精准农业技术及应用研究报告进展
农业新技术的前景及应用
农业新技术的前景及应用随着社会经济的发展和科技的进步，农业领域也迎来了一系列新技术的应用。
这些新技术的出现为农业生产带来了前所未有的变革，不仅提高了农业的效益和产量，也改善了农民的生活条件。
本文将探讨农业新技术的前景及其在农业生产中的应用。
一、遥感技术遥感技术是一项通过卫星、无人机等设备获取地球表面信息的技术，它可以快速准确地获取农田土壤信息、作物生长状态等数据。
通过分析这些数据，农民可以进行精确施肥、灌溉和植物病虫害预防等决策，提高农田的利用效率和农作物的产量。
此外，遥感技术还可以通过监测植被覆盖度、土地变化等信息，帮助农民做出科学合理的耕作计划，减少土地的过度利用和环境污染。
二、温室技术温室技术是一种在封闭环境下种植农作物的方法，可以有效降低气候条件对农作物生长的影响。
通过在温室内控制温度、湿度和光照等环境因素，农民可以在任何季节种植适应性强的作物，并且提供稳定的生产条件。
温室技术不仅可以增加农作物的产量，还可以减少对化肥和农药的使用，降低对环境的负面影响。
因此，温室技术在现代农业中得到了广泛的应用。
三、无人驾驶技术无人驾驶技术是近年来农业领域的一项新兴技术。
通过使用无人驾驶拖拉机、播种机和收割机等设备，农民可以实现农田作业的自动化。
无人驾驶技术不仅可以提高作业的效率和精确度，还可以减轻农民的劳动强度。
在农田作业过程中，无人驾驶技术可以实时监测土壤湿度、植物生长情况等信息，帮助农民做出科学的决策，提高作物的产量和品质。
四、精准农业技术精准农业技术是一种通过传感器、物联网和信息技术等手段，实现对农田作物生长环境进行精确监测和管理的技术。
通过在农田中安装传感器，可以实时监测土壤的水分、养分以及农作物的生长状态。
基于这些数据，农民可以精确控制灌溉、施肥和农药的使用，最大限度地提高农作物的产量和品质。
精准农业技术还可以提供农田的追溯和品质溯源服务，增加了农产品的竞争力。
综上所述，农业新技术的前景十分广阔，并且已经在农田中得到了广泛的应用。
栽培技术项目进度报告
栽培技术项目进度报告尊敬的领导：根据我部门的安排和要求，我所负责的栽培技术项目正在有序地进行中。
现将项目进展情况报告如下：一、项目简介本项目旨在研究和应用现代栽培技术，提高农作物的产量和品质，为农业生产提供技术支持。
项目主要包括耕作管理、种植技术、灌溉与施肥、病虫害防治等方面。
二、项目进展1. 耕作管理：经过前期的土壤调查与分析，我们确定了适宜的农作物种植区域，并按照耕作管理方案进行地面平整和翻耕工作。
目前已完成了90%的耕作准备工作。
2. 种植技术：我们在指定的种植区域进行了不同作物的试种，采用适宜的播种时间和密度，结合施肥和灌溉管理，以期获得最佳的种植效果。
目前已完成了80%的种植工作。
3. 灌溉与施肥：我们根据土壤肥力状况和作物生长需求，合理制定了灌溉和施肥计划，并采用了节水灌溉和精准施肥技术，以提高水肥利用率。
目前已完成了70%的灌溉与施肥工作。
4. 病虫害防治：在有限使用化学农药的前提下，我们主要采用了生物防治和物理防治技术，配合监测和预警系统进行病虫害的防治工作。
目前已完成了60%的病虫害防治工作。
三、存在的问题及建议：1. 人手不足：项目进展期间，我部门遇到了人手不足的情况，导致工作进展缓慢。
建议向上级部门申请合理的人力资源分配，以确保项目按时完成。
2. 研究资金紧张：由于项目所需的资金有限，一些研究设备和试验材料的购买存在困难。
建议向相关机构申请研究经费的支持，以保证项目的顺利开展。
3. 天气变化：近期天气不稳定，出现了降雨过多和干旱等不利于作物生长的气候条件。
建议加强对气象变化的监测和预警，及时采取灌溉和防雨措施，以减少不可控因素对项目的影响。
四、下步工作计划1. 加强科研合作：与相关研究机构和高校建立合作关系，充分利用他们的研究成果和技术支持，提高项目的科学性和可行性。
