农业物联网技术及应用方案
物联网智能农业方案

物联网智能农业方案物联网技术的快速发展为农业领域带来了巨大的机遇和挑战。
物联网智能农业方案的出现,为传统农业带来了自动化、智能化和信息化等新特点,提升了农业生产的效率和质量,进一步推动了农业产业的可持续发展。
一、物联网在智能农业中的应用1. 数据采集和监测:通过传感器和网络设备,实现对农田土壤、气象、水质等环境指标的实时采集和监测。
这些数据可以帮助农民了解农田的生长状态,及时调整施肥、灌溉等措施,提高农作物的产量和质量。
2. 智能灌溉和施肥:利用物联网技术,农田的灌溉和施肥可以实现智能化控制。
根据土壤湿度、作物需水量等数据,自动调控灌溉系统,保证作物得到足够的水分;同时,根据农田土壤的养分情况,智能施肥系统能够精确计算出所需的营养成分,并实施精确施肥,提高施肥效果。
3. 智能养殖管理:通过物联网技术,实现对养殖环境的实时监测和控制。
例如,利用传感器监测水质和水温,控制鱼塘的氧气供应和水温调节,提高养殖水平;利用智能摄像头和图像识别技术,实时监测动物的健康状态,提前预防和诊断疾病。
4. 农产品追溯:利用物联网技术,对农产品的生产、加工、储存、运输等环节进行全程追溯。
通过扫描农产品上的二维码或RFID标签,消费者可以获取到该产品的生产地、生产过程、质量检测等信息,提高产品的可信度和消费者的安全感。
二、物联网智能农业的优势1. 提高农业生产效率:物联网技术的应用可以实现农业生产的自动化控制和精细化管理,提高农田资源的利用效率,降低人力成本,提高作物产量和品质。
2. 实时监测和预警:物联网智能农业方案可以实时监测农田的环境指标和作物生长状况,及时预警病虫害、干旱、水浸等灾害事件,帮助农民采取相应的预防和处置措施。
3. 节约资源和环保:物联网智能农业系统能够根据作物需水量、土壤养分情况等因素进行智能化调控,避免了过量使用水、化肥等资源,减少对环境的污染。
4. 提升农产品品质和安全:通过物联网技术的应用,可以实现对农田、水质、养殖环境等方面的监测,确保农产品的安全、无公害,提高农产品的市场竞争力。
农业行业智能农业物联网技术与应用方案

农业行业智能农业物联网技术与应用方案第1章智能农业概述 (3)1.1 智能农业的定义与发展背景 (3)1.2 智能农业的核心技术与应用领域 (3)第2章农业物联网技术基础 (4)2.1 物联网技术概述 (4)2.2 农业物联网架构与关键技术 (4)2.2.1 架构 (4)2.2.2 关键技术 (4)2.3 农业物联网标准化与产业化发展 (5)2.3.1 标准化 (5)2.3.2 产业化发展 (5)第3章传感器技术在智能农业中的应用 (5)3.1 传感器技术概述 (5)3.2 农业环境监测传感器 (6)3.3 土壤与植物生理参数监测传感器 (6)第4章数据采集与传输技术在智能农业中的应用 (6)4.1 数据采集技术 (6)4.1.1 土壤数据采集 (7)4.1.2 气象数据采集 (7)4.1.3 作物生长数据采集 (7)4.2 数据传输技术 (7)4.2.1 无线传感网络 (7)4.2.2 4G/5G通信技术 (7)4.2.3 卫星通信技术 (7)4.3 农业物联网数据安全与隐私保护 (7)4.3.1 数据加密技术 (7)4.3.2 身份认证与权限管理 (8)4.3.3 安全协议与标准 (8)4.3.4 隐私保护 (8)第5章智能控制系统在农业中的应用 (8)5.1 智能控制系统概述 (8)5.2 智能灌溉与施肥系统 (8)5.2.1 系统原理 (8)5.2.2 系统组成 (8)5.2.3 应用案例 (9)5.3 智能温室控制系统 (9)5.3.1 系统原理 (9)5.3.2 系统组成 (9)5.3.3 应用案例 (9)第6章无人机与遥感技术在智能农业中的应用 (9)6.1 无人机与遥感技术概述 (9)6.2 农田信息监测与病虫害防治 (10)6.2.1 农田土壤信息监测 (10)6.2.2 作物长势监测 (10)6.2.3 病虫害防治 (10)6.3 农业资源调查与评估 (10)6.3.1 农业用地调查 (10)6.3.2 农业资源评估 (10)6.3.3 农业灾害监测与评估 (10)第7章大数据分析与人工智能在智能农业中的应用 (10)7.1 大数据分析技术 (11)7.1.1 数据采集与预处理 (11)7.1.2 数据分析方法 (11)7.1.3 应用案例 (11)7.2 