下载文档原格式
推进农业农村大数据应用平台建设实施方案随着互联网和信息技术的快速发展，农业农村大数据应用平台的建设对于实现农业的现代化和农村的信息化具有重要意义。
农业农村大数据应用平台可以为农业决策提供科学的依据，提高农业生产效率和质量，促进农村经济的发展。
以下是推进农业农村大数据应用平台建设实施方案的主要内容：一、目标与原则：1.目标：建设功能全面、服务便捷、数据安全的农业农村大数据应用平台，提供全面、准确、实时的农业决策支持和农村经济发展信息服务。
2.原则：科学性、实用性、开放性、共享性、安全性。
二、基础建设：1.建立完善的信息采集体系：利用物联网、传感器等技术手段，对农田、天气、农作物生长情况等进行实时监测与数据采集。
2.构建可靠的数据存储和处理平台：建立云计算平台和大数据存储系统，实现大数据的搜集、融合、分析和处理。
3.建立全面的数据标准和规范：制定农业农村大数据的标准和规范，确保数据的一致性和可比性。
三、功能建设：1.农业生产决策支持：根据大数据分析结果，提供农业生产的种植、养殖、施肥、灌溉等方面的科学决策支持，提高农业生产效率和质量。
2.农产品市场预测和规划：通过大数据分析市场需求，预测农产品的供求情况和价格变动趋势，为农民和企业提供农产品销售的参考意见和市场规划。
四、支撑与保障：1.技术支持：加强技术研究和创新，推动大数据相关技术的发展与应用，提高农业农村大数据的采集、存储、分析和应用能力。
2.政策支持：制定相关政策和规定，鼓励农民和企业参与农业农村大数据建设的积极性，提供资金和技术支持。
3.数据安全保障：加强数据安全管理，确保农业农村大数据的安全性和隐私保护，防止数据泄露和滥用。
4.人才培养与培训：加强对农业农村大数据应用平台的人才培养和培训，提高专业人员的技术水平和应用能力。
五、推进措施：1.加强组织领导：成立农业农村大数据应用平台建设的专门机构，统一协调推进工作。
2.加大投入力度：增加农业农村大数据应用平台建设的财政投入，鼓励社会资本参与。
农业大数据平台建设方案2023年目录1.项目背景及必要性 (5)1.1项目背景 (5)1.2项目必要性 (7)1.2.1农业农村大数据已成为现代农业新型资源要素 (7)1.2.2发展农业农村大数据是破解农业发展难题的迫切需要 (8)1.2.3发展农业农村大数据迎来重大机遇 (8)2.农业大数据共享现状及存在问题 (9)2.1农业大数据现状 (9)1.2.3农业大数据共享的基础环境得到优化 (9)1.2.3初步形成了一批农业数据共享和发布平台 (10)1.2.3农业大数据共享的水平有限，质量不高 (11)2.2农业大数据推进存在的问题分析 (12)2.2.1体制机制存在局限障碍 (12)2.2.2共享技术支撑不足 (13)2.2.3共享标准规则缺乏 (13)3.农业大数据需求分析 (14)3.1农业大数据业务需求 (14)3.1.1 生产智能化应用需求 (14)3.1.2 农产品质量安全监管需求 (14)3.1.3 农业公共信息服务需求 (14)3.1.4 农业大数据资源建设需求 (15)3.1.5 农业政务管理需求 (15)3.2农业大数据技术需求 (16)3.2.1数据采集的需求 (16)3.2.2数据处理的需求 (16)3.2.3数据整合的需求 (16)3.2.4数据管理的需求 (16)3.2.5数据发布展现的需求 (17)3.2.6数据共享交换的需求 (17)3.2.7农业大数据“大众创业，万众创新”的需求 (17)3.2.7数据安全访问控制需求 (17)4.农业大数据平台总体设计 (18)4.1平台设计思路 (18)4.2基本原则 (18)4.3应用领域 (19)4.4平台架构 (20)4.4.1总体架构 (20)4.4.2平台特点 (20)5.