建立农业大数据平台打造智慧农业
智慧农业种植大数据平台建设
智慧农业种植大数据平台建设第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究内容与目标 (3)1.3 研究方法与技术路线 (4)第2章智慧农业概述 (4)2.1 智慧农业的概念与特点 (4)2.2 国内外智慧农业发展现状 (5)2.2.1 国外智慧农业发展现状 (5)2.2.2 国内智慧农业发展现状 (5)2.3 智慧农业的发展趋势 (6)第3章大数据技术概述 (6)3.1 大数据的概念与特征 (6)3.2 大数据在农业领域的应用 (7)3.3 大数据处理技术 (7)第4章智慧农业种植大数据平台架构设计 (7)4.1 平台总体架构 (7)4.1.1 感知层 (8)4.1.2 传输层 (8)4.1.3 平台层 (8)4.1.4 应用层 (8)4.2 数据采集与预处理 (8)4.2.1 数据采集 (8)4.2.2 数据预处理 (8)4.3 数据存储与管理 (9)4.3.1 数据存储 (9)4.3.2 数据管理 (9)第5章农业数据采集技术 (9)5.1 土壤数据采集 (9)5.1.1 采样方法 (9)5.1.2 土壤属性检测 (9)5.1.3 土壤水分监测 (9)5.2 气象数据采集 (9)5.2.1 气象站建设 (9)5.2.2 气象卫星数据接收 (10)5.2.3 气象灾害预警 (10)5.3 农田遥感数据采集 (10)5.3.1 遥感平台选择 (10)5.3.2 遥感数据处理 (10)5.3.3 农田参数提取 (10)5.3.4 农田病虫害监测 (10)第6章数据预处理技术 (10)6.1.1 数据缺失处理 (10)6.1.2 异常值检测与处理 (10)6.1.3 重复数据处理 (11)6.1.4 噪声处理 (11)6.2 数据融合与集成 (11)6.2.1 数据集成方法 (11)6.2.2 数据融合技术 (11)6.2.3 冲突消解策略 (11)6.3 数据归一化与标准化 (11)6.3.1 数据归一化 (11)6.3.2 数据标准化 (11)第7章数据存储与管理技术 (12)7.1 关系型数据库 (12)7.1.1 概述 (12)7.1.2 应用场景 (12)7.1.3 技术优势 (12)7.1.4 关键技术 (12)7.2 非关系型数据库 (12)7.2.1 概述 (12)7.2.2 应用场景 (12)7.2.3 技术优势 (12)7.2.4 关键技术 (13)7.3 分布式文件系统 (13)7.3.1 概述 (13)7.3.2 应用场景 (13)7.3.3 技术优势 (13)7.3.4 关键技术 (13)第8章农业种植数据挖掘与分析 (13)8.1 数据挖掘技术概述 (13)8.2 农业种植数据关联分析 (14)8.3 农业种植数据聚类分析 (14)8.4 农业种植数据预测分析 (14)第9章智慧农业种植决策支持系统 (14)9.1 系统功能设计 (14)9.1.1 数据采集与分析 (14)9.1.2 决策支持模型 (14)9.1.3 信息推送与互动 (15)9.2 系统架构设计 (15)9.2.1 数据采集层 (15)9.2.2 数据处理与分析层 (15)9.2.3 应用服务层 (15)9.2.4 展示与交互层 (15)9.3 系统实现与验证 (15)9.3.2 系统部署与运行 (15)9.3.3 系统验证与优化 (16)第10章案例分析与展望 (16)10.1 案例分析 (16)10.1.1 案例一：某地区粮食作物种植优化 (16)10.1.2 案例二：某蔬菜种植基地病虫害智能防控 (16)10.1.3 案例三：某地区特色经济作物种植智能化 (16)10.2 技术挑战与展望 (16)10.2.1 技术挑战 (16)10.2.2 技术展望 (16)10.3 市场前景与产业应用展望 (17)10.3.1 市场前景 (17)10.3.2 产业应用展望 (17)第1章引言1.1 背景与意义全球人口的增长和城市化进程的加快，农业生产正面临着前所未有的挑战。