2. 持续改进技术：加强团队学习，引进先进的栽培技术和管理理念，不断提升项目的实施水平和效果。
3. 加大宣传力度：向农民普及先进的栽培技术和管理方法，培训他们的技术水平和科学素养，提高他们对项目的参与和支持。
智慧农业研究报告
智慧农业研究报告一、引言近年来，随着科技的快速发展，智慧农业逐渐成为农业领域的热门话题。
智慧农业是指利用互联网、物联网、大数据、人工智能等技术手段来改进农业生产和管理的一种农业模式。
本报告将对智慧农业的定义、技术应用、带来的效益以及未来发展等方面进行深入研究。
二、智慧农业的定义和原理智慧农业是以农业生产的智能化为目标，通过信息技术手段对农业生产各环节进行全面监测、分析和控制的农业发展模式。
其核心原理是将各种传感器、监测设备和农业机械与互联网相连接，实现对农田、农作物生长、气候情况、肥料和水的使用等农业生产环节的远程自动化管理。
三、智慧农业的技术应用1. 农田环境监测：通过传感器网络监测土壤湿度、温度、光照等信息，实时掌握农田的环境变化，为农作物的生长提供科学依据。
2. 智能灌溉系统：基于气象预报和土壤湿度数据，通过智能控制系统自动调整灌溉量和时间，实现精细化灌溉，降低用水量，提高灌溉效果。
3. 病虫害监测与预警：利用图像识别技术和传感器监测病害和虫害的发生情况，通过数据分析提前预警，并根据具体情况制定相应的防治方案。
4. 农产品质量追溯：通过物联网技术，将农产品的生产、加工、运输等环节进行记录和追溯，确保农产品的品质和安全。
5. 智能机器人应用：智能机器人可以用于自动化的播种、施肥、除草等农业操作，提高工作效率，减轻劳动强度。
四、智慧农业的效益1. 提高农产品质量：智慧农业通过精确的数据和智能化的管理手段，提供给农民科学决策的依据，从而提高农产品的质量和产量。
2. 降低生产成本：智慧农业技术的应用，可以精确控制水肥的投入、减少农药使用、降低人工成本，从而降低农业生产的成本。
3. 节约资源：通过智能化的灌溉系统和精准施肥技术，可以节约用水量和化肥的使用，减轻对环境的负荷。
4. 提升农民的收入：智慧农业提高了农产品的质量和产量，使农民能够获得更好的市场价格，提升农民的经济收益。
五、智慧农业的未来发展1. 云计算与大数据的应用：未来智慧农业将更加依赖云计算和大数据技术，通过数据的共享和分析，实现农业智能化和精细化管理。
农业技术调研报告
农业技术调研报告农业技术调研报告一、调研目的和背景我国是农业大国，农业是国民经济的重要支柱产业。
为了促进农业的可持续发展，提高农业生产效率，农业技术的创新和应用十分重要。
本次调研的目的是了解当前农业技术的发展状况，分析其对农业生产的影响，并提出相应的政策建议。
二、调研方法和范围本次调研采取了问卷调查和实地走访相结合的方法。
主要调研范围包括农业机械技术、农业信息技术、农业生物技术等。
三、调研结果分析1. 农业机械技术农业机械技术是农业现代化的关键。
通过调研了解到，我国农业机械技术在近年来取得了显著进步。
大型农业机械设备的使用率不断提高，农业生产效率大幅提升。
同时，农机产品的研发水平也在不断提高，面向农村市场的小型农机设备得到了广泛推广应用。
2. 农业信息技术农业信息技术是推动农业现代化的重要手段。
通过调研了解到，目前我国农业信息技术应用较为广泛，包括农业物联网、农业GIS等技术的应用逐渐推广。
这些技术的应用有助于农民实现精准农业管理，提高农田利用率和作物产量。
3. 农业生物技术农业生物技术是农业可持续发展的重要保障。
通过调研了解到，我国农业生物技术取得了很大的进展。
转基因技术在农作物育种和抗病虫害方面起到了积极的作用，提高了农作物的抗逆性和产量。
此外，微生物肥料的应用也得到了推广，提高了土壤生态环境。
四、问题和建议1. 农业机械技术还存在一些问题，例如农机产品的质量有待进一步提高，技术含量不高。