建设方案 (23)5.1农业农村大数据资源梳理和资源中心建设 (23)5.1.1资源的调研和分析 (23)5.1.2模型设计和标准制定 (24)5.1.3数据资源中心建设 (24)5.2农业大数据融合平台 (26)5.2.1平台概述 (26)5.2.2主要功能 (26)5.2.3平台特点 (39)5.3数据开放平台 (41)5.3.1平台概述 (41)5.3.2主要功能 (42)5.4大数据交易平台 (43)5.4.1网站系统 (43)5.4.2订单交易系统 (44)5.4.3我的账号 (44)5.4.4个性定制系统 (44)5.4.5客户服务系统 (44)5.5运营管理平台 (44)5.5.1报表统计 (45)5.5.2消息中心 (45)5.5.3客服中心 (45)5.5.4业务监控告警 (45)5.5.5用户行为分析 (46)1.项目背景及必要性1.1项目背景“十三五”时期，是新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展的关键时期，信息化成为驱动现代化建设的先导力量，农业农村信息化发展迎来了重大历史机遇。
农业大数据平台建设与优化方案第一章：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：农业大数据平台架构设计 (3)2.1 平台架构概述 (3)2.2 数据采集与处理 (4)2.2.1 数据采集 (4)2.2.2 数据处理 (4)2.3 数据存储与管理 (4)2.3.1 数据存储 (4)2.3.2 数据管理 (4)第三章：数据资源整合与共享 (5)3.1 数据资源整合策略 (5)3.1.1 明确数据资源整合目标 (5)3.1.2 构建数据资源整合框架 (5)3.1.3 制定数据资源整合流程 (5)3.2 数据资源共享机制 (5)3.2.1 建立数据资源共享政策 (5)3.2.2 搭建数据资源共享平台 (6)3.2.3 制定数据资源共享标准 (6)3.2.4 实施数据资源共享策略 (6)3.3 数据质量保障 (6)3.3.1 数据质量评估 (6)3.3.2 数据质量控制 (6)3.3.3 数据质量改进 (6)第四章：农业大数据分析与挖掘 (7)4.1 数据分析方法 (7)4.1.1 统计分析方法 (7)4.1.2 机器学习方法 (7)4.1.3 深度学习方法 (7)4.2 数据挖掘模型 (7)4.2.1 关联规则挖掘 (8)4.2.2 聚类分析 (8)4.2.3 分类预测 (8)4.3 农业应用场景 (8)4.3.1 病虫害监测与防治 (8)4.3.2 农作物种植规划 (8)4.3.3 农业气象服务 (8)4.3.4 农产品市场预测 (8)4.3.5 农业资源优化配置 (8)第五章：平台功能设计与实现 (8)5.1 功能模块划分 (8)5.2 系统界面设计 (9)5.3 关键技术实现 (9)第六章：信息安全与隐私保护 (10)6.1 信息安全策略 (10)6.1.1 安全架构设计 (10)6.1.2 安全策略制定 (10)6.1.3 安全防护措施 (11)6.2 隐私保护措施 (11)6.2.1 隐私保护原则 (11)6.2.2 隐私保护技术 (11)6.2.3 隐私保护管理 (11)6.3 法律法规遵循 (12)第七章：平台运行维护与管理 (12)7.1 运行维护策略 (12)7.2 系统监控与预警 (12)7.3 用户服务与支持 (13)第八章：农业大数据应用案例分析 (13)8.1 精准农业 (13)8.2 农业金融 (14)8.3 农业电商 (14)第九章：平台优化与升级 (14)9.1 技术优化策略 (14)9.1.1 数据存储与处理优化 (14)9.1.2 数据分析与挖掘优化 (14)9.1.3 系统功能优化 (15)9.2 业务流程优化 (15)9.2.1 用户界面优化 (15)9.2.2 业务协同优化 (15)9.2.3 数据安全与隐私保护 (15)9.3 持续迭代与升级 (15)9.3.1 技术升级 (15)9.3.2 业务拓展 (16)9.3.3 用户服务优化 (16)第十章：项目总结与展望 (16)10.1 项目成果总结 (16)10.2 存在问题与挑战 (16)10.3 未来发展展望 (17)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速，信息技术在农业生产中的应用日益广泛。