农业大数据智慧农业的关键
农业大数据智慧农业的关键智慧农业的兴起为农业产业带来了根本性的变革，其中农业大数据作为智慧农业的关键，正逐渐成为农业生产和管理的重要工具。
本文将探讨农业大数据在智慧农业中的作用和重要性。
一、农业大数据的定义和特点农业大数据是指通过采集、收集、存储、整合和分析农业领域多维度、多源头数据，以发现农业生产规律、优化农业决策、提升农业效益的数据资源。
农业大数据的特点主要包括以下几个方面：1.规模庞大：农业大数据的数据量庞大，包括农田环境数据、农产品生产数据、农业市场数据等多种类型的数据；2.多源性：农业大数据来自不同的数据来源，包括传感器、无人机遥感、气象数据、农机监测数据等多种数据源；3.复杂性：农业大数据具有多样性、异构性和非结构化的特点，需要进行有效的数据整合和处理；4.价值潜力：农业大数据蕴含着巨大的价值潜力，通过分析农业大数据可以为农业生产提供科学的决策依据和精准的管理手段。
二、农业大数据在智慧农业中的应用农业大数据在智慧农业中有着广泛的应用，可以促进农业生产的高效、精准和可持续发展。
以下是几个典型的应用案例：1.农业生产管理：利用农业大数据，农民可以实时监测土壤湿度、温度和养分状况，以便调整灌溉和施肥策略，提高农作物的产量和质量。
同时，农业大数据还可以帮助农民预测病虫害发生的可能性，及时采取防治措施，减少病害造成的损失。
2.农产品质量追溯：通过对农产品的生产、加工和流通环节的数据进行追溯，可以实现对农产品质量的全程监控和管理。
消费者可以通过扫描产品上的二维码，获取产品的来源、生产信息和安全保障措施等相关信息，提高消费者对农产品的信任度和安全感。
3.农业风险防控：利用农业大数据，可以建立农业风险评估模型，预测自然灾害的发生概率和影响范围，提前做好应对准备。
同时，农业大数据还可以帮助农业保险公司评估农田的风险等级，为农民提供精准的农业保险服务。
4.农业科研创新：科学研究人员可以利用农业大数据进行农业生产模型的建立和优化，预测农作物种植的适宜区域和最佳时间，提高农作物的产量和质量。
农业农村部关于印发《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》的通知
农业农村部关于印发《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》的通知文章属性•【制定机关】农业农村部•【公布日期】2024.10.23•【文号】农市发〔2024〕4号•【施行日期】2024.10.23•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】农业管理综合规定正文农业农村部关于印发《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》的通知农市发〔2024〕4号各省、自治区、直辖市及计划单列市农业农村（农牧）、畜牧兽医、渔业厅（局、委），新疆生产建设兵团农业农村局，北大荒农垦集团有限公司、广东省农垦总局，部机关各司局、派出机构、各直属单位，有关单位：为大力推进智慧农业建设，进一步推动《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》落地落实，我部组织制定了《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》。
现印发你们，请认真组织实施。
农业农村部2024年10月23日全国智慧农业行动计划（2024—2028年）为贯彻落实党中央、国务院关于发展智慧农业的决策部署，进一步推动《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》落地落实，加快智慧农业技术装备推广应用，制定本行动计划。
一、总体要求基本思路。
聚焦智慧农业发展的重点领域和关键环节，瞄准农业农村生产管理面临的难点问题，组织实施智慧农业3大行动，通过政策拉动、典型带动、技术驱动、服务推动，形成一批可感可及的工作成果，加快推动智慧农业全面发展，有力支撑农业现代化建设。
