基于物联网技术的智能农业系统设计计划书
基于物联网技术的智慧农业综合管理系统设计
基于物联网技术的智慧农业综合管理系统设计随着科技的进步和物联网技术的发展，智慧农业逐渐成为现代农业发展的趋势，为提高农业生产效率、节约资源并实现可持续发展提供了新的解决方案。
基于物联网技术的智慧农业综合管理系统的设计，旨在通过整合农业生产过程中的各种数据，实现对农作物生长环境、水肥管理、设备监控等方面的科学管理和智能化控制。
一、智慧农业综合管理系统架构设计智慧农业综合管理系统的架构设计包括感知层、传输层、数据处理层以及应用层。
1.感知层：该层通过传感器网络、监测设备等，实时获取农作物生长环境、土壤湿度、温度、光照强度等数据，并将这些数据传输至下一层进行处理。
2.传输层：该层负责将感知层采集到的数据通过有线或无线网络传输至数据处理层。
传输层的设计要考虑数据安全、稳定性和延迟等因素，以保证数据的准确性和及时性。
3.数据处理层：该层对传输层传输过来的数据进行处理和分析。
包括数据清洗、数据挖掘、数据建模等环节。
通过对农作物生长环境、土壤状况等数据进行分析，提供科学化的管理建议和预测模型，帮助农民精确调控养分供给和灌溉等。
4.应用层：该层将数据处理层分析得到的结果反馈给农民，并且可以通过移动应用、网站等形式提供多种农业管理服务，如自动化控制、远程监控、智能决策等。
通过智慧农业综合管理系统，农民能够实现对农业生产全过程的实时监控和管理。
二、智慧农业综合管理系统的功能设计智慧农业综合管理系统的功能设计主要包括以下几个方面：1.实时监测：系统能够实时监测农作物生长环境的温度、湿度、光照强度等指标，并及时反馈给农民。
农民可以通过手机或电脑等设备，随时随地监测农作物的生长情况。
2.精确控制：系统根据感知层采集到的数据，通过智能化控制装置实现对灌溉、施肥等的精确控制。
可以根据不同的农作物需求，实现个性化的水肥管理，提高农作物的产量和质量。
3.病虫害预警：系统可以通过感知层采集到的数据，分析出农作物是否存在病虫害问题，并及时预警。
基于物联网的农业智能种植管理系统开发方案
基于物联网的农业智能种植管理系统开发方案第1章项目背景与需求分析 (3)1.1 物联网与现代农业发展 (3)1.2 农业智能种植管理系统的市场需求 (4)第2章系统总体设计 (4)2.1 设计原则与目标 (4)2.1.1 设计原则 (4)2.1.2 设计目标 (5)2.2 系统架构设计 (5)2.2.1 感知层 (5)2.2.2 传输层 (5)2.2.3 平台层 (5)2.2.4 应用层 (6)2.3 技术路线 (6)第3章物联网感知层设计 (6)3.1 传感器选型 (6)3.1.1 土壤传感器 (6)3.1.2 气象传感器 (7)3.1.3 植株生长状态传感器 (7)3.2 数据采集与传输 (7)3.2.1 硬件设计 (7)3.2.2 软件设计 (7)3.3 数据处理与分析 (8)3.3.1 数据预处理 (8)3.3.2 数据融合 (8)3.3.3 数据分析方法 (8)3.3.4 模型建立与优化 (8)第4章网络层设计与实现 (8)4.1 网络通信技术 (8)4.1.1 无线传感网络技术 (8)4.1.2 4G/5G通信技术 (8)4.1.3 VPN技术 (9)4.2 网络架构设计 (9)4.2.1 层次化设计 (9)4.2.2 模块化设计 (9)4.3 数据存储与安全 (9)4.3.1 数据存储 (9)4.3.2 数据安全 (9)第5章应用层功能模块设计 (10)5.1 土壤监测模块 (10)5.1.2 土壤温度监测 (10)5.1.3 土壤养分监测 (10)5.2 气象监测模块 (10)5.2.1 温湿度监测 (10)5.2.2 光照强度监测 (10)5.2.3 风速风向监测 (11)5.2.4 降雨量监测 (11)5.3 水肥一体化模块 (11)5.3.1 智能灌溉 (11)5.3.2 精准施肥 (11)5.4 病虫害防治模块 (11)5.4.1 病虫害监测 (11)5.4.2 病虫害预警 (11)5.4.3 智能防治 (11)第6章智能控制策略与算法 (11)6.1 数据处理与分析算法 (11)6.1.1 数据预处理 (11)6.1.2 数据分析方法 (11)6.1.3 机器学习与深度学习算法 (12)6.2 智能控制策略 (12)6.2.1 环境参数控制策略 (12)6.2.2 水肥一体化控制策略 (12)6.2.3 病虫害防治策略 (12)6.3 模型预测与优化 (12)6.3.1 生长模型预测 (12)6.3.2 产量预测与优化 (12)6.3.3 能耗优化 (12)6.3.4 系统自适应优化 (12)第7章系统集成与测试 (12)7.1 系统集成方案 (12)7.1.1 系统架构概述 (13)7.1.2 集成方案设计 (13)7.2 系统测试方法与步骤 (13)7.2.1 测试方法 (13)7.2.2 测试步骤 (13)7.3 测试结果与分析 (14)第8章系统应用与推广 (14)8.1 农业生产中的应用 (14)8.1.1 种植环境监测 (14)8.1.2 智能调控设备 (14)8.1.3 数据分析与决策支持 (14)8.2 农业产业链的拓展 (14)8.2.1 产后处理与仓储物流 (14)8.2.3 农业金融服务 (15)8.3 市场推广与政策支持 (15)8.3.1 市场推广 (15)8.3.2 政策支持 (15)8.3.3 社会参与 (15)8.3.4 跨界合作 (15)第9章经济效益与环保效益分析 (15)9.1 经济效益分析 (15)9.1.1 投资回报分析 (16)9.1.2 成本分析 (16)9.1.3 市场前景分析 (16)9.2 环保效益分析 (16)9.2.1 节能减排 (16)9.2.2 生态环境保护 (16)9.2.3 生物多样性保护 (16)9.3 社会效益分析 (16)9.3.1 提高农业生产效率 (16)9.3.2 推动农业现代化进程 (17)9.3.3 促进农村经济发展 (17)9.3.4 提高农民科技素质 (17)第10章项目实施与风险防控 (17)10.1 项目实施策略与计划 (17)10.2 技术风险防控 (17)10.3 市场风险防控 (18)10.4 政策法规风险防控 (18)第1章项目背景与需求分析1.1 物联网与现代农业发展信息技术的飞速发展，物联网技术在各个领域得到了广泛的应用。
基于物联网技术的智能农业生产管理系统设计
基于物联网技术的智能农业生产管理系统设计一、引言随着科技的不断发展，物联网技术在各个领域得到了广泛应用，其中智能农业作为物联网技术的一个重要应用领域，正在逐渐改变传统农业生产模式。
本文将探讨基于物联网技术的智能农业生产管理系统设计，旨在提高农业生产效率、降低成本、保障粮食安全。
二、智能农业生产管理系统概述智能农业生产管理系统是利用物联网技术，通过传感器、执行器、通信设备等互联设备对农业生产环境进行实时监测、数据采集和控制，实现对农作物生长环境、水肥管理、病虫害监测等方面的智能化管理。
该系统通过数据分析和算法优化，为农民提供科学决策支持，帮助其合理调控生产过程，提高农作物产量和质量。
三、智能农业生产管理系统设计要素1. 传感器网络在智能农业生产管理系统中，传感器网络是至关重要的组成部分。
通过部署在田间地头的各类传感器，如土壤湿度传感器、温湿度传感器、光照传感器等，可以实时监测土壤和气候信息，为精准农业提供数据支持。
2. 数据采集与处理传感器采集到的数据需要经过处理和分析才能转化为有用的信息。
智能农业生产管理系统设计中需要考虑数据采集频率、数据传输方式以及数据存储和处理方法，确保数据的准确性和及时性。
3. 远程监控与控制通过物联网技术，农民可以远程监控田间作物生长情况、灌溉情况等，并实现远程控制灌溉系统、施肥系统等设备，提高生产效率，减少人力成本。
4. 数据分析与决策支持智能农业生产管理系统设计还需要考虑数据分析和算法优化，通过大数据分析和人工智能算法，为农民提供科学的决策支持，帮助其制定合理的种植方案和管理策略。
四、智能农业生产管理系统应用案例1. 精准灌溉系统利用物联网技术和传感器网络，可以实现精准灌溉系统。
