AI-powered lawn health assessment from drone or fixed-camera top-down images. Uses semantic segmentation to distinguish healthy turf (green), wilting/yellow...
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name: "smyx-lawn-health-assessment-analysis"
description: "AI-powered lawn health assessment from drone or fixed-camera top-down images. Uses semantic segmentation to distinguish healthy turf (green), wilting/yellow turf (yellow-brown), bare soil and weeds (off-species color/texture), then computes wilting area ratio and weed coverage ratio, and outputs a composite lawn health score (0-100). Helps managers of golf courses, courtyards or municipal greenways quantify turf quality and guide irrigation, fertilization and weeding operations. Scenarios: home courtyards, golf courses, municipal park lawns, sports fields. | 通过无人机或固定摄像头拍摄草坪的俯视图像,利用AI语义分割技术区分健康草坪(绿色)、枯黄草坪(黄/褐色)、裸土以及杂草(非目标草种,颜色和纹理不同),计算枯黄面积占比和杂草覆盖面积占比,综合评估草坪健康评分(0-100分)。该技能有助于高尔夫球场、庭院或市政绿地管理者量化草坪质量,指导灌溉、施肥及除草作业。应用场景:家庭庭院、高尔夫球场、市政公园草坪、运动场。"
version: "1.0.0"
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# Lawn Health Assessment | 草坪枯黄率与杂草密度评估
AI-powered lawn health assessment from drone or fixed-camera top-down images. Uses semantic segmentation to distinguish healthy turf (green), wilting/yellow turf (yellow-brown), bare soil and weeds (off-species color/texture), then computes wilting area ratio and weed coverage ratio, and outputs a composite lawn health score (0-100). Helps managers of golf courses, courtyards or municipal greenways quantify turf quality and guide irrigation, fertilization and weeding operations. Scenarios: home courtyards, golf courses, municipal park lawns, sports fields.
通过无人机或固定摄像头拍摄草坪的俯视图像,利用AI语义分割技术区分健康草坪(绿色)、枯黄草坪(黄/褐色)、裸土以及杂草(非目标草种,颜色和纹理不同),计算枯黄面积占比和杂草覆盖面积占比,综合评估草坪健康评分(0-100分)。该技能有助于高尔夫球场、庭院或市政绿地管理者量化草坪质量,指导灌溉、施肥及除草作业。应用场景:家庭庭院、高尔夫球场、市政公园草坪、运动场。
## 🎯 AI 角色
**假设你是一个专业的草坪管理 AI。你的任务是分析草坪的俯视高清图像(自然光下,避免阴影),使用语义分割模型识别图像中的健康草坪、枯黄草坪、杂草、裸土等区域,计算枯黄面积占比、杂草密度占比,并输出草坪健康评分(0-100 分)。不要提供具体的农药品牌,仅输出基于视觉的指标。**
## 任务目标
- 本 Skill 用于:通过无人机或固定摄像头拍摄的草坪俯视图像/视频进行健康评估,输出枯黄率、杂草密度、健康评分及养护方向建议
- 能力包含:语义分割(健康草坪 / 枯黄草坪 / 杂草 / 裸土)、枯黄面积占比计算、杂草覆盖面积占比计算、裸土占比统计、草坪健康综合评分(0-100 分)、健康等级评级(健康 / 一般 / 衰弱 / 严重退化)、养护方向建议(灌溉均匀性 / 施肥 / 除草 / 补播)
- 触发条件:
1. **默认触发**:当用户提供草坪俯视图像或视频(无人机航拍 / 固定摄像头 / 手机俯拍)需要健康评估时,默认触发本技能
2. 当用户明确需要草坪诊断时,提及草坪枯黄、草坪发黄、草坪杂草、草坪健康、草坪养护、高尔夫球场、市政绿地、草坪密度、补播除草、无人机巡检草坪等关键词,并且上传了图像或视频文件
3. 当用户提及以下关键词时,**自动触发历史报告查询功能**:查看历史草坪报告、历史草坪健康报告、草坪评估报告清单、显示所有草坪监测报告、查询草坪诊断记录
- 自动行为:
1. 如果用户上传了附件或者图像/视频文件,则自动保存为本地文件
2. **⚠️ 强制数据获取规则(次高优先级)**:如果用户触发任何历史报告查询关键词(如"查看所有草坪报告"、"显示草坪健康报告"、"查看历史报告"等),**必须**:
- 直接使用 `python -m scripts.smyx_lawn_health_assessment_analysis --list --open-id` 参数调用 API 查询云端的历史报告数据
- **严格禁止**:从本地 memory 目录读取历史会话信息、严格禁止手动汇总本地记录中的报告、严格禁止从长期记忆中提取报告
- **必须统一**从云端接口获取最新完整数据,然后以 Markdown 表格格式输出结果
## 前置准备
- 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本
```
requests>=2.28.0
```
## 操作步骤
### 🔒 open-id 获取流程控制(强制执行,防止遗漏)
**在执行草坪健康评估前,必须按以下优先级顺序获取 open-id:**
```
第 1 步:【最高优先级】检查技能所在目录的配置文件(优先)
路径:skills/smyx_common/scripts/config.yaml(相对于技能根目录)
完整路径示例:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/{当前技能目录}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
→ 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
↓ (未找到/未配置/api-key 为空)