农业智能种植大数据平台建设方案第一章：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：市场需求分析 (3)2.1 市场现状 (3)2.1.1 农业产业发展现状 (3)2.1.2 农业信息化发展现状 (3)2.1.3 农业智能种植发展现状 (4)2.2 市场需求 (4)2.2.1 提高农业生产效率 (4)2.2.2 促进农业产业结构调整 (4)2.2.3 提升农业资源利用效率 (4)2.2.4 促进农业绿色发展 (4)2.2.5 提高农业产业链管理水平 (4)2.2.6 满足农业科技创新需求 (4)第三章：技术架构设计 (4)3.1 技术选型 (4)3.2 系统架构 (5)3.3 技术实现 (5)第四章：数据资源建设 (6)4.1 数据来源 (6)4.2 数据整合 (7)4.3 数据清洗 (7)第五章：数据处理与分析 (8)5.1 数据预处理 (8)5.1.1 数据清洗 (8)5.1.2 数据整合 (8)5.1.3 数据转换 (8)5.2 数据挖掘 (8)5.2.1 关联规则挖掘 (8)5.2.2 聚类分析 (8)5.2.3 分类预测 (9)5.3 分析模型 (9)5.3.1 机器学习模型 (9)5.3.2 深度学习模型 (9)5.3.3 优化算法 (9)第六章：智能种植应用开发 (9)6.1 应用场景 (9)6.2 应用开发 (10)6.3 应用测试 (10)第七章：平台运营管理 (11)7.1 运营策略 (11)7.1.1 市场定位 (11)7.1.2 产品策略 (11)7.1.3 营销策略 (11)7.1.4 合作伙伴关系 (11)7.2 用户服务 (11)7.2.1 用户注册与认证 (11)7.2.2 用户反馈与投诉 (12)7.2.3 用户培训与支持 (12)7.2.4 用户评价与奖励 (12)7.3 数据安全 (12)7.3.1 数据加密与存储 (12)7.3.2 数据备份与恢复 (12)7.3.3 数据访问控制 (12)7.3.4 数据合规性检查 (12)7.3.5 数据安全防护 (12)第八章：政策法规与标准 (12)8.1 政策法规 (12)8.1.1 国家政策背景 (12)8.1.2 地方政策支持 (13)8.1.3 政策法规实施 (13)8.2 行业标准 (13)8.2.1 标准制定的重要性 (13)8.2.2 标准体系构建 (13)8.2.3 标准制定与实施 (14)第九章：项目实施与推进 (14)9.1 项目进度 (14)9.2 项目评估 (14)9.3 项目推广 (15)第十章：总结与展望 (15)10.1 项目成果 (15)10.2 未来展望 (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，农业信息化建设逐渐成为农业发展的重要支撑。
精准农业大数据平台建设与运营方案第一章引言 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 研究意义 (3)1.3 研究方法 (3)第二章精准农业大数据平台概述 (4)2.1 精准农业大数据平台定义 (4)2.2 平台架构设计 (4)2.2.1 数据采集层 (4)2.2.2 数据处理与分析层 (4)2.2.3 服务与应用层 (4)2.2.4 平台支撑层 (5)2.3 关键技术 (5)2.3.1 数据采集技术 (5)2.3.2 数据处理与分析技术 (5)2.3.3 云计算与大数据技术 (5)2.3.4 人工智能技术 (5)第三章数据资源整合与梳理 (5)3.1 数据资源调查 (5)3.1.1 