山东禹城：大数据推动智慧农业发展
发展智慧农业实施方案
发展智慧农业实施方案一、技术支持。
1. 推动农业信息化建设，建立农业大数据中心，整合农业生产、经营、市场等各方面数据资源，为农业决策提供科学依据。
2. 加强农业物联网技术应用，实现农业生产全流程的监测和管理，提高农作物、畜禽养殖的生产效率和质量。
3. 发展智能农机装备，推广无人机、无人驾驶拖拉机等现代化农业机械设备，提高农业生产的自动化水平。
二、政策支持。
1. 制定智慧农业政策法规，明确智慧农业发展的指导思想、发展目标和政策措施，为智慧农业发展提供政策保障。
2. 加大财政支持力度，设立智慧农业发展专项资金，支持农业信息化、物联网技术、智能农机装备等方面的研发和推广应用。
3. 鼓励农民参与智慧农业发展，推动农业生产主体利用信息技术提高生产效率，增加农民收入。
三、资金支持。
1. 加大对智慧农业技术研发的资金投入，支持相关科研机构和企业加强智慧农业关键技术的攻关和创新。
2. 鼓励金融机构增加对智慧农业项目的信贷支持，为农业生产主体提供贷款和融资服务，推动智慧农业技术设备的推广应用。
四、人才培养。
1. 加强智慧农业人才培养机制建设，设立智慧农业专业，培养具备信息技术、农业科学和管理技能的复合型人才。
2. 鼓励农业科研院所和高校加强与农业企业的合作，推动科研成果的转化和应用，培养一批懂技术、懂农业、懂市场的专业人才。
总之，发展智慧农业是农业现代化发展的必由之路，需要政府、企业、科研机构和农民共同参与，形成合力。
只有通过科技创新、政策支持、资金投入和人才培养等方面的综合推动，才能实现智慧农业的快速发展，为农业生产提供更好的保障，为农民增收致富，为农业可持续发展贡献力量。
希望各方能够共同努力，推动智慧农业实施方案的落地实施，为农业现代化发展贡献力量。
大数据在智慧农业中的应用展望
大数据在智慧农业中的应用展望摘要：近年来，随着中国农业水平的不断改善与提升，智慧农业迅速发展，大数据技术的科学应用，能为智慧农业良好发展起到促进作用。
本文主要从理论角度就智慧农业发展问题以及大数据应用的优势加以阐述，然后就大数据在智慧农业中的实践应用进行详细探究。
关键词：大数据;智慧农业;应用展望引言农业是国家经济发展的重要产业，关乎国家粮食安全，关乎人民粮食储备安全。
农业经济的发展进步，反映科学技术的变化，反映种植行业的进步。
现如今社会，大数据渗透各行各业，促进了整体社会的进步发展。
在大数据时代，应用智慧农业技术及设备，科学有效管理农业，合理规划农作物生长，浇灌施肥农业作物，可以有效地提升农作物经济产量，有效促进国家农业经济稳步健康发展。
该文简要分析了大数据时代下，构建智慧农业过程对农业经济管理的重要作用，分析了相应的治理应用措施，希望可以有效的保持农村农业经济稳序健康发展态势。
1大数据技术在智慧农业中应用实践1.1智慧农业中大数据技术智能控制智慧农业发展中对大数据技术应用需求进一步提高，为了能够有效提升大数据技术应用价值，要从控制方面加强重视，把握控制精确度，将大数据技术智能化控制作用发挥出来。
农业生产中要充分重视影响植物生长的环境因素，如土壤的肥力状况、空气的湿度和温度的状况等，这些都可以采用大数据技术进行分析，有助于提高预测的精确度，有助于为智慧农业良好发展提供科学信息。
如在农业种植管理方面，发挥大数据技术的作用，对农作物的生长环境展开分析，明确农作物生长条件，并将信息分析结果应用于智能化系统中，大大提高农业生产水平。
1.2农业灾害预警中大数据应用智慧农业的发展对大数据技术应用的需求比较大，为保障大数据技术科学应用，就需要从创新的角度进行考量，将大数据技术科学灵活运用，使其在农业灾害预警方面发挥积极作用。
在灾害预警技术的应用中做好相应分析工作，有助于对历年来的农业灾害数据信息进行分析，深入挖掘，准确总结自然灾害发生规律，为自然灾害预报工作提供相应的参考，有助于帮助农民提前做好应对举措，避免损失扩大。
农业领域中的智慧农业与大数据技术