根据土壤湿度、气候条件等实时数据，自动调节灌溉水量和灌溉时间，避免浪费水资源和劳动力。
2. 病虫害监测预警系统通过在田间部署病虫害监测设备和摄像头，结合图像识别技术和数据分析算法，可以实现病虫害的早期监测和预警，及时采取防治措施，减少损失。
基于物联网技术的智能农业系统设计计划书
基于物联网技术的智能农业系统设计计划书背景介绍：在当今时代，随着科技的不断发展，人们对于生态环境以及食品安全的关注度也越来越高。
而农业产业作为人们日常生活中不可缺少的部分，也逐步进行着数字化和信息化的转型。
物联网技术的广泛应用，使得智能农业逐渐走进人们的视野，并且推动着农业生产的数字化、智能化进程。
于是，我们设计了一款基于物联网技术的智能农业系统，来帮助农业生产的管理、监测和优化。
一、系统概述本系统采用生产线监控的方案，通过智能硬件设备将各个环节的数据实时采集并汇总，形成数字化数据，通过处理分析对各个环节进行优化和管理，并且保持生产过程的可见性和可追踪性，强化监管。
二、系统架构1.传感器层本系统在传感器方面采用IoT技术，使用多种传感器来获取农业生产线上的数据。
传感器安装在农业生产线上，通过测量温度、湿度、气体、光照等参数，将数据上传至云服务器。
2.云平台本系统的云平台是一个功能强大的数据处理中心，负责收集并处理生产环节中的数据，并以实时、准确、高速的方式制作数据报告。
通过此平台，用户可以随时查看作物的生长状态，掌握土壤、气象等现场数据，并可随时对生产过程进行调整，有效提高农业生产的效率和准确性，并避免出现各种异常情况。
3.移动端移动端是用户通过手机或平板电脑等终端可以随时查看数据，调整数据的入口和平台。
用户可以通过APP和平台进行交互，例如更新和控制设备，监测生产环节和执行命令等。
同时也能及时获得报警信息、故障信息等操作细节，便于快速排除问题。
三、系统特点1.智能控制本系统针对农业生产过程中的各项数据，通过样本学习算法进行数据分析，识别出一些规律，并根据生产需求进行智能控制。
例如根据天气因素、季节性因素、水肥等情况，实现精确施肥、喷药、自动浇水的功能，以及自动控制维护环境参数。
2.数据分析通过对系统中采集到的各种复杂的生产数据的分析，本系统可以对生产过程进行准确分析，并在生产中不断优化和改进。
智慧农业平台策划书3篇
智慧农业平台策划书3篇篇一智慧农业平台策划书一、项目概述智慧农业平台是一个基于物联网、大数据和等先进技术的农业综合服务平台。
本平台旨在通过信息化手段提高农业生产效率、降低成本、改善农产品质量，并为农民提供更加便捷的服务。
二、市场分析1. 市场特征农业产业结构调整，市场对绿色、有机农产品的需求增加。
农村劳动力老龄化，对农业生产智能化、省力化的需求增加。
农业生产成本上升，对提高生产效率、降低成本的需求增加。
2. 用户需求提供精准的农业生产数据，帮助农民科学决策。
提供农业生产过程中的远程监控和管理服务。
提供农产品质量追溯和品牌建设服务。
3. 市场机会农业产业升级带来的市场机遇。
农村信息化建设带来的市场机遇。
农业科技创新带来的市场机遇。
三、功能需求1. 农业生产管理提供农业生产过程中的数据采集、监测和管理功能。
实现农业生产过程的远程监控和控制。
提供农业生产数据的统计分析和报表功能。
2. 农产品质量追溯实现农产品从生产到销售全过程的质量追溯。
提供农产品质量检测数据的查询和分析功能。
为消费者提供农产品质量安全信息查询服务。
3. 农业专家服务提供在线农业专家咨询服务。
实现农业专家与农民的实时互动和远程指导。
提供农业知识库和技术资料查询服务。
4. 农业电商服务搭建农产品电商平台，实现农产品的在线交易。
提供农产品品牌建设和推广服务。
实现农产品物流配送的全程跟踪和管理。
四、技术实现1. 物联网技术采用物联网传感器采集农业生产环境数据。
通过无线通信技术将数据传输到云端服务器。
2. 大数据技术利用大数据技术对农业生产数据进行存储、管理和分析。
实现数据的可视化展示和报表。
3. 技术利用技术对农业生产过程进行智能决策和控制。
