🧪 Plant Nutrient Deficiency Diagnosis | 植物缺素症视觉诊断#

智能分析中枢 · 图片/视频智能分析 · 结构化报告 · 历史报告云端查询

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🧭 技能概览 | Overview#

模块内容🏷️ 技能名称植物缺素症视觉诊断🎯 核心目标通过智能花盆、农业大棚或手机拍摄的植物叶片高清图像，利用AI视觉分析技术识别叶片颜色、形态变化（如叶色浅绿/黄绿/紫红、叶缘焦枯、叶脉间失绿等），与常见营养缺乏症特征库比对，输出最可能缺乏的营养元素（氮、磷、钾、铁、镁、锌等）及置信度。有助于精准施肥，避免盲目用肥造成浪费或伤害。应用场景：智能花盆、家庭园艺、农业大棚、植物工厂。🖼️ 输入类型图片、视频、本地文件、网络 URL📝 输出能力结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接🧩 场景码SMYX_PLANT_NUTRIENT_DIAGNOSIS_ANALYSIS

AI-powered plant nutrient deficiency diagnosis from leaf images. Detects leaf color, morphology changes (pale green/yellow-green/purple-red, marginal scorch, interveinal chlorosis) via computer vision, matches against common deficiency symptom databases, and outputs the most likely deficient nutrient element (nitrogen, phosphorus, potassium, iron, magnesium, zinc, etc.) with confidence score. Enables precision fertilization, avoids blind over-fertilization. Scenarios: smart planters, home gardening, agricultural greenhouses, plant factories.

通过智能花盆、农业大棚或手机拍摄的植物叶片高清图像，利用AI视觉分析技术识别叶片颜色、形态变化（如叶色浅绿/黄绿/紫红、叶缘焦枯、叶脉间失绿等），与常见营养缺乏症特征库比对，输出最可能缺乏的营养元素（氮、磷、钾、铁、镁、锌等）及置信度。有助于精准施肥，避免盲目用肥造成浪费或伤害。应用场景：智能花盆、家庭园艺、农业大棚、植物工厂。

🤖 AI 角色 | AI Role#

角色要点说明说明 1**假设你是一个专业的植物营养学AI。你的任务是分析植物叶片的图像（老叶或新叶），识别叶片颜色异常、形态畸变、失绿分布等特征，与常见缺素症状进行比对，输出最可能缺乏的营养元素类型。不要提供具体化肥浓度，仅输出缺素诊断结果及置信度。 **

🎬 技能演示 | Skill Demo#

▶️ 点击查看技能使用介绍

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🎯 任务目标 | Goals#

1. 🧩 技能用途#

通过植物叶片高清图像进行缺素症视觉诊断，输出最可能缺乏的营养元素类型、置信度及施肥方向建议

2. 🛠️ 能力范围#

序号具体能力1叶片颜色异常检测2叶脉间失绿识别3叶缘焦枯检测4老叶/新叶症状区分5常见缺素症比对（氮/磷/钾/铁/镁/锌/钙/硼/锰/铜/硫等）6置信度评分7施肥方向建议

3. ⚡ 触发条件#

触发类型触发规则✅ 默认触发默认触发：当用户提供植物叶片图像或视频需要缺素诊断时，默认触发本技能🔎 明确分析意图当用户明确需要植物营养诊断时，提及缺素、黄叶、叶缘焦枯、叶脉间失绿、缺氮、缺磷、缺钾、缺铁、缺镁、植物营养不良、叶片发黄等关键词，并且上传了图像或视频文件📚 历史报告查询当用户提及以下关键词时， 自动触发历史报告查询功能 ：查看历史缺素诊断报告、历史植物营养报告、缺素症报告清单、显示所有缺素报告、查询植物营养诊断记录

4. 🤖 自动行为#

自动行为执行要求📎 附件处理如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件☁️ 历史报告查询如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取

⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）

橙色强约束： 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。

必须执行：

bash

python -m scripts.smyx_plant_nutrient_diagnosis_analysis --list

类型要求✅ 必须使用 python -m scripts.smyx_plant_nutrient_diagnosis_analysis --list 调用 API 查询云端的历史报告数据🚫 严格禁止从本地 memory 目录读取历史会话信息🚫 严格禁止手动汇总本地记录中的报告🚫 严格禁止从长期记忆中提取报告✅ 输出格式必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果