农业领域中的智慧农业与大数据技术智慧农业是指利用现代信息技术手段，结合农业生产、管理和经营中的各个环节，实现精细化、智能化的农业生产方式。
而大数据技术则是指通过对大规模数据的采集、存储、处理和分析，揭示数据背后的规律和价值。
在农业领域中，智慧农业与大数据技术的结合，具有极大的潜力和优势。
一、智慧农业与大数据技术的意义智慧农业和大数据技术的结合，可以为农业生产提供更精确、更高效的决策支持。
通过对大数据的分析，可以实现对农作物生长、气候变化、土壤条件等多种因素的实时监测和预测，及时调整农业生产计划，提高农业资源利用效率和产量。
其次，智慧农业与大数据技术的结合可以提高农产品的质量和安全。
通过大数据的分析，可以快速追溯农产品的生产来源和产地，确保农产品的质量可靠。
同时，通过网络平台和移动应用的建设，消费者也可以方便地获取到有关农产品的信息，提高消费者对农产品的信任度。
最后，智慧农业与大数据技术的结合还可以促进农业现代化和可持续发展。
通过智慧农业生产方式的推广，可以降低农业生产过程中的能源消耗和环境污染，实现农业可持续发展。
同时，智慧农业还可以为农业产业链的延伸提供支持，促进农村经济的多元化发展。
二、智慧农业与大数据技术的应用案例1. 农作物生长监测通过传感器和无人机等技术，可以实时监测农作物的生长情况，包括土壤湿度、氮肥含量、病虫害情况等。
通过对采集到的数据进行分析，可以帮助农民调整灌溉和施肥的计划，提高农作物的产量和质量。
2. 水资源管理通过传感器和遥感技术，可以实时监测水资源的分布和利用情况。
通过对采集到的数据进行分析，可以预测气候变化对水资源的影响，并为水资源的合理分配和管理提供依据。
3. 养殖管理通过传感器和监控设备，可以实时监测养殖场中的温度、湿度、氨气浓度等参数。
通过对采集到的数据进行分析，可以帮助农民及时发现和处理养殖场中的问题，防止疾病的发生和传播。
4. 农产品溯源通过利用区块链等技术，可以实现农产品的全程可追溯。
大数据技术在智慧农业中的应用研究
大数据技术在智慧农业中的应用研究随着科技的发展，大数据技术已经渗透到许多领域中，智慧农业也不例外。
大数据技术在智慧农业中的广泛应用，为农业生产提供了前所未有的精准化决策支持和风险管理能力，成为农业信息化发展的重要组成部分。
一、大数据技术在智慧农业中的应用1.动态土壤属性模型在传统农业生产中，农民通常通过感官经验判断土壤的水分、肥力等属性，往往存在误差。
而大数据技术可以通过多维度的土壤采样和数据分析，建立土壤属性模型，并实时监测土壤的质量和肥力。
2. 智能灌溉系统农业灌溉是农业生产的重要组成部分，而传统的灌溉方式存在着浪费水源、浪费劳动力等问题。
基于大数据技术的智能灌溉系统，可以通过物联网技术实时监测灌溉水的使用情况，并根据气象、土壤等数据自动调节灌溉水的用量及灌溉时间，从而实现精准灌溉，节约自然资源。
3. 病虫害预测与管理病虫害是农业生产的常见问题，而大数据技术可以通过对大量的病虫害数据的分析，建立预测模型，用于预测未来的病虫害情况，进而提前做好防治工作。
此外，大数据技术还可以实现对病虫害防治的精准监测，提高农业生产质量和产量。
4. 智能植保系统智能植保系统是基于大数据技术、物联网技术和人工智能技术的综合平台，可实现对作物长势、病虫害、气象等多种数据的实时监测和分析，基于数据和算法，自动化地实现植保决策和植保操作。
可以大大提高作物农药防治的准确性和有效性，同时也减少了农民的农药使用和劳动强度。
二、大数据技术在智慧农业中面临的问题虽然大数据技术在智慧农业中的应用已经日趋成熟，但实际上仍然存在着许多问题和挑战。
一方面，当前农业行业的数字化程度比较低，传感器、数据采集等硬件设施和专业人才缺乏，导致生产数据不足、精度不够，无法达到大数据分析的标准。
另一方面，大数据应用中面临的法律、安全和隐私等方面的问题，如大型数据中心的安全、数据的产权、共享、保密等方面的问题，都需要得到应有的重视和保障。