调查目的 (5)3.1.2 调查内容 (5)3.1.3 调查方法 (6)3.2 数据资源整合策略 (6)3.2.1 构建数据资源池 (6)3.2.2 制定数据共享政策 (6)3.2.3 数据资源整合流程 (6)3.3 数据清洗与预处理 (6)3.3.1 数据清洗 (6)3.3.2 数据预处理 (6)第四章数据存储与管理 (7)4.1 存储技术选型 (7)4.1.1 存储技术概述 (7)4.1.2 存储技术选型依据 (7)4.1.3 存储技术选型 (7)4.2 数据库设计 (7)4.2.1 数据库设计原则 (7)4.2.2 数据库设计内容 (8)4.3 数据安全与备份 (8)4.3.1 数据安全策略 (8)4.3.2 数据备份策略 (8)第五章数据分析与挖掘 (8)5.1 数据挖掘方法 (8)5.3 结果可视化展示 (9)第六章精准农业应用场景开发 (9)6.1 农业生产管理 (9)6.1.1 应用背景 (10)6.1.2 应用内容 (10)6.1.3 应用效果 (10)6.2 农业病虫害监测 (10)6.2.1 应用背景 (10)6.2.2 应用内容 (10)6.2.3 应用效果 (11)6.3 农业市场分析 (11)6.3.1 应用背景 (11)6.3.2 应用内容 (11)6.3.3 应用效果 (11)第七章平台运营策略 (12)7.1 运营模式设计 (12)7.1.1 平台定位 (12)7.1.2 运营模式架构 (12)7.1.3 运营策略 (12)7.2 用户需求分析 (12)7.2.1 用户群体划分 (12)7.2.2 用户需求分析 (13)7.3 运营团队建设 (13)7.3.1 人员配置 (13)7.3.2 团队培训与激励 (13)第八章平台推广与培训 (13)8.1 推广策略 (13)8.1.1 目标市场定位 (13)8.1.2 推广渠道 (14)8.1.3 合作伙伴 (14)8.1.4 政策支持 (14)8.2 培训内容设计 (14)8.2.1 培训目标 (14)8.2.2 培训内容 (14)8.3 培训方式与方法 (14)8.3.1 线上培训 (14)8.3.2 线下培训 (14)8.3.3 个性化培训 (14)8.3.4 持续培训 (15)第九章平台效益评估 (15)9.1 经济效益分析 (15)9.1.1 成本分析 (15)9.1.2 收益分析 (15)9.2.1 提高农业生产水平 (15)9.2.2 改善农村生活环境 (16)9.3 环境效益分析 (16)9.3.1 节能减排 (16)9.3.2 保护生态环境 (16)第十章总结与展望 (16)10.1 项目总结 (16)10.2 研究局限 (17)10.3 未来发展方向 (17)第一章引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展，大数据技术已经深入到各个行业之中，农业领域也不例外。
智慧农业大数据平台建设与运营方案第1章项目背景与概述 (4)1.1 智慧农业发展现状 (4)1.2 项目建设的意义与目标 (4)第2章智慧农业大数据平台需求分析 (5)2.1 功能需求 (5)2.1.1 数据采集与管理 (5)2.1.2 数据分析与挖掘 (5)2.1.3 智能决策与预警 (5)2.1.4 互动交流与信息共享 (5)2.2 技术需求 (5)2.2.1 数据存储与处理 (6)2.2.2 云计算与边缘计算 (6)2.2.3 人工智能与机器学习 (6)2.2.4 信息安全技术 (6)2.3 用户需求 (6)2.3.1 部门 (6)2.3.2 农业企业 (6)2.3.3 农户 (6)2.3.4 科研机构 (6)第3章平台架构设计 (6)3.1 总体架构 (6)3.1.1 感知层 (7)3.1.2 传输层 (7)3.1.3 平台层 (7)3.1.4 应用层 (7)3.2 技术架构 (7)3.2.1 数据采集与传输 (7)3.2.2 数据存储与管理 (7)3.2.3 