工作布局。
在公共服务能力建设上，加快打造国家农业农村大数据平台、农业农村用地“一张图”和基础模型算法等公共服务产品；在产业布局上，着力推动主要作物大面积单产提升，培育一批智慧农场、智慧牧场、智慧渔场，推进全产业链数字化改造；在示范带动上，支持浙江先行先试，探索推广“伏羲农场”等未来应用场景。
行动目标。
按照“一年打基础、三年见成效、五年上台阶”的工作安排，分阶段推进。
2024年，全面启动智慧农业公共服务能力提升、智慧农业重点领域应用拓展、智慧农业示范带动3大行动8项重点任务。
农业行业智慧农业服务平台搭建方案
农业行业智慧农业服务平台搭建方案第1章项目背景与意义 (4)1.1 农业行业发展概述 (4)1.2 智慧农业服务的需求与市场分析 (4)1.3 智慧农业服务平台搭建的重要性 (4)第2章智慧农业服务平台总体设计 (5)2.1 设计原则与目标 (5)2.1.1 设计原则 (5)2.1.2 设计目标 (5)2.2 平台架构设计 (5)2.2.1 感知层 (5)2.2.2 传输层 (5)2.2.3 平台层 (6)2.2.4 应用层 (6)2.3 平台功能模块划分 (6)2.3.1 数据采集模块 (6)2.3.2 数据处理与分析模块 (6)2.3.3 决策支持模块 (6)2.3.4 农业生产管理模块 (6)2.3.5 农产品销售模块 (6)2.3.6 农业技术咨询与服务模块 (6)2.3.7 用户管理模块 (6)2.3.8 系统管理模块 (6)第3章农业大数据采集与处理 (6)3.1 数据采集技术选型 (6)3.1.1 地面传感器监测技术 (7)3.1.2 遥感技术 (7)3.1.3 物联网技术 (7)3.1.4 移动互联网技术 (7)3.2 数据传输与存储 (7)3.2.1 数据传输 (7)3.2.2 数据存储 (7)3.3 数据处理与分析 (7)3.3.1 数据预处理 (7)3.3.2 数据整合 (7)3.3.3 数据分析 (8)3.3.4 模型构建 (8)3.3.5 数据可视化 (8)第4章农业物联网技术应用 (8)4.1 物联网技术在农业领域的应用概述 (8)4.2 传感器与监测设备选型 (8)4.2.1 土壤传感器 (8)4.2.2 气象传感器 (8)4.2.3 水质传感器 (8)4.2.4 视频监控设备 (9)4.3 网络通信技术 (9)4.3.1 无线传感网络 (9)4.3.2 4G/5G网络 (9)4.3.3 有线网络 (9)4.3.4 卫星通信 (9)第5章农业专家系统构建 (9)5.1 专家系统概述 (9)5.2 农业知识库建设 (9)5.2.1 知识库构建原则 (9)5.2.2 知识库内容组织 (10)5.2.3 知识库构建方法 (10)5.3 决策支持与智能推荐 (10)5.3.1 决策支持 (10)5.3.2 智能推荐 (11)第6章农业电子商务平台设计 (11)6.1 电子商务平台架构 (11)6.1.1 总体架构 (11)6.1.2 用户展示层 (11)6.1.3 业务逻辑层 (11)6.1.4 数据访问层 (12)6.1.5 基础设施层 (12)6.2 产品展示与交易功能 (12)6.2.1 产品展示 (12)6.2.2 交易功能 (12)6.3 供应链与物流管理 (12)6.3.1 供应链管理 (12)6.3.2 物流管理 (13)第7章农业生产管理与调度 (13)7.1 生产管理功能设计 (13)7.1.1 生产计划管理 (13)7.1.2 农事活动管理 (13)7.1.3 生产数据管理 (13)7.2 调度系统构建 (13)7.2.1 农业资源调度 (13)7.2.2 农业机械设备调度 (13)7.2.3 农产品物流调度 (13)7.3 农业资源优化配置 (14)7.3.1 土地资源优化配置 (14)7.3.2 水资源优化配置 (14)7.3.3 农业科技资源优化配置 (14)7.3.4 人力资源优化配置 (14)第8章农业信息服务与互动 (14)8.1 农业资讯发布与管理 (14)8.1.1 资讯内容多样化 (14)8.1.2 资讯来源可靠性 (14)8.1.3 资讯发布及时性 (14)8.1.4 资讯管理规范性 (14)8.2 农业社区交流互动 (15)8.2.1 互动交流平台构建 (15)8.2.2 交流内容专业性 (15)8.2.3 互动机制完善 (15)8.2.4 专家在线解答 (15)8.3 信息推送与个性化定制 (15)8.3.1 信息推送精准化 (15)8.3.2 个性化定制服务 (15)8.3.3 推送策略优化 (15)8.3.4 用户反馈收集与处理 (15)第9章系统集成与测试 (15)9.1 系统集成技术 (15)9.1.1 集成架构设计 (15)9.1.2 集成技术选型 (16)9.2 系统测试与优化 (16)9.2.1 测试策略 (16)9.2.2 测试方法与工具 (16)9.2.3 优化策略 (16)9.3 系统安全与稳定性分析 (17)9.3.1 系统安全分析 (17)9.3.2 系统稳定性分析 (17)第10章项目实施与推广 (17)10.1 项目实施策略与计划 (17)10.1.1 分阶段实施 (17)10.1.2 精细化管理 (18)10.1.3 持续优化与升级 (18)10.2 项目风险管理 (18)10.2.1 风险识别 (18)10.2.2 风险评估 (18)10.2.3 风险应对 (18)10.2.4 风险监控 (18)10.3 项目推广与运营策略 (18)10.3.1 政策支持与宣传推广 (18)10.3.2 合作与联盟 (19)10.3.3 培训与支持 (19)10.3.4 个性化服务与定制 (19)10.3.5 运营数据分析 (19)第1章项目背景与意义1.1 农业行业发展概述农业作为我国国民经济的基础产业，其发展状况直接关系到国家的粮食安全、农村稳定和人民生活质量。
智慧农业项目实施方案
智慧农业项目实施方案一、项目背景随着科技的不断发展，智慧农业已经成为农业发展的重要方向。
智慧农业利用物联网、大数据、人工智能等先进技术，提高农业生产效率，降低成本，改善农产品质量，推动农业可持续发展。
因此，我们制定了智慧农业项目实施方案，旨在推动农业现代化，提升农业综合效益。
二、项目目标1. 提高农业生产效率：利用智能设备和先进技术，提高农业生产效率，减少人力成本，提升农产品产量和质量。
2. 降低农业生产成本：通过智能化设备和管理系统，降低农业生产成本，提高农业经济效益。
3. 推动农业可持续发展：利用科技手段，提高农业资源利用效率，减少对环境的影响，推动农业可持续发展。
三、项目内容1. 建设智能农业生产基地：引进先进的智能设备，建设智能化农业生产基地，实现农业生产的智能化和自动化。
2. 推广智慧农业技术：通过培训和技术指导，推广智慧农业技术，提高农民的科技水平，推动农业现代化。
3. 建立农业大数据平台：建立农业大数据平台，整合农业生产、市场需求等信息，为农业生产提供科学决策支持。
4. 实施智慧农业示范项目：选取若干地区，实施智慧农业示范项目，推动当地农业生产的现代化和智能化。
四、项目实施步骤1. 调研分析：对当地农业生产情况进行调研分析，确定智慧农业项目实施的重点和方向。
2. 技术选型：选择适合当地农业生产的智能设备和技术，进行技术选型和采购。
3. 建设基础设施：建设智能农业生产基地，完善农业生产基础设施，确保智慧农业项目的顺利实施。
4. 推广培训：开展智慧农业技术培训，提高农民的科技水平，推动智慧农业技术的广泛应用。
5. 建立大数据平台：建立农业大数据平台，整合农业生产和市场信息，为农业生产提供科学决策支持。
6. 实施示范项目：选取若干地区，实施智慧农业示范项目，推动当地农业生产的现代化和智能化。
五、项目保障措施1. 资金保障：充分利用政府扶持资金和农业补贴政策，保障智慧农业项目的资金需求。
2. 技术支持：与科研院所和技术企业合作，获取先进的智慧农业技术支持，确保项目的顺利实施。
贵州智慧农业解决方案
3.优化农业资源配置，实现农业可持续发展。