实现农业生产的自动化和智能化。
4. 移动互联网技术利用移动互联网技术实现农业生产过程的远程监控和管理。
为农民提供随时随地的农业服务。
五、商业模式1. 收费模式向农民和农业企业收取平台使用费用。
向农产品电商平台收取交易佣金。
基于物联网技术的智能农业系统设计
基于物联网技术的智能农业系统设计智能农业系统设计——实现高效农业生产的利器随着科技的不断进步和物联网技术的快速发展，智能农业系统已成为现代农业的重要组成部分。
基于物联网技术的智能农业系统能够通过连接和监测农业设备、作物和环境等要素，实现对农业生产的精细化管理和智能化决策。
本文将探讨物联网技术在智能农业系统中的应用和设计方法，旨在提高农业生产的效率和质量。
一、物联网技术在智能农业系统中的应用1. 传感器技术的应用物联网技术通过传感器收集土壤、气候、水分、光照等环境信息，并实时传输给农业管理系统。
传感器的应用可以帮助农民实时监测土壤中的营养物质含量、气候变化以及植物的生长状态等参数，从而及时调整农业生产策略，提高农作物的产量和质量。
2. 自动化控制系统的应用物联网技术可以使得农业设备实现智能化自动控制。
通过传感器和执行器的联动控制，农业设备能够自动对农作物的灌溉、施肥、喷药等进行精确控制，减少资源的浪费和人工操作的繁琐，提高农业生产的效率。
此外，智能农业系统还可以通过无人机或机器人进行大规模农田的巡查和作业，提供有关农作物生长情况和病虫害的全面信息。
3. 数据分析与决策支持物联网技术可以帮助农业管理系统分析和挖掘海量的农业生产数据，提供科学和准确的决策支持。
通过对大数据的分析，农业管理系统能够预测农作物的产量、病虫害风险等信息，帮助农民科学安排农业生产计划。
此外，通过与市场、气象等外部数据源的连接，智能农业系统还能够提供市场行情和气象预报等信息，帮助农民进行更好的市场预测和调整农作物种植策略。
二、基于物联网技术的智能农业系统设计方法1. 硬件设备选择与布局在设计智能农业系统时，需要根据具体的农业生产需求选择合适的传感器、执行器、控制器等硬件设备，并合理布局于农田和温室等农业场地。
例如，对于土壤监测和灌溉控制，可以选择土壤湿度传感器和自动灌溉系统，并将传感器分布于不同位置以实现全面监测和控制。
2. 数据采集与传输智能农业系统需要通过传感器实时采集农业生产中的各种数据，并通过物联网技术进行有效的传输和管理。
农业物联网策划书3篇
农业物联网策划书3篇篇一《农业物联网策划书》一、引言随着科技的不断发展，农业物联网作为一种新兴的技术手段，正逐渐改变着传统农业的生产方式和管理模式。
本策划书旨在探讨如何在农业领域引入物联网技术，提高农业生产的效率、质量和可持续性，为农业现代化发展提供有力支持。
二、背景分析（一）农业现状目前，我国农业面临着诸多挑战，如劳动力短缺、资源浪费、生产效率低下等。
传统的农业生产方式已经难以满足市场需求和可持续发展的要求。
（二）物联网技术优势农业物联网具有实时监测、精准控制、数据共享等优势，可以实现对农业生产过程的全方位监控和管理，提高农业生产的智能化水平。
三、目标设定（一）短期目标1. 建立农业物联网示范基地，展示物联网技术在农业生产中的应用效果。
2. 培训一批农业物联网技术应用人才。
3. 初步实现农业生产数据的采集和分析。
（二）中期目标1. 推广农业物联网技术，覆盖一定规模的农业生产区域。
2. 建立农业物联网信息服务平台，提供农业生产决策支持。
3. 提高农业生产的效率和质量，降低生产成本。
（三）长期目标1. 打造农业物联网产业生态系统，形成完整的产业链。
2. 推动农业现代化进程，实现农业可持续发展。
四、项目内容（一）农业物联网基础设施建设1. 传感器网络部署：在农田、养殖场等农业生产场所安装各类传感器，实现对环境参数、土壤墒情、作物生长状态等的实时监测。
2. 数据传输网络建设：搭建稳定可靠的无线通信网络，确保传感器数据能够及时传输到数据中心。
3. 数据中心建设：建立农业物联网数据中心，负责数据的存储、处理和分析。