三、发展智慧农业的建议在当前大数据技术迅猛发展的背景下，发展智慧农业已经成为农业信息化发展的必然趋势。
智慧农业工作总结报告(2篇)
第1篇一、前言随着我国农业现代化进程的加快，智慧农业作为一种新兴的农业生产模式，得到了迅速发展。
本报告旨在总结过去一年智慧农业工作的成果、经验与不足，为今后智慧农业的发展提供参考。
二、工作背景近年来，我国农业面临着资源约束、环境压力、市场波动等多重挑战。
为应对这些挑战，我国政府提出要加快发展智慧农业，推动农业现代化。
智慧农业是以物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术为支撑，实现农业生产、管理、服务的智能化、精准化。
三、工作目标与任务1. 工作目标（1）提高农业生产效率，降低生产成本；（2）提升农产品质量安全水平；（3）促进农业可持续发展；（4）推动农业产业升级。
2. 工作任务（1）推进农业物联网建设，实现农业生产过程的实时监测；（2）发展农业大数据分析，为农业生产提供决策支持；（3）推广农业人工智能技术，提高农业生产智能化水平；（4）加强农业信息化基础设施建设，提高农业信息化水平；（5）培育新型农业经营主体，推动农业产业化发展。
四、工作成果1. 农业物联网建设取得显著成效（1）完成了全国农业物联网试点示范项目，覆盖了粮食、畜牧、渔业、蔬菜等多个领域；（2）推广了智能灌溉、智能施肥、智能养殖等物联网技术，提高了农业生产效率；（3）实现了农业生产过程的实时监测，为农业生产管理提供了有力支持。
2. 农业大数据分析应用不断拓展（1）建设了农业大数据平台，收集整理了大量的农业生产数据；（2）开展了农业大数据分析，为农业生产提供了决策支持；（3）推广了农业大数据应用，如农业保险、农产品溯源等。
3. 农业人工智能技术得到广泛应用（1）研发了智能农业机器人，实现了农业生产过程的自动化；（2）推广了农业人工智能技术，如病虫害识别、农作物估产等；（3）提高了农业生产智能化水平，降低了生产成本。
4. 农业信息化基础设施建设取得突破（1）完成了农村信息进村入户工程，提高了农村地区的信息化水平；（2）推广了农村电子商务，促进了农产品销售；（3）加强了农业信息化人才队伍建设，提高了农业信息化服务水平。
智慧农业如何推动农业与人工智能的深度融合
智慧农业如何推动农业与人工智能的深度融合在当今科技飞速发展的时代，农业也迎来了前所未有的变革。
智慧农业作为现代农业的重要发展方向，正通过各种创新手段推动农业与人工智能的深度融合，为农业生产带来了全新的机遇和挑战。
智慧农业的核心在于利用先进的信息技术，如物联网、大数据、云计算和人工智能等，对农业生产的各个环节进行精准感知、智能决策和自动化控制。
这不仅能够提高农业生产效率、降低成本，还能保障农产品的质量和安全，实现农业的可持续发展。
首先，在农业生产的前端，即种植和养殖环节，人工智能发挥着重要作用。
通过传感器和图像识别技术，实时监测土壤的温度、湿度、酸碱度、肥力等指标，以及农作物的生长状况和病虫害情况。
这些数据被迅速传输到云端，经过人工智能算法的分析和处理，为农民提供精准的种植建议，比如何时浇水、施肥、喷药，以及预估农作物的产量和最佳收获时间。
在养殖业中，人工智能可以监控牲畜的健康状况、饮食情况和行为模式，及时发现疾病的征兆，从而采取相应的预防和治疗措施，提高养殖效益。
其次，农业中的智能装备也在不断涌现。
例如，无人驾驶的拖拉机、收割机等农业机械，能够根据预设的程序和地形信息，自动完成农田作业，大大减轻了农民的劳动强度。
智能灌溉系统可以根据土壤湿度和作物需水情况自动调节灌溉量，实现精准灌溉，节约水资源。
此外，无人机在农业中的应用也越来越广泛，它可以进行农田巡查、播种、施肥和植保作业，提高作业效率和质量。
再者，农产品的销售环节也因智慧农业而发生了改变。
借助大数据分析，了解市场需求和价格走势，农民能够更加科学地安排生产计划，避免盲目种植导致的滞销问题。