人工智能技术 (11)7.2.1 机器学习与深度学习 (11)7.2.2 计算机视觉 (11)7.2.3 自然语言处理 (11)7.2.4 应用案例 (11)7.3 农业生产管理与决策支持 (12)7.3.1 农业生产管理系统 (12)7.3.2 决策支持系统 (12)7.3.3 应用案例 (12)第8章智能农业平台与系统集成 (12)8.1 智能农业平台概述 (12)8.2 农业物联网平台功能与架构 (12)8.2.1 功能 (12)8.2.2 架构 (13)8.3 智能农业系统集成与案例分析 (13)8.3.1 系统集成 (13)8.3.2 案例分析 (13)第9章智能农业在农业生产中的应用案例 (14)9.1 智能农田管理与生产优化 (14)9.1.1 案例一:基于物联网的农田环境监测系统 (14)9.1.2 案例二:智能农田病虫害监测与防治 (14)9.2 智能养殖与渔业生产 (14)9.2.1 案例一:智能水产养殖监控系统 (14)9.2.2 案例二:智能畜牧养殖管理系统 (14)9.3 农产品品质监控与溯源系统 (15)9.3.1 案例一:农产品质量追溯系统 (15)9.3.2 案例二:农产品品质监测系统 (15)第10章智能农业发展前景与挑战 (15)10.1 智能农业市场与发展趋势 (15)10.2 我国智能农业政策与产业布局 (15)10.3 智能农业面临的挑战与对策建议 (15)第1章智能农业概述1.1 智能农业的定义与发展背景智能农业作为现代农业发展的重要方向,是依托物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术,实现农业生产环节的智能化管理与高效运行。
物联网技术在农业领域的应用问题解决方案

物联网技术在农业领域的应用问题解决方案随着物联网技术在农业领域的应用越来越广泛,农业生产和管理得到了极大的改善。
物联网技术为农业提供了全方位、智能化的解决方案,使农业生产更加高效、可持续和智能。
本文将从种植、养殖、灌溉、农产品保鲜等方面探讨物联网技术在农业领域的应用问题解决方案。
一、种植领域在种植领域,物联网技术可以帮助农民监测土壤肥力、作物生长环境、病虫害情况等各种信息,帮助农民做出科学的决策。
具体的解决方案包括以下几个方面。
1.土壤监测物联网技术可以通过传感器监测土壤中的水分、营养物质含量等指标,帮助农民了解土壤的肥力情况,及时调整施肥和灌溉方案,提高土壤的肥力和作物产量。
2.气象监测通过气象传感器,物联网技术可以实时监测气温、湿度、风速等气象信息,帮助农民预测天气变化,及时采取防御措施,保护作物免受自然灾害的影响。
3.病虫害监测物联网技术还可以通过病虫害监测传感器实时监测作物上的害虫和病菌情况,帮助农民及时发现病虫害情况,并采取针对性的防治措施,降低病虫害对作物的影响。
二、养殖领域在养殖领域,物联网技术可以帮助养殖户监测动物的健康状况、饮水量、饲料消耗等信息,帮助养殖户科学管理养殖过程,提高养殖效率。
具体的解决方案包括以下几个方面。
1.动物健康监测通过动物健康监测传感器,物联网技术可以实时监测动物的体温、心率、呼吸等健康指标,帮助养殖户及时发现动物的健康问题,采取相应措施,提高养殖效益。
2.饮水量监测通过饮水量监测传感器,物联网技术可以实时监测动物的饮水量,帮助养殖户调整饮水设施,保障动物的饮水需求,提高动物的饲养效率。
3.饲料消耗监测物联网技术还可以通过饲料消耗监测传感器实时监测动物的饲料消耗情况,帮助养殖户科学配饲料,提高饲料利用率,降低饲料成本。
三、灌溉领域在灌溉领域,物联网技术可以帮助农民实现智能化灌溉,根据作物生长的需水量实时调整灌溉方案,提高灌溉效率。
具体的解决方案包括以下几个方面。
农业物联网解决方案(详解)

农业物联网解决方案(详解)引言概述:农业物联网是指通过物联网技术将传感器、设备、网络和云计算等技术应用于农业生产过程中,实现农业生产的智能化、自动化和精细化管理。
农业物联网解决方案是指通过农业物联网技术提供的一系列解决方案,旨在提高农业生产效率、降低生产成本、改善农产品质量和保护环境。
本文将详细阐述农业物联网解决方案的内容和应用。
正文内容:1. 农业物联网基础设施1.1 传感器技术:介绍农业物联网中常用的传感器技术,如土壤湿度传感器、气象传感器、光照传感器等,用于实时监测农田的环境参数。