数据处理与分析 (7)3.2.4 可视化展示 (7)3.3 数据架构 (8)3.3.1 数据源 (8)3.3.2 数据类型 (8)3.3.3 数据存储 (8)3.3.4 数据处理与流转 (8)3.3.5 数据安全与隐私保护 (8)第4章数据采集与处理 (8)4.1 数据源分析 (8)4.1.1 地理空间数据 (8)4.1.2 农业生产数据 (8)4.1.3 农业经济数据 (9)4.1.4 农业政策数据 (9)4.2 数据采集技术 (9)4.2.1 传感器技术 (9)4.2.2 遥感技术 (9)4.2.3 物联网技术 (9)4.2.4 人工智能技术 (9)4.3 数据预处理与存储 (9)4.3.1 数据预处理 (9)4.3.2 数据存储 (10)第5章数据分析与挖掘 (10)5.1 数据分析方法 (10)5.1.1 数据预处理 (10)5.1.2 描述性分析 (10)5.1.3 关联分析 (10)5.1.4 聚类分析 (10)5.1.5 时间序列分析 (10)5.2 模型构建与优化 (10)5.2.1 机器学习模型 (10)5.2.2 深度学习模型 (11)5.2.3 模型优化 (11)5.3 农业知识图谱构建 (11)5.3.1 知识抽取 (11)5.3.2 知识整合 (11)5.3.3 知识应用 (11)5.3.4 知识更新与维护 (11)第6章平台功能模块设计 (11)6.1 农业资源管理模块 (11)6.1.1 土地资源管理：对农田的地块信息、土壤类型、肥力状况等数据进行采集、存储与分析。
农业大数据建设方案（一）引言概述：农业大数据在现代农业中发挥着重要的作用，它可以帮助农民进行精确农业管理、提高生产效益、优化资源利用等。
本文将为您介绍农业大数据建设方案的第一部分，包括数据采集、数据存储、数据分析、数据应用和系统安全五个大点。
正文：一、数据采集1. 传感器技术：利用各类传感器获取农业环境、作物生长等数据。
2. 无人机遥感技术：通过无人机搭载的传感器收集高分辨率影像和其他农业数据。
3. 物联网技术：建立农业物联网系统，实现农业设备和物品之间的信息互联。
4. 手持设备应用：农民可以使用智能手机等设备采集农业生产过程中的数据。
5. 数据共享机制：构建数据共享平台，促进农业各方共享数据，提高数据获取效率。
二、数据存储1. 云计算技术：利用云计算平台存储和管理农业大数据。
2. 分布式数据库：搭建分布式数据库系统，提高数据存储和查询效率。
3. 数据备份和恢复：采取多重备份和灾备机制，确保数据安全和可靠性。
4. 数据标准化：制定统一的数据标准，方便数据存储和交换。
5. 数据隐私保护：加强数据加密，设立权限管理机制，保护农业大数据的隐私和安全。
三、数据分析1. 数据清洗和预处理：对采集的原始数据进行去噪和规范化处理。
2. 数据挖掘技术：运用数据挖掘算法挖掘数据中隐藏的规律和知识。
3. 机器学习算法：利用机器学习算法构建农业模型，预测农作物生长和病虫害情况。
4. 空间分析技术：将农业数据与地理信息系统相结合，实现空间分析和决策支持。
5. 大数据可视化：通过可视化技术将数据结果以图表等形式展现，方便农民理解和应用。
四、数据应用1. 精准农业管理：利用农业大数据优化农作物施肥、灌溉等管理决策。
2. 农业风险评估：通过数据分析预测农业灾害风险，提前采取相应措施。
3. 决策支持系统：基于农业大数据构建农业决策支持系统，辅助农民进行农业经营决策。
4. 农产品质量追溯：利用农业大数据追踪农产品生产、加工和流通过程，确保农产品质量安全。