建议加大对农机技术的研发投入，培养一批高水平的农机工程专业人才。
2. 农业信息技术应用面还有较大空间，需加强对农民的培训和宣传，提高他们的信息化意识和应用水平。
同时，加强对农业信息技术的研发和创新，提高技术的实用性。
3. 农业生物技术应用还存在一些争议和问题，需要加强监管和管理。
建议加强对农业生物技术的研究和评估，确保其安全性和可持续性。
五、结论和展望通过本次调研，我们了解了当前我国农业技术的发展状况和存在的问题，提出了相应的政策建议。
智慧农业的应用发展调研报告
智慧农业的应用发展调研报告一、引言随着科技的快速发展和信息化的不断推进，智慧农业作为一种新型农业发展模式，正逐渐成为全球农业发展的重要趋势。
智慧农业利用物联网、大数据、云计算、人工智能等技术，提高了农业生产效率，优化了农业资源配置，降低了农业生产成本，对于促进农业现代化、智能化和可持续发展具有重要意义。
本报告将对智慧农业的定义与技术基础、国内外发展现状、应用领域与案例分析、面临的问题与挑战、未来发展趋势与前景等方面进行调研分析。
二、智慧农业定义与技术基础智慧农业是指利用物联网、大数据、云计算、人工智能等技术，实现农业生产过程的智能化、精细化和高效化的新型农业发展模式。
智慧农业通过智能化感知设备对农业生产环境进行实时监测，收集大量数据，运用大数据分析和云计算技术对数据进行分析处理，为农业生产提供科学决策和智能控制，从而提高农业生产效率和资源利用率，降低农业生产成本和风险。
智慧农业的技术基础主要包括物联网、大数据、云计算和人工智能等技术。
物联网技术通过传感器、RFID等设备实现农业生产环境的实时监测和数据采集；大数据技术通过对海量数据的存储、处理和分析，挖掘出有价值的信息；云计算技术为农业生产提供强大的计算能力和数据处理能力；人工智能技术通过对农业生产数据的分析和学习，实现对农业生产过程的智能控制和决策。
三、国内外智慧农业发展现状1. 国内智慧农业发展现状近年来，我国政府高度重视智慧农业的发展，出台了一系列政策措施，推动智慧农业的快速发展。
我国在智慧农业领域的研究和应用起步较晚，但发展迅速。
在物联网技术方面，我国已经具备了自主研发和生产的能力，在农业物联网平台建设方面也取得了一定的成果。
在大数据技术方面，我国已经建立了多个农业大数据平台，为农业生产提供了科学决策支持。
在人工智能技术方面，我国已经在智能农业装备、智能机器人等方面取得了一定的突破。
2. 国外智慧农业发展现状美国、欧洲等发达国家在智慧农业领域的研究和应用起步较早，已经形成了较为完善的智慧农业体系。
智能农业应用实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着科技的不断发展，农业产业也在不断变革。
智能农业作为现代农业的重要发展方向，旨在通过集成物联网、大数据、人工智能等技术，实现农业生产过程的自动化、精准化、智能化。
本实验旨在验证智能农业技术的应用效果，为我国农业现代化发展提供技术支持。
二、实验目的1. 了解智能农业技术的基本原理和应用场景；2. 掌握智能农业系统的搭建方法；3. 评估智能农业技术对农业生产的影响；4. 为我国农业现代化发展提供参考。
三、实验内容1. 实验环境实验场地：某农业示范园区实验设备：智能农业传感器、数据采集器、智能控制系统、物联网平台、电脑等。
2. 实验方法（1）搭建智能农业系统1）传感器部署：在农田中布置温度、湿度、土壤养分、病虫害等传感器，实时监测作物生长环境；2）数据采集：通过数据采集器将传感器数据传输至物联网平台；3）智能控制：根据采集到的数据，通过智能控制系统对灌溉、施肥、病虫害防治等进行精准控制；4）数据分析与处理：利用大数据技术对采集到的数据进行处理和分析，为农业生产提供决策支持。
