农业大数据应用云平台

智慧农业云平台—基于大数据和云应用的解决方案智慧农业云平台—基于大数据和云应用的解决方案一、农业发展的几个阶段：1．农业1.0时代（原始农业）：以人力为主，辅以简单的生产工具实现劳作。

2．农业2.0时代（机械农业）：以大型农机具替代人力生产，提供效率。

3．农业3.0时代（现代农业）：以自动化生产、规模化种植（养殖）增产增效。

4．农业4.0时代（智慧农业）：以物联网为依托，结合移动互联网实现大数据和云应用，通过精准把控风险、监管过程、追查结果来实现智慧农业的平台化战略。

浙江省智慧农业云平台二、智慧农业云平台基本架构：托普云农智慧农业云平台通过基础设备、核心技术、平台服务、服务范围和终端用户实现整体平台的假设。

1．基础设备包括物联网传感器、控制器、数据存储和通信单元实现对物联网感知层、传输层的假设。

2．核心技术包含标准化接口平台、数据安全加密传输存储、数据建模应用和服务器端、web端、PC端、手机端的客户端应用。

3．平台服务包括管理服务（种植管理、行政管理、加工管理、专家坐堂、决策分析）和监控服务（远程监控、自动化监控）。

4．服务范围包括种植业、林业、水利、畜牧业、渔业等。

5．终端用户包括行政管理端、生产种植端、产业链和消费端。

三、智慧农业云平台的基本功能模块：1．行政管理端可供政府机构、行业协会、企业使用，保护大数据采集监控平台，智能化控制平台。

2．生产种植端包括农业合作社、农户使用的农业生产管理服务平台和农户智能管理服务平台。

3．产业链在生产加工和仓储物流时使用的专家库云平台，政务管理服务平台。

4．消费端供渠道和消费者使用的农业溯源服务平台和移动可信查询终端。

四、托普云农智慧农业云平台的智能化控制：1．实现对特定设备的接管。

2．通过阈值配置及预案管理实现全自动化。

3．声光电一体化异常触发警报。

五、智慧农业云平台的生产管理服务平台：1．合作社间独立账户，信息安全保密，可实现产供销业务流程，降低手工记账风险。

智慧农业智能农业⼤数据平台智慧农业⼤数据平台是集多年的农业种植经验、理念、⽂化，利⽤云计算、⼤数据、物联⽹等现代信息技术成果，融合企业管理信息化的成功经验，实现农场的⽣产、管理、销售等环节信息化、标准化、智能化，可通过⼿机、平板、电脑实时获取农场环境参数及视频图像，通过农作物⽣产模型分析远程，⾃动控制，保证农场、⼤棚内最适宜作物⽣长集约化、⽹络化管理，适⽤于⽣产型农场、家庭农场、政府⽰范园区3.1、平台功能3.1.1常规功能1）农业⽣产监控化2）种植流程信息化提供播种前准备、播种、⽥间管理、病⾍害防治等每个阶段流程标准实现种植查询、指导、监测、建议等系列服务.3）种植计划信息化1. 根据不同的节⽓，专家推荐相应种植计划2. 按需制定种植计划3. 所有种植记录可查、可追溯、可调整4）⽣产过程信息化1. 统计每位⼯⼈每⽉⼯时分布情况，优化⽤⼯安排2. 精确评估每位⼯⼈单位⼯时的产值，优化⼯⼈结构3. 成本核算精细化可针对每个地块、批次的⽣产总成本、单位⾯积成本、单位质量成本的实时监测，进⾏多维度分析和构成分析，为农场开源节流提供数据⽀持5）产量预估精确化1. 预测产量，提前做好销售安排2. 分析批次产量，选出⾼效的种植流程3.1.2定制功能1）农业信息发布整合政府部门的各种信息发布渠道，包括⽹站、微博、⽓象信息发布平台、⽔利信息发布平台、⼴播电台等相关渠道，形成统⼀的微信、微博公共平台，实现涉农信息的发布。