（二）农业物联网应用系统开发1. 环境监测与预警系统：根据传感器采集的数据，实时监测农田、养殖场等环境参数，如温度、湿度、光照等，当环境指标异常时及时发出预警。
2. 精准农业管理系统：利用传感器数据和地理信息系统，实现对农作物的精准施肥、浇水、病虫害防治等，提高农业生产的精准度和资源利用率。
3. 农产品质量追溯系统：建立农产品质量追溯体系，记录农产品的生产过程、加工过程、销售过程等信息，保障农产品质量安全。
基于物联网的智能农业灌溉系统创业计划书模板
基于物联网的智能农业灌溉系统创业计划书模板【智能农业灌溉系统创业计划书】一、项目概述智能农业灌溉系统是基于物联网技术的创新型农业灌溉系统。
通过传感器和控制器的配合，实现对农田的自动监测和远程操控，提高农作物的生长水平和产量，同时节约水资源。
二、市场分析1. 市场需求随着全球人口的不断增长，粮食安全和农业生产效率成为全球关注的焦点。
传统农业灌溉方式存在诸多问题，如水资源浪费、能源消耗等。
因此，市场对智能农业灌溉系统的需求日益增加。
2. 市场规模智能农业市场潜力巨大，据统计，全球智能农业市场的年度增长率将达到15%以上。
预计到2025年，智能农业市场规模将超过1000亿美元。
三、商业模式本项目采用B2B商业模式，直接面向农业合作社和农业大户，提供智能农业灌溉系统的定制化服务。
同时，我们还将提供售后服务，包括设备维护、技术支持等。
四、技术实现1. 传感器技术通过安装土壤湿度、光照强度、温度等传感器，实时监测农田的环境状况。
2. 物联网技术通过物联网技术将传感器与控制器连接，形成一个网络化的系统，实现对农田的远程监控和操控。
3. 控制器技术根据传感器采集到的数据，控制灌溉设备的启停，实现精准灌溉。
五、投资需求本项目计划投资200万元用于研发和生产智能农业灌溉系统，并建立销售网络。
具体分配如下：1. 研发费用：60万元，用于系统开发、工艺改善和产品优化。
2. 生产费用：100万元，用于设备采购、生产管理和品质控制。
3. 销售费用：20万元，用于推广宣传、市场调研和拓展销售渠道。
4. 运营费用：10万元，用于日常办公、行政管理和人力资源。
六、盈利预测根据市场调研和销售数据分析，预计首年销售额为100万元，年均增长率超过30%。
预计第五年的销售额将达到400万元，净利润率稳定在20%以上。
七、风险与对策1. 技术风险针对技术风险，我们将加强研发团队的建设，保持技术创新和产品升级的能力。
2. 市场竞争风险为了应对市场竞争，我们将保持产品的差异化和竞争优势，提供优质的售后服务，树立企业品牌形象。
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智能能农业物联网计划书
一、智能农业概述
在农业生产过程中，农作物的生长与自然界的多种因素息息相关，其中包括大气温度、大气湿度、土壤的温度湿度、光照强度条件、CO2浓度、水分及其他养分等等。
传统农业作业过程中，对这些影响农作物生长的参数进行管理，主要依靠人的感知能力，存在着极大的不准确性，农业生产也就成为一种粗放式管理，达不到精细化管理的要求。
随着科学技术的发展，伴随着城镇化改革的进行，在农业生产过程中，越来越多的劳动力被解放出来，劳动力成本不断增加，传统农业无法进一步的发展，也逐渐滞后于社会的发展。
因此，对传统农业的要求在不断提高，将先进技术应用于农业将得到广泛推广，智能农业随之产生。
托普物联网指出所谓的智能农业，指的是将人工智能技术应用于农业领域的一项高新技术。
智能农业系统覆盖了从影响农业生产的自然参数的采集，到利用知识推理和计算机技术进行参数分析，最终通过农业专家系统指导农业生产的整个生产管理链。
智能农业主要涉及的关键技术包括检测技术、嵌入式技术、通信技术等。
也有人认为智能农业是指在相对可控的环境条件下，采用工业化生产，实现集约高效可持续发展的现代超前农业生产方式，就是农业先进设施与露地相配套、具有高度的技术规范和高效益的集约化规模经营的生产方式。