（2）实验过程1）选取实验作物：选择某一种具有代表性的农作物作为实验对象；2）设置对照组：在实验田中设置对照组，不采用智能农业技术；3）实施实验：对实验组采用智能农业技术，对照组采用传统农业技术；4）数据采集与比较：在实验过程中，实时采集实验组和对照组的数据，并进行比较分析。
3. 实验结果（1）产量对比经过一段时间的实验，实验组与对照组的产量对比结果显示，实验组产量明显提高。
其中，实验组平均产量为每亩1000公斤，而对照组平均产量为每亩800公斤。
（2）成本对比实验结果显示，采用智能农业技术的实验组，其生产成本较对照组降低了20%。
主要原因是智能农业技术能够实现精准灌溉、施肥和病虫害防治，降低了资源浪费。
（3）环境效益实验结果表明，智能农业技术能够有效降低农业对环境的污染。
与传统农业相比，实验组农田的土壤养分、水分等指标均有所改善，病虫害发生率降低。
农业科技应用和发展调研报告
农业科技应用和发展调研报告根据农业科技调研要求，下面就农业科技发展情况、存在问题及农业科技重大需求报告如下：一、农业科技发展情况农业是我市的传统产业、基础产业，也是优势产业。
近年来，我们紧紧围绕农民增收这一核心，立足资源禀赋，按照现代农业三大体系的要求，从现代农业产业体系入手，聚焦特色优势产业，充分发挥产业推动机制作用，着力推进农科教联动、产学研结合、育繁推一体化，加快农业新品种、新技术、新工艺、新装备等研发、引进、示范推广应用步伐，全面提升特色农业、高品质、高端市场、高效益“一特三高”现代农业发展水平，农业科技支撑农业农村经济发展能力显著增强。
——粮食生产连创新高。
近年来，我市大力实施粮食高产创建，全面推进绿色增产模式攻关，水稻、玉米、小麦最高亩产分别达到980公斤、1357公斤、649.89公斤，均创宁夏历史最高记录。
2016年，粮食总产370.6万吨，实现“十三连丰”。
粮食人均占有量达到556公斤。
——特色产业快速发展。
近年来，我市立足资源优势,在稳定粮食生产的基础上,大力发展特色优势产业,形成以设施蔬菜、马铃薯、优质粮食、生态渔业产业带，特色产业区域化发展格局基本形成。
特色优势产业发展势头强劲。
全市肉牛饲养量260万头、肉羊饲养量1760万只，牛羊肉产量30.7万吨，人均牛羊肉占有量43.8公斤，肉牛、肉羊规模化养殖比例分别达到43%、45%。
全市瓜菜生产面积314.5万亩，总产量691万吨，其中：蔬菜551万吨、西甜瓜140万吨，人均蔬菜占有量822.4公斤。
全市创建蔬菜标准园105个，建设永久性蔬菜基地35.4万亩，全市优质粮食播种面积1167.5万亩，平均单产317.4公斤，建成一批重要的优质粮食生产基地。
围绕各地资源禀赋、产业基础，积极发展适水、制种、小杂粮、油料等地方板块产业。
全市粮食、瓜菜、马铃薯等作物制种面积64.6万亩，产量达到4.8亿公斤。
适水产业面积75.6万亩，产量17.5万吨，人均水产品占有量25公斤。
精准农业行业分析报告
精准农业行业分析报告精准农业行业分析报告一、定义精准农业是指以精细化农业为基础，以精准施肥、精准浇水、精准管理、精准种植、精准施药等为核心，采用现代信息技术来实现精准、高效、可持续发展的农业生产和管理。
二、分类特点精准农业按照技术应用的范围和深度，可分为三个层次：一是某种作物的精准栽培管理，二是单一农业机械设备或设施的精准施肥和精准浇水等，三是农业耕作系统整体的精准农业科技集成。
精准农业的主要特点是：1、提高生产效率，节约资源2、实现农业可持续发展3、降低农药的使用率，减少环境污染4、使农业生产相对稳定，增加农民收入三、产业链从上游到下游，精准农业产业链包括：农业科研机构、农业信息化技术企业、种子和肥料企业、农机设备企业、精准农业技术服务企业、物流和销售企业。
四、发展历程精准农业的发展历程：1.1980年代末：研究生物技术与工业制造技术。
农业工程学科的划分，开始引进先进的科学技术。