4.提高农民收入，促进农村经济发展。
三、核心内容
1.农业大数据平台
构建农业大数据平台，实现农业生产、管理、服务等环节的数据采集、分析和应用。通过数据挖掘，为农业决策提供科学依据。
主要功能：
-农业数据资源整合：收集、整理、分析各类农业数据，形成农业大数据资源库。
1.农业基础设施薄弱，生产效率低下。
2.农产品市场信息服务不足，销售渠道不畅。
3.农业科技水平不高，农民科技素质亟需提升。
4.农业资源利用效率低，生态环境压力大。
三、目标定位
1.构建高效、智能的农业生产体系，提高农业生产效率。
2.建立农产品全程追溯体系，提升产品品质和市场竞争力。
3.推动农业信息服务普及，增强农民市场适应能力。
-农业供应链管理：优化农产品流通环节，降低物流成本。
4.农业科技培训与推广
加强农业科技培训与推广，提高农民科技素质，促进农业科技成果转化。
主要功能：
-农业科技培训：开展线上线下相结合的农业科技培训，提高农民科技水平。
-农业科技成果转化：引进、示范、推广农业新技术、新品种、新模式。
-农业信息服务：提供农业政策、市场、技术等信息服务，助力农民增收。
-建立农业生态监测网络，实时监控农业生态变化。
五、实施策略
1.加强顶层设计，制定智慧农业发展规划和政策措施。
2.搭建智慧农业技术创新平台，引导企业、科研机构参与技术研发和应用推广。
3.优先在农业优势产区实施智慧农业项目，逐步向其他地区辐射。
4.建立多元化投资机制，吸引社会资本投入智慧农业建设。
5.强化人才培训，提高农民的智慧农业应用能力和管理技能。
智慧农业大数据平台开发方案
智慧农业大数据平台开发方案第一章：项目概述 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目范围 (3)第二章：需求分析 (4)2.1 用户需求 (4)2.1.1 农业生产者需求 (4)2.1.2 农业管理者需求 (4)2.2 功能需求 (4)2.2.1 数据采集与处理 (4)2.2.2 数据分析与决策支持 (4)2.2.3 预警与防治 (5)2.2.4 资源整合与协同 (5)2.3 系统功能需求 (5)2.3.1 数据处理能力 (5)2.3.2 数据安全与隐私保护 (5)2.3.3 系统稳定性与可靠性 (5)2.3.4 系统兼容性与可扩展性 (5)第三章：系统架构设计 (5)3.1 系统总体架构 (5)3.2 技术架构 (6)3.3 数据架构 (6)第四章：数据库设计与实现 (7)4.1 数据库设计 (7)4.2 数据库表结构设计 (7)4.3 数据库存储过程 (8)第五章：核心功能模块开发 (8)5.1 数据采集模块 (9)5.2 数据处理模块 (9)5.3 数据可视化模块 (10)第六章：系统安全与稳定性 (10)6.1 安全策略 (10)6.1.1 物理安全 (10)6.1.2 数据安全 (10)6.1.3 网络安全 (10)6.1.4 应用安全 (11)6.2 系统稳定性保障 (11)6.2.1 硬件设备 (11)6.2.2 软件系统 (11)6.2.3 网络环境 (11)6.3 容灾备份 (11)6.3.2 系统备份 (11)6.3.3 容灾措施 (11)第七章：系统部署与实施 (12)7.1 系统部署 (12)7.1.1 部署策略 (12)7.1.2 部署流程 (12)7.2 系统实施 (12)7.2.1 实施步骤 (12)7.2.2 实施管理 (12)7.3 系统测试 (13)7.3.1 测试策略 (13)7.3.2 测试流程 (13)第八章：运维管理与维护 (13)8.1 运维管理 (13)8.1.1 运维管理概述 (13)8.1.2 运维管理内容 (13)8.1.3 运维管理制度 (14)8.2 系统维护 (14)8.2.1 系统维护概述 (14)8.2.2 系统维护内容 (14)8.2.3 系统维护策略 (14)8.3 故障处理 (14)8.3.1 故障处理概述 (14)8.3.2 故障处理流程 (14)8.3.3 故障处理策略 (15)第九章：项目效益与风险评估 (15)9.1 项目效益分析 (15)9.1.1 经济效益 (15)9.1.2 社会效益 (15)9.1.3 生态效益 (15)9.2 风险评估 (15)9.2.1 技术风险 (15)9.2.2 数据风险 (16)9.2.3 政策风险 (16)9.2.4 市场风险 (16)9.3 风险应对措施 (16)9.3.1 技术风险应对 (16)9.3.2 数据风险应对 (16)9.3.3 政策风险应对 (16)9.3.4 市场风险应对 (16)第十章：项目总结与展望 (16)10.1 项目总结 (16)10.2 项目改进方向 (17)第一章：项目概述1.1 项目背景信息技术的飞速发展，大数据技术在农业领域的应用日益广泛。
智慧农业数据平台建设方案
智慧农业数据平台建设方案第一章：项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)第二章：智慧农业数据平台架构设计 (3)2.1 平台总体架构 (3)2.2 数据采集与传输 (4)2.3 数据存储与管理 (4)2.4 数据分析与挖掘 (4)第三章：数据采集与传输技术 (4)3.1 传感器技术 (4)3.1.1 概述 (4)3.1.2 传感器分类 (5)3.1.3 传感器技术发展趋势 (5)3.2 数据传输协议 (5)3.2.1 概述 (5)3.2.2 数据传输协议分类 (5)3.2.3 数据传输协议选择原则 (5)3.3 数据预处理 (6)3.3.1 概述 (6)3.3.2 数据预处理方法 (6)3.3.3 数据预处理流程 (6)第四章：数据存储与管理策略 (6)4.1 数据存储方案 (6)4.2 数据备份与恢复 (7)4.3 数据安全与隐私保护 (7)第五章：数据分析与挖掘算法 (8)5.1 数据挖掘算法概述 (8)5.2 农业数据特征分析 (8)5.3 模型选择与优化 (8)第六章：智慧农业应用场景 (9)6.1 精准农业 (9)6.2 农业病虫害监测 (9)6.3 农业资源管理 (10)第七章：平台开发与实施 (10)7.1 技术选型与开发环境 (10)7.1.1 技术选型 (10)7.1.2 开发环境 (11)7.2 系统模块设计与实现 (11)7.2.1 系统模块设计 (11)7.2.2 系统模块实现 (11)7.3 测试与验收 (12)第八章：平台运维与维护 (12)8.1 系统监控与预警 (12)8.1.1 监控体系构建 (12)8.1.2 预警机制 (13)8.2 数据更新与维护 (13)8.2.1 数据更新策略 (13)8.2.2 数据维护措施 (13)8.3 系统安全与稳定性保障 (13)8.3.1 安全防护措施 (13)8.3.2 系统稳定性保障 (14)第九章：项目效益分析 (14)9.1 经济效益 (14)9.2 社会效益 (14)9.3 环境效益 (15)第十章：总结与展望 (15)10.1 项目总结 (15)10.2 未来发展趋势与展望 (16)第一章：项目背景与目标1.1 项目背景我国农业现代化进程的加快，智慧农业作为农业信息化的重要组成部分，已成为推动农业转型升级的关键力量。
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建立农业大数据平台打造智慧农业
从国家的各项政策文件中，我们可以看出，“智慧农业”已经成为未来农业发展的关键词。
而要实现智慧农业的目标，那么就势必要加快农业信息化水平建设，其中一个重要的举措就是建立农业大数据平台，让大数据这个“现代工具”充分发挥在我国农业生产中的作用。
浙江省智慧农业云平台
一直以来，农业生产者存在盲目生产的问题，而造成这种问题的原因是因为无法获知农作需求的变化，从而导致信息不对称，而农业大数据的建立有助于解决农业生产、消费的信息不对称问题，比如通过实时收集气候、土壤、水、空气质量、作物生长、鱼禽畜生长，甚至是设备和劳动力的成本及可用性方面的数据，并进行预测分析，可为农业生产提供更科学、更精准的决策支撑，早日实现智慧农业的目标。
