智慧农业云平台解决方案

现状
• 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

二、农业应急指挥系统解决目标：
1、实现对农业灾害、重大动植物疫病等各类突发事件的快速、有效、精准处置；
2、提升现代农业生产管理、产业管理、应急管理水平，科学决策；
3、全面构建智慧农业体系，实现信息化协同、高效化管理和多样化服务。
三、农业应急指挥系统适用对象：
省市县各级涉农主管部门和政府单位
四、农业应急指挥系统系统组成：
1、托普云农应急指挥信息管理平台
2、统业务应用：
事件采集、动态监测、灾变预警、远程会商、联动指挥、移动应急
六、农业应急指挥系统业务特色；
1、顶层设计
遵循省智慧农业云平台统一技术标准和规范；
省市县统一数据交换和共享；
集成各地视频传感等设施设备；
与省智慧农业云平台实时音视频双向交互；
依托无线网络GPS定位全程实时移动应急监控。
4、覆盖广泛
覆盖农业“两区”、“一区一镇”、特色基地、病虫害测报点；
涉及应急现场数据、图像、音频、视频等信息；
整合台风路径、防汛抗旱、气象灾害等相关涉农数据；
涉及智能化生产、生态监控、疫病防控、粮食安全、食品安全等各个领域。
迄今已荣获国家发明专利5项，国家实用新型专利40项、产品软件著作权70余项，被认定为国家高新技术企业、浙江省级院士工作站、省级企业研究院、全国传感器标准成员单位，拥有大量完全自主知识产权的技术和产品，公司始终立足农业物联网关键技术研发，通过应用示范，探索农业物联网的产业化应用。
上市公司（股票代码：833692）、大品牌，质量信得过、售后有保障！
七、农业应急指挥系统典型案例：
浙江省农业厅 丽水市农业局 兰溪市农林局
嘉兴市秀洲区农经局 台州市黄岩区农林局 金东区农林局
三门县农业局 临安市农林局

平台支持多种移动设备接入，方便用户 随时随地进行管理和查询，提高了用户 体验和生产效益。
03
智慧农业一体化平台的解 决方案
智能农情监测系统
01
02
03
自动化农情数据采集
实时数据传输与分析
预警与决策支持
利用物联网技术，实现农田环境的自动监 测，包括温度、湿度、光照、土壤肥力等 数据，提高农业生产效率。
技术应用与推广
智慧农业一体化平台需要积极推广和应用新技术，如物联网 、大数据、人工智能等，以提高平台的智能化水平和服务质 量。同时，也需要根据实际情况进行技术选型和应用，以避 免技术浪费和重复建设。
行业合作与协同发展建议
建立合作机制
智慧农业一体化平台需要建立稳定的合作机制，与相关企业、机构等进行合作 ，共同推动智慧农业的发展。同时，也需要制定合作协议和规范，明确各方的 权利和义务。
智慧农业一体化平台 解决方案
汇报人：xx
汇报时间：2023-12-05
目录
• 智慧农业一体化平台概述 • 智慧农业一体化平台的技术架构 • 智慧农业一体化平台的解决方案
目录
• 智慧农业一体化平台的实施与运营 • 智慧农业一体化平台的案例分析 • 智慧农业一体化平台的未来展望与挑
战
01
智慧农业一体化平台概述
提高品牌价值
通过溯源系统，提高农产品的品牌价值，增强消 费者对农产品的信任和认可。
农业大数据分析系统
数据整合与分析
01
整合各类农业数据，包括气象、土壤、生产流程等数
据，进行深入的数据分析。
趋势预测
02 通过大数据分析，预测农产品市场趋势，为农民和农
业企业提供市场导向和建议。
优化生产流程

智慧农业系统平台实施方案一、系统平台架构设计1.基础设施建设：建设农田传感器网络，部署传感器和监测设备，包括土壤温湿度传感器、空气温湿度传感器、光照传感器等，实现对农田环境数据的实时监测和采集。

