无人机农作物健康监测工作流

Drone Image Crop Health

通过AI分析无人机图像,实现农作物健康状况自动监测与智能问答的N8N工作流模板

11 NodesAI & ML农业科技AI分析向量数据库

工作流概述

这是一个基于N8N的无人机图像农作物健康监测工作流模板。该工作流通过接收无人机拍摄的农田图像数据,利用AI技术进行智能分析,实现对农作物健康状况的自动化监测和记录。系统集成了向量数据库存储、AI智能问答和数据记录功能,为精准农业提供技术支持。

核心功能

1. 智能图像分析

  • 接收无人机采集的农田图像数据
  • 使用AI技术分析作物健康状况
  • 构建知识库支持智能查询

2. 向量化存储

  • 将分析结果转换为向量数据
  • 存储在Supabase向量数据库中
  • 支持高效的语义检索

3. 智能对话系统

  • 基于Anthropic Claude模型的智能问答
  • 具备上下文记忆功能
  • 可查询历史分析数据

节点详细分析

输入节点

节点名称 类型 功能描述
Webhook n8n-nodes-base.webhook POST接口 /drone_image_crop_health,接收无人机图像数据

数据处理节点

节点名称 类型 功能描述
Splitter textSplitterCharacterTextSplitter 文本分割器,将长文本分成400字符的块,重叠40字符
Embeddings embeddingsOpenAi 使用OpenAI生成文本向量嵌入

存储节点

节点名称 类型 功能描述
Insert vectorStoreSupabase 将向量数据插入Supabase数据库索引 drone_image_crop_health
Query vectorStoreSupabase 从向量数据库查询相关信息

AI智能节点

节点名称 类型 功能描述
Tool toolVectorStore 向量存储工具,供AI Agent使用
Memory memoryBufferWindow 对话记忆缓存,保持上下文连续性
Chat lmChatAnthropic Anthropic Claude语言模型
Agent agent AI智能代理,整合工具和记忆

输出节点

节点名称 类型 功能描述
Sheet googleSheets 将处理结果追加到Google Sheets日志表

辅助节点

节点名称 类型 功能描述
Sticky stickyNote 工作流说明便签,标题"Drone Image Crop Health"

数据流程图

[Webhook接收数据]
        ↓
    ┌───┴───┐
    ↓       ↓
[文本分割] [Memory缓存]
    ↓           ↓
[向量嵌入]      ↓
    ↓           ↓
    ├→[存储到Supabase]
    ↓           ↓
[查询向量库]    ↓
    ↓           ↓
[创建工具]      ↓
    ↓           ↓
    └→[AI Agent]←[Claude模型]
           ↓
    [记录到Google Sheets]

技术栈

使用的服务

  1. OpenAI API - 文本向量化
  2. Supabase - 向量数据库存储
  3. Anthropic Claude - AI对话模型
  4. Google Sheets - 数据日志记录

关键参数配置

  • 文本分割: 块大小400字符,重叠40字符
  • 向量索引名: drone_image_crop_health
  • 触发方式: Webhook POST请求
  • 执行顺序: v1版本

应用场景

主要用途

  1. 精准农业监测 - 实时分析作物生长状况
  2. 病虫害预警 - 早期识别作物健康问题
  3. 产量预测 - 基于健康数据预测收成
  4. 农场管理决策 - 提供数据支持的种植建议

业务价值

  • 提高农业生产效率
  • 减少人工巡检成本
  • 实现数据驱动的农业管理
  • 构建农业知识库

部署要求

必需的API凭证

  1. OpenAI API密钥
  2. Supabase数据库凭证
  3. Anthropic API密钥
  4. Google Sheets OAuth2认证

前置准备

  1. 创建Supabase向量数据库表
  2. 配置Google Sheets文档ID
  3. 设置Webhook端点
  4. 初始化向量索引

扩展建议

  1. 增加图像识别 - 集成计算机视觉模型直接处理图像
  2. 实时预警系统 - 添加异常检测和通知功能
  3. 数据可视化 - 创建仪表板展示分析结果
  4. 多源数据融合 - 整合天气、土壤等多维度数据
  5. 批量处理 - 支持多张图像并行分析

总结

这个工作流模板展示了如何将现代AI技术应用于农业领域,通过无人机图像采集、向量化存储、智能分析和自动记录,构建了一个完整的农作物健康监测系统。该系统不仅能够处理实时数据,还能通过AI对话接口提供智能查询服务,为精准农业提供了强有力的技术支持。