同时农业大数据的建立还有助于提高农业生产效率和农产品的品质，比如通过建立综合的数据平台调控农业生产，还可以记录分析农业种养过程、流通过程中的动态变化，通过分析数据，制定一系列调控和管理措施，使农业高效有序发展。
当前，依据农业生产的产业链条划分，农业大数据主要集中在农业环境与资源、农业生产、农业市场和农业管理等领域。
其中，农业自然资源与环境数据主要包括土地、气象、生物资源数据和污染、灾害数据等。
我国作为农业大国，一直以来都存在生产效率低，效益低，农民收入低等三低问题，而随着农业物联网技术的发展，为智慧农业的实现带来了契机。
而大数据与农林牧渔等传统行业的结合是未来发展的必然趋势，基于土地、气象、环境等行业数据和生产、市场、流通等领域信息的大数据平台的建立，可促进智慧农业高效有序发展。
江省农业厅对外公布了浙江省智慧农业云平台的建设进展。
截止目前，已先后建成农业物联网、生态循环、应急预警等10大栏目，归集数据227.03万组，整理近40年的产业统计等数据。
接入各地农业物联网示范点118个，视频摄像头525个，能满足农业生态监管、智能生产、休闲观光、应急指挥等需求。
浙江省智慧农业云平台，借助新一代物联网、大数据、3S等信息化技术整合省市县各级涉农资源，以顶层设计方式建成“一个平台一个中心N个应用”。
浙江省智慧农业云平台，通过汇聚农业产业、农业“两区”、物联网、植保、农机、畜牧、农资、农经、科教等各级农业业务应用及数据，形成“大农业”数据中心。
在构建互联共享的“互联网+农业”信息服务体系基础上，最终实现科学指导农业生产经营管理、政府决策监管和社会公众服务。
从当前浙江智慧农业云平台的建设来看，主要存在四大核心功能，一是形成省级农业数据中心。
二是进行农业物联网接入管理。
三是构建现代农业综合管理，实现信息系统的集约化建设与统一低成本维护。
四是建立应急指挥和灾变预警。
通过大数据分析，托网络化、可视化等手段，结合全省视频会议系统开展应急指挥和预警决策，实现全省农业应急联动和统一指挥。
浙江省智慧农业云平台的农业物联网
该平台由浙江托普云农科技股份有限公司全资子公司杭州森特科技研发。
眼下农业云平台已整合了浙江省农业物联网、生态循环、农业产业化、种植业管理、质量安全、农村经营、农业机械管理、畜牧业管理、应急预警、农技推广共10块业务资源，形成了浙江省智慧农业大数据中心。
在丽水、德清等地，由托普云农提供技术支持的智慧农业云平台建设，也已取得一定的成效。
其中，种植业管理方面，将对浙江省主导产业的种植总面积、总产量、产业分布、市场行情、经营主体等整体发展状况和植物保护情况进行全方位分析和展示。
托普云农的项目负责人谈到，为确保农产品质量安全问题，还会将农业生产主体、农资经营主体和“三品一标”农产品接入云平台监管系统，实现对农产品的正向监管和逆向溯源。
浙江托普云农科技股份有限公司
智慧农业综合解决方案服务商！
浙江托普云农科技股份有限公司潜心12年致力于中国农业信息化的发展，是以农业信息化为核心，智能硬件为基础，系统平台可集成，服务网络覆盖全国的农业信息化综合解决方案服务商，创新地将物联网、云计算等信息技术运用在了农业领域，助推我国农业现代化发展。
托普云农智慧农业整体解决方案在政府职能端和产业应用端统筹规划，合理布局。
以省、市、县作为基点，建立智慧农业综合服务平台，大田、水产、养殖、设施农业等监控系统，为三农问题建立了一套完善的技术解决方案。
拥有顶层设计-方案制定-实施应用-技术支撑全套服务的丰富经验。
目前已在全国上千家农业示范基地落地应用，上万套监测设备稳定运行中。
迄今已荣获国家发明专利5项，国家实用新型专利40项、产品软件著作权70余项，被认定为国家高新技术企业、浙江省级院士工作站、省级企业研究院、全国传感器标准成员单位，拥有大量完全自主知识产权的技术和产品，公司始终立足农业物联网关键技术研发，通过应用示范，探索农业物联网的产业化应用。
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