2.数据传输与存储：通过物联网技术，将传感器采集到的数据传输到云服务器中，并建立数据库进行存储，以备后续分析和决策使用。

3.数据处理与分析：利用大数据分析技术，对采集到的农田环境数据进行处理和分析，包括数据清洗、数据建模、数据挖掘等，为农业决策提供科学依据。

4.决策支持与管理：通过数据分析结果生成农业决策报告和预警信息，向农户和农业管理者提供农业生产管理建议，提高农业生产效益和决策水平。

二、系统平台功能设计1.农田环境监测：实时监测农田土壤温湿度、气温、光照等关键环境参数，预测农作物生长周期和适宜种植条件。

2.灌溉管理：根据农田土壤水分状况和气象条件，智能控制灌溉系统的运行，实现精准灌溉，达到节水灌溉的目标。

3.病虫害监测与预警：通过图像识别和分析技术，实时监测农田中的病虫害情况，并预测病虫害的发生概率，提前采取防控措施。

4.施肥管理：根据农田土壤营养状况和作物需求，智能调控施肥设备，实现精准施肥，减少农药和化肥的使用量，降低环境污染。

5.农业机械远程监控与管理：通过物联网技术，对农业机械设备进行远程监控与管理，实现机械故障预警和维护管理。

三、系统实施步骤1.前期准备：明确系统平台的需求和目标，确定所需技术、设备和人员，进行项目规划和预算。

2.设备部署与调试：根据系统平台的架构设计，选购传感器、监测设备、云服务器等设备，进行设备布局和部署，并进行联调和调试。

3.数据传输与存储搭建：建立物联网的数据传输通道，设计数据传输协议，搭建云服务器和数据库，实现数据传输和存储功能。

4.数据处理与分析搭建：利用大数据分析技术，设计数据处理和分析的流程，开发数据分析和挖掘算法，并进行测试和调试。

5.决策支持与管理模块开发：开发决策支持和管理模块，根据需求设计报告模板和预警模型，集成数据分析结果，生成决策报告和预警信息。

03
通过智能灌溉系统，可实现作物的精准灌溉和节水管
理，同时减少能源消耗。
06
智慧农业云平台未来发展趋势与挑 战分析
未来发展趋势分析
智能化技术应用
随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断发展，智慧农业云平台将更加智能化，实 现精准农业、智能决策等功能。
多元化服务拓展
智慧农业云平台将不断拓展服务领域，包括农业全产业链服务、农业金融、农业电商等 ，满足农业生产者多样化的需求。
搭建技术平台
根据技术方案选择合适的云计算、大数据 、物联网和人工智能等技术平台，确保平 台的稳定性和安全性。
智能分析和预测
利用人工智能技术对农业生产过程进行智 能分析和预测，为农业生产提供决策支持 。
数据采集和处理
利用物联网设备采集农业生产过程中的数 据，通过云计算和大数据技术对数据进行 处理和分析，提取有价值的信息。
03
人才短缺
智慧农业云平台的发展需要大 量的人才支持，包括技术研发 、运营管理等方面的人才，需 要加强人才培养和引进。
04
政策法规
智慧农业云平台的发展需要遵 守相关政策法规，需要加强政 策研究和合规性管理。
感谢您的观看
THANKS
对采集的数据进行清洗和预处理，去除异常值和 噪声。
数据分析
对处理后的数据进行统计分析、模式识别等处理 ，提取有用的信息。
数据挖掘
通过数据挖掘技术，发现数据中的潜在规律和模 式，为决策提供支持。
应用功能实现
农业资源管理
对农业资源进行全面管理和规划 ，提高资源利用效率。
农业科研支持
为农业科研人员提供数据支持和 科研服务，推动农业科技创新。
高可用性设计
确保系统的高可用性，采用负载均衡、容错机制等技 术手段。