发布的涉农信息包括农业要闻、灾害预警、⽓象信息、供求对接、市场⾏情、政策法规、政务公开等内容2）农业灾害预警从⽓象局采集的实时天⽓预报、实时⾬量信息、实时/历史台风路径、实时卫星云图等⽓象信息，通过⾃然灾害分析模型和农作物⽣长模型，评估灾害等级和造成的影响，并能够⾃动进⾏灾害预警，管理员在审核确认预警信息之后，通过智慧农业公共平台发布3）农业专家会诊：提供专家平台对接接⼝，可将现场问题实时传给各个农植领域的专家，全⾯实时的解决问题。

基于5G和物联网的智慧农业大数据管理平台摘要:农业是人类社会以及其他产业生存和发展的基础，随着信息社会的普及和发展，现代信息技术也渗透了农业。

智慧农业云平台是集物联网、移动互联网、云计算等技术为一体的新的农业生产方式。

智慧农业云平台汇聚农业产业、农业“两区”、物联网、植保、农机、畜牧、农资、农经、科教等各级农业业务应用及数据，构建互联共享的“互联网+农业”信息服务体系，科学指导农业生产经营、政府决策监管,并能够为社会公众提供服务。

文章在大数据的处理和云平台的构建俩方面展开探讨。

关键词:大数据；智慧农业；云平台1“5G+物联网+大数据”为智慧农业赋能针对传统农业面临的不足，5G与物联网、云计算、大数据等新技术深度融合，构建基于5G和物联网的智慧农业大数据管理平台，可以为智慧农场、智慧农机、智慧林业、智慧畜牧、智慧渔场、5G联网无人机喷洒农药、远程农业直播、数字乡村等智慧农业相关应用场景赋能。

平台通过5G和物联网技术实时获取农业各层面数据，利用边缘云的近端实时计算能力和中心云强大的计算和存储服务性能，可对农作物海量数据进行分析处理，从而挖掘出有用的信息。

网络拓扑如图1所示。

图1网络拓扑示意2智慧农业大数据管理平台架构智慧农业大数据管理平台可结合当地农业的实际生产情况，以5G网络、云计算、物联网、大数据为技术支撑，能有效采集视频监控、天气监测、水氧含量、酸碱度、重金属含量等信息，进行数据的汇集和分析处理，提供智慧农业的服务。

平台整体架构包括设备层、网络层、平台层和应用层。

设备层是网络层中农业传感器等终端连接或访问的部分。

5G网络接入层利用无线接入技术作为传输基础，通过5G转Wi-Fi或者窄带物联网（NB-IoT）的方式实现与无线终端连接，提供大带宽、广域覆盖、高可靠性、超低延时的网络连接。

网络层提供高速带宽、超高吞吐量、超低延时、超高可靠性的网络数据传输服务等，保障设备连接的网络环境，主要涉及5G和物联网。

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。

农业大数据应用平台技术要求一、引言随着科技的不断发展，农业领域也逐渐开始应用大数据技术，以提高农业生产效率、农产品质量和农村经济发展水平。

农业大数据应用平台作为农业信息化的重要组成部份，为农业决策提供科学依据和农民生产提供技术支持。

本文将详细介绍农业大数据应用平台的技术要求。

二、平台架构1. 数据采集与存储农业大数据应用平台应具备数据采集和存储的能力。

数据采集可以通过传感器、监测设备等方式进行，采集的数据包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等。

