数据融合不足：针对卫星、无人机、物联网数据在时空尺度、光谱特征上的显著差异突破卫星、无人机、物联网数据的几何配准、辐射校正及亚像元级融合技术，构建"卫星普查—无人机详查—物联网核查"动态协同机制，建立本地化作物光谱响应模型，打通单点监测与区域遥感壁垒，形成全域立体感知网络。 决策系统不精准：针对农业数据分散、知识关联弱的问题，融合农技规程、环境数据、病虫害案例构建地方农业知识图谱及大模型，攻克"环境—生长—品质"非线性因果关系建模，将特色作物生物学特性嵌入决策引擎，实现生产数据知识化沉淀，推动变量施肥灌溉从经验模型向实时数据驱动优化转变。 农机协同能力弱：发展轻量化模型压缩与边缘部署技术，突破多无人机任务分配与路径规划算法，构建智能农机统一调度平台，在精准植保、无人化农场等场景形成"感知—决策—执行"闭环，提升万亩级大田多装备协同效率。 成本与适用性局限：通过立体感知网络降低监测成本，依托知识图谱减少资源投入，借助边缘智能与区块链溯源实现轻量化部署和品牌增值，构建低成本、高效率、可复制的智能农业技术体系，推动从试验田向万亩级大田规模化应用跨越。
【社会信用代码】：91340700MA2RB0CD8U
【单位联系人】：唐益平
【手机号码】：13865253417
【需求单位】：安徽省普济圩现代农业集团有限公司
【需求所在省市】：安徽省/铜陵市
【需求类型】：技术
【合作方式】：技术开发
【投入金额（万元）：3000万元
【意向对接单位】：吉林大学
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