机具无法执行的斑块。

我们的做法是先做地块级归一化，以同地块历史同期指数为基线，改用相对偏差而非绝对值划分施肥区；分区数量控制在3级，并约束最小作业单元面积不小于机具幅宽的整数倍，使处方图能被现有变量施肥机直接读取，不需要改造下位机。

进展与数据：

• 在3个试点地块（合计约1200亩）完成一季冬小麦验证：处方图分区与人工经验分区的一致率约78%，氮肥用量较统一施肥下降约8%~12%，产量差异未超出统计误差范围。
• 下一步计划：接入土壤墒情与生育期模型，把处方从单一「施氮量」扩展为「施氮量+追肥窗口」的二维形式，并评估多雨年份云端影像可获取性对出图时效的影响。