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    智慧农业

    日期:2017年5月16日 16:27

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    智慧农业概述

    智慧农业集互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体,综合运用到传统农业中的新型生产方式,通过传感器和移动互联平台对农业生产精准控制,使传统农业更具有“智慧”。传统农业与科学的管理制度相结合,与多种信息技术相融合、在农业生产中得到全面应用,真正做到精准感知、精准控制与科学管理与决策。从广泛意义上讲,智慧农业包括农业物联网、农产品质量溯源、电子商务、农业生产管理系统、农业专家系统、大数据分析系统及其它农业信息服务等方面内容。

    农业物联网

    利用3S技术和现代智能传感器技术,采用大量传感器节点构成农业物联网,实现精准感知、智慧感知。实时采集农业生产环境的空气温湿度、光照强度、风速风向、土壤墒情、土壤PH值、作物本体、孢子捕捉、多光谱成像、粉尘浓度、氧气浓度、二氧化碳浓度、硫化氢浓度、水质分析等相关生产环境数据,通过移动互联网传输回数据处理中心,并进行分类、处理、存储、挖掘、分析。将这些数据作为科学管理及精准控制的决策依据。

    农业物联网通过精准感知和智慧感知、农业地理信息系统及视频监控系统的综合应用,可实现对农作物初期育种培芽的管控;对设施农业的智能控制;对大田作物生长全记录;对水肥一体灌溉的管理与控制;对弄作物病害虫害防治;对气象环境和水质环境的监测;对自然灾害预警的全程监控,实现传统农业生产模式向智慧农业信息化生产模式转变。

    电子商务

    电商平台包括信息发布、购销对接、咨询互动三大基础功能,共享部内资源、汇聚社会力量,使信息服务更加贴近农民的生产和生活,为农产品生产、流通、推广等各环节提供一站式线上服务。在帮助农户实现农产品产销对接及数据共享的同时,还将为种植企业、养殖企业与种子、幼畜、幼禽、肥料、饲料、药品供应商以及农产品销售公司建立直接联系,了解市场趋势和供求热点,有效减少中间环节,降低交易成本,缓解农产品卖难和卖价低等传统难题。

    农产品质量溯源:

    在消费环节,公众利用手机APP、微信等,通过扫描二维码可以回溯从餐桌到主产地的全流通过程,包括种植(养殖)、生产、加工、检验检疫、仓储管理、物流运输、销售等全过程生产记录。对于生产者来说,可以正向跟踪所有产品的生产、销售及流通情况,做到心中有数。

        在生产环节,上游企业可依托溯源系统对下游供应链进行质量追踪,从源头解决原材料质量问题。当溯源数据积累到一定数量级,可通过大数据分析来剖析产品的生产和销售内在联系,并及时调整,最终实现农业生产全产业链的“三层”质量追溯体系。

         

    农业生产管理系统

    打通农业生产从育苗育种到销售全产业链业务流,实现集财务、采购、销售、生产、库存等诸多业务单元的精细化管控建立完善、规范、精确、协同的信息化管理平台,在提升运营效率的同时,使企业的管理模式具有可扩展性和可复制性生产效率的精细化分析,可细化到每个基地、每个生产阶段、每个产品或批次的投入产出及人员绩效实现精准科学的成本和利润核算体系,可针对每个产品、基地、生产阶段的成本和利润进行多维度分析,可实现种植生产、畜牧及水产养殖等过程中投入的种苗、饲料、化肥、农药和疫苗等信息实时查询,实时响应实现销售预测、种植计划和库存管理三个环节的高效循环,加快周转率降低损耗,保证高投入产出比,降低经营风险,实时计划、实时报表、实时分析,系统内外部业务数据透明,管理决策更科学便捷。

    在农业生产中高效应用带北斗或GPS系统的智能化农业机械装备,如带产量传感器及区域产量生成图的大型农业机械;支持自动控制精密播种、施肥、洒药的无人机等,大大减轻人力劳作强度,大幅提高生产效率。结合卫星定位技术的农业生产管理系统具有实时掌控设备运行状态、支持实时指挥调度、实时跟踪设备活动轨迹、实时评估工作成效、精确核算运营成本等功效,让农业生产向管理要效益,实现科学管理的根本目标

    农业专家系统

    在精准感知、智慧感知的基础上,利用互联网+思维和人工智能技术建立农业专家系统。该系统的目的是对采集数据进行分析、判断,做出相应的决策,对农业生产进行的效的指导。

    具体内容包括:数据导入与规范化处理;农业专家知识库建立与维护;专家系统推理机;推理结论追溯与解释等。同时,结合专家在线问题分析与解答,最终形成集数据采集及传输、远程服务与指导于一体的农业专家系统,并在测土配方施肥、农药残留分析、作物病虫害防治、农业政策解读等多个维度为现代化、信息化的农业生产提供技术支持与保障。

    大数据分析系统

    采用数据仓库和数据挖掘技术,特别是基于云计算和大数据的知识获取技术,在已获取数据基础上进行离线和在线分析,获得知识。处理流程包括各种统计、查询、数据报表。综合查询内容包括土地面积、农产品产量、土壤中各种养分含量、禽畜存栏数。复杂查询包括农业企业情况、对种植养殖业的带动情况、各自市场份额等。在现有数据的基础上,结合大数据分析,通过整合资源得出的趋势性结论,包括:农作物长势预测、畜禽病虫害预测、农产品价格预测等。

     

    智慧农业发展的趋势与挑战

    智慧农业是中国农业发展进程中的必然趋势。由人工走向智能。在种植、养殖生产作业环节,摆脱人力依赖,构建集环境生理监控、作物模型分析和精准调节为一体的农业生产自动化系统和平台。突出个性化与差异性营销方式,打破农业市场的时空地理限制,实时监测和传递数据,提供精确、动态、科学的全方位信息服务,有效解决信息不对称问题。实现精细化,保障资源节约、产品安全。实现高效化,提高农业效率,提升农业竞争力。实现绿色化,推动资源永续利用和农业可持续发展。

        

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