AGRITWIN AI: A DIGITAL TWIN AND MULTIMODAL EXPLAINABLE AI FRAMEWORK FOR PRECISION AGRICULTURE USING SATELLITE IMAGERY, IOT SENSORS, WEATHER INTELLIGENCE, LARGE LANGUAGE MODELS, AND RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION
提出 AgriTwin AI 框架，融合数字孪生与多模态可解释 AI，弥合农业数据与认知鸿沟。
结合数字孪生、跨模态融合、LoRA微调视觉语言模型及RAG，利用卫星、IoT和气
将数值异常转为可验证的自然语言诊断，幻觉率低于0.4%，安全验证准确率95.2%。
可探索多模态融合在作物病害早期诊断中的应用，或开发轻量化边缘部署方案以适配田间实时决策。
提出整合数字孪生与多模态可解释AI的农业框架，方法新颖，但尚处模拟阶段，信源为普通期刊。
当前的数字精准农业系统面临着一个关键的结构性运营数据认知鸿沟：现代网络物理感知系统（如物联网设备、遥感处理管道）作为不透明的数值计算引擎运行，产生多维、高频的数值矩阵，而农业专用的大语言模型（LLMs）仍局限于非数值世界，在概念上与地面物理现实脱节。为弥合这一数据认知鸿沟，本文提出AgriTwin AI：一个将时空数字孪生引擎与自主多模态可解释人工智能（XAI）咨询管道相结合的整体端到端框架。AgriTwin AI接收来自一维线性物联网传感器流、基于文本的气象情报以及二维多光谱卫星栅格图像的异构输入；一种非对称的跨模态后期融合架构将这些数据类型同步为连贯、实时的农田虚拟表示。当数字孪生引擎的物理驱动方程识别出环境阈值突破或异常时，AgriTwin AI自动触发由农学领域知识处理层（DKPL）管理的定制检索增强生成（RAG）循环。通过将低秩适应（LoRA）的微调视觉-语言参数与存储在本地向量数据库中的区域农业手册文本文档相连接，AgriTwin AI将复杂的数值异常转化为高度具体、可追溯且可由人工验证的自然语言诊断信息。基于初步模拟，AgriTwin AI将生物幻觉率降至0.4%以下，并达到95.2%的安全约束验证准确率，为数据驱动、可解释且安全的农业决策建立了可靠系统。