一、背景
　　项目通过构建统一农业种植数据标准与采集体系，开发农业知识生成引擎，将以农田地块为数据载体的多源异构种植数据，智能转化为场景化语义描述，为农业AI模型训练提供兼具领域专业性与场景泛化性的高质量数据集。从而解决数据离散、模态割裂、时空异步等核心问题，推动农业智慧化发展，服务中国粮食的安全和单产提升的战略。

数据采集应用体系介绍

二、方案和成效
　　一是制定农业种植数据标准并构建统一的软硬件采集体系，持续获取多维度的农业种植数据。建设端到端的数据生产平台，实现从数据采集、清洗治理到应用场景挖掘的高效治理与价值转化，形成4TB文本、图片模态的高质量数据集。

二是以“多模态融合、跨尺度表征、语义化建模”为核心，构建覆盖主粮作物全生长周期的知识体系。通过建立“宏-微观”协同感知体系，采用多模态数据融合技术，实现农田生产数据的全维度数字化表征。并基于NLP与大语言模型的生成能力，将结构化数据生成场景化描述文本，再赋予上下文关联，成为“可理解的农业知识单元”。以此生成农业知识问答对，结合知识图谱技术，形成农业种植领域知识库，为大模型提供兼具准确性与泛化性的训练数据集。共建设三类主粮作物时空耦合高质量多模态数据集和病虫草害图像标注数据集。

三是建设端到端智能服务产品，通过嵌入移动端应用赋能MAP线下业务，使项目具备更好的可复制推广性。经测算，实现农田土地生产效率提升9.2%，劳动生产率提升26.3%，水资源农学效率提升14.9%，农药、化肥农学效率分别提升21.5%和28.5%，农产品优质化率提升3.3%，碳排放量减少13.4%，亩均增收150元至200元。

三、创新点
　　一是形成农业全流程数据标注与汇聚闭环。通过自主研发的端到端工具链，实现多源农业数据的自动化汇聚，同时集成自动化标注引擎与专家审核，构建“数据汇聚→智能标注→持续优化”的完整闭环。

二是多模态时空数据融合引擎。突破传统图文采集范式，以农场为单元，融合图像、文本等多模态数据与结构化数据，以作物生长周期为时序轴，进行时空数据耦合与互补增强，实现多维度农业数据的融合与理解。

三是自进化数据生态闭环。依托智能终端，兼具数据采集与应用服务双重功能，用户同时扮演数据生产者、消费者及反馈者的三重角色，形成“数据采集→应用验证→反馈驱动优化”的自进化闭环生态。