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。

优化软件性能
通过不断优化软件算法和代码，提高系统 的处理能力和响应速度，保证平台的顺畅 运行。
运营与维护的注意事项
加强人才培养和管理
培养专业的运营和维护团队，提高团队的专业素质和管理 能力，保证智慧农业云平台的运营和维护工作的顺利进行 。
建立健全的规章制度
制定健全的规章制度，包括设备巡检、数据备份、网络安 全等方面的规定，确保平台的运营和维护工作有章可循、 有据可查。
智慧农业云平台 解决方案
汇报人：xx
2023-11-27
目录
• 引言 • 智慧农业云平台概述 • 智慧农业云平台的技术架构 • 智慧农业云平台的实施与部署 • 智慧农业云平台的运营与维护 • 智慧农业云平台的案例分析 • 总结与展望
01
引言
背景介绍
当前农业面临的问题
随着农业技术的发展和需求的转变，传统农业方式面临 着诸多问题，如生产效率低下、农产品质量不均、缺乏 信息化和智能化等。
技术架构设计
01 基于云计算技术
利用云计算的弹性扩展、动态分配资源等特点， 实现农业数据的存储与处理。
02 微服务架构
采用微服务架构，将农业应用系统拆分成多个独 立的服务，实现高内聚、低耦合，提升系统的可 维护性和可扩展性。
03 前后端分离
前端主要负责展示数据和交互，后端主要负责数 据处理和业务逻辑。
长环境监测、智能灌溉、精准施肥等应用。
实施效果
03
经过一段时间的运行，该地区的农业产值大幅提升，
同时水资源和肥料使用也得到了优化。
案例二：某大型农业企业智慧化转型
01
背景介绍
某大型农业企业为了提高生产效率和降低成本，需要进行智慧化转型。
02 03

智慧农业系统解决方案
“智慧农业”系统及其整体解决方案，可以实现农产品从选种、育苗，到生产管理、订购销售、物流配送、质量安全溯源等产、供、销全过程的
的高效感知及可控，促进传统农业向智慧农业转变。

精讯畅通智慧农业解决方案
精讯畅通智慧农业传感器
精讯畅通农业云平台实现对生产地、批发市场、超市等流通环节的视
频信息全称记录，达到环环相扣，有据可查的效果，采用物联网技术，使
各环节紧急的衔接在一起，避免食品流通过程中的数据丢失或人为干预流通，保障食品安全可信赖。

实现将数据通过移动通讯网络传输给服务管理
平台，服务管理平台对数据进行分析处理。

生产者可根据数据远程自动控
制生产现场的灌溉、通风、降温、增温等设施设备，实现精准作业，减少
人工成本的投入。

智慧农业大数据平台。

二、项目目标
1.提高农业生产效率，降低生产成本。
2.提升农产品质量，保障食品安全。
3.推动农业产业结构调整，促进农业产业升级。
4.实现农业资源的高效利用，减少农业面源污染。
三、解决方案
1.农业大数据平台
建立农业大数据平台，对农业生产、流通、消费等环节进行数据采集、分析、处理和应用，为农业生产经营提供科学决策依据。
（2）利用传感器、无人机等设备，对土壤、气候、作物生长等数据进行监测，为农业生产提供科学依据。
（3）通过大数据分析，为农民提供精准种植、施肥、病虫害防治等建议。
2.智能农业设备应用
（1）引进智能灌溉、施肥、病虫害防治等设备，提高农业生产效率。
（2）推广农业机器人、无人机等智能设备，降低农民劳动强度，提高作业精度。
（2）探索农业供应链金融模式，解决农业企业融资难题。
（3）推动农业保险产品创新，降低农业生产风险。
四、实施步骤
1.开展农业物联网平台建设，实现农业生产环节的实时监控与数据采集。
2.推广智能农业设备，提高农业生产效率。
3.建立农业信息化服务体系，为农民提供全方位信息服务。
4.与金融机构合作，提供农业金融服务。
5.对项目实施效果进行评估与优化，确保项目目标的实现。
五、项目保障
1.政策支持：积极争取国家和地方政策支持，为项目实施提供政策保障。
2.技术保障：与科研院所、企业合作，引进国内外先进技术，确保项目技术先进性和可靠性。
3.资金保障：充分利用政府资金、社会资本等多种渠道，为项目实施提供资金支持。
4.人才保障：加强人才队伍建设，培养一批具备专业素质和创新能力的人才，为项目顺利实施提供人才支持。
（1）数据采集：通过物联网设备、无人机、卫星遥感等技术，对土壤、气象、作物生长等数据进行实时监测和采集。

