水
浇水靠经验
肉眼看土和手抓土只能判断表层情况，无法持续掌握根系附近真实湿度。
FIELD PROBLEM
农田缺水不一定看得见，浇多浇少却都会影响长势
种植户常常依靠经验判断土壤水分，但不同地块、不同深度和不同作物阶段的需水情况并不一样。墒田哨兵把隐藏在土壤里的变化转成可读数据和清晰建议。
酸
pH变化被忽略
土壤偏酸或偏碱会影响养分吸收，但普通农户很少频繁检测，更难结合灌溉一起判断。
田
多地块难排序
合作社或家庭农场管理多个地块时，人工巡田耗时，无法快速判断哪块地最急需处理。
HARDWARE DESIGN
像插温度计一样插进土里，自动读取根区数据
硬件外观保持简单耐用，上方是防水通信仓，下方是多点探针。农户不需要理解复杂参数，只要在小程序里看到地块颜色和AI建议。
防水通信仓低功耗蓝牙/LoRa/NB-IoT可选，适合不同农田环境。
状态指示灯绿灯正常、黄灯预警、红灯提示需要处理。
多点探针检测不同深度土壤湿度与温度，靠近作物根区。
pH检测端记录土壤酸碱趋势，辅助水肥管理。
01
湿度与温度传感
采集根区土壤含水率与温度，判断当前是否适合作物吸水，并识别高温蒸发风险。
02
pH趋势记录
不是只显示一次读数，而是持续观察偏酸偏碱趋势，提示是否需要调整水肥方案。
03
低功耗户外通信
支持小程序近距离读取，也可以通过网关上传到云端，适合大棚、果园和露天地块。
04
农户友好交互
用“偏干、适宜、偏湿、需处理”等文字和颜色表达，不要求用户理解全部传感器原始数据。
WORKFLOW
从插入设备到收到灌溉建议，只需要五步
产品把硬件采集、AI判断和农户操作串成一条简单流程，让精准灌溉从复杂农业系统变成日常可用的小工具。
1
插入地块
将墒情仪插入作物根区附近，选择地块和作物类型。
2
自动采集
按设定频率采集湿度、温度、pH和光照变化。
3
AI判断
结合天气预报、生长期和土壤类型判断需水状态。
4
给出建议
提示灌溉时机、建议水量、优先级和注意事项。
5
复盘效果
记录灌溉后土壤恢复情况，帮助优化下一次决策。
CONTROL CENTER
农田数据中控台：一眼看出哪块地该先浇
左侧选择地块，中间查看湿度风险分布，右侧获得AI灌溉建议。点击地块或切换指标，可模拟不同监测视图。
墒田哨兵 · 四号示范田
设备在线 12 台 · 最近同步 3 分钟前 · 天气：今晚可能降温
AI灌溉模型运行中
A区番茄棚
湿度视图 · 根区传感器分布
A区适宜
B区偏干
C区缺水
D区偏酸
土壤湿度38%
土壤温度24.6℃
土壤pH6.4
风险等级适宜
AI DECISION
AI不是只显示数字，而是把数字翻译成农户能执行的话
设备读数本身并不等于决策。墒田哨兵把传感数据和农业场景结合，告诉用户是否要浇水、什么时候浇、优先处理哪块地。
湿
湿度阈值
按作物和生长期设置不同阈值，避免所有地块使用同一个固定标准。
温
蒸发风险
结合土壤温度和天气预报，识别高温天气下的快速失水风险。
酸
pH提醒
连续记录酸碱趋势，提示水肥方案可能带来的土壤变化。
序
优先级排序
当多个地块同时异常时，按缺水程度、作物敏感度和天气风险排序。
让精准灌溉从大系统变成小农户也能用的工具
墒田哨兵不追求复杂大屏，而是把一支硬件、一张地块地图和一句AI建议连接起来。农户可以少跑田、少凭猜测，多依据真实土壤状态浇水。
对小农户
降低判断门槛，减少因过度灌溉或缺水造成的浪费和长势波动。
对合作社
多地块统一监测，快速发现异常区域，把巡田时间用在真正需要处理的地方。
对农业教学
把土壤墒情、pH和作物需水规律变成可视化数据，适合课堂实验和农技培训。