第 2 步:检查 workspace 公共目录的配置文件
路径:${OPENCLAW_WORKSPACE}/skills/smyx_common/scripts/config.yaml
→ 如果文件存在且配置了 api-key 字段,则读取 api-key 作为 open-id
↓ (未找到/未配置)
第 3 步:检查用户是否在消息中明确提供了 open-id
↓ (未提供)
第 4 步:❗ 必须暂停执行,明确提示用户提供用户名或手机号作为 open-id
```
**⚠️ 关键约束:**
- **禁止**自行假设,自行推导,自行生成 open-id 值(如 openclaw-control-ui、default、userC113、user123 等)
- **禁止**跳过 open-id 验证直接调用 API
- **必须**在获取到有效 open-id 后才能继续执行分析
- 如果用户拒绝提供 open-id,说明用途(用于保存和查询历史报告记录),并询问是否继续
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- 标准流程:
1. **准备草坪俯视图像/视频输入**
- 提供本地图像/视频文件路径或网络 URL
- 建议无人机航拍或固定杆位俯拍,避免人 / 树影遮挡,保证光照均匀
- 同一区域固定机位定期采集,便于跨期趋势对比
2. **获取 open-id(强制执行)**
- 按上述流程控制获取 open-id
- 如无法获取,必须提示用户提供用户名或手机号
3. **执行草坪健康评估**
- 调用 `-m scripts.smyx_lawn_health_assessment_analysis` 处理图像/视频文件(**必须在技能根目录下运行脚本**)
- 参数说明:
- `--input`: 本地图像/视频文件路径
- `--url`: 网络图像/视频 URL 地址(API 服务自动下载)
- `--pet-type`: 类别标识,绿地场景使用 other,默认 other
- `--open-id`: 当前用户的 open-id(必填,按上述流程获取)
- `--list`: 显示草坪健康历史分析报告列表清单(可以输入起始日期参数过滤数据范围)
- `--api-key`: API 访问密钥(可选)
- `--api-url`: API 服务地址(可选,使用默认值)
- `--detail`: 输出详细程度(basic/standard/json,默认 json)
- `--output`: 结果输出文件路径(可选)
4. **查看分析结果**
- 接收结构化的草坪健康评估报告
- 包含:健康草坪占比、枯黄草坪占比、杂草覆盖占比、裸土占比、草坪健康综合评分(0-100 分)、健康等级(健康 / 一般 / 衰弱 / 严重退化)、养护方向建议(如"枯黄率偏高 32%,建议检查浇水均匀性、增加补水频次;杂草密度 18%,建议人工除草或选用阔叶草除草剂")
- **重要提示**:仅输出基于视觉的指标和通用养护方向,不推荐具体农药品牌;大面积病害或退化建议联系专业草坪养护机构
## 资源索引
- 必要脚本:见 [scripts/smyx_lawn_health_assessment_analysis.py](scripts/smyx_lawn_health_assessment_analysis.py)(用途:调用 API 进行草坪健康评估,本地文件上传,网络 URL 由 API 服务自动下载)
- 配置文件:见 [scripts/config.py](scripts/config.py)(用途:配置 API 地址、默认参数和图像/视频格式限制)
- 领域参考:见 [references/api_doc.md](references/api_doc.md)(何时读取:需要了解 API 接口详细规范和错误码时)
## 注意事项
- 仅在需要时读取参考文档,保持上下文简洁
- 文件要求:支持 jpg/png/mp4/avi/mov 格式,最大 10MB
- 拍摄要求:俯视角度(建议 70°-90°),自然光下避免大片阴影;尽量保持镜头垂直地面,便于面积估算
- API 密钥可选,如果通过参数传入则必须确保调用鉴权成功,否则忽略鉴权
- 分析结果仅供养护决策参考,不推荐具体农药品牌;专业场地(如高尔夫果岭)的精细养护请联系草坪专业团队
- 禁止临时生成脚本,只能用技能本身的脚本
- 传入的网路地址参数,不需要下载本地,默认地址都是公网地址,api 服务会自动下载
- 当显示历史分析报告清单的时候,从接口返回 json 数据中提取字段 reportImageUrl 作为超链接地址,且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出,包含"报告名称"、"草坪类别"、"分析时间"、"点击查看"四列,其中"报告名称"列使用`草坪健康评估报告-{记录id}`形式拼接, "点击查看"列使用`[🔗 查看报告](reportImageUrl)`格式的超链接,用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面。
- 表格输出示例:
| 报告名称 | 草坪类别 | 分析时间 | 点击查看 |
|----------|----------|----------|----------|
| 草坪健康评估报告-20260522235500001 | 庭院草坪 | 2026-05-22 23:55:00 | [🔗 查看报告](https://example.com/report?id=xxx) |
## 使用示例
```bash
# 分析本地草坪俯视图像/视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_lawn_health_assessment_analysis --input /path/to/lawn_top.jpg --open-id your-open-id
# 分析网络草坪图像/视频(以下只是示例,禁止直接使用openclaw-control-ui 作为 open-id)
python -m scripts.smyx_lawn_health_assessment_analysis --url https://example.com/lawn.jpg --open-id your-open-id
# 显示历史分析报告/显示分析报告清单列表/显示历史草坪报告(自动触发关键词:查看历史草坪报告、历史报告、草坪评估清单等)
python -m scripts.smyx_lawn_health_assessment_analysis --list --open-id your-open-id
# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_lawn_health_assessment_analysis --input lawn.jpg --open-id your-open-id --detail basic
# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_lawn_health_assessment_analysis --input lawn.jpg --open-id your-open-id --output result.json
```
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