智枭（Knowledge Owl）学习小组🦉

这是一个知识共建型的学习小组📖，目的是在 2025 年 6 月 30 日前初步构建一套农艺🌱 + 遥感🛰️ + 作物模型📊的数据分析工作流和知识库💡。

快速开始🚀

1. 了解项目脉络
   → 📖 访问项目Wiki获取入门指南
   → 🗺️ 查看仓库结构理解模块划分

2. 参与知识共建
   👥 加入讨论：

   • 进入 Discussions 面板 查看最新技术探讨
   • 点击顶部 Issues 面板 查看现有议题
   • 在感兴趣的议题下用"/cc @yourname" 认领任务
   • 💡 小贴士：点击页面右上角 Watch 按钮接收更新通知

3. 开启你的贡献
   🛠️ 初次贡献建议：

   1. 点击仓库 Wiki 右上角 "Suggest edits" 修正文档错漏
   2. 在 Discussions 板块回答其他成员的问题
   3. 点击 Projects 看板了解当前任务进度

4. 发起新议题💬
   🎯 使用标准化模板：
   点击 Issues → New issue → 选择🧠知识缺口提案模板
   填写完整后 @项目管理员 进入评审流程

高效协作提示：

🔔 订阅更新
点击仓库右上角 Watch → Custom → 勾选 Issues 和 Discussions 选项

📌 推荐起点

• 查看带 ⚙️教程开发 标签的议题,并谈论你对该议题的想法
  • 💡 小贴士：在 issue 讨论中，你可以使用 "/cc @yourname" 命令来请求特定成员参与讨论
  • 比如你可以说自己想迫切地学习该知识，或者觉得该知识点不重要，请求忽略该议题
• 参与 新人引导讨论 获取个性化建议

仓库结构📦

KnowledgeOwl/
├── assets/                   # 静态资源
├── agronomy/                 # 农艺模块
├── remote_sensing/           # 遥感模块
├── crop_models/              # 作物模型
├── utils/                    # 工具库
└── README.md                 # 项目门户

技术栈⚙️

核心工具

• 项目管理：GitHub（Web）
• 笔记管理：Obsidian
• Python环境管理：anaconda

开发工具

• IDE：VSCode
• 编程语言：Python 3.10+（主）

专业工具

• 地理空间计算：QGIS、Arcgis
• 遥感处理：GEE（Google Earth Engine）
• 作物建模：APSIM（Agricultural Production Systems sIMulator）
• 机器学习框架：Scikit-learn
• 数据处理和分析：Pandas、NumPy

组织架构

flowchart TD
    subgraph 讨论
        A(议题发起人) --> B[提案池]
        B --> C{学习小组}
    end
    subgraph 研究
        C -.难以掌握-.-> D[知识研究组]
        D --> E[制作学习资料]
        E --> F[组织学习活动]
        F --> G[反馈迭代]
        G --> H[知识库]
    end

Loading

节点	详细内容
议题发起人	当察觉到自身存在知识缺口时，主动将问题详细阐述并发布在 issue 面板（充当提案池的作用），为后续的知识探索流程开启第一步，让知识需求得以明确呈现。
学习小组	成员聚焦于 issue 面板，针对发起人提出的知识缺口展开热烈讨论，大家各抒己见，通过思想的碰撞，挖掘问题的关键所在，为后续深入研究奠定基础。
知识研究组	仔细剖析当前知识的难点痛点，凭借专业知识与多元渠道，广泛收集与之相关且具有针对性的学习资料，致力于为解决知识缺口提供扎实的素材支撑。
组织学习活动	无论是采用线上便捷灵活的方式，还是线下直观互动的形式，其核心要点均在于确保整个学习过程简洁流畅、高效实用，让参与者能以最快速度汲取知识养分。
反馈迭代	在学习小组亲身参与实践学习活动之后，依据实践过程中的真实体验与发现的问题，及时给出具有建设性的反馈意见，推动整个知识流程不断优化升级。
知识库	本质为 github 仓库，它承载着知识传承与复用的重任，将零散知识有序组织，完美融入日常工作流程，成为工作中不可或缺的知识源泉，随时供人取用，提升工作效率。