土壤肥力诊断工具，输入氮磷钾，含水量，PH处理按农业标准区间判断等级，输出，缺肥/缺水报告，建议施肥量。

1. 项目背景与场景描述

实际应用场景

在现代智慧农业中，智能农机（如无人播种机、施肥机、植保无人机）可以搭载多种传感器，实时采集土壤数据：

• 氮（N）：影响作物叶片生长
• 磷（P）：影响根系和花果发育
• 钾（K）：影响抗病抗逆能力
• 含水率：影响养分吸收和灌溉需求
• pH值：影响养分有效性和微生物活动

这些数据可用于：

• 精准施肥
• 节水灌溉
• 提高产量与品质
• 减少环境污染

痛点

• 农民缺乏专业土壤知识，难以判断数据是否达标
• 不同作物、不同生长阶段对养分需求不同
• 传统方法依赖经验，易造成过量或不足施肥
• 数据分散，缺乏统一诊断工具

2. 核心逻辑讲解

3. 输入数据：氮、磷、钾、含水率、pH

4. 标准区间定义：根据常见作物（如小麦、玉米）设定适宜范围

5. 等级判断：低于下限 → 缺肥/缺水；高于上限 → 过量

6. 建议施肥量：根据缺额按比例计算

7. 输出报告：文本形式显示缺肥/缺水情况及建议

8. 项目结构

soil_fertility_diagnosis/ ├── data/ │ └── standards.json ├── output/ │ └── report.txt ├── src/ │ ├── init.py │ ├── standards_loader.py │ ├── diagnosis.py │ └── main.py ├── README.md └── requirements.txt

4. 核心代码实现

"data/standards.json"

{ "wheat": { "N": {"min": 1.5, "max": 3.0, "unit": "%"}, "P": {"min": 0.2, "max": 0.5, "unit": "%"}, "K": {"min": 1.0, "max": 2.5, "unit": "%"}, "moisture": {"min": 18, "max": 25, "unit": "%"}, "pH": {"min": 6.0, "max": 7.5} } }

"src/standards_loader.py"

import json

def load_standards(crop_type="wheat"): """ 加载指定作物的土壤养分标准 """ with open("data/standards.json", "r", encoding="utf-8") as f: data = json.load(f) return data.get(crop_type, {})

"src/diagnosis.py"

def diagnose_soil(n, p, k, moisture, ph, standards): """ 诊断土壤肥力并生成报告 """ report = [] suggestions = []

# 氮
if n < standards["N"]["min"]:
    report.append(f"氮含量偏低 ({n}{standards['N']['unit']})")
    suggestions.append(f"建议补充氮肥 {standards['N']['min'] - n:.2f}{standards['N']['unit']}")
elif n > standards["N"]["max"]:
    report.append(f"氮含量偏高 ({n}{standards['N']['unit']})")

# 磷
if p < standards["P"]["min"]:
    report.append(f"磷含量偏低 ({p}{standards['P']['unit']})")
    suggestions.append(f"建议补充磷肥 {standards['P']['min'] - p:.2f}{standards['P']['unit']}")
elif p > standards["P"]["max"]:
    report.append(f"磷含量偏高 ({p}{standards['P']['unit']})")

# 钾
if k < standards["K"]["min"]:
    report.append(f"钾含量偏低 ({k}{standards['K']['unit']})")
    suggestions.append(f"建议补充钾肥 {standards['K']['min'] - k:.2f}{standards['K']['unit']}")
elif k > standards["K"]["max"]:
    report.append(f"钾含量偏高 ({k}{standards['K']['unit']})")

# 含水率
if moisture < standards["moisture"]["min"]:
    report.append(f"土壤含水率偏低 ({moisture}{standards['moisture']['unit']})")
    suggestions.append("建议增加灌溉")
elif moisture > standards["moisture"]["max"]:
    report.append(f"土壤含水率偏高 ({moisture}{standards['moisture']['unit']})")

# pH
if ph < standards["pH"]["min"]:
    report.append(f"土壤偏酸 (pH={ph})")
    suggestions.append("建议施用石灰调节pH")
elif ph > standards["pH"]["max"]:
    report.append(f"土壤偏碱 (pH={ph})")
    suggestions.append("建议施用硫磺或酸性肥料调节pH")

return report, suggestions

"src/main.py"

from src.standards_loader import load_standards from src.diagnosis import diagnose_soil

def main(): # 示例输入 n = 1.2 # % p = 0.15 # % k = 0.8 # % moisture = 16 # % ph = 5.8

standards = load_standards("wheat")
report, suggestions = diagnose_soil(n, p, k, moisture, ph, standards)

print("=== 土壤肥力诊断报告 ===")
if report:
    for line in report:
        print(f"- {line}")
else:
    print("- 土壤各项指标正常")

print("\n=== 建议措施 ===")
if suggestions:
    for s in suggestions:
        print(f"- {s}")
else:
    print("- 无需特别措施")

if name == "main": main()

5. README.md

土壤肥力诊断工具

功能

• 输入氮、磷、钾、含水率、pH
• 按农业标准区间判断等级
• 输出缺肥/缺水报告及建议施肥量

安装依赖

无第三方依赖（仅标准库）

运行

bash

python src/main.py

数据配置

修改 data/standards.json 可调整不同作物的标准

6. 核心知识点卡片

知识点 说明 JSON 配置 存储不同作物的土壤标准，便于扩展 条件判断 根据标准区间判断缺肥/缺水 模块化设计 标准加载、诊断逻辑分离，易维护 农业标准 参考当地农业部门发布的土壤养分丰缺指标 精准农业 数据驱动决策，减少资源浪费

7. 总结

本工具将智能农机采集的土壤数据与农业标准结合，自动生成诊断报告和施肥建议，解决了农民缺乏专业知识、经验判断不准的问题。

通过模块化设计，可轻松扩展支持更多作物、更多指标，甚至接入智能农机的实时数据流，实现精准农业闭环。

如果你需要，还可以：

• 增加 图形化界面（Tkinter/PyQt）
• 增加 Web 版本（Flask/Dash）
• 增加 PDF 报告导出
• 增加 多作物批量诊断

利用AI解决实际问题，如果你觉得这个工具好用，欢迎关注长安牧笛！