智慧农业大数据一体化平台建设和运营综合解决方案
XXX省智慧农业大数据云平台建设和运营整体解决方案
• 3000家以上农产品垂直电商牺牲了！淘宝、JD、顺丰优选、本来生活烧钱 换不来成功！
• “小而美”的成功启示——生鲜农品特性决定了必须要有创新的发展模式
智慧农业：让生态和谐、让从业者赚钱、让消费者享受更高品质的农产品
11
什么是智慧农业？
大数据
地理
互联网
信息
智慧
+
农业
物联 控制
云计算
智慧农业就是将互联网+、大数据、云计算、物联 网、移动互联、音视频、3S、无线通信及专家智慧 与知识运用到传统农业中去，使传统农业更具有 “智慧”，让数据发挥价值，让决策更科学。
十三五规划
推进农业标准化和信息化，健全从农田到餐桌的农产品质量安全全过程监管体系、现代农业科技 创新推广体系、农业社会化服务体系。发展现代种业，提高农业机械 化水平。持续增加农业投入，完 善农业补贴政策。改革农产品价格形成机制，完善粮食等重要农产品收储制度，加强农产品流通设施 和市场建设。
9
智慧农业大数据推进策略
管
• 农产品溯源，保障产品品质
控
顶层设计
云
系统
应
安全
用
体系
移动OA系统 视频会议系统 农业信息平台
农技执法
应急指挥系统
农机通
统一门户 用户管理
生产领域
监管领域
经营领域
云
云平台指挥中心
平
台
身份认证
权限管理
数据存储、分析能力
应用开发、处理能力
平台拓展能力
管
XPON /LAN / XDSL
WCDMA/WIFI
智慧农业
传感数据多样；集传感、 存储、分析、联动与一体； 实现远程监测和控制；智 能数据处理；多样化报警 方式。
智慧农业总体架构整体解决方案
汇报人：xx
汇报时间：2024-04-29
目录
• 智慧农业背景与意义 • 总体架构设计原则与目标 • 关键技术支撑体系 • 核心功能模块介绍 • 实施方案与步骤规划 • 运营维护与持续改进策略
01
智慧农业背景与意义
农业发展现状及挑战
03
农业生产效率低下
资源环境压力加大
03
关键技术支撑体系
物联网技术应用
传感器网络
部署多种传感器，实时采集农 田环境参数，如温度、湿度、
光照、土壤养分等。
无线通信技术
实现传感器与网关、服务器之 间的数据传输，确保信息的实
时性和准确性。
远程监控与管理
通过物联网平台，实现对农田 设备的远程监控、故障诊断和
预警。
大数据分析与挖掘
01
数据预处理
生产效率。
促进农业可持续发展
利用物联网技术监测环境参数，实 现资源节约和环境保护，促进农业
可持续发展。
提升农产品质量与安全
通过质量追溯系统，对农产品生产 、加工、流通等环节进行全程监控 ，确保农产品质量与安全。
推动农业产业升级
整合农业产业链资源，实现产前、 产中、产后一体化服务，推动农业 产业升级。
对采集的数据进行清洗、整合 和格式化，提高数据质量。
02
数据挖掘算法
运用关联分析、聚类分析、预 测模型等算法，挖掘数据中的
隐藏规律和趋势。
03
决策支持
基于数据挖掘结果，为农业生 产提供科学决策支持，如种植
计划、施肥方案等。
云计算服务平台搭建
基础设施即服务（IaaS）
01
提供计算、存储和网络等基础设施资源，满足农业应用的高并
智慧农业大数据可视化综合管理平台建设方案
智慧农业大数据可视化综合管理平台建设方案2023-10-27contents •平台建设背景•平台建设目标与方案•平台功能模块•平台实施与推广•平台效益评估与优化建议•参考文献目录01平台建设背景农业信息化需求农业生产过程的精细化管理农业经营决策的数据支持农业环境监测的实时性农业科技推广的数字化农业大数据技术的发展数据采集技术的进步数据存储与处理能力的提升数据挖掘与分析方法的完善数据可视化技术的普及智慧农业的推动政策支持国家对智慧农业的重视与政策扶持技术进步物联网、云计算、人工智能等技术在农业领域的应用市场需求消费者对有机、绿色、无公害等高品质农产品的需求增加产业升级传统农业向现代农业转型，数字化、智能化成为农业发展的必然趋势02平台建设目标与方案建设目标提高农业管理效率通过平台，实现农业生产的信息化、智能化管理，提高农业管理效率，降低生产成本。