数据存储应具备高可靠性和高扩展性，可以采用云存储技术，保证数据的安全性和可靠性。

2. 数据处理与分析农业大数据应用平台应具备数据处理和分析的能力。

数据处理包括数据清洗、数据预处理等步骤，以确保数据的准确性和完整性。

数据分析可以采用机器学习、数据挖掘等技术，对农业数据进行模式识别、预测分析等，提供农业决策支持。

3. 决策支持与展示农业大数据应用平台应具备决策支持和展示的能力。

决策支持可以根据数据分析的结果，为农业决策者提供决策建议和预测结果。

展示可以通过可视化的方式，将农业数据和分析结果呈现给用户，方便用户理解和使用。

三、技术要求1. 数据安全性农业大数据应用平台应具备数据安全性保障措施，包括数据加密、权限管理、防火墙等，确保农业数据的机密性、完整性和可用性。

2. 可扩展性农业大数据应用平台应具备良好的可扩展性，能够适应不断增长的数据量和用户量。

平台应支持分布式计算和存储，以实现高性能和高可用性。

3. 实时性农业大数据应用平台应具备实时性，能够及时采集和处理农业数据，为农业决策提供及时的支持。

平台应具备实时监测和报警功能，及时响应农业生产中的异常情况。

4. 用户友好性农业大数据应用平台应具备良好的用户界面和用户体验，方便用户操作和使用。

平台应提供简洁明了的操作界面，支持多种终端设备，如PC、手机等。

5. 数据互联互通农业大数据应用平台应具备数据互联互通的能力，能够与其他农业信息系统进行数据交换和共享。

农业现代化农业大数据平台整体解决方案第一章：项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)第二章：平台架构设计 (3)2.1 总体架构 (3)2.2 技术架构 (4)2.3 数据架构 (4)第三章：数据采集与整合 (4)3.1 数据来源与类型 (4)3.2 数据采集方法 (5)3.3 数据整合策略 (5)第四章：数据处理与分析 (6)4.1 数据预处理 (6)4.2 数据挖掘与分析 (6)4.3 数据可视化 (6)第五章：农业生产管理模块 (7)5.1 作物种植管理 (7)5.1.1 模块概述 (7)5.1.2 功能介绍 (7)5.2 农业气象管理 (7)5.2.1 模块概述 (7)5.2.2 功能介绍 (7)5.3 农药与化肥管理 (8)5.3.1 模块概述 (8)5.3.2 功能介绍 (8)第六章：农产品质量追溯 (8)6.1 追溯体系构建 (8)6.1.1 追溯体系设计原则 (8)6.1.2 追溯体系构建步骤 (9)6.2 追溯信息管理 (9)6.2.1 追溯信息采集 (9)6.2.2 追溯信息存储与处理 (9)6.3 追溯查询与展示 (9)6.3.1 查询方式 (9)6.3.2 展示方式 (10)第七章：农业市场分析与预测 (10)7.1 市场数据分析 (10)7.2 市场趋势预测 (10)7.3 价格波动分析 (11)第八章农业政策与决策支持 (11)8.1 政策数据整合 (11)8.2 决策模型构建 (11)8.3 决策建议输出 (12)第九章：平台安全与运维 (12)9.1 数据安全 (12)9.1.1 数据加密 (12)9.1.2 数据备份与恢复 (12)9.1.3 访问控制 (13)9.1.4 安全审计 (13)9.2 系统运维 (13)9.2.1 系统监控 (13)9.2.2 系统维护 (13)9.2.3 系统优化 (13)9.3 故障处理 (13)9.3.1 故障分类 (13)9.3.2 故障处理流程 (13)9.3.3 故障处理策略 (14)第十章：项目实施与推广 (14)10.1 实施计划 (14)10.1.1 项目前期准备 (14)10.1.2 项目实施阶段 (14)10.1.3 项目后期运维 (15)10.2 推广策略 (15)10.2.1 政策支持 (15)10.2.2 技术培训与交流 (15)10.2.3 合作联盟 (15)10.2.4 宣传推广 (15)10.3 效益评估与优化 (15)10.3.1 效益评估 (15)10.3.2 优化建议 (15)第一章：项目背景与目标1.1 项目背景我国农业现代化进程的加快，农业大数据的应用已成为推动农业产业升级、实现农业生产智能化的重要手段。