智慧农业解决方案智慧农业是一种利用现代科技手段提高农业生产效率和质量的方法。

通过应用物联网、人工智能、大数据分析等技术，智慧农业可以实现农作物生长监测、精准施肥、智能灌溉、病虫害预警等功能，从而提高农业生产的可持续性和经济效益。

一、农作物生长监测智慧农业解决方案可以通过安装传感器，实时监测农作物的生长状况。

传感器可以测量土壤湿度、温度、光照等指标，并将数据上传至云端进行分析。

基于这些数据，农民可以了解农作物的生长情况，及时调整种植策略，提高产量和品质。

二、精准施肥传统农业中，农民常常根据经验和感觉施肥，容易造成肥料的浪费和环境污染。

智慧农业解决方案可以通过收集土壤和作物的相关数据，利用人工智能算法进行分析，提供精准的施肥建议。

根据不同作物和土壤条件，农民可以合理施肥，减少浪费，提高肥料利用率。

三、智能灌溉合理的灌溉是农作物生长的关键。

智慧农业解决方案可以通过监测土壤湿度、气象数据等信息，智能调控灌溉系统。

系统可以根据作物的需水量和土壤的含水量，自动调整灌溉的时间和水量，实现精准灌溉。

这不仅可以节约水资源，还可以提高农作物的产量和质量。

四、病虫害预警病虫害是农作物生产中的常见问题。

智慧农业解决方案可以通过监测气象数据、作物生长情况等信息，预测病虫害的发生概率。

当发现潜在的病虫害风险时，系统可以及时发送预警信息给农民，提醒他们采取相应的防治措施，减少损失。

五、数据分析与决策支持智慧农业解决方案通过收集和分析大量的农业数据，可以为农民提供决策支持。

通过对历史数据和实时数据的分析，系统可以预测未来的农作物产量、市场需求等情况，帮助农民调整种植策略，提高农业生产的效益。

六、远程监控与管理智慧农业解决方案可以通过手机应用或者电脑端的管理平台，实现对农田的远程监控和管理。

农民可以随时随地通过手机或电脑查看农田的生长情况、灌溉状态等信息，及时做出决策。

同时，系统还可以提供农田管理的指导，帮助农民合理安排工作。

总结：智慧农业解决方案通过应用物联网、人工智能、大数据分析等技术手段，提高农业生产的效率和质量。

智慧农业顶层设计思路与解决方案智慧农业是利用智能技术和物联网技术来提高农业生产效率、降低成本、保护环境、提高农产品质量的一种新型农业发展模式。

其核心是通过数据采集、数据分析和智能化决策，实现农业生产各个环节的精细化管理。

智慧农业的顶层设计思路可以从以下几个方面进行考虑：1.数据采集与传输：利用物联网技术，搭建农业物联网平台，实现对农田土壤、气象、作物生长等多种农业数据的采集和传输。