促进农业可持续发展通过平台，整合资源，优化配置，推动农业可持续发展，提高农业综合生产能力。
实现农业数据可视化通过平台，将农业数据进行整合、分析和可视化，帮助用户直观了解农业生产情况，提高决策效率。
技术方案大数据技术利用可视化技术，将农业数据进行可视化呈现，提高数据可读性和易用性。
可视化技术物联网技术云计算技术利用大数据技术，对农业数据进行采集、存储、处理和分析，挖掘数据价值。
利用云计算技术，实现农业数据的云端存储和计算，提高数据处理能力和效率。
利用物联网技术，实现农业环境的实时监测和自动控制，提高农业生产效率。
架构设计应用管理层负责平台的应用和管理，包括用户管理、权限管理等。
数据可视化层负责数据的可视化呈现，包括前端页面设计、数据图表展示等。
数据处理层负责数据的处理和分析，包括数据清洗、数据挖掘等。
数据采集层负责数据的采集和整合，包括农业环境数据、农业生产数据等。
数据存储层负责数据的存储和管理，包括数据库设计、数据存储备份等。
03平台功能模块03农业生产过程数据采集通过物联网技术，实时采集农业生产过程中的播种、施肥、灌溉、喷药等操作数据。
2023-智慧农业大数据云平台解决方案-1
智慧农业大数据云平台解决方案当前, 智慧农业已经逐渐流行起来, 并取得了非常好的成效, 不仅可以提高农民的劳动效率, 还可以大幅度降低经营成本。
同时, 随着5G、大数据等技术的不断发展, 智慧农业行业也迎来了新的发展契机。
其中, 智慧农业大数据云平台解决方案也成为了必不可少的一部分。
那么, 智慧农业大数据云平台解决方案到底是什么呢？这里, 我们将从以下三个方面进行介绍。
一、数据采集智慧农业大数据云平台解决方案首先要做的就是进行数据采集。
数据采集就是将农业生产过程中的各种数据进行收集和整合, 建立一个完整的数据地图。
这些数据可以包括温度、湿度、CO2浓度、土壤湿度、降雨量、气象数据等多种指标。
通过数据采集, 有助于分析和发现农业过程中存在的问题和瓶颈, 并及时进行改进和解决。
二、数据分析数据分析是智慧农业大数据云平台解决方案中的重要环节。
通过对采集到的数据进行计算、分析和挖掘, 可以更好地帮助农民管理和监控农业生产过程中各种要素, 及时发现问题, 提高决策水平。
比如, 在某一个作物的生长过程中, 可通过对土壤温度、湿度等数据进行分析, 在需要的时候及时喷灌或施肥, 从而提高单产和品质。
三、数据应用智慧农业大数据云平台解决方案最终要服务于实际应用。
采集的数据和分析结果将会被应用到种植、养殖、加工、销售等各个环节。
比如,在种植环节中, 通过智能化的浇灌和施肥, 可以提高单产和产品品质, 减少不必要的浪费；在养殖环节中, 通过对动物行为、身体状况等数据进行监测和分析, 掌握动物的健康状况, 预防疾病的发生。
综上所述, 智慧农业大数据云平台解决方案是一种基于大数据分析技术, 为农业生产提供有针对性的智能化管理的一种系统解决方案。
在未来的日子里, 该解决方案将会在推动农业智能化、提高经济效益、减少经营成本等方面发挥更加积极和重要的作用。
智慧农业示范园区大数据平台整体建设方案
开发过程中进行模块测试，确保每个模块的功能正常。
系统集成测试
03
在所有模块开发完成后，进行系统集成测试，确保系统整体运
行稳定。
系统测试阶段
压力测试
对系统进行压力测试，模拟大量用户访问和数据存储场景，验证 系统的性能和稳定性。
功能测试