智慧农业大数据平台内容1. 智慧农业大数据平台的概述智慧农业大数据平台是以互联网和大数据技术为基础，为农业生产提供科学决策支持的信息平台。

该平台能够通过数据采集、存储、分析和可视化等手段，实现对农业生产过程中的各个环节进行全面监控和智能管理，为农民、农业企业和政府部门提供决策依据，实现农业生产的高效、可持续发展。

2. 数据采集与传输智慧农业大数据平台的核心是数据采集与传输。

通过各类传感器、监测设备和物联网技术，实时采集农田土壤水分、气象条件、植物生长状态、农药使用情况等多种农业信息数据。

这些数据通过网络传输到云端服务器，并进行存储和分析。

3. 数据存储与管理智慧农业大数据平台需要强大的数据存储与管理能力。

采用分布式数据库和云存储技术，能够高效地存储大量农业数据，包括历史数据和实时数据。

同时，通过数据分析和挖掘，对数据进行清洗、标准化和整合，提高数据质量和可用性。

4. 数据分析与挖掘智慧农业大数据平台的核心功能是数据分析与挖掘。

通过应用数据挖掘算法、机器学习和人工智能等技术，对农田环境、作物生长和病虫害等数据进行深入分析，提取有价值的信息和规律，为农业生产提供科学决策支持。

例如，根据历史数据和气象预测，预测农作物的产量和品质，制定适宜的施肥和灌溉方案。

5. 可视化与报表分析智慧农业大数据平台提供直观的可视化界面和报表分析功能，将复杂的农业数据转化为易于理解的图表和报表，方便用户进行数据分析和决策制定。

通过数据可视化，农民、农业企业和政府部门可以直观地了解农田的水分状况、作物的生长情况和病虫害的发展趋势等信息，及时采取相应的措施，提高农业生产效益。

6. 预警与决策支持基于大数据平台的数据分析和挖掘，智慧农业大数据平台能够实时监测农田环境、作物生长状态，发现问题和风险，并提供决策支持。

例如，根据病虫害的发展趋势和阈值，及时提醒农民采取相应的防治措施，减少病虫害对作物的影响。

同时，基于历史数据和气象预测，提供种植推荐和施肥灌溉建议，帮助农民制定科学的农业生产计划。

智慧农业云平台的系统特点及优势近年来，智慧农业发展突飞猛进，众多技术、资金、人才的流入，为农业现代化发展提供了广阔的发展空间与平台机遇。

在刚举办的“互联网+现代农业”暨智慧农业高峰论坛上，就当前智慧农业、互联网+现代农业的发展现状，主办方托普云农副总经理朱旭华接受了采访，立足智慧农业的发展生态圈，呼吁多方力量携手共同推进互联网+现代农业的发展。

“智慧农业作为一个非常巨大的市场，不可能是一家企业能做的完的、做的好的，要想持续健康发展，还需要更多的合作共赢、互帮互助。

”在朱旭华看来，这种合作并不是简单的你依附我，我依附你，而是产生倍增效应，1+1一定要大于2。

一号文件代表政府的引导和市场的方向，尤其是农业供给侧改革这个概念。

一些电商的人认为今年一号文件的侧重点是电商，做物联网的认为是物联网，做食品安全的认为是食品安全，这都是比较孤立的想法。

所有这些板块都是供给侧，都是智慧农业的组成部分，都是农业改革的一部分。

如今，智慧农业已成为行业发展的新风口，传统粗放式的农业需要利用大数据进行产业转型升级。

通过新一代物联网、大数据、3S等信息化技术有效整合省市县各级涉农资源，构建互联共享的“互联网+农业”信息服务体系，最终实现科学指导农业生产经营管理、政府决策监管和社会公众服务。

