核心思路：把农业问题写成“目标函数+约束+数据管线”，优先可部署性与可解释性。
第一阶段 12天 — 基础构建
学习：作物生长、遥感波段、监督/时序强化学习基础。
交付物：1页问题陈述 + baseline notebook。
指标：能把问题用数学式表述，baseline 输出 MAE/F1 等。
第二阶段 15天 — 数据与工具
学：Pandas、PyTorch/TF、rasterio、NDVI 计算、特征模板。
交付物：数据管线脚本 + 特征报告（Top-5 特征）。
指标：管线 1 小时内跑通、特征解释力（相关性/SHAP 概览）。
第三阶段（40天）——核心应用突破（分模块）
创新点：在每个应用里同时做“轻量 baseline + 深度模型 + 可解释层”三向对比，优先考虑可部署性与管理解释性。
A. 作物产量与产量预测
创新点（A）：用时序模型 + 遥感多光谱结合田间传感器做跨尺度融合；把产量预测变成“提前告警 + 精细管理”工具。
任务要点：LSTM / Transformer 做时序预测；融合 NDVI / EVI / 土壤湿度 /气象数据；尝试多模态网络（影像+时序）。
必交付物：可运行的预测模型 + 对比实验（历史平均 vs baseline vs your model）+ 敏感性分析。
指标（量化）：RMSE / MAE / MAPE；提前预测天数（e.g., 30 天预测精度）；收益估算（预测改进带来的产量或减损 %）。
B. 病虫害 / 病斑检测与分割
创新点（B）：结合 UAV 超高分与近地传感器做早期病害微表征，并加入自监督预训练减少打标成本。
任务要点：语义分割（U-Net/DeepLab）或目标检测（YOLO系列）；数据增强与迁移学习；弱监督/自监督尝试。
必交付物：分割/检测模型 + 测试集可视化（before/after）+ 标注流程说明。
指标：IoU / F1 / recall（对早期病斑的召回率尤为重要）；人工标注节省率估计。
C. 精准灌溉与施肥
创新点（C）：把灌溉问题建模为 RL（或规则+优化）问题，目标不仅是产量还要水/肥效益最大化。
任务要点：用强化学习（或模型预测控制）制定灌溉策略；仿真环境+ 实测数据校准。
必交付物：RL 策略 demo（仿真）+ 与基线（定时灌溉）对比报告。
指标：用水效率（kg/m³）提升 %、作物生长表现、成本减少。
第四阶段 23天 — 系统实战
做法：数据→模型服务→决策引擎→Dashboard。部署边缘演示。
交付物：5–8 分钟演示视频 + 项目报告
指标：仿真/回测中关键管理指标改进%
如果你是农业方向对结合AI感兴趣，想产出相关科研的可戳
#机器学习 #深度学习 #农业 #智慧农业技术 #智慧农业
第一阶段 12天 — 基础构建
学习：作物生长、遥感波段、监督/时序强化学习基础。
交付物：1页问题陈述 + baseline notebook。
指标：能把问题用数学式表述，baseline 输出 MAE/F1 等。
第二阶段 15天 — 数据与工具
学：Pandas、PyTorch/TF、rasterio、NDVI 计算、特征模板。
交付物：数据管线脚本 + 特征报告（Top-5 特征）。
指标：管线 1 小时内跑通、特征解释力（相关性/SHAP 概览）。
第三阶段（40天）——核心应用突破（分模块）
创新点：在每个应用里同时做“轻量 baseline + 深度模型 + 可解释层”三向对比，优先考虑可部署性与管理解释性。
A. 作物产量与产量预测
创新点（A）：用时序模型 + 遥感多光谱结合田间传感器做跨尺度融合；把产量预测变成“提前告警 + 精细管理”工具。
任务要点：LSTM / Transformer 做时序预测；融合 NDVI / EVI / 土壤湿度 /气象数据；尝试多模态网络（影像+时序）。
必交付物：可运行的预测模型 + 对比实验（历史平均 vs baseline vs your model）+ 敏感性分析。
指标（量化）：RMSE / MAE / MAPE；提前预测天数（e.g., 30 天预测精度）；收益估算（预测改进带来的产量或减损 %）。
B. 病虫害 / 病斑检测与分割
创新点（B）：结合 UAV 超高分与近地传感器做早期病害微表征，并加入自监督预训练减少打标成本。
任务要点：语义分割（U-Net/DeepLab）或目标检测（YOLO系列）；数据增强与迁移学习；弱监督/自监督尝试。
必交付物：分割/检测模型 + 测试集可视化（before/after）+ 标注流程说明。
指标：IoU / F1 / recall（对早期病斑的召回率尤为重要）；人工标注节省率估计。
C. 精准灌溉与施肥
创新点（C）：把灌溉问题建模为 RL（或规则+优化）问题，目标不仅是产量还要水/肥效益最大化。
任务要点：用强化学习（或模型预测控制）制定灌溉策略；仿真环境+ 实测数据校准。
必交付物：RL 策略 demo（仿真）+ 与基线（定时灌溉）对比报告。
指标：用水效率（kg/m³）提升 %、作物生长表现、成本减少。
第四阶段 23天 — 系统实战
做法：数据→模型服务→决策引擎→Dashboard。部署边缘演示。
交付物：5–8 分钟演示视频 + 项目报告
指标：仿真/回测中关键管理指标改进%
如果你是农业方向对结合AI感兴趣，想产出相关科研的可戳
#机器学习 #深度学习 #农业 #智慧农业技术 #智慧农业