同时，电商平台和物流配送体系的完善，让农产品能够更快捷地从田间地头到达消费者手中，减少中间环节，增加农民的收入。
然而，要实现农业与人工智能的深度融合，还面临一些问题和挑战。
一方面，农村地区的信息化基础设施相对薄弱，网络覆盖不足、数据传输速度慢等问题限制了智慧农业技术的推广和应用。
智慧农业感悟心得体会(3篇)
第1篇近年来，随着我国农业现代化的快速发展，智慧农业逐渐成为我国农业转型升级的重要方向。
智慧农业以物联网、大数据、云计算等新一代信息技术为支撑，实现了农业生产、管理、服务的智能化。
作为一名农业从业者，我有幸亲身参与了智慧农业的发展过程，对此我有以下几点感悟和心得体会。
一、智慧农业带来的变革1. 提高农业生产效率智慧农业通过精准施肥、灌溉、病虫害防治等手段，实现了农业生产的自动化、智能化。
与传统农业相比，智慧农业可以大幅提高农业生产效率，降低生产成本。
例如，利用无人机进行病虫害防治，不仅减少了农药的使用量，还提高了防治效果。
2. 优化农业生产管理智慧农业可以实时监测农田环境、作物生长状况等数据，为农业生产管理提供科学依据。
通过大数据分析，农业生产者可以及时调整生产策略，提高作物产量和品质。
此外，智慧农业还可以实现农业资源的合理配置，降低资源浪费。
3. 拓展农业产业链智慧农业的发展带动了农业产业链的延伸，促进了农业与二三产业的融合发展。
例如，农业电商平台、农业旅游、农业金融服务等新兴产业应运而生，为农民提供了更多就业机会和增收渠道。
4. 促进农业可持续发展智慧农业注重生态环境保护，通过推广绿色生产技术、提高资源利用效率等手段，实现了农业的可持续发展。
同时，智慧农业还可以提高农业抗风险能力，降低自然灾害对农业生产的影响。
二、智慧农业发展面临的挑战1. 技术瓶颈智慧农业发展过程中，物联网、大数据、云计算等新一代信息技术仍存在一定的技术瓶颈。
例如，传感器精度、数据处理能力等方面仍有待提高。
2. 政策支持不足智慧农业发展需要政策支持，但目前我国相关政策体系尚不完善。
部分地方政府对智慧农业的认识不足，投入力度不够，制约了智慧农业的快速发展。
3. 农民素质不高智慧农业的实施需要农民具备一定的科技素质。
然而，目前我国农民整体素质不高，对新技术、新设备的接受程度较低，制约了智慧农业的推广。
4. 数据安全与隐私保护智慧农业发展过程中，数据安全和隐私保护问题日益突出。
【山东省数字农业的发展概况调研报告4700字(论文)】
山东省数字农业的发展概况调研分析报告目录山东省数字农业的发展概况调研分析报告 (1)一、农业物联网建设有序推进 (2)二、农村电子商务发展势头迅猛 (3)三、农机信息化建设取得突破性进展 (4)四、农产品质量安全追溯体系建设卓有成效 (5)五、数字农业数据应用体系不断完善 (6)六、信息化服务基本实现行政村全覆盖 (7)山东省是农业大省，据统计数据显示，2010—2019年山东省农林牧渔业总产值以年均3.93%的增速增长，占全国农林牧渔业总产值的比重一直在7.8%-9.6%之间，农业产值长期稳居全国第一（如图3-1）。
近几年山东以“打造乡村振兴齐鲁样板”为动力，以“数字山东”建设为契机，集聚各类资源要素，抢抓机遇，积极引进和策划实施数字农业优质项目，大力发展数字农业，建设农业大数据公共服务平台，把人、物、地、组织等要素积极纳入数字化管理，旨在打造一批全国性的数字农业样板。
据2019年山东省统计公报显示，山东省农业“新六产”不断壮大，累计培育家庭农场、农民专业合作社和新型职业农民分别达到7.3万、21.0万和40万；省级及以上现代农业产业园、特色农产品优势区分别达59个、38个；休闲农业和乡村旅游示范创建单位达143个，休闲农业得到稳步发展。
图3-1 山东省2010-2019年农林牧渔业总产值（亿元）及在全国占比数据来源：2010-2020年中国统计年鉴、2010-2020年山东省统计年鉴本文着重从六个方面论述山东省在数字农业发展中的举措及突出成效。