2.1990年代：随着中国改革开放的深入，经济快速增长，农民经济收入迅速提高，引发农业生产模式的转型和加速。
3.2000年代：在经过多年实践与探索后，精准农业技术逐渐被各界认可，政府也开始鼓励支持。
4.2010年代：全国大规模宣传推广，各省、市、县干部纷纷来进行调研，各级政府积极支持农村信息化建设，精准农业技术逐步被应用到实际生产中。
五、行业政策文件及其主要内容1、国家“十二五”规划纲要：基本建立现代农业和大市场，推进现代农业科技体制改革，发展适应精准农业和城市一体化发展现状的农业产业化。
2、国务院关于加强现代农业农村信息化建设的意见：鼓励企业创新应用互联网、大数据等，促进农村信息普及，实现信息资源的共享，提高现代农业运作效率。
3、精准农业产业化经营重点方案：在政府引导和社会资本带动下，推进形成规模化、集约化、标准化的现代农业发展模式，支持互联网、大数据等新技术推动精准农业发展。
六、经济环境从宏观经济环境的角度出发，中国目前仍处于向现代化进程中。
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精准农业技术及其应用研究文献综述姓名：陈泉学号： 2018111107000817 分数：摘要：本文综述了精准农业的核心技术及其在农业中的应用情况，指出了各项技术的应用现状，最后预测了其今后的发展方向。
关键词：精准农业；技术应用；系统Research of Precision AgricultureTechnology And ApplicationsReference ReviewAbstract：This paper review the research evolvement of precision agriculture technologyandthe application，and point out the current situationand thefuture developmental orientationKey words：precision agriculture；technological application；system精准农业是指利用遥感、卫星定位系统、地理信息系统等技术，实时获取农田每一平方M或几平方M为一个小区的作物生产环境、生长状况和空间变异的大量时空变化信息，及时对农业进行管理，并对作物苗情、病虫害、伤情等的发生趋势进行分析、模拟，为资源有效利用提供必要的空间信息。
在获取信息的基础上，利用智能化专家系统、决策支持系统，按每一地块的具体情况做出决策，准确地进行精准播种、精准施肥、精准喷洒农药、精准灌溉、精准收获等精准生产管理。
精准农业是未来农业发展的方向，是实现农业可持续发展的主要途径。
1．精细农业技术思想和技术支撑精准农业主要目的是通过获取农田小区作物产量和影响作物生长的环境因素，分析影响小区产量差异的原因，采取技术上可行、经济上有效的调控措施，区别对待，按需实施定位调控的“处方农作”，以实现最经济、最合理的投入，获得经济上和环境上的最大效益。
精细农业的主要技术支撑有：全球定位系统<GPS）、地理信息系统<GIS）、遥感技术<RS）、产量分布图生成系统<YMS）、变量控制技术<VRT）、农业生物采集技术、决策支持系统<DSS）、智能化农作变量机械<IFM）。
2、各技术及其在精准农业中的应用2.13S技术及其在农业中的应用3S技术包括全球定位系统<GPS）、地理信息系统<GIS）、遥感技术<RS）。
GPS是一种高精度、全天候、全球性的无线电导航、定位、定时系统，它可提供连续、定位和原子时钟信息。
差分全球定位系统<DGPS），它是利用附近的已知参考坐标点,来修正GPS的误差，再把这个即时误差值加入本身坐标运算的考虑,便可获得更精确的值。