1.2 通信技术:探讨农业物联网中常用的通信技术,如无线传感器网络、LoRaWAN、NB-IoT等,用于传输传感器数据和实现设备之间的互联互通。
1.3 云计算平台:介绍农业物联网中常用的云计算平台,如阿里云、亚马逊AWS等,用于存储和处理大量的农业数据,并提供数据分析和决策支持。
2. 农业物联网应用场景2.1 智能灌溉系统:详细阐述农业物联网在灌溉系统中的应用,通过监测土壤湿度和气象数据,实现精确的灌溉控制,提高水资源利用效率。
2.2 精准施肥系统:探讨农业物联网在施肥系统中的应用,通过监测土壤养分含量和植物生长状态,实现精准施肥,减少农药和化肥的使用。
2.3 病虫害监测与预警:介绍农业物联网在病虫害监测与预警中的应用,通过监测农田的昆虫数量、病菌浓度等指标,实现病虫害的实时监测和预警,提前采取防治措施。
2.4 牲畜养殖管理:详细阐述农业物联网在牲畜养殖管理中的应用,如智能喂养系统、智能健康监测等,提高畜牧业生产效率和动物福利。
2.5 农产品溯源与质量追溯:探讨农业物联网在农产品溯源与质量追溯中的应用,通过记录农田环境、农药使用等信息,实现农产品的全程追溯,提高产品质量和安全性。
总结:农业物联网解决方案通过应用传感器技术、通信技术和云计算平台等,实现了农业生产的智能化、自动化和精细化管理。
智能灌溉系统、精准施肥系统、病虫害监测与预警、牲畜养殖管理以及农产品溯源与质量追溯等应用场景,提高了农业生产效率、降低了生产成本、改善了农产品质量,并对环境保护起到了积极的作用。
农业现代化农业物联网应用与推广方案

农业现代化农业物联网应用与推广方案第1章农业物联网概述 (3)1.1 农业物联网发展背景 (3)1.2 农业物联网的定义与特点 (3)1.3 农业物联网的发展现状与趋势 (4)第2章农业物联网关键技术 (4)2.1 信息感知技术 (4)2.2 数据传输技术 (4)2.3 数据处理与分析技术 (5)2.4 物联网平台与应用技术 (5)第3章农业物联网在农业生产中的应用 (5)3.1 精准农业 (5)3.1.1 概述 (5)3.1.2 应用 (5)3.2 智能农业 (5)3.2.1 概述 (5)3.2.2 应用 (6)3.3 农业资源监测与调度 (6)3.3.1 概述 (6)3.3.2 应用 (6)3.4 农业生态环境监测与保护 (6)3.4.1 概述 (6)3.4.2 应用 (6)第4章农业物联网在农产品流通中的应用 (7)4.1 农产品追溯系统 (7)4.2 农产品仓储与物流管理 (7)4.3 农产品市场信息分析与预测 (7)4.4 农产品电子商务 (7)第5章农业物联网在农业社会化服务中的应用 (7)5.1 农业气象服务 (7)5.2 农业病虫害监测与防治 (8)5.3 农业技术咨询与培训 (8)5.4 农业金融服务 (8)第6章农业物联网推广策略与政策 (8)6.1 农业物联网推广体系建设 (8)6.1.1 建立健全农业物联网技术标准体系,保证技术的统一和兼容性。
(8)6.1.2 构建多元化农业物联网推广主体,包括企业、科研院所和农民合作社等,形成协同推进的格局。
(8)6.1.3 加强农业物联网基础设施建设,提高网络覆盖范围和传输速度,为农业物联网技术的应用提供基础支撑。
(8)6.1.4 推动农业物联网技术在农业生产经营各环节的应用,提高农业生产智能化水平。
(9)6.2.1 制定农业物联网专项发展规划,明确发展目标、任务和政策措施。
(9)6.2.2 加大财政投入,支持农业物联网关键技术研发、成果转化和推广应用。
农业科技农业物联网技术应用示范项目实施计划

农业科技农业物联网技术应用示范项目实施计划第一章项目概述 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (3)第二章项目实施准备 (4)2.1 项目团队组建 (4)2.1.1 项目管理团队 (4)2.1.2 技术研发团队 (4)2.1.3 市场推广团队 (5)2.1.4 运维保障团队 (5)2.2 实施方案制定 (5)2.2.1 项目目标 (5)2.2.2 项目实施步骤 (5)2.2.3 项目进度安排 (5)2.2.4 风险评估与应对措施 (5)2.3 资源配置与预算 (5)2.3.1 人力资源配置 (5)2.3.2 设备资源配置 (5)2.3.3 资金预算 (5)2.3.4 成本控制 (5)第三章农业物联网技术选型与应用 (6)3.1 技术选型 (6)3.1.1 选型原则 (6)3.1.2 