在智慧农业大数据的应用方面，托普云农除了打造一套系统化的智慧农业整体解决方案之外，还不断整合物联网与大数据的资源，努力打造智慧农业云平台。

据悉，托普云农从2010年开始，就导入了“互联网+”的概念。

在原先的设备基础之上进行迭代升级，把原先的单机版变成网络版，把原有的传感器变成在线监测传感器，原先的一个数据端变成现在的云端处理。

在托普云农的朱旭华看来，“我们即是连接者，也是被连接者。

我们即是产品的提供者，也是产品的推广者。

无论是从事农资行业，还是经营农业电商，都可以相互整合，借助资源嫁接来助推行业的整体发展。

”目前，托普云农已与海康威视、中国电商县域联盟、金禾天成、浙江大学技术转移中心、大疆创新科技等多家企业签署了跨领域、跨行业的战略合作协议，践行产业合作的新战略。

互联网智慧农业大数据服务平台建设方案
一、总体方案
1、概念
智慧农业大数据服务平台，是一个以互联网技术为基础的，以农业和检测数据收集、分析、存储、传播、管理为核心的服务平台。

该平台的建设主要目的是利用大数据技术来改善农业的效率，降低农业产品的生产成本，帮助农民增加收入和提高农业产业的竞争力。

2、服务平台技术架构
智慧农业大数据服务平台需要采用分布式、网络化、实时性和数据分析等技术。

（1）数据采集：采用开放性网络架构，采用数据采集模块，从农业种植和检测环境中获取包括光照、土壤湿度、气温等农业数据，并将其实时传输到数据中心。

（2）数据存储：采用大数据存储技术，将采集的农业数据存储在大数据存储服务器上，并实现数据的安全性。

（3）数据分析：采用智能分析技术，对农业数据进行统计分析和有效分析，从而增强农业管理的效率。

（4）数据输出：采用网络传输技术，将数据输出到客户端设备，使用户可以直接查看分析结果，从而更好地管理农业生产。

（5）业务管理：在服务平台上安装业务管理模块，实现资源管理、统计分析、报表统计等功能，以支持用户对农业信息的查询和管理。

农业大数据平台构建第一章农业大数据平台概述 (3)1.1 平台定义与意义 (3)1.1.1 平台定义 (3)1.1.2 平台意义 (3)1.2 发展背景与趋势 (3)1.2.1 发展背景 (3)1.2.2 发展趋势 (3)第二章数据资源整合 (4)2.1 数据来源与分类 (4)2.1.1 数据来源 (4)2.1.2 数据分类 (4)2.2 数据采集与预处理 (4)2.2.1 数据采集 (5)2.2.2 数据预处理 (5)2.3 数据存储与管理 (5)2.3.1 数据存储 (5)2.3.2 数据管理 (5)第三章数据分析与挖掘 (5)3.1 数据分析方法 (5)3.1.1 描述性分析 (5)3.1.2 诊断性分析 (6)3.1.3 预测性分析 (6)3.1.4 规范性分析 (6)3.2 数据挖掘技术 (6)3.2.1 关联规则挖掘 (6)3.2.2 聚类分析 (6)3.2.3 分类分析 (6)3.2.4 时序分析 (7)3.3 模型评估与优化 (7)3.3.1 模型评估指标 (7)3.3.2 模型优化方法 (7)3.3.3 模型迭代更新 (7)第四章农业生产监测 (7)4.1 农业生产数据监测 (7)4.2 农业环境数据监测 (8)4.3 农业病虫害监测 (8)第五章农业市场分析 (8)5.1 市场需求分析 (8)5.2 市场供给分析 (9)5.3 市场价格预测 (9)第六章农业政策支持 (10)6.1 政策数据收集与分析 (10)6.1.1 数据来源及收集方法 (10)6.1.2 数据处理与分析 (10)6.1.3 政策数据可视化 (10)6.2 政策效果评估 (10)6.2.1 评估方法 (10)6.2.2 评估指标 (10)6.2.3 评估流程 (10)6.3 政策建议与优化 (11)6.3.1 政策制定优化 (11)6.3.2 政策执行优化 (11)6.3.3 政策调整与完善 (11)第七章农业产业链管理 (11)7.1 产业链数据整合 (11)7.1.1 数据来源与整合框架 (11)7.1.2 数据整合方法 (11)7.1.3 数据整合效果评估 (12)7.2 产业链优化策略 (12)7.2.1 产业链结构优化 (12)7.2.2 产业链协同发展 (12)7.2.3 产业链金融服务 (12)7.3 产业链风险防控 (12)7.3.1 风险类型与识别 (13)7.3.2 风险防控措施 (13)7.3.3 风险防控效果评估 (13)第八章农业大数据应用 (13)8.1 农业生产管理 (13)8.1.1 数据驱动的农业生产决策 (13)8.1.2 农业生产效率提升 (13)8.2 农业市场营销 (14)8.2.1 农产品市场预测 (14)8.2.2 农产品品牌建设 (14)8.3 农业政策制定 (14)8.3.1 政策决策支持 (14)8.3.2 农业产业规划 (14)第九章平台设计与实现 (15)9.1 系统架构设计 (15)9.2 关键技术研发 (15)9.3 系统功能优化 (16)第十章农业大数据平台推广与应用 (16)10.1 平台推广策略 (16)10.2 应用案例分析 (16)10.3 未来发展趋势与挑战 (17)第一章农业大数据平台概述1.1 平台定义与意义1.1.1 平台定义农业大数据平台是指利用现代信息技术，对农业生产、加工、销售、服务等环节产生的海量数据进行集成、处理、分析与挖掘，以提供决策支持、优化资源配置、提高农业生产效益和农产品质量为目标的信息化系统。

