用途：为精准农业、农场管理系统、作物监测、IoT 传感器与农业科技提供专家级指导，适用于用户提及农业、精准农业或农场管理相关需求时。
主要能力：涵盖精准农业（GPS 导航设备、变量施肥技术、作物与土壤传感器、土壤分析与制图、无人机/卫星影像、自动灌溉）、农场管理（作物规划与轮作、资源优化、产量预测、天气预报集成、设备维护、财务管理）以及农业科技（土壤与气象 IoT 传感器、机器学习产量预测、自动收割、牲畜追踪、供应链集成、交易平台）。
使用方式：资料给出以 Python 数据类与类方法组织的示例，如 Field、CropCycle、FarmManagementSystem、AgricultureIoT、WeatherAnalytics、PestManagement 等，方法包括 plan_crop_rotation、monitor_crop_health、predict_yield、process_soil_sensor_data、automate_irrigation、analyze_growing_conditions、optimize_planting_date、detect_pest_risk、analyze_crop_image 等，用于轮作规划、健康评分与告警、产量预测、传感器异常检测、灌溉决策、生长度日与霜冻风险分析、病虫害风险评分与图像识别。
适用场景：农场作物规划与轮作、田间健康监测与告警、产量预估、自动灌溉控制、气象与种植窗口分析、病虫害风险管理。
限制：资料未提供具体安装命令、依赖版本、模型训练细节、收费与平台支持信息；示例代码依赖数据库、传感器、气象与卫星数据接口，实际使用需自行接入数据源并验证模型效果。