可以利用传感器、监测设备等手段，自动、全时段地监测农田环境和作物生长状况，并将数据传输到云平台进行分析。

2.数据分析与决策：在云平台上建立农业大数据分析与决策系统，利用先进的数据分析算法，对采集到的数据进行处理和分析，获取有价值的信息，并提供决策支持。

比如，根据土壤和气象数据预测灌溉需求，根据作物生长数据预测病虫害发生概率等。

3.智能化控制与管理：结合自动化和智能化技术，实现对农业生产过程的精细化管理。

比如，利用自动化设备和机器人实现作物的自动种植、施肥、喷药等操作，减少人工劳动，提高效率；利用智能灌溉系统根据土壤湿度和气象情况自动控制灌溉，节约用水资源。

4.云平台与移动应用：建立农业云平台，将农业生产数据集中存储和管理，提供数据查询、分析和决策等服务。

并通过移动应用，让农民可以随时随地获取农业生产信息，进行科学决策和管理。

5.农业科技推广与培训：加强对农民的科技推广和培训，提高农民的科技水平和应用能力，推动智慧农业的普及和应用。

可以通过组织培训班、开展技术示范等方式，培养农民的科技创新能力，帮助农民更好地掌握智慧农业技术。

以上是智慧农业的顶层设计思路，下面是一些解决方案供参考：1.农田土壤监测解决方案：利用土壤湿度传感器和土壤温度传感器等设备，实时监测农田土壤的湿度和温度变化情况，并通过无线通信技术将数据传输到云平台，为农民提供科学的灌溉指导。

2.气象监测解决方案：利用气象传感器和气象数据采集设备，实时监测气象参数如温度、湿度、风速等，配合云平台的气象数据分析，为农民提供天气预报和气象指导，帮助农民科学合理地安排农事活动。

智慧农业解决方案智慧农业是指利用现代信息技术手段，结合农业生产的特点和需求，提升农业生产效率、降低生产成本、改善农产品质量和安全，实现可持续农业发展的一种方式。

智慧农业解决方案旨在通过应用先进的技术和创新的管理方法，提供全面的农业生产解决方案，以满足农业生产的需求。

一、智慧农业的概念和意义智慧农业是农业信息化和智能化的融合，通过物联网、大数据、云计算、人工智能等技术手段，实现农业生产全过程的数字化、智能化和可视化管理。

智慧农业的发展可以提高农业生产效率，降低资源消耗，改善农产品质量和安全，推动农业可持续发展。

二、智慧农业解决方案的核心技术1. 物联网技术：通过传感器、无线通信等技术手段，实现对农田土壤、气象、水质等环境因素的实时监测和数据采集，为农业生产提供准确的环境信息。

2. 大数据技术：通过对农业生产中产生的大量数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息，为农民和农业管理者提供决策支持。

3. 云计算技术：通过云平台存储和处理农业数据，实现数据的共享和协同，提高农业生产的效率和精度。

4. 人工智能技术：通过机器学习、图像识别等技术手段，实现对农业生产过程中的问题的自动识别和解决，提高农业生产的智能化水平。

三、智慧农业解决方案的应用场景1. 智能灌溉系统：通过监测土壤湿度、气象条件等因素，实现对农田的精确灌溉，避免水资源的浪费，提高灌溉效率。

2. 智能施肥系统：通过监测土壤养分含量、作物需求等因素，实现对施肥量的精确控制，减少肥料的使用量，提高施肥效果。

3. 农产品追溯系统：通过对农产品生产过程的全程监控和记录，实现农产品的可追溯性，提高农产品的质量和安全。

4. 智能养殖系统：通过监测养殖环境的温度、湿度、气体浓度等因素，实现对养殖过程的精确控制，提高养殖效益。

5. 农业机械自动化系统：通过智能化的农业机械设备，实现农业生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和质量。

四、智慧农业解决方案的优势和挑战智慧农业解决方案的优势在于可以提高农业生产效率，降低生产成本，改善农产品质量和安全，推动农业可持续发展。

智慧农业云平台综合解决方案一. 智慧农业概念定义：智慧农业是充分应用现代信息技术成果，集成应用计算机与网络技术、物联网技术、音视频技术、3S技术、无线通信技术及专家智慧与知识，实现农业可视化远程诊断、远程控制、灾变预警等智能管理。

智慧农业是农业生产的高级阶段，是集新兴的互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体，依托部署在农业生产现场的各种传感节点（环境温湿度、土壤水分、二氧化碳、图像等）和无线通信网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策。