对系统的各个功能模块进行详细测试，确保每个功能都能正常运 行。
安全测试
针对智慧农业示范园区的业务 需求，设计平台的核心功能模 块，如数据采集、数据分析、 数据可视化、智能预警等。
考虑到农业数据的敏感性和重 要性，进行系统的安全设计， 包括数据加密、访问控制、权 限管理等。
系统开发阶段
代码编写
01
按照设计方案，由专业的开发团队进行系统代码编写，实现功
能需求。
模块测试
02
对象存储系统
利用具有高可用、可扩展、低 成本的特点，提供数据持久化
存储和访问。
数据备份与恢复
为保证数据安全性，需建立数 据备份和恢复机制，以便在发 生故障时能够快速恢复数据。
大数据处理技术
数据抽取
从各种数据源抽取数据，包括结构化数据、 半结构化数据和非结构化数据。
数据清洗
清洗和格式化数据，去除重复、错误或不完 整的数据。
02
2. 农业数据资源的 增长
随着农业信息化的推进，农业数 据资源日益丰富，需要有效的数 据处理和分析手段。
03
3. 现有农业大数据 平台的不足
现有的农业大数据平台难以满足 智慧农业示范园区的特定需求， 需要定制化的解决方案。
建设目标
1. 实现数据集成
整合来自不同来源的数据，包括气象 、土壤、作物、设备等各种数据，构 建统一的数据平台。
农业现代化农业大数据平台整体解决方案
农业现代化农业大数据平台整体解决方案第一章：项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)第二章：平台架构设计 (3)2.1 总体架构 (3)2.2 技术架构 (4)2.3 数据架构 (4)第三章：数据采集与整合 (4)3.1 数据来源与类型 (4)3.2 数据采集方法 (5)3.3 数据整合策略 (5)第四章：数据处理与分析 (6)4.1 数据预处理 (6)4.2 数据挖掘与分析 (6)4.3 数据可视化 (6)第五章：农业生产管理模块 (7)5.1 作物种植管理 (7)5.1.1 模块概述 (7)5.1.2 功能介绍 (7)5.2 农业气象管理 (7)5.2.1 模块概述 (7)5.2.2 功能介绍 (7)5.3 农药与化肥管理 (8)5.3.1 模块概述 (8)5.3.2 功能介绍 (8)第六章：农产品质量追溯 (8)6.1 追溯体系构建 (8)6.1.1 追溯体系设计原则 (8)6.1.2 追溯体系构建步骤 (9)6.2 追溯信息管理 (9)6.2.1 追溯信息采集 (9)6.2.2 追溯信息存储与处理 (9)6.3 追溯查询与展示 (9)6.3.1 查询方式 (9)6.3.2 展示方式 (10)第七章：农业市场分析与预测 (10)7.1 市场数据分析 (10)7.2 市场趋势预测 (10)7.3 价格波动分析 (11)第八章农业政策与决策支持 (11)8.1 政策数据整合 (11)8.2 决策模型构建 (11)8.3 决策建议输出 (12)第九章：平台安全与运维 (12)9.1 数据安全 (12)9.1.1 数据加密 (12)9.1.2 数据备份与恢复 (12)9.1.3 访问控制 (13)9.1.4 安全审计 (13)9.2 系统运维 (13)9.2.1 系统监控 (13)9.2.2 系统维护 (13)9.2.3 系统优化 (13)9.3 故障处理 (13)9.3.1 故障分类 (13)9.3.2 故障处理流程 (13)9.3.3 故障处理策略 (14)第十章：项目实施与推广 (14)10.1 实施计划 (14)10.1.1 项目前期准备 (14)10.1.2 项目实施阶段 (14)10.1.3 项目后期运维 (15)10.2 推广策略 (15)10.2.1 政策支持 (15)10.2.2 技术培训与交流 (15)10.2.3 合作联盟 (15)10.2.4 宣传推广 (15)10.3 效益评估与优化 (15)10.3.1 效益评估 (15)10.3.2 优化建议 (15)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，农业大数据的应用已成为推动农业产业升级、实现农业生产智能化的重要手段。