技术选型内容 (6)3.2 应用领域 (6)3.2.1 精准农业 (6)3.2.2 设施农业 (6)3.2.3 畜牧业 (7)3.2.4 水产养殖 (7)3.2.5 农产品质量安全追溯 (7)3.3 技术集成与优化 (7)3.3.1 技术集成 (7)3.3.2 技术优化 (7)第四章设备安装与调试 (7)4.1 设备选购与验收 (7)4.1.1 设备选购 (7)4.1.2 设备验收 (8)4.2 设备安装与调试 (8)4.2.1 设备安装 (8)4.3 系统运行测试 (9)第五章数据采集与传输 (9)5.1 数据采集方法 (9)5.2 数据传输技术 (9)5.3 数据安全与隐私 (10)第六章数据处理与分析 (10)6.1 数据处理方法 (10)6.2 数据分析方法 (11)6.3 决策支持系统构建 (11)第七章农业生产管理 (12)7.1 生产计划制定 (12)7.1.1 概述 (12)7.1.2 制定原则 (12)7.1.3 制定方法 (12)7.2 生产过程监控 (12)7.2.1 概述 (12)7.2.2 监控内容 (12)7.2.3 监控方法 (12)7.3 生产效益评估 (13)7.3.1 概述 (13)7.3.2 评估内容 (13)7.3.3 评估方法 (13)第八章农业病虫害监测与防治 (13)8.1 病虫害监测技术 (13)8.1.1 技术概述 (13)8.1.2 遥感技术在病虫害监测中的应用 (13)8.1.3 光谱技术在病虫害监测中的应用 (13)8.1.4 生物传感器技术在病虫害监测中的应用 (14)8.2 防治策略制定 (14)8.2.1 防治原则 (14)8.2.2 防治方法 (14)8.2.3 防治方案 (14)8.3 防治效果评估 (14)8.3.1 评估指标 (14)8.3.2 评估方法 (14)第九章项目实施效果评价与总结 (15)9.1 项目实施效果评价 (15)9.1.1 评价指标体系构建 (15)9.1.2 评价方法与过程 (15)9.2 项目成果总结 (15)9.2.1 技术成果 (16)9.2.2 经济成果 (16)9.2.3 社会成果 (16)9.3 经验与启示 (16)第十章项目持续改进与推广 (17)10.1 项目持续改进策略 (17)10.1.1 数据分析与优化 (17)10.1.2 技术创新与升级 (17)10.1.3 培训与交流 (17)10.1.4 用户反馈与需求调整 (17)10.2 项目推广计划 (17)10.2.1 宣传与推广 (17)10.2.2 合作与拓展 (17)10.2.3 技术输出与培训 (17)10.3 项目后续支持与维护 (17)10.3.1 技术支持与维护 (17)10.3.2 售后服务与咨询 (18)10.3.3 跟踪评价与改进 (18)第一章项目概述1.1 项目背景我国农业现代化进程的加快,农业科技水平的提升成为推动农业发展的关键因素。
农业行业物联网技术应用与管理方案

农业行业物联网技术应用与管理方案第1章物联网技术概述 (3)1.1 物联网技术发展背景 (3)1.2 物联网技术在农业领域的应用价值 (4)第2章农业物联网架构设计 (4)2.1 物联网感知层设计 (4)2.1.1 感知设备选型 (4)2.1.2 感知设备布局 (5)2.1.3 数据采集与预处理 (5)2.2 物联网传输层设计 (5)2.2.1 传输网络选型 (5)2.2.2 网络架构设计 (5)2.2.3 数据安全与隐私保护 (5)2.3 物联网应用层设计 (5)2.3.1 应用平台架构 (5)2.3.2 业务应用设计 (5)2.3.3 用户交互设计 (5)2.3.4 系统集成与兼容性 (5)第3章农业环境监测与调控 (6)3.1 土壤环境监测 (6)3.1.1 监测内容 (6)3.1.2 监测方法 (6)3.1.3 调控策略 (6)3.2 气象环境监测 (6)3.2.1 监测内容 (6)3.2.2 监测方法 (6)3.2.3 调控策略 (6)3.3 农田水利监测与调控 (6)3.3.1 监测内容 (6)3.3.2 监测方法 (6)3.3.3 调控策略 (6)3.3.4 水质监测与调控 (7)第4章智能种植与精准农业 (7)4.1 作物生长模型构建 (7)4.1.1 作物生长模型构建方法 (7)4.1.2 作物生长模型在农业生产中的应用 (7)4.2 智能灌溉与施肥 (7)4.2.1 智能灌溉技术 (7)4.2.2 智能施肥技术 (8)4.3 精准农业实践案例 (8)4.3.1 案例一:基于物联网的智能灌溉系统 (8)4.3.2 案例二:基于作物生长模型的精准施肥 (8)4.3.3 案例三:农业无人机在精准农业中的应用 (8)第5章农业病虫害监测与防治 (8)5.1 病虫害智能识别技术 (8)5.1.1 图像识别技术 (8)5.1.2 传感器监测技术 (9)5.1.3 人工智能技术 (9)5.2 病虫害预警与防治策略 (9)5.2.1 数据分析与处理 (9)5.2.2 预警模型构建 (9)5.2.3 防治策略制定 (9)5.3 农药智能施用技术 (9)5.3.1 农药智能喷洒技术 (9)5.3.2 农药配方优化 (9)5.3.3 农药施用监测与管理 (9)第6章农产品溯源与质量监管 (9)6.1 农产品溯源体系建设 (9)6.1.1 溯源体系概述 (10)6.1.2 溯源关键技术 (10)6.1.3 溯源体系构建 (10)6.2 农产品质量安全监测 (10)6.2.1 监测体系建设 (10)6.2.2 监测技术方法 (10)6.2.3 监测工作流程 (11)6.3 农产品冷链物流管理 (11)6.3.1 冷链物流概述 (11)6.3.2 冷链物流关键技术 (11)6.3.3 冷链物流管理措施 (11)第7章农业机械智能化 (11)7.1 智能化农业机械发展现状 (11)7.1.1 国内外智能化农业机械发展概况 (11)7.1.2 智能化技术在农业机械中的应用 (11)7.1.3 智能化农业机械面临的技术挑战与发展趋势 (12)7.2 农业技术应用 (12)7.2.1 农业分类及功能特点 (12)7.2.2 采摘与搬运的技术实现 (12)7.2.3 施肥与植保的工作原理与效果评估 (12)7.2.4 路径规划与自主导航技术 (12)7.3 农业无人机应用 (12)7.3.1 农业无人机的主要类型与适用范围 (12)7.3.2 无人机在农业监测与数据采集中的应用 (12)7.3.3 无人机在精准农业中的喷洒与播种技术 (12)7.3.4 农业无人机飞行管理与安全规范 (12)第8章农业大数据分析与应用 (12)8.1 农业大数据采集与处理 (12)8.1.1 数据采集 (12)8.1.2 数据处理 (12)8.2 农业数据挖掘与分析 (12)8.2.1 数据挖掘方法 (12)8.2.2 农业数据分析 (13)8.3 农业大数据应用场景 (13)8.3.1 智能农业 (13)8.3.2 农业供应链管理 (13)8.3.3 农业政策制定 (13)8.3.4 农业科研创新 (13)8.3.5 农业金融服务 (13)第9章农业物联网安全与隐私保护 (13)9.1 物联网安全风险分析 (13)9.1.1 网络安全风险 (13)9.1.2 数据安全风险 (13)9.1.3 系统安全风险 (14)9.2 安全防护技术与应用 (14)9.2.1 网络安全技术 (14)9.2.2 数据安全技术 (14)9.2.3 系统安全技术 (14)9.3 隐私保护与合规性 (14)9.3.1 隐私保护措施 (14)9.3.2 合规性要求 (14)第10章农业物联网项目管理与推广 (15)10.1 项目规划与实施 (15)10.1.1 项目规划 (15)10.1.2 项目实施 (15)10.2 项目管理与运维 (15)10.2.1 项目管理 (15)10.2.2 项目运维 (16)10.3 农业物联网产业推广与应用示范 (16)10.3.1 产业推广 (16)10.3.2 应用示范 (16)第1章物联网技术概述1.1 物联网技术发展背景物联网作为新一代信息技术,起源于20世纪90年代的互联网技术。
农业行业农业物联网应用解决方案

农业行业农业物联网应用解决方案第一章农业物联网概述 (2)1.1 农业物联网的定义与意义 (2)1.1.1 定义 (2)1.1.2 意义 (3)1.2 农业物联网的发展现状 (3)1.2.1 国际发展现状 (3)1.2.2 国内发展现状 (3)1.3 农业物联网的关键技术 (3)1.3.1 信息感知技术 (3)1.3.2 传输技术 (3)1.3.3 数据处理与分析技术 (3)1.3.4 应用与服务技术 (3)第二章农业物联网硬件设施 (4)2.1 传感器设备 (4)2.2 数据采集与传输设备 (4)2.3 控制执行设备 (4)第三章农业物联网软件平台 (5)3.1 平台架构设计 (5)3.1.1 系统架构 (5)3.1.2 技术架构 (5)3.2 数据处理与分析 (5)3.2.1 数据清洗与转换 (6)3.2.2 数据分析 (6)3.3 系统集成与兼容性 (6)3.3.1 系统集成 (6)3.3.2 兼容性 (6)第四章环境监测与预警 (7)4.1 气象数据监测 (7)4.2 土壤质量监测 (7)4.3 水资源监测与预警 (7)第五章作物生长管理 (8)5.1 作物生长数据采集 (8)5.2 水肥一体化管理 (8)5.3 病虫害监测与防治 (8)第六章畜牧养殖管理 (9)6.1 畜禽生长数据监测 (9)6.2 饲料与营养管理 (9)6.3 疾病预防与治疗 (9)第七章农业物联网应用案例分析 (10)7.1 智能温室 (10)7.2 智能果园 (10)7.3 智能茶园 (10)第八章农业物联网安全与隐私 (11)8.1 数据安全策略 (11)8.1.1 数据加密 (11)8.1.2 数据备份 (11)8.1.3 访问控制 (11)8.1.4 安全审计 (11)8.2 隐私保护措施 (11)8.2.1 数据脱敏 (12)8.2.2 数据匿名化 (12)8.2.3 数据最小化 (12)8.2.4 用户授权 (12)8.3 法律法规与标准 (12)8.3.1 法律法规 (12)8.3.2 国家标准 (12)8.3.3 行业标准 (12)第九章农业物联网商业模式与市场前景 (12)9.1 商业模式分析 (12)9.2 市场规模与增长趋势 (13)9.3 政策与产业环境 (13)第十章农业物联网发展趋势与挑战 (13)10.1 技术发展趋势 (13)10.1.1 信息感知技术发展 (13)10.1.2 通信技术发展 (14)10.1.3 数据处理与分析技术发展 (14)10.1.4 边缘计算技术发展 (14)10.2 产业发展挑战 (14)10.2.1 技术研发与创新不足 (14)10.2.2 产业链协同不足 (14)10.2.3 政策支持与市场推广力度不足 (14)10.3 未来发展展望 (14)10.3.1 技术创新与应用拓展 (14)10.3.2 产业链整合与协同发展 (15)10.3.3 政策支持与市场推广 (15)第一章农业物联网概述1.1 农业物联网的定义与意义1.1.1 定义农业物联网是指利用现代信息技术,将物联网技术与农业生产、管理、服务等环节相结合,实现对农业生产环境的实时监测、智能分析和远程控制,以提高农业生产的智能化、自动化和资源利用效率。
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农业物联网技术及应用方案目录1背景概述 (4)2项目概述 (7)2.1项目介绍 (7)2.2建设范围 (7)2.3建设目标 (9)3系统总体框架设计 (11)3.1系统构架 (11)3.2数据库设计 (11)3.3农业电子商务在线支付接口设计 (13)4系统设计 (14)4.1农村安全视频监控平台 (14)4.1.1系统概述 (14)4.1.2应用及功能 (16)4.1.3系统构架 (18)4.2电子农务平台 (20)4.2.1农务通 (21)4.2.2农业智能监测分析子系统 (23)4.3电子政务平台 (28)4.3.1协同办公系统 (28)4.3.2农产品综合审批和生产资料市场监管系统 (30)4.3.3农村综合事物管理子系统 (31)4.4农业电子商务平台 (35)4.4.1背景概述 (35)4.4.2系统概述 (36)4.4.3系统特点 (37)4.4.4系统介绍 (38)4.4.5RFID农产品安全追溯子系统 (44)4.4.6农产品市场分析子系统 (45)4.4.7农产品物流配送子系统 (46)4.5农业信息服务平台 (46)4.5.1气象农信息服务子系统 (46)4.5.2专家在线咨询子系统 (47)4.5.3农信息智慧采集分析 (49)4.5.412316新农村热线子系统 (49)1背景概述我国农业总体上正处在传统农业向现代农业过渡的历史阶段。
在生产方式上主要表现在以小农经济为主逐步向规模化、产业化、社会化生产的转变,由于我国人口多、土地少等特有的国情,许多简单的经济问题往往会影响到政治和社会等多个方面,导致这一过渡阶段将十分漫长。
因此,信息化要面对我国农业种类多、地域广、用户层次多、需求分散等具体问题,切实解决农户在生产和经营过程中遇到的问题和难题,逐步实现农业和农村信息化,不断提高农民素质和增加农民收入。
