-
遥感数据：
- 卫星影像：用于监测大面积农作物的健康状况、土壤湿度、病虫害和生长阶段。例如，利用卫星影像可以估算作物产量。
- 无人机图像：提供高分辨率的地面细节，适用于小范围内作物健康监测、灌溉管理和病虫害检测。
-
气象数据：
- 温度和降水数据：用于预测作物生长条件和病虫害风险。例如，通过分析气象数据，可以优化灌溉计划和农药使用。
- 风速和湿度数据：在预测病虫害传播、灌溉需求和土壤蒸发速率方面非常重要。
-
土壤数据：
- 土壤湿度：帮助农民优化灌溉系统，避免水资源浪费和作物受旱。
- 土壤养分含量：用于制定施肥计划，确保作物获得足够的营养，同时避免过量施肥造成环境污染。
-
作物数据：
- 生长阶段和生长速度：通过定期测量和记录作物高度、叶面积指数等参数，评估作物健康和生长情况。
- 产量预测：利用历史数据和当前生长条件预测最终的作物产量，以便进行市场和资源规划。
-
物联网（IoT）传感器数据：
- 土壤传感器：实时监测土壤湿度、温度和pH值，帮助农民进行精准农业管理。
- 气象站：实时收集和记录当地气象条件，提供即时天气预报和历史数据分析。
-
GPS数据：
- 精确定位：用于农机导航，精准播种和施肥，提高作业效率，减少资源浪费。
- 田块管理：帮助划分和管理农田，提高农业生产的可视化和管理水平。
-
影像数据：
- 多光谱和超光谱图像：用于识别作物健康状况、土壤特性和水分含量。例如，健康作物在近红外光谱下反射较多光，而受病害或缺水的作物反射较少光。
- 热红外图像：用于检测作物水分状况和受热应激情况，帮助优化灌溉策略。
-
现场调查数据：
- 农民观测记录：记录作物生长、病虫害和施肥施药情况，提供现场第一手资料。
- 实验数据：通过设立试验田，收集不同管理措施对作物生长和产量的影响，指导生产实践。