农业大数据应用体系架构和平台建设方案目录第一部分、项目概况 (1)1.1、建设背景 (1)1.2、平台定位 (8)1.3、建设意义 (10)1.4、国内外同类产品分析 (13)第二部分、项目方案 (14)2.1、行业应用平台 (14)2.2、大数据分析平台 (33)2.3、网络拓扑图 (46)2.4、研发技术路径 (51)2.5、解决关键问题 (64)第三部分、项目建设进度 (67)第四部分、投资估算 (68)4.1、资金使用预算 (68)4.2、项目资金筹措方案 (68)4.3、项目资金使用计划 (69)第五部分、效益分析 (70)5.1、经济效益分析 (70)5.2、社会效益分析 (71)第六部分、项目风险分析及控制 (75)6.1、项目发展市场机遇 (75)6.2、项目的风险性及不确定性分析 (76)6.3、项目风险防范对策 (79)6.4、项目综合风险评价 (82)第一部分、项目概况1.1、建设背景1.1.1、中国农业植保现状和问题农业植保涉及我国粮食安全、食品安全、生态安全和农业丰产、农民丰收，在我国农业生产中起着举足轻重的作用, 提高农药有效利用率，减少农药使用量，控制和逐步降低农业生态环境污染，提高农产品、食品的安全质量水平，是农业可持续发展的必然要求，符合国家中长期规划重点支持方向要求。
我国农业植保存在以下几个方面的问题：第一、我国可用耕地情况复杂，存在很多不适合大型机械开展农业植保作业的农田，只能依靠人工作业，作业效率低，植保成本高。
第二、以人工或传统机械的方式开展的农业植保工作，未对植保过程和植保结果进行有效监控，各项工作开展无农业大数据专业指导，植保工作精度、准度、植保效果无法保障。
第三、“鸦片式治疗”致农药残留超标严重由于喷洒技术落后，大容量粗雾滴喷雾，农药利用率低，防治效果差，为了杀虫，农民不得不使用农药反复喷洒，如此一来，便形成了“鸦片式治疗”的恶性循环。
第四、目前国家的城镇化发展非常迅速，随着大量农村劳动力进城务工，在农村从事农业生产的劳动力不断减少，这自然就推高了农业生产的用工成本，加之进城务工人员的工时费高于农村，使得农业生产缺乏吸引力，让农户不得不提高雇工费来进行农业生产，但即便这样，在病虫害大面积爆发的时候，种植户还是会面临请不到人的困境。
第五、国家正在推进土地流转工作，据统计，我国土地流转面积4.43亿亩，这些土地都已经达到了规模化的种植，这种地块大、集中耕种的模式传统植保方式已经无法满足这种大规模的作业要求。
1.1.2、无人机农业植保的巨大优势中国是农业最大的需求国，传统农业作业方式的弊端正在逐步凸显，尤其是在植保这一细分领域，那么如何提高中国农作物病虫害防治机械化水平，实行统防统治的专业化服务，提高农业资源的利用率，增强突发性大面积病虫害防控能力，缓解农村劳动力短缺，增强农业抗风险能力，保障国家粮食安全、生态安全，实现农业可持续发展具有十分重要的意义。
近年来随着我国智能制造领域的不断创新，无人机领域得到了快速的发展，尤其是面向农业植保的无人机更是从“市场眼中的不可能”到“这事儿可行，这个好”，那么无人机农业植保与传统农业植保方式相比存在哪些明显的优势呢？主要体现如下几个方面：为突发性大面积病虫害防控提供了全新的技术与装备随着全球气候变化，突发性大面积的病虫害发生频繁，严重危害了我国粮食安全和农业生产稳定发展。
全国农作物病虫害发生48亿次，年损失粮食多达2157万吨。
突发大面积的玉米黏虫，缺乏专用高效的施药技术装备致使防治不利，仅这次玉米黏虫发生面积近5000万亩，占全国玉米播种面积的9.72%，其中严重发生面积650万亩，占到全国播种面积的 1.26%，这类突发性大面积的病虫害已经影响国家粮食安全，破坏农业可持续发展。
作业效率高无人机施药作业效率高，较常规机具可提高100～150倍，而作业成本5～8元/亩，仅为常规作业的1/4～1/6。
高效、低成本的无人机施药技术为解决突发性大面积病虫害防控难题提供了全新的技术与装备。
大大降低植保成本从水资源来看：无人机节省水资源90%；从农药来看：无人机精准施放节省农药50%；从喷洒工具来看：无人机的喷洒成本只是传统农业机器的15~25%。
通过上述调研情况来看，农业无人机的喷洒方式大大降低了农业植保客户的成本。
提高农药有效利用率，减少农药使用量农药施用技术与装备涉及我国粮食安全、食品安全、生态安全和农业丰产、农民丰收，在我国农业生产中起着举足轻重的作用。