为大力发展生态循环农业，实现农业经济可持续发展，托普云农依照《农业部现代生态循环农业发展试点省实施方案》，以智能化信息支撑现代生态循环农业为方向，采用物联网和移动互联技术，建设控水、控肥、控病、控湿、控温、控污和服务、展示等设施，集成应用智能化控制、服务、监控管理技术，实现精准投入、远程服务、实时监控和集中展示。

农业生态监控指挥中心1、智慧农业云平台解决目标：1、加快发展现代生态循环农业，推动农业发展方式的转变2、强化主体污染治理责任，引导并监督各类主体加强农业资源保护和环境生态改善3、实现现代生态循环农业技术支撑体系的构建，推行智能化实时监管技术2、智慧农业云平台适用对象：农业主管部门、畜牧主管部门、环保部门等政府部门二. 国内智慧农业建设现状：（1）智慧农业政策方面：我国政府部门高度重视我国农业的发展，先后出台了《农业科技发展"十二五"规划》、《关于加快推进农业科技创新持续增强农产品供给保障能力的若干意见》、《全国农垦农产品质量追溯体系建设发展规划（2011-2015）》等政策，全力支持"十二五"期间我国农业的发展。

最新发布的《全国农业农村信息化发展″十二五″规划》(以下简称《规划》)透露，物联网技术有望在农业部确定的200个国家级现代农业示范区获得农业部和财政部资金补贴。

农业行业解决方案大力发展现代农业，就必须面对资源短缺、生态恶化的问题，依靠农业互联网、DEMMS 云平台和大数据等新技术，来认知农业、改造农业、发展农业，既要保证未来人口的粮食安全，又要实现生态安全、环境安全和可持续发展。

因此在发展过程中，就可以利用DEMMS 云平台技术来大力发展农业科技，提高土地、水、肥、药等资源利用效率，保护环境，逐步实现高效农业，精细农业和绿色农业的智慧型农业。

1、智能感知——农业四情监测系统墒情监测是依靠土壤湿度传感器来进行土壤环境参数监测采集；苗情和灾情监测是依靠360度全方位红外球形摄像机来清楚的查看种植区域作物的生长和病虫害状况；虫情监测是依靠虫情测报灯等统计分析虫情数量；气象监测是来监测农作物最适宜的生长环境，避免自然灾害对农作物的影响。

2、智能控制——农业可视化管理系统农业四情监测系统的应用，让管理人员通过视频监测、动动手指就能对稻田里的虫情、苗情、墒情和灾情一目了然，卷帘、滴灌、通风、补光、加湿等繁琐的设施农业操作程序就可轻轻松松一键搞定。

实现了对生产要素、生产环境和生产信息的实时监测、智能控制、可视化操作和远程管理，为农业生产提供精准智能服务。

3、智慧专家——智能决策系统 农产品的灾情直接关系产品的品质、产量。

减少不必要的自然灾害，通过农作物生产环境及生产阶段进行专家分析，平台的远程协助，工作人员通过远程获得种植专家的帮助，并对专家提供的灾情预警及相关解决方案做出及时处理。

4、信息透明——农产品溯源平台1、经济效益智慧农业平台可节约能源：可以准确采集温度、湿度、土壤含水量、光照度、雨雪 天气、风速等参数，并将室内温、光、水、等诸多因素综合直接协调到最佳状态，据计算，可有效节水、节肥、节药，使整体能耗降低。

合理施用化肥，降低成本，减少环境污染：采用因土、因作物、因时间全面平衡施 肥、彻底扭转传统农业中因经验施肥而造成的三多三少（化肥多，有机肥少；N 肥多，P 、K 肥少；三要素肥多，微量元素少），N 、P 、K 比例失调的状况，因此有明显的经济和环境效益。