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。

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。

农业物联网、大数据、云平台管理技术在农业中的应用作者：杨鹏飞杨瑞娟来源：《农业开发与装备》 2019年第2期摘要:农业物联网、大数据、云平台管理技术在农业中的应用,减少了人力资本的投入,实现了农业生产的精准化作业,大大提升农业作业效率,实现了大规模生产者作业的数字化管理。

关键词:物联网;大数据;云平台管理科技技术的飞速发展,催生了农业物联网、大数据、云平台管理技术在农业中的应用,具体未来的发展思路如何,结合实情做讨论分析。

1 农业物联网在农业中的应用1.1 概念界定物联网的概念界定,是建立在互联网基础之上的实现物物互联的农业信息互联体系。

从这个概念的界定来看,至少应包括两方面含义:第一,农业物联网发展的源起点,依然从农户互联网起步。

可以说是,农业互联网基础上的延伸和发展。

第二,物联网的客户端,实现了建立在互联网基础上的信息沟通。

1.2 在农业中的实际应用多年来,随着农产品交易的日渐频繁,物联网在农业领域的应用更是渐显广泛。

为此,从如下几方面,就在农业中的实际应用做分析。

1.2.1 生产环境的智能监管。

温室大棚的产生,为满足蔬菜跨季市场供应提供可能。

而温室大棚的管理,由于受环境条件的限制,往往需要耗费大量的人力、财力和物理。

更关键的是,人工作业难免有种植误差的存在。

物联网在温室大棚的应用,能将作业误差缩小到最低,大大提升作物种植经济效益,改善种植作物品质,有利于提升种植产量,实现作业的精准化、智能化、高效化管理。

由此为核心技术形成的几大控制系统如下:智能化控制系统,采集棚内空气、土壤、光照等环境因素参数,比较与预先设定的差异值,一旦出现偏差会自动启动设备,改善棚内环境控制在标准范围内。

视频监控系统,借助远程操作系统,实现对农作物生产、设备运行等远程监控。

此系统的形成,简化工作负担。

为后期的农作生产,提供可参考的画面依据。

便捷化监控系统,实现与手机的互联,是农业物联网操作的有一大便捷。

通过手机客户端,能做到远程随时监控作物生长情况、设备运行情况,同时根据与数据的比较,随时操控数据管理。