GIS以带有地理坐标特征的地理空间数据库为基础，将同一坐标位置的数值相互联系在一起，对数据组织，统计分析后，在共同的坐标系统下显示数据，从而绘制信息电子图支持做出决策，绘制作业执行电子图，再通过计算机控制变量执行设备，实现投入量或作业量的调整。
RS是利用高分辨率传感器，在不同的作物生长期，实施全面监测，根据光谱信息，进行空间定位分析，为定位精细农业提供大量的田间时空变化信息。
目前应用热红外遥感，多波段遥感，微波遥感对土壤水分的监测，以及应用近红外多频带辐射仪测定作物氮素状况和应用高分辨率光谱仪识别作物和杂草的技术已经进入示范推广阶段。
2.1.1RS在鸟类栖息地研究中的应用由于遥感影像具有覆盖范围广、信息量大、更新时间快的特点，被广泛用于区域尺度的鸟类栖息地制图。
随着GPS、GIS和RS的发展，已被广泛应用于鸟类栖息地研究中[1-2]。
其中，遥感技术在全球水平上判定物种栖息地潜在的空间单元、栖息地的分布以及监测等方面已成为分析、评估、监测或以及预测建模等的强有力的工具[3 ]。
利用遥感资料提取鸟类栖息地空间分布信息的方法包括两大类：物种分布直接识别和物种分布间接反演[4]。
直接识别是根据物种在遥感影像上的光谱特征，在遥感影像上直接勾绘该物种的空间分布区域，如Guinet等利用SPOT影像识别了南印度洋帝企鹅(Aptenodytespatagonicus>的分布[5]。
Sch waller等利用TM影像识别了南极企鹅的分布区[6]，这种遥感直接识别的方法局限于大面积群居且具有明显光谱特征的物种[7]。
间接反演的一种方法是利用已知的物种生境需求信息，结合遥感影像获得的土地利用／覆被分类数据，制作物种的栖息地分布图，进而预测物种可能的分布区[3]。
这种方法已广泛应用于空间尺度物种分布及栖息地管理研究中。
间接反演的另一种方法是将遥感像元光谱辐射值与物种分布调查信息建立相关模型，据此预测物种的空间分布。
这种方法有望弥补栖息地遥感间接反演方法的不足[8]，并在许多生态并在许多生态系统中试用于预测物种的分布，证实了具有较好的应用前景。
遥感数据源也存在一些缺陷，如卫星影像不能捕捉影像栖息地的一些重要突发事件[3]；非栖息地因袭例如历史因素、种间和种内相互作用、微生境特征或者植被的三维结构，是超出遥感卫星技术的范畴的。
此外，林地和森林卫星影像大部分不能探测或辨别低层结构特征，而这些可能对于一些种类来说至关重要[9]。
另外，目前卫星传感器的空间分辨率，对于“硬边缘”属性<例如狭窄的线性沟槽、灌木树篱、栅栏以及小班块或单株树），在很多卫星影像上很难准确判别。
而这些属性，对于一些特定的物种却具有非常重要的意义[10] 。
2.1.2 GIS在鸟类栖息地研究中的应用GIS在鸟类栖息地研究中的应用主要包括4个方面内容：确定研究区内鸟类栖息地分布；分析鸟类栖息地特征并进行分类；利用模型的方法预测物种分布或丰富度；监测物种栖息地的变化等。
2.1.2.1鸟类栖息地特征识别GIS与GPS相结合可以自动绘制鸟类的分布图和确定物种的丰富度，将采集到鸟类的某些地理位置以坐标创建在地图上，进而编码得到GIS数据库管理系统，从而对物种分布的数据进行处理和分析。
传统的栖息地类型的划分，主要依据遥感影像的反射光谱来进行确定，很少将影像的纹理特征作为栖息地的空间异质性的指标来预测物种分布。
影像的纹理特征和景观指数是反映栖息地异质性(生境结构的空间组合特征>的重要指标[10]。
2.1.2.2鸟类栖息地质量评估应用GIS进行栖息地的评估，其叠加功能不仅使得评估过程直观，而且为进一步的分析奠定了基础。
不同地理图层的叠加为空间数据模型及其内部的关系提供了直观的效果，通过空间上的“相交、合并、切割”等运算，可派生出空间决策所需的依据。
王志强将水禽栖息地的空间格局的适宜度作为指标评价了水禽栖息地的生境适宜性[11]。
张艳红等采用景观特征、生境斑块空间关系和生境破碎化参量分析了向海自然保护区丹顶鹤生境空间结构特征[12]。