智慧农业大数据平台建设与运营方案
智慧农业大数据平台建设与运营方案第1章项目背景与概述 (4)1.1 智慧农业发展现状 (4)1.2 项目建设的意义与目标 (4)第2章智慧农业大数据平台需求分析 (5)2.1 功能需求 (5)2.1.1 数据采集与管理 (5)2.1.2 数据分析与挖掘 (5)2.1.3 智能决策与预警 (5)2.1.4 互动交流与信息共享 (5)2.2 技术需求 (5)2.2.1 数据存储与处理 (6)2.2.2 云计算与边缘计算 (6)2.2.3 人工智能与机器学习 (6)2.2.4 信息安全技术 (6)2.3 用户需求 (6)2.3.1 部门 (6)2.3.2 农业企业 (6)2.3.3 农户 (6)2.3.4 科研机构 (6)第3章平台架构设计 (6)3.1 总体架构 (6)3.1.1 感知层 (7)3.1.2 传输层 (7)3.1.3 平台层 (7)3.1.4 应用层 (7)3.2 技术架构 (7)3.2.1 数据采集与传输 (7)3.2.2 数据存储与管理 (7)3.2.3 数据处理与分析 (7)3.2.4 可视化展示 (7)3.3 数据架构 (8)3.3.1 数据源 (8)3.3.2 数据类型 (8)3.3.3 数据存储 (8)3.3.4 数据处理与流转 (8)3.3.5 数据安全与隐私保护 (8)第4章数据采集与处理 (8)4.1 数据源分析 (8)4.1.1 地理空间数据 (8)4.1.2 农业生产数据 (8)4.1.3 农业经济数据 (9)4.1.4 农业政策数据 (9)4.2 数据采集技术 (9)4.2.1 传感器技术 (9)4.2.2 遥感技术 (9)4.2.3 物联网技术 (9)4.2.4 人工智能技术 (9)4.3 数据预处理与存储 (9)4.3.1 数据预处理 (9)4.3.2 数据存储 (10)第5章数据分析与挖掘 (10)5.1 数据分析方法 (10)5.1.1 数据预处理 (10)5.1.2 描述性分析 (10)5.1.3 关联分析 (10)5.1.4 聚类分析 (10)5.1.5 时间序列分析 (10)5.2 模型构建与优化 (10)5.2.1 机器学习模型 (10)5.2.2 深度学习模型 (11)5.2.3 模型优化 (11)5.3 农业知识图谱构建 (11)5.3.1 知识抽取 (11)5.3.2 知识整合 (11)5.3.3 知识应用 (11)5.3.4 知识更新与维护 (11)第6章平台功能模块设计 (11)6.1 农业资源管理模块 (11)6.1.1 土地资源管理：对农田的地块信息、土壤类型、肥力状况等数据进行采集、存储与分析。
智慧农业大数据可视化综合管理平台建设方案
建立农业知识库
整合农业专家知识和经验， 构建农业知识库，为农业生 产提供专业指导。
优化资源配置
通过数据分析，优化农业资 源的配置，提高资源利用效 率，降低生产成本。
拓展农业市场
利用平台的大数据分析和预 测能力，拓展农产品市场， 提高农业收益。
农业资源利用
优化农业资源的配置，提高资源利用效率，如土地、水资源等。
Байду номын сангаас农业生态环境监测
实时监测农业生态环境，为农业生产和资源管理提供科学依据。
农业政策制定
通过数据分析，为政府制定农业政策提供科学依据和参考。
优势分析
提高农业生产效率
通过大数据分析和可视化，帮助农民更 好地掌握农业生产规律，提高农业生产
通过数据可视化，使决策者能够快速、准确 地了解农业状况，提高决策效率。