一、农业物联网建设有序推进山东省农业物联网云平台于2015年建成运行，涵盖了畜禽养殖管理、果树种植管理、水产养殖管理等多个方面，实现了对作物生长状况、病虫害发生情况等信息的采集，并对水肥一体化等一系列自动化控制设备进行物联网远程操控。
在农产品的生产阶段，从培育环节开始一直到收获环节，都可以用物联网技术来提高效率和实现精细化管理。
具体如下：在准备阶段，传感器可实时采集土壤信息，供种植户参考选择种植类型；在种植、培育阶段，物联网技术可实时掌握温度、湿度、光照、CO2等信息，信息数据经过分析后会进行一系列智能操作，例如自动灌溉、喷药、施肥、降温和补光等；在生长阶段，物联网技术实时监测环境、养分以及病虫害情况，将信息数据和专家经验结合来应对环境的变化，从而改善生长环境、补充营养成分以及治理病虫害等；在收获阶段，对收获信息可以进行较为精准的测算。
智慧农业大数据平台建设方案
智慧农业大数据平台建设方案第一章：项目背景与需求分析 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 需求分析 (3)2.1 农业生产环节需求 (3)2.2 农业管理环节需求 (4)2.3 农业服务环节需求 (4)第二章：平台架构设计 (4)2.1 总体架构设计 (4)2.2 技术选型 (5)2.3 数据流转与处理 (5)第三章：数据采集与管理 (6)3.1 数据采集方案 (6)3.2 数据存储与管理 (6)3.3 数据安全与备份 (7)第四章：数据处理与分析 (7)4.1 数据清洗与预处理 (7)4.2 数据挖掘与分析 (8)4.3 数据可视化展示 (8)第五章：农业生产管理与决策支持 (8)5.1 农业生产计划管理 (9)5.1.1 作物种植计划管理 (9)5.1.2 农业生产资料投入计划管理 (9)5.1.3 农产品销售计划管理 (9)5.2 农业生产过程监控 (9)5.2.1 作物生长状况监测 (9)5.2.2 病虫害防治 (9)5.2.3 农业生产环境监测 (10)5.3 决策支持系统 (10)5.3.1 数据采集与处理 (10)5.3.2 模型库 (10)5.3.3 知识库 (10)5.3.4 决策分析 (10)第六章：智能设备集成与应用 (10)6.1 智能设备选型与接入 (10)6.1.1 选型原则 (10)6.1.2 设备选型 (11)6.1.3 设备接入 (11)6.2 设备数据采集与传输 (11)6.2.1 数据采集 (11)6.2.2 数据传输 (11)6.3 智能设备应用场景 (12)6.3.2 农药喷洒 (12)6.3.3 灌溉管理 (12)6.3.4 农田现场监控 (12)6.3.5 农业生产决策支持 (12)6.3.6 农业信息化服务 (12)第七章：平台系统开发与实施 (12)7.1 系统开发流程 (12)7.1.1 需求分析 (12)7.1.2 系统设计 (13)7.1.3 系统开发 (13)7.1.4 系统集成 (13)7.2 系统测试与部署 (13)7.2.1 测试策略 (13)7.2.2 测试执行 (13)7.2.3 测试报告 (14)7.2.4 部署上线 (14)7.3 项目实施与运维 (14)7.3.1 实施计划 (14)7.3.2 培训与推广 (14)7.3.3 运维管理 (14)7.3.4 项目评估与改进 (14)第八章：平台运营与管理 (14)8.1 平台运营策略 (14)8.1.1 运营目标定位 (14)8.1.2 运营模式设计 (15)8.1.3 运营策略实施 (15)8.2 用户服务与管理 (15)8.2.1 用户需求分析 (15)8.2.2 用户服务内容 (15)8.2.3 用户服务管理 (15)8.3 平台收益分析与优化 (16)8.3.1 收益来源分析 (16)8.3.2 收益优化策略 (16)8.3.3 成本控制与管理 (16)第九章：农业大数据政策法规与标准 (16)9.1 政策法规分析 (16)9.1.1 政策背景 (16)9.1.2 政策法规内容 (16)9.1.3 政策法规影响 (17)9.2 行业标准制定 (17)9.2.1 标准制定背景 (17)9.2.2 标准制定内容 (17)9.2.3 标准制定意义 (17)9.3.1 数据安全风险 (17)9.3.2 知识产权风险 (18)9.3.3 合规经营风险 (18)第十章：项目总结与展望 (18)10.1 项目成果总结 (18)10.2 项目不足与改进 (18)10.3 未来发展展望 (19)第一章：项目背景与需求分析1.1 项目背景我国农业现代化进程的加快，农业信息化建设已成为推动农业转型升级的关键因素。