2.1.2.3 鸟类栖息地分布预测借助地理信息系统可以预测动物的空间分布格局,运用鸟类-栖息地关系模型，可以对未调查区域的鸟类分布，偏远地区的鸟类分布，以及大尺度上或者全球尺度上的鸟类分布进行预测。
例如刘吉平利用景观生态学理论与方法对生境的空间结构进行分析，分别建立生境类型数据、破碎度、地貌类型数、土壤类型数与湿地鸟类丰度关系的数学模型[13]。
但必须注意的是，某些影响水禽生境选择的非生境因子是遥感影像所不能获取的，例如限制水禽第一序位选择的历史因素、种内种间的竞争及超出了遥感影像的检测能力。
2.1.3 3S技术在测定测定水土流失中的应用3S技术一种重要的水土流失研究技术手段，可以准确、快速、连续地提取区域水土流失的主要特征指标，能够满足区域水土流失现状信息提取的要求，使区域水土流失信息得到有效的分析和使用，为水土流失信息提取提供强有力的技术支撑[14]。
2.1.4 3S技术在洪涝灾害预测分析中的应用王雪臣等基于历史灾害数据，用洪涝指数从气象方面对长江中游地区进行了洪涝灾害风险分析[15]。
万君等应用GIS通过研究洪涝灾害危险性和社会经济脆弱性对湖北省进行了洪涝灾害风险评估[1 6]。
张继全等利用暴雨洪涝灾害风险指数(FDRI>对辽河中下游地区进行了风险评估[17]。
张会、黄民生等人采用特尔菲法和模糊综合评判方法，建立福建省洪灾风险评价等级指标体系[18]。
田国珍等人利用地理信息系统的空间分析功能，采用水灾成因分析法和经验系数法得出中国洪水灾害风险区划[19]。
刘德义将洪涝灾害风险分析方法与RS、GIS技术相结合，采用洪涝灾害风险指数评估天津市13个区县的洪涝灾害风险程度，并绘制天津市区县级洪涝灾害风险区划图，综合分析得出天津市暴雨洪涝风险最高的地区；次高风险区地区和风险较低地区[20]。
2.1.5 3S技术在农田墒情远程监测中的应用李楠等研究开发了基于3S技术联合的农田墒情远程监测系统。
在小范围内采用无线传感器网络技术，在大尺度上利用3S及Internet等公共网络，实现了多网络平台下墒情数据的自动采集、无线传输、实时监测、精确定位、网络发布和远程参数设置等功能，为墒情信息系统、地理信息系统、气象信息系统以及决策支持系统等多系统的整合打下了基础[21]。
2.1.6 3S在农田基本农田监管决策支持系统中的应用余德贵等以GIS作为基本农田数据分析处理的核心，结合GPS和RSTM图象分析技术，研究基本农田数据自动采集和监测设备，利用农田管理专家系统(ES>和决策支持系统(DSS>软件设计技术，建立面向农业部门、土地管理部门和土地使用者的基本农田监管决策支持系统[22]。
此系统可以有效地管理、维护和更新基本农田的空间信息资料，综合考虑、正确判断基本农田各种空间综合影响因素，获得科学结论和客观的决策方案。
2.1.7差分GPS的应用黑龙江省友谊农场五分场二队精准农业技术示范实验基地采用DGPS定位系统[23]，使用的GPS差分方式为伪距差分方式(RTCM方式>，在基准站上的GPS 接收机求得它至可见卫星的距离，并将此计算出的距离与含有误差的测量值加以比较，求出其偏差，然后将所有卫星的测距误差利用电台传输给田间作业机器(如联合收割机>。
田间作业机器上的GPS接收机在接收GPS信号的同时，利用数传电台的接收器接收测距误差来改测量的伪距，最后利用改正后的伪距来解出自身的位置，从而消去公共误差，将定位误差从原GPS的15m以内降低到1m 以内，这种精度完全能满足农业生产中的定位需求。
2.2产量分布图生成系统<YMS）及其在农业中的应用YMS记录了作物收获时产量的相对空间分布，收集了基于地理位置的作物产量数据及湿度含量等特性值。
它的结果可以明确的显示在自然生长过程或农业时间过程中产量变化的区域。
实时获得产量分布信息和据此得到的产量图是处方农作中不可缺少的信息。