2. 实现数据驱动的决策
通过大数据分析技术，为决策提供数据支持 ，实现数据驱动的决策。
3. 优化资源配置
通过平台提供的数据分析结果，优化农业资 源的配置，提高农作物的产量和质量。
4. 提升农业信息化水平
通过平台的建设，提升农业的信息化水平， 提高农业的现代化水平。
• 完善平台功能和应用范围：不断拓展平台的功能和应用范围，使其能够更好地满足不断变化的农业生产需求， 包括对不同地区、不同作物、不同气候条件下的农业生产进行精细化管理。
• 加强与农业领域的深度融合：结合农业领域的需求和发展趋势，不断加强与农业领域的深度融合，推动农业信 息化和现代化进程，提高农业生产的效益和质量。
智慧农业大数据可视化 综合管理平台建设方案
汇报人： 日期:
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
智慧农业大数据一体化管理平台建设和运营整体解决方案目录一、概述 (8)1.1、建设背景 (8)1.1.1、国家政策 (8)1.1.2、农业部政策 (8)1.1.3、省内政策 (9)1.2、农业信息化推进策略 (9)1.2.1、四大目标 (9)1.2.2、三大工程 (9)1.2.3、十大任务 (9)1.3、建设目标 (10)1.4、建设意义 (11)1.4.1、智慧农业推动农业信息化 (11)1.4.2、智慧农业提高农业管理水平 (11)1.4.3、智慧农业保障农产品和食品安全 (12)1.5、建设内容 (12)1.5.1、建设农业物联网 (13)1.5.2、建设农产品生产全过程大数据管理平台 (13)1.5.3、建设全过程可视化平台 (13)1.5.4、建设农情预警中心 (13)1.5.5、建设全流程农业数据库 (13)1.5.6、建设全周期溯源信息平台 (14)1.5.7、建设智慧农业生产公共接入平台 (14)二、现状分析 (15)2.1、农业管理现状 (15)2.1.1、数据采集困难 (15)2.1.2、信息普及困难 (15)2.1.3、会商培训困难 (15)2.1.4、监管追溯困难 (15)2.2、农业生产现状 (16)2.2.1、传统农业特征明显 (16)2.2.2、盲目使用化肥农药 (16)2.2.3、灾害抵御能力不强 (16)2.2.4、生产积极性不高 (16)2.3、农业物流现状 (17)2.3.1、渠道不通 (17)2.3.2、技术落后 (17)2.3.3、信息滞后 (17)2.3.4、多元无序 (17)2.4、农业市场现状 (17)2.4.1、市场分析缺乏 (17)2.4.2、竞争能力弱小 (18)2.4.3、销售渠道单一 (18)三、需求分析 (19)3.1、管理需求 (19)3.1.1、农产品追溯管理 (19)3.1.2、农业基础数据 (19)3.1.3、视频调度专家会商 (19)3.2、生产需求 (19)3.2.1、科学种植 (20)3.2.2、解放生产 (20)3.2.3、提高效率 (20)3.3、运输需求 (20)3.3.1、流通渠道 (20)3.3.2、保鲜技术 (21)3.3.3、信息网络 (21)3.4、市场需求 (21)四、智慧农业大数据平台顶层设计 (22)4.1、智慧农业大数据平台总体架构图 (23)4.2、构建农业管理生产全覆盖的一体化管理系统 (24)4.3、智慧农业各级门户展现形式 (24)4.4、搭建平台数据采集通道 (25)4.5、系统组成 (25)五、智慧农业生产全过程大数据管理平台建设 (26)5.1、智慧农业生产全过程精准化种植（水肥药）管理系统 (26)5.1.1、建立作物的生长发育模型 (27)5.1.2、建立水肥药管理优化模型 (27)5.1.3、建立作物病虫害预警和诊断模型 (28)5.1.4、智慧农业生产全过程多环节智能化（栽培管理）决策系统 (28)5.1.5、智慧农业生产全过程生产设备智能控制系统 (29)5.1.6、智慧农业生产全过程大数据分析系统 (30)5.1.7、智慧农业生产全过程大数据管理系统 (31)5.2、数据可视化平台建设 (31)5.2.1、应用软件 (31)5.2.2、专题服务 (32)5.2.2.1、温室模块化集成方案的推荐服务 (32)5.2.2.2、施肥、灌溉服务 (32)5.2.2.3、信息获取服务 (32)5.2.2.4、市场信息服务 (32)5.3、数据库建设 (32)5.3.1、农情预警中心 (33)5.3.2、农产品质量溯源信息系统 (33)5.3.3、农业生产公共接入平台 (33)六、农业植保大数据运营平台 (34)6.1、行业应用平台 (34)6.1.1、电商推广平台 (35)6.1.2、植保作业平台 (42)6.1.3、飞手平台 (55)6.1.4、药剂平台 (59)6.1.5、无人机平台 (61)6.2、大数据分析平台 (66)6.2.1、数据来源 (66)6.2.2、数据采集 (67)6.2.3、数据预处理 (68)●缺失值处理 (69)●数据选择 (69)●数据变换 (69)●数据的集成 (69)●数据消减 (69)●数据预处理评估 (69)2）数据选择 (70)3）数据变换 (70)4）数据的集成 (71)5）数据消减 (72)（1）数据聚合； (72)（3）数据压缩； (72)6）数据预处理评估 (72)6.2.4、数据存储 (73)6.2.5、大数据应用 (75)2）减施增效 (76)3）药剂改良 (76)4）飞机改良 (77)5）商机挖掘 (77)6.2.6、数据规模 (78)6.3、网络拓扑图 (78)6.3.1、核心层网络设计 (80)6.3.2、接入层网络设计 (81)6.3.3、服务器区网络设计 (81)6.3.4、Internet接入设计 (82)6.3.5、系统安全监控 (82)6.4、研发技术路径 (83)6.4.1、平台技术特点 (83)6.4.2、大数据底层分析技术特点 (91)HDFS (91)HDFS 架构原理 (91)K-Means算法 (92)3）植保需求建模技术 (93)6.5、解决关键问题 (95)6.5.1、解决农业植保经验不足问题 (95)6.5.2、植保供需信息相互独立的瓶颈问题 (95)6.5.3、植保飞手就业问题 (96)6.5.4、农业植保过程跟踪监督问题 (97)七、智慧加工建设 (98)7.1、智慧加工基本流程 (98)7.2、智慧加工中追溯系统与农产品分级检测系统的对接 (100)7.3、智慧加工包装系统 (100)7.4、智慧加工监测系统 (102)7.5、智慧加工建设方案 (103)八、智慧仓储建设 (105)8.1、智慧仓储优势 (105)8.1.1、优化仓储内部传统的作业流程，提高仓储服务效率，实现智能仓储1058.1.2、提高仓储企业内部的智能化和信息化程度，仓储物资数据信息的可视化智能建设1068.1.3、实现供应链中上下游企业之间的信息同步与共享 (107)8.2、智慧仓储基本流程 (108)8.2.1、智慧仓储物联网监测信息的识别与表达 (109)8.2.2、智慧仓储物联网监测信息的采集 (110)8.2.3、智慧仓储物联网信息存储与实时监测 (111)8.2.4、智慧仓储物联网设备智能控制 (111)8.3、智慧仓储建设方案 (111)8.3.1、仓储物联网检测信息的识别与表达 (112)8.3.2、仓储物联网监测信息采集 (114)8.3.3、仓储物联网信息存储与实时监测 (119)8.3.4、仓储物联网设备智能控制 (119)（2）控制方案 (122)（3）仓库控制中心软件设计 (123)九、智慧运输建设 (126)9.1、智慧运输基本流程 (128)9.1.1、智慧运输物联网追溯信息的辨识 (129)9.1.2、智慧运输物联网追溯信息的采集 (129)9.1.3、智慧运输物联网信息的追溯编码 (130)9.1.4、智慧运输物联网设备的智能预警 (130)9.2、智慧运输建设方案 (131)9.2.1、具体建设方法 (131)9.2.1.1、物流物联网追溯信息的辨识 (131)9.2.1.2、物流物联网追溯信息采集 (134)采集设备的选取 (134)采集设备的布设方案 (134)9.2.2、物流物联网信息追溯编码 (136)9.2.2.1、追溯条码所承载的质量信息能够清晰的被扫描出 (137)9.2.2.2、物流物联网设备智能预警 (138)十、智慧配送建设 (140)10.1、智慧配送基本流程 (140)10.2、智慧配送建设思路 (143)10.3、智慧配送过程中各环节的识别 (143)10.3.1、订单处理 (144)10.3.2、筹集存储 (144)10.3.3、分拣配货 (145)10.3.4、流通加工 (145)10.3.5、配送运输 (145)10.4、智慧配送系统的需求分析 (146)10.4.1、运营模式 (146)10.4.2、架构和功能 (147)10.4.3、配送过程的控制和数据反馈 (147)10.5、物联网技术在智慧配送各环节的应用 (149)10.5.1、物联网在内部中心作业中的运用 (149)10.5.2、物联网技术在配送中心到配送点之间转运中的应用 (151)10.6、基于物联网的物流配送系统的构建 (152)10.6.1、基于物联网的智慧配送系统框架设计 (152)10.6.2、基于物联网的智慧配送系统功能设计 (155)（2）配送中心管理信息系统功能设计 (156)（3）运输调度系统设计 (158)（4）实时监控功能设计 (160)（5）配送数据管理功能设计 (160)十一、智慧商务建设 (162)11.1、智慧商务基本流程 (163)11.2、农产品信息发布平台 (165)11.3、农产品监测信息接入 (165)11.4、农产品交易平台 (165)11.5、农产品采购及销售 (167)11.6、农产品支付平台 (169)11.7、客户行为分析及智慧商务决策系统 (170)十二、项目建设进度 (172)十三、投资估算 (173)13.1、资金使用预算 (173)13.2、项目资金筹措方案 (173)13.3、项目资金使用计划 (174)十四、第五部分、效益分析 (175)14.1、经济效益分析 (175)14.2、社会效益分析 (176)14.2.1、降低植保成本，提高农民收入 (176)14.2.2、科学合理喷洒，减施增效 (177)14.2.3、提供植保从业岗位，提升就业率 (178)14.2.4、提高农业植保智能化水平，增强国际市场竞争力 (179)十五、项目风险分析及控制 (180)15.1、项目发展市场机遇 (180)15.2、项目的风险性及不确定性分析 (181)15.2.1、市场化风险分析 (181)15.2.2、技术方案实现风险 (183)15.2.3、政策和法律风险 (184)15.2.4、资金风险 (184)15.2.5、风险评估结论 (184)15.3、项目风险防范对策 (184)15.4、项目综合风险评价 (187)一、概述智慧农业不同于普通农业，智慧农业是农业生产中一个比较高级的阶段，它集互联网、GPS、云计算以及物联网技术而一体，可以实现对农业生产的全方位管理与控制，对建设高水平现代农业有着重大意义。
1.1、建设背景1.1.1、国家政策—2014年中央一号文件《关于全面深化农村改革加快推进农业现代化的若干意见》……强化农产品质量和食品安全监管。
建立最严格的覆盖全过程的食品安全监管制度，完善法律法规和标准体系，落实地方政府属地管理和生产经营主体责任。