📦 前置准备 | Requirements#

• 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本 text

  requests>=2.28.0
  
  

🚀 操作步骤 | Workflow#

🔐 用户身份处理（内部自动完成）#

绿色安全原则： 用户身份参数由系统内部自动处理， 不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识。

执行本技能分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：

场景系统行为上游系统有内部身份参数由脚本静默接收并使用上游系统未提供内部身份参数脚本会自动复用本地缺省用户本地缺省用户不存在脚本会自动创建并在后续任务中复用对用户输出只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值

🔒 关键约束

禁止/要求说明🚫 不得询问身份不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数🚫 不得暴露身份值不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值🚫 不得列为用户参数不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数✅ 自动关联报告历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图

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🧪 标准流程 | Standard Flow#

步骤阶段执行动作1📥 准备图像/视频输入提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求2🔐 系统自动完成身份关联无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值3⚙️ 执行缺素诊断调用 -m scripts.smyx_plant_nutrient_diagnosis_analysis 处理输入（ 必须在技能根目录下运行脚本）4📊 查看诊断结果接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接

⚙️ 脚本参数说明#

参数含义备注--input本地植物叶片图像/视频文件路径适用于本地文件分析--url网络植物叶片图像/视频 URL 地址（API 服务自动下载）API 服务自动下载网络资源--pet-type对象类型，植物场景默认 other按需填写--list显示植物缺素症诊断历史报告列表清单用于云端历史报告查询--api-urlAPI 服务地址（可选，使用默认值）按需填写--detail输出详细程度（basic/standard/json，默认 json）输出详细程度--output结果输出文件路径（可选）可选

🌿 常见植物缺素症状对照表#

缺乏元素典型症状症状部位易发植物🟡 氮(N)老叶均匀黄化、植株矮小、生长缓慢老叶先发叶菜类、玉米、草坪🟣 磷(P)叶片暗绿/紫红色、根系发育差、开花延迟老叶先发豆科、玉米、番茄🟤 钾(K)老叶叶缘焦枯、叶尖褐变、抗逆性下降老叶先发马铃薯、番茄、烟草🟢 铁(Fe)新叶叶脉间失绿（黄化）、叶脉仍绿（网纹状）新叶先发喜酸植物、柑橘、杜鹃🟡 镁(Mg)老叶叶脉间失绿、叶片卷曲、提早脱落老叶先发番茄、葡萄、玫瑰⚪ 锌(Zn)新叶小而簇生（小叶病）、节间缩短新叶先发玉米、苹果、柑橘🟤 钙(Ca)新叶畸形/卷曲、生长点坏死、裂果新叶先发番茄（脐腐病）、苹果🟡 硼(B)生长点死亡、花器发育不良、茎干裂开新叶先发油菜、甜菜、花椰菜🟢 锰(Mn)新叶叶脉间失绿（与缺铁相似但更细碎）新叶先发燕麦、大豆、苹果🟤 铜(Cu)新叶失绿萎蔫、叶尖发白卷曲新叶先发小麦、柑橘、洋葱🟡 硫(S)新叶均匀黄化（与缺氮相似但出现在新叶）新叶先发十字花科、豆科

🔍 缺素症状识别维度#

维度观察重点判断意义症状部位老叶 vs 新叶老叶→移动性元素(N/P/K/Mg)，新叶→非移动性元素(Fe/Ca/B/Zn)失绿模式均匀失绿 vs 叶脉间失绿均匀→N/S，叶脉间→Fe/Mg/Mn颜色变化黄化/紫红/暗绿/白化紫红→P，暗绿→P，白化→Cu形态畸变小叶/卷曲/畸形/坏死小叶→Zn，卷曲→Ca/Cu，坏死→Ca/B叶缘特征焦枯/褐变/正常焦枯→K，正常→排除K叶片质地厚硬/薄软/正常厚硬→缺P，薄软→缺N