1、“生产发展”离不开农业信息化。
农业信息化是将现代信息技术广泛应用在农业的产前、产中、产后各个环节,快速、有效地改造和提升传统农业,推动农业产业化和现代化进程。
首先,信息技术要发挥先导作用。
对于生产者来说,最关心的是生产市场上需要的产品,由于农业生产具有季节性,就必须在种养之前基本掌握未来收获季节时的供需情况,对于农业这种生产特点,对信息的需求程度要高于其它行业。
而实际上,由于城乡间存在着数字鸿沟和信息不对称等因素,面向农村信息服务“最后一公里”问题短期内难以解决,加上我国小农经济的生产特点,导致农业生产从一开始就处于被动局面,由此产生的浪费也十分惊人。
开发面向生产者和管理者的农产品供需分析系统、市场价格预测系统、农田决策指挥系统等,可辅助生产者合理安排生产,减少生产的盲目性。
其次,信息技术要指导农业生产。
在农业生产过程中,如何进行农艺管理,提高农产品的产量和品质,降低生产成本,提高生产效益,这需要信息技术的指导,并贯穿于整个生产过程之中。
开发适应不同地区和不同领域的农业专家系统、农业决策支持系统、环境智能控制系统、地理信息系统、便携式农业信息系统等,随时随地为生产者提供技术指导,从而加快农业科技成果的转化,充分发挥科学技术对生产力的促进作用。
第三,信息技术要促进农产品销售。
农产品要实现由产品到商品的转变,进入流通领域,就必须掌握市场供需状况和价格走势,只有完成整个生产过程,才能进入扩大再生产,这更需要信息的指导,“增产不增收”、“卖难”现象一直存在,今后还可能会长期存在。
因此,开发农产品供需信息系统,建立农产品交易信息平台,开发农产品物流配送系统等,对实现产销对接具有重要作用。
只有实现了“生产发展”,才能使农民“生活宽裕”,才能有经济实力改善生存环境,实现“村容整洁”。
2、“管理民主”需要农村信息化。
农村信息化是利用信息技术促进农村经济和社会发展的过程。
农村信息化主要包括农村行业信息化、农村行政管理信息化、农村生活消费信息化和农村社会资源信息化等内容。
乡镇和村是新农村建设的主要对象,是社会的最低层,就像建筑物的地基一样,假如不牢固,就可能影响整个建筑物的稳定性。
由于该层次数量多、地域广、差别大,其组织管理和服务难度较大。
建立面向基层的电子政务系统、小城镇信息化管理系统、社区管理信息系统、水务管理信息系统等,实现对乡镇和村日常事务的信息化管理和服务,上传下达,实现政务公开和管理民主,对提高基层政府执政能力,密切干群关系,推动基层管理民主具有重要意义。
因此,农村信息化有利于促进农村经济的快速、健康发展,保持社会长治久安,是协调农村经济和社会发展、促进基层“管理民主”的重要手段。
3、“乡风文明”需要不断提高农民的技能和综合素质。
首先要充分利用计算机网、广电网和电信网等多种信息传播方式,为农民提供各种信息服务;其次是开展农村远程教育,为农民提供形式多样、内容丰富的教育培训,以适应现代农村发展的需要;再是开展劳动力转移培训,扩大农村剩余劳动力就业机会,增加农民收入。
这些方面都需要信息化的支持,信息化将加速信息资源的共享和利用,缩小农村与城市间的数字鸿沟,促进农村城镇化,为农民提供平等发展的机会。
因此,开展“多网合一”的农村信息服务体系研究,建立农村远程教育系统,开发各种农村信息接收终端,制作多媒体教育培训课件,满足农民技能培训信息服务的需求,促进农村精神文化建设,实现“乡风文明”。
2项目概述2.1项目介绍互联网+现代农村农业大数据基础平台是指充分利用计算机技术、网络通信技术、数据库技术、多媒体技术、人工智能技术等现代信息技术,全面实现各类农业信息及其相关知识的获取、处理、监测、传播与合理利用,加速传统新农村改造,大幅度提高农业生产效率和科学管理水平,促进农业和农村经济持续、稳定、高效发展的过程。
2.2建设范围互联网+现代农村农业大数据基础平台设计,包含“电子农务平台”、“电子政务平台”、“农业电子商务平台”、“农业信息服务平台”、“农村安全视频监控平台”等内容。
1)电子农务平台电子农务平台具有指导生产者进行科学决策和管理的功能,包括品种选择、肥水运筹、病虫草害防治、化控、饲料配方、疫病诊断和防治、环境监测等,用户称之为身边“不走的专家”,为农业的产前、产中和产后提供全方位的技术指导。
2)电子政务平台基层电子政务系统包括县级电子政务和乡镇电子政务两个部分。