数字乡村智慧农业云平台建设方案一、引言随着农业科技的发展，数字乡村智慧农业已成为实现农业现代化的重要途径之一。

为了提高农业生产效率、降低生产成本、促进农产品质量的提升，建设一个高效的数字乡村智慧农业云平台迫在眉睫。

二、概述数字乡村智慧农业云平台的建设目标是打造一个集数据采集、智能决策、农业管理于一体的综合农业服务平台。

该平台通过整合农业工业链上的各个环节，实现从种植养殖管理到产品销售的全程监控。

通过云计算、物联网、大数据等先进技术的应用，提升农业生产流程的智能化水平，为乡村农业发展提供技术支持和数据支撑。

三、平台功能1.数据采集与监测：通过传感器采集土壤、气象、水质等农业环境数据，并实时监测农作物生长状况、动物饲养情况等。

2.农业决策支持：基于大数据分析和人工智能技术，对农业数据进行预测、统计和分析，为农民提供决策支持、种植养殖建议等。

3.农业资源管理：管理农田、农舍、农机具等农业资源的信息，实现农业资源的合理配置和利用。

4.农产品溯源：通过区块链技术实现农产品的溯源，确保农产品的质量安全和可追溯性。

5.农业物流管理：管理农产品的进出货流程、运输等物流环节，提高供应链的效率和可视化程度。

6.农业金融服务：通过云平台提供农业金融服务，包括农业保险、农业贷款等，为农民提供融资支持。

四、云平台架构数字乡村智慧农业云平台的架构包括如下几个核心组件： - 云计算平台：提供计算、存储和网络资源，支持农业数据的存储和计算； - 物联网网关：负责连接农业传感器、设备等物联网节点，实现数据的采集和上传； - 数据处理平台：对农业数据进行预处理和分析，实现数据挖掘和决策支持功能； - 农业管理应用：提供农业资源管理、农产品溯源、农业物流管理和农业金融服务等功能； - 用户界面：为农民、农业专家等用户提供友好的界面，实现数据可视化和用户交互。

五、平台建设步骤1.确定需求：与农民、政府、农业专家等相关利益方进行需求调研，明确平台的功能和性能需求。

数字乡村智慧农业云平台建设方案方案概述：数字乡村智慧农业云平台是为了推动乡村农业现代化、提高农业生产效率、优化资源配置而构建的综合性信息管理平台。

该平台通过整合农业生产、市场营销、农资供应、农业科研等各方资源，实现农业生产全程信息化管理和决策支持。

方案内容：1. 基础设施建设：搭建云服务器、网络设备和计算设备等基础设施，确保平台的稳定运行和数据安全。

2. 数据采集与存储：通过传感器、摄像头等设备，实时采集土壤、气象、水质等农业环境数据，并将数据存储在云平台的数据库中，以供后续分析和应用。

3. 数据分析与决策支持：依托大数据、云计算和等技术，对采集的农业数据进行分析和挖掘，提供种植、养殖、施肥、灌溉等方面的决策支持，帮助农民调整农业生产策略。

4. 应用开发与集成：开发和集成农业生产管理、市场营销、农资供应、科研服务等相关应用，实现农民和农业机构对平台的多方面使用。

5. 支持服务与培训：为农民和农业机构提供技术支持、维护服务和培训，确保平台的正常运行和用户的满意度。

方案优势：1. 提高农业生产效率：通过数据化管理和决策支持，优化农业生产过程，提高农产品的质量和产量。

2. 优化资源配置：通过全程信息化管理，减少农业资源浪费，提高资源的利用率，实现农业可持续发展。

3. 促进市场对接：通过市场营销应用和农产品溯源系统，加强农产品的品牌建设，促进农产品的销售和市场对接。

4. 促进农民增收：通过提供科学的种植养殖指导、高效的管理工具和市场信息，帮助农民增加收入。

5. 推动农业现代化：通过数字化、智能化技术的应用，推动乡村农业的现代化进程，提升乡村整体发展水平。

6. 支持农业科研：通过平台提供的数据和工具，促进农业科研和创新，推动农业科技进步。

方案实施：1. 阶段性实施：根据实际情况，将方案划分为不同的阶段，逐步推进实施，实现可控风险和可持续发展。

2. 多方合作：与农业机构、科研机构、农软企业等多方合作，共同推进平台的建设和运营。