面向地理空间开放数据的多模态对话式农业图谱特征化助手

开放地球观测(EO)和农业数据集的日益增多为支持可持续土地管理提供了巨大潜力，但其高技术进入门槛限制了非专家用户的可及性。本研究提出了一个开源对话式助手，集成了多模态检索和大型语言模型(LLM)，通过自然语言与异构农业和地理空间数据进行交互。该系统的架构结合正射测图、Sentinel-2 植被指数和用户提供的文档，通过检索增强生成(RAG)实现，使系统能够灵活地依据多模态证据、文本知识或两者兼顾来构建答案。为评估响应质量，我们采用 Qwen3-32B 进行零样本、无监督设置下的 LLM 评判方法，应用直接评分在多维度定性评估框架中。初步结果表明，该系统能够生成清晰、相关且具有上下文感知的农业查询响应，同时保持可复现性和可扩展性。本工作的主要贡献包括：融合多模态 EO 和文本知识源的架构、演示通过自然语言交互降低获取专业农业信息门槛的能力，以及开放且可复现的设计。