村级电子政务主要由组织机构、网上办公、村务公开和系统管理等模块组成,可实现对党支部、村委会、经济合作组织等业务的组织和管理;乡镇电子政务由内网、外网和专网组成,主要包括信息发布、网上报表管理、登记申报及审批业务办理、招商引资管理、采购招标管理、虚拟社区服务、信访投诉、投票表决、统计和问卷调查、自动限时上报、自动邮件回复等功能。
3)农业电子商务平台农业电子商务平台主要包括生产计划、销售、采购、仓储、物流配送等管理模块,本系统将农业购销存与物流配送业务有机集成,充分考虑了农业的业务特征和流程。
系统实践了现代企业管理中“协同商务”的概念,将农业的物资流、信息流、资金流进行综合管理,为内部管理和高层决策提供全面的信息支持;农产品质量控制信息系统对指导大群体分散农户进行农产品安全和标准化生产,减少和防止农药、化肥等投入品的不合理使用,保护生态环境和提高农产品质量具有重要作用。
4)农业信息服务平台将计算机网、电信网、广电网等多种通讯渠道融为一体的“多网合一”现代农村信息服务平台,以信息资源和数据库建设为核心,建立信息共享平台和服务体系,采用计算机、机顶盒、固定电话、手机等多种上网终端,充分发挥了不同通信渠道的优势,克服了传统农村信息服务传播途径单一,效率低下,用户面窄等问题。
5)农村安全视频监控平台农村安全视频监控平台是由镇(乡)派出所接警中心、家庭紧急报警求救系统、农村运输车报警联网系统、银行学校商业网点报警监控系统、电子变压器联网报警系统、商业区图像监控系统等多网将联成一体的最佳解决方案。
2.3建设目标1)初步实现全县涉农信息资源的有效共享,新建一批以农业知识库群和远程教育数字媒体为代表的农业信息服务资源。
以资源整合和共享为主,建成涉农基础数据库、农业产业技术数据库、农村生活信息服务数据库和远程教育课件资源库,初步实现涉农信息资源整合与共享。
2)构建农村信息化综合服务平台。
按照“平台上移,服务下延”的基本原则和“资源整合,统一接入”的基本标准,构建支持、短信、视频、网络”等多方式接入,“产业交流、专业服务”等多功能的农村信息化综合服务平台,为广大基层农业生产者和产业化组织提供实时互动的“扁平化”信息服务,有效解决当前科技的日新月异与农村信息滞后、信息不畅、信息化程度低的矛盾,以及农民诉求与应诉能力之间的矛盾,引导农业高校、科研机构、农业企业的技术、人才等先进生产要素向农村快速聚集,加快先进适用的科技成果转化与推广应用。
3)集成开发一批农业信息服务系统。
集成智能信息处理、智能传感器、RFID、数字媒体、双向可视、3G等现代信息技术,集成和开发农产品市场、土地资源管理、测土配方施肥、病虫害防治与预警、农业气象保障、农民就业、农资配送、农产品物流、及农产品电子交易系统等9个面向服务链的普适性信息服务系统。
4)探索一套政府公益性服务与市场化服务并主的农村信息化服务长效机制。
鼓励各类市场主体积极参与农村信息服务,通过市场手段获得服务收入,实现互惠共赢和可持续发展。
探索出一套政府主导和市场引导并主的农村信息化服务长效机制,形成可复制、可推广的农村信息化可持续良性发展模式,为中西部乃至全国农村信息化建设提供借鉴。
3系统总体框架设计3.1系统构架设计互联网+现代农村农业大数据基础平台建设的总体目标是:采用先进的“3S“和空间数据库技术,以计算机网络为基础,以数据库为核心,建立一个集RS、GIS、GPS、MIS、ES、PDA等技术于一体,准确、高效、快速、全面、规范的农业综合信息服务平台。
充分利用GIS的技术特点和优势,使农业信息资源库、农业电子商务平台、农业物流管理平台、分析、管理、决策与空间信息管理融为一体。
3.2数据库设计以强化农村综合信息服务能力为目标,立足于整合与建设农村信息服务综合数据库体系,重点开展农业科技信息资源标准分类、数据采集规范、数据通用接口研究,进行农业科技资源的整合,系统分别设计涉农信息基础数据库、农业产业技术数据库、农村生活信息数据库、政务应用数据库及视频储存数据库。
1)涉农信息基础数据库通过整合各部门资源,共建共享农村基础数据库。
围绕本地优势主导产业和区域特色产业的信息服务,建立产业基础数据库;围绕呼叫问答、在线交流、现场服务等,建立专家数据库;围绕农村中小企业科技服务,建设企业数据、机构数据、行业情报数据、文献资源、科技成果、政策法规等方面的罗田农村中小企业基础数据库;围绕农村民生信息服务,建立包括农村文化、卫生医疗、外出务工、计划生育、市场信息、电子商务、生活知识、社情民情、资源环境等方面的社会公共服务数据库。