📊 缺素严重程度分级#

等级症状表现施肥建议🟢 轻度叶片轻微失绿，局部少量变色补充对应元素水溶肥，叶面喷施🟡 中度叶片明显黄化/变色，面积扩大追施对应元素肥料，根部+叶面双施🟠 重度大面积失绿/畸形，生长严重受阻紧急追肥，咨询农技专家🔴 严重植株濒死，叶片大量枯萎脱落立即综合救治，专业农技指导

💡 施肥方向参考#

缺素类型施肥方向🟡 缺氮追施尿素、高氮复合肥；叶面喷施氨基酸叶面肥🟣 缺磷追施过磷酸钙、磷酸二铵；叶面喷施磷酸二氢钾🟤 缺钾追施硫酸钾、氯化钾；叶面喷施磷酸二氢钾🟢 缺铁叶面喷施EDTA-Fe/硫酸亚铁；调节土壤pH至酸性🟡 缺镁追施硫酸镁、钙镁磷肥；叶面喷施硫酸镁溶液⚪ 缺锌叶面喷施硫酸锌；土壤施用锌肥🟤 缺钙追施硝酸钙、氯化钙；叶面喷施钙肥🟡 缺硼叶面喷施硼砂/硼酸溶液；土壤施用硼肥🟢 缺锰叶面喷施硫酸锰溶液🟤 缺铜叶面喷施硫酸铜溶液；注意用量防毒害🟡 缺硫追施含硫肥料（硫酸铵、硫酸钾等）

⚠️ 本技能仅提供 施肥方向建议， 不提供具体化肥浓度与用量；精准施肥需根据植物种类、生长阶段、土壤检测结果咨询农技专家。

🔄 与植物病害的区分要点#

特征缺素症病害分布全株对称、规律性强局部散发、不规则进展缓慢渐进可能快速蔓延边界渐变过渡常有明显病斑边界附着物无霉层/孢子可能有霉层/孢子/菌丝传染性不传染可能传染邻近植株

💡 若叶片同时出现不规则病斑、霉层或孢子堆，可能为病害而非缺素，建议同时使用植物叶片病害识别技能进行交叉验证。

🗂️ 资源索引 | Resource Index#

资源类型路径用途何时读取🐍 必要脚本scripts/smyx_plant_nutrient_diagnosis_analysis.py调用 API、执行分析或查询历史报告执行分析或查询时使用🐍 必要脚本scripts/config.py调用 API、执行分析或查询历史报告执行分析或查询时使用📘 领域参考references/api_doc.md了解 API 接口规范、字段说明和错误码仅在需要了解接口规范或错误码时读取

⚠️ 注意事项 | Notes#

分类注意事项📚 文档读取仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁📁 格式支持支持 jpg/png/mp4/avi/mov 格式，最大 10MB🔎 使用提醒拍摄要求：近距离、光线充足、老叶新叶分别拍摄；模糊/逆光/距离过远的图像无法得出可靠结果🧑‍⚖️ 结果性质诊断结果仅供缺素参考，不提供具体化肥浓度与用量；精准施肥请咨询农技专家🔎 使用提醒部分缺素症状相似（如缺铁与缺锰均表现为叶脉间失绿），AI 识别可能存在不确定性，建议结合植物种类与土壤检测结果综合判断🔎 使用提醒同一叶片可能存在多种元素同时缺乏，需结合症状综合判定🚫 脚本限制禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本🌐 网络地址传入的网络地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，API 服务会自动下载🧑‍⚖️ 结果性质当显示历史诊断报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown📜 报告输出表格输出示例

🧰 使用示例 | Examples#

bash

# 分析本地植物叶片图像
python -m scripts.smyx_plant_nutrient_diagnosis_analysis --input /path/to/leaf.jpg

# 分析网络植物叶片图像
python -m scripts.smyx_plant_nutrient_diagnosis_analysis --url https://example.com/leaf.jpg

# 显示历史诊断报告/显示报告清单列表
python -m scripts.smyx_plant_nutrient_diagnosis_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_plant_nutrient_diagnosis_analysis --input leaf.jpg --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_plant_nutrient_diagnosis_analysis --input leaf.jpg --output result.json