它集科研、生产、加工、销售于一体，实现周年性、全天候、反季节的企业化规模生产；它集成现代生物技术、农业工程、农用新材料等学科，以现代化农业设施为依托，科技含量高，产品附加值高，土地产出率高和劳动生产率高，是我国农业新技术革命的跨世纪工程。
智能农业产品通过实时采集温室内温度、土壤温度、CO2浓度、湿度信号以及光照、叶面湿度、露点温度等环境参数，自动开启或者关闭指定设备。
可以根据用户需求，随时进行处理，为设施农业综合生态信息自动监测、对环境进行自动控制和智能化管理提供科学依据。
通过模块采集温度传感器等信号，经由无线信号收发模块传输数据，实现对大棚温湿度的远程控制。
智能农业还包括智能粮库系统，该系统通过将粮库内温湿度变化的感知与计算机或手机的连接进行实时观察，记录现场情况以保证量粮库的温湿度平衡。
二、智能农业系统的优势特性：
（1）反馈控制
反馈控制是实现控制系统稳定、可靠及自动化的关键技术，智能农业系统在系统的架构上看，也必须是反馈控制系统，而且是负反馈控制系统，形成的是闭环控制。
从农业参数的采集、处理到MCU调控，应该形成闭环负反馈系统，否则将失去智能化的特性，失去自动控制的特点。
（2）自主控制
自主控制指的是系统的控制核心具备自适应的调整能力，包括自学习能力和自整定能力。
农业系统本身是一个非线性系统，其外在扰动和内在扰动无规律可言，在建立对这些无规律的参数实现调控的系统时，就需要使得其具备自主控制的能力，以实时处理非线性数据。
三、智能农业系统设计概述
为了对农业生产起到指导作用，智能农业系统需要对主要的农业生产影响因素进行监测和控制。
整套系统主要利用传感器技术、通信技术及计算机技术实现其功能。
利用传感器对不同的影响因素进行信号的采集，并做初步的处理后，通过无线通信技术传输到上位计算机中，由计算机进行数据的分析和管理，并经过时间上的数据积累，与农业专家一起，构建具备初步完善的专家数据平台，给农业生产带来指导性作用。
同时，为了调节不适合农业作物生长的因素，仍然需要一套完备的下位机控制系统，实现被监测参数的调节和完善。
智能农业系统整体组成框图如下图所示。
物联网智能农业系统所使用的传感器需要满足农业生产的要求，实现数据的实时采集。
本系统采用的都是国外进口专业传感器，具有稳定性好、精度高等特点，在实际应用过程中，效果显著。
通信部分则采用无线通信方式，农业基地的空旷性给无线通信的实现带来了便利，有线通信反而会对农业生产产生影响。
M2M汇聚节点作为所有参数的集中点，采用了32位的ARM处理器来实现，采用了TINYOS操作系统进行资源的管理，性能更稳定。
PC机上位机监测管理系统则利用目前较新的Silverlight组件来实现，.Net的应用更为完美。
四、智能农业关键技术
1.传感器：
低成本、环境适应性、可靠性、微功耗、安全性
2.RFID：
频率选择、天线技术、低功耗技术、封装技术，定位与跟踪、防碰撞与安全技术等。
3.网络互联：
分布式传感器→汇聚节点，采用ZigBee，适于环境变化的多跳、自组织通信技术，互联网接入。
4.智能信息处理：
逻辑思维→形象思维；知识工程；云服务；人机和谐；现代信息服务产业。
五、智能农业的应用领域
1.资源：农地整治重大工程监管；基本农田数量、等级、利用效率、环境质量网络化管理;农用水资源管理
2.环境：农田土壤、地表与地下水环境、光热、小气候
3.生产：作物生产：土壤理化参数、水、肥、保、苗
设施农业: 生物环境控制与管理信息系统
养殖生产: 个性化生理、健康、喂养监测管理
4.农产品与食品：产地环境、产品储存、物流、营销
5.农业装备：服务作业调度、工况监控、远程诊断服务
六、总结
智能农业运用了物联网技术，云计算技术，移动互联网技术等多种技术的融合，眼神，拓展，提升了农业智能化水平。
通过物联网技术感知有关土壤水分，肥力，作物苗情，通过感知技术，地理信息系统，全球定位系统实施情况做出生产决策。
通过互联网技术将信息传送到云计算中心，计算出结果再送到智能终端。
这些技术日渐成熟，并且逐步的应用到了智能农业的生产之中，提高了农业生产的管理效率，提升了农业产品的附加值，加快了智慧农业建设的步伐。