描述
採用農作物生長模型，除了天氣因素之外，使用不定期問與答的方式詢問生產者，時刻調整模型，進而掌握每段時間內的產出量。 |
| 停留該地點時會跳出要求評論通知 |
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| 回答一些問題 |
參與過Google Map在地嚮導的使用者應該有過這樣的經驗，當你到某些店家或景點時，Google Map會跳出來請你評價或寫下評論，也會用是非題來得到一些特定的資訊，如是否有賣素食、是否適合小孩以及是否能快速提供餐點。這種方式也許可以應用在掌握農作物產量上。
現在也有蠻多結合物聯網的方式來監測及評估目前的生長環境與狀況，比起這種精確測量的方式，只用問與答來掌握狀況可能並不精確。但若回答的數量夠多、涵蓋的地區夠廣及佔生產總數的比例夠多，應該還是可以在某種程度上呈現未來趨勢。
方法
首先讓生產者填寫基本資料，例如作物種類、種植的地理位置和範圍、一開始預估產量等。
接下來開始偵測生產者位置，若有到達該地開始使用這種方式問他問題，例如「抽穗的狀況如何？」、「開花的狀況如何？」或「是否開始採收？」等，將資訊輸入模型，並搭配天氣狀況調整，預估未來任何時段的生產量。
可產出每日報表，並回饋給有回答問題的生產者。可產出每週報表並販賣，例如農產品預報等服務。
重點
問什麼
- 需要有該農作物的生長模型，例如發芽、開花或是結果階段等。
- 核心成員反而不是工程師，需要是相關的學者，或至少是有該作物種植經驗的生產者。
何時問
- 不同作物的生長週期和階段不同。
- 可能會依天氣狀況各階段有不同的週期需要調整。
- 可能會依不同生產者下苗的時間不同需要調整。
其他
- 可以考慮使用評分制。
- 需要有人不定時到現場做基準調查，例如同樣是5分，每個人心中的5分可能不一樣，需要用實際調查的結果進行校正。
- 無法精確估計，只能得到趨勢，而且調查範圍需要夠大，才能反應現實狀況。
- 激烈天氣（颱風、寒流）後需要大量調整。
- 一開始可以高麗菜為目標作物，因為全年皆產。
可能應用
- 農業預報
- 農業保險參考