智慧农业的发展历程
智慧农业的发展历程智慧农业是指通过应用信息技术、互联网、大数据、人工智能等现代科技手段，提高农业生产效率、优化农业资源利用、促进农业可持续发展的一种农业模式。
下面是智慧农业的发展历程：1. 第一阶段：农业信息化20世纪80年代至90年代初，农业信息化开始起步，主要通过将计算机技术引入农业生产管理、农产品市场监测等方面，实现了农业信息化的初步应用。
2. 第二阶段：农业互联网2000年代初至2010年代初，随着互联网的快速发展，农业互联网开始兴起。
农民可以通过互联网获取农业信息、进行农产品交易，农业领域的电子商务逐渐发展壮大。
3. 第三阶段：智慧农业2010年代中后期至今，智慧农业进入快速发展阶段。
这一阶段的特点是大数据、云计算、物联网、人工智能等技术的广泛应用。
智慧农业通过传感器、监控设备等实时采集和处理农田、植物、动物等生产数据，利用大数据分析和人工智能算法进行决策支持，实现农业生产的智能化、精细化管理。
4. 未来展望未来智慧农业将继续发展，重点将在以下几个方面展开：- 农业物联网技术的不断创新，将进一步提高农业环境监测、农田管理、养殖管理等方面的精确性和效率。
- 人工智能技术的应用将进一步扩大，例如利用机器学习算法进行病虫害识别和预测、智能农机的自动化作业等。
- 大数据和云计算技术的发展将为智慧农业提供更多的数据支持和决策分析能力，推动农业生产的智能化水平不断提升。
- 智慧农业与农产品供应链的融合将进一步加强，实现从农田到餐桌的全过程可追溯和质量控制。
总之，智慧农业的发展历程经历了农业信息化、农业互联网和智慧农业三个阶段，未来将继续推动农业生产的智能化、精细化管理，为实现农业绿色、高效、可持续发展做出更大贡献。
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山东禹城：大数据推动智慧农业发展
作者：
来源：《新农村》2018年第06期
“利用大数据平台，我们可以获取每个地块的周边环境因素、土地利用类型、农作物长势等农业生产大数据，将来可以为农户提供种植、管理、加工、营销等全程托管服务，运用现代科技帮农民把地种好、把农产品卖好。
”日前在山东省禹城市智慧农业大数据平台指挥中心，该市农业局副局长李涛介绍。
该大数据平台是禹城市农业农村信息化建设的重点项目。
为提高现代农业发展水平，禹城将农业农村信息化建设作为2017年跨越发展十大工程，投资500万元重点打造了包含农产品质量、农情信息、农技推广体系管理等15个模块，农业生产管理系统、农业环境监测、农产品质量安全监管、现代农业大数据中心等7个系统平台的智慧农业大数据平台，围绕农业发展的产前、产中、产后全产业链，实现大农业数字化、信息化管理，在优化资源配置、增加农民收入、提高管理效能和推进农业供给侧结构性改革等方面打造新动能。
通过整合项目资源，禹城已在新建成的农业园区和农业项目全部建设农业物联网，2017
年11月8日，在首届全国“互联网+”现代农业新农民和新技术创业创新大会上，被授予整体推进型“全国农业农村信息化示范基地”称号，为德州唯一。
目前，这一平台已经初步发挥作用，禹城向阳坡生态农业科技示范园打造智能管理系统，实现移动通信与物联网技术的深度融合，生产成本大大降低。
禹城市辛店镇视界牧业牧场也通过大数据平台.实现了奶源全程监管可追溯，粪污处理实时监测。
（来源：中国农业新闻网http//）。