前言¶
无人机飞完一圈，手里拿到的是一张正射影像或拼接图。肉眼能看出哪里发黄、哪里稀疏，但要说清”这一片缺肥、那一片缺水”，还得靠量化指标和一张能对着飞防作业的图。自己写脚本做这一步并不轻松：要处理多光谱或 RGB 影像的对齐与拼接，要选植被指数，还要把指数映射成作业人员能看懂的分级色块。
下面介绍的 Skill 把这件事收敛成一次调用：输入农田影像，输出按颜色分级的健康指数热力图，并据此圈出问题区域。
这是什么¶
UAV Farm Health Index Map 是一个用于生成农田健康指数图的 Skill，坐标 @user_bb47e3e3/uav-farm-health-index-map-analysis，由社区开发者 user_bb47e3e3 发布维护，当前版本 1.0.0，分类为 data-analysis。
它解决的问题是：把无人机采集到的农田正射影像或拼接图，转换成一张能直接用于长势判读和变量作业的健康指数热力图。官方简介给出的工作方式是——通过农业无人机平台搭载的多光谱或高分辨率 RGB 相机采集影像，AI 模型计算植被指数，再生成健康指数热力图。
核心功能¶
根据官方简介，该 Skill 的能力边界如下：
- 输入为农田的正射影像或拼接图，来源是无人机平台搭载的多光谱相机或高分辨率 RGB 相机。
- 计算植被指数，官方列出的例子包括归一化植被指数 NDVI 和归一化红边指数 NDRE。
- 输出农田健康指数热力图，用颜色区分作物长势：红色代表健康差、黄色代表中等、绿色代表健康。
- 用于快速识别问题区域，官方列出的类型包括缺肥、缺水、病虫害、杂草。
- 输出结果可指导精准变量施肥或植保作业。
从命名和坐标看，该 Skill 属于通用 SKILL.md 格式的技能包，能力集中在”指数计算 + 分级着色 + 热力图输出”这一环，不包含航线规划、飞行控制或农机控制部分。
安装与启用¶
本次抓取未能获取到官方页面内容，因此安装命令、Skill 文件的存放目录、以及 SKILL.md 中的配置字段无法从资料中核实。以下几点是资料中已确认的信息，其余请勿臆测：
- 该 Skill 声明了标签
requires_api_key=true，说明调用前需要准备可用的 API Key。 - 版本号
1.0.0，发布来源为 community，即社区发布而非官方维护渠道。 - 按通用 SKILL.md 格式，启用方式通常是把 Skill 目录放入工具的 skills 目录，或通过 CLI 指定 Skill 路径后再调用。具体命令以官方页面为准。
由于官方页面在本次抓取中不可达，建议先打开下面”官方地址”中的链接，确认安装方式和 Key 的配置位置后再落地。资料中没有出现 Cursor、Codex CLI、Claude Code 的差异化说明，这里不做区分。
典型用法¶
资料中未提供可复现的命令行示例或参数清单，下面只按官方简介描述调用意图，不给出未经核实的命令：
1、准备影像：将无人机采集的正射影像或拼接图整理为可用文件，确保拍摄时相机类型为多光谱或高分辨率 RGB。
2、准备凭据：按 requires_api_key=true 的要求准备好 API Key。
3、发起调用：按通用 SKILL.md 格式传入影像路径，触发植被指数计算与热力图生成。
4、读取结果：得到按红、黄、绿分级的农田健康指数热力图，用于圈定问题区域。
实际参数名、文件格式要求、支持的影像分辨率上限，需要以官方页面说明为准。
适用场景与注意¶
适合的场景：
- 农田尺度的长势快速普查，需要把一次飞行采集的影像转成可判读的健康分布图。
- 变量施肥、植保作业前的地块评估，需要把”哪里差、差多少”落到颜色分级上。
- 缺肥、缺水、病虫害、杂草等成因的初步区域圈定，再结合地面核查判断成因。
需要注意的限制：
- 热力图只反映植被指数差异，不能直接区分缺肥、缺水或病虫害——颜色相同的区域成因可能不同，需要后续地面验证。
- 官方简介区分了多光谱与高分辨率 RGB 两类输入。NDRE 依赖红边波段，若只提供普通 RGB 影像，指数计算结果与多光谱方案不等价，具体可用指数以官方说明为准。
- 该 Skill 依赖 API Key，离线环境或未配置凭据时无法直接使用。
- 社区发布的 Skill，版本迭代和长期维护由发布者决定，接入前建议先在小面积地块上验证分级阈值是否符合当地作物。
官方地址¶
页面地址：https://www.skillhub.cn/skills/user_bb47e3e3/uav-farm-health-index-map-analysis
接口地址：https://api.skillhub.cn/user_bb47e3e3/uav-farm-health-index-map-analysis
坐标：@user_bb47e3e3/uav-farm-health-index-map-analysis
