在智慧农业AI定制实验室的试验田里，我们验证了一套面向灌溉决策的轻量模型。它不直接控制阀门，而是把土壤墒情、气象蒸散、作物生育期和近期降雨作为输入，输出未来24小时的灌溉建议区间，供水肥一体机或人工执行。
进展要点：
- 采用田间多深度墒情探头（20/40/60cm）与小型气象站，构建小时级特征序列；以Penman-Monteith蒸散量为基准，模型学习其残差修正，降低传感器漂移带来的偏差。
- 在春季番茄试验棚中，模型建议与人工经验对比，灌溉量降低约12%，土壤含水率未跌破作物胁迫阈值；对降雨误报导致的过灌，通过雨量桶二次校验后收敛。
下一步计划：扩展到露地大田场景，引入遥感植被指数作为稀疏观测，并评估不同土壤质地下的迁移误差，让灌溉建议在少样本条件下也能保持稳定。
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