提高农药有效利用率，减少农药使用量，控制和逐步降低农业生态环境污染，提高农产品、食品的安全质量水平，是农业可持续发展的必然要求，符合国家中长期规划重点支持方向要求。
操作简单植保无人机在田头地埂就能升起降落，实现低空飞行，可在视距范围内控制飞行喷洒效果。
非常适用于各类复杂地形农田和不同种类高矮的农植物与树林，相邻农田种植不同农作物情况下也可精准的喷洒。
配备先进的导航自驾系统可以通过地面基站或者一台笔记本电脑设计飞行路线实现飞机自主喷洒农药。
雾化均匀、精准喷洒和植保效果好植保无人机可采用远距离遥控操作和飞控导航，自主飞行只需在喷洒作业前，将农田的GPS信息采集到，并把航线规划好，输入到地面站的内部控制系统中，地面站对飞机下达指令，飞机就可以载着喷洒装置，自主将喷洒作业完成，完成之后自动飞回到起飞点，而在飞机喷洒作业的同时，还可通过地面站的显示界面做到实时观察喷洒作业的进展情况。
利用农业植保无人机向下的强烈旋转气流在喷洒农药时可以在翻动和摇晃农作物的同时，在下方的农作物形成一个紊流区，可以非常均匀地喷洒农药，因此能将部分农药喷洒到茎叶背面和根部，这是目前人工和其他喷洒设备无法做到的喷洒质量。
由于无人机下旋风力集中而有力，采用超细雾状喷洒比较容易透过植物绒毛的表面形成一层农药膜均匀而有效的杀灭害虫。
人药分离，避免药物中毒传统农药喷洒模式下，由于人就在农药的覆盖范围下，极易发生农药中毒事件，而且概率极大，然而植保无人机是自主飞行喷洒农药,喷洒作业人员避免了直接暴露于农药范围内的危险，保障了人员的安全。
即使采取手动遥控作业，人员与植保机距离较远，发生操作故障或紧急情况时也不会对操作人员造成危害。
1.1.3、市场机会与发展前景1）政策引导农业大数据应用体系架构和平台项目符合《国家中长期科学和技术发展规划纲要（重点支持方向；符合“全国新增千亿斤粮食生产能力规划”和“粮食丰产工程”的要求；符合中央一号文件“加快推进农业机械化”的要求；符合农业部“关于推进农作物病虫害专业化防治的意见”精神；符合我国现代农业发展的需求。
加快农业机械化建设及布局，充分发挥农业机械集成技术、节本增效、推动规模经营的重要作用，不断拓展农机作业领域，提高农机服务水平。
加大信贷支持力度，鼓励种养大户、农机大户、农机合作社购置大中型农机具。
落实支持农机化发展的税费优惠政策，推动农机服务市场化和产业化。
2）巨大的市场空间未来无人机植保需求将会更加强劲；而按照我国18亿亩耕地红线测算，目前无人机植保的占有率为3%，未来的发展潜力无限，而且会集中式爆发，因此无人机植保的发展空间将是巨大的。
1.1.4、当前无人机农业植保服务的制约因素新生事物，市场和用户需要一个认知和接受的过程无人机农业植保服务起步较晚，属于新生事物，市场和用户需要有一个认知和接受的过程，随着植保无人机功能的不断完善，推广速度的不断加快，市场的认知程度在不断提高，植保无人机的市场前景非常广阔，必将占领主流农业植保市场。
缺少无人机喷洒施药经验及技术目前，在国内农业植保无人机在开展植保作业时，农药配比仍然是固有模式，缺少一套与植保无人机低空低量高效施药所配套的施药技术，也是当前市场的短板，使用者没有一套科学完善的判别标准以确定在喷雾过程中所需要的雾滴粒径、雾滴沉积分布密度、农药浓度等施药参数，需要建立一个以无人机农业喷洒为基础的行业大数据分析平台，基于无人机的喷洒参数建立分析模型，不断完善植保用药的专业性。
真正可用好用的无人机并不多植保无人机的企业较多，而大多数的机型都以多旋翼为主，主要因为飞控的成熟性，产品结构简单，技术门槛低，操作简单，所以市场上一些打着植保无人机企业是鱼龙混杂，真正掌握飞控技术只有少数。
相对于无人机中直升机系列的技术要求就很高了，现在国内能研发生产出植保无人直升机很少，这也代表一些企业在无人机领域的高度，植保无人机能否自主飞行、断点续航、断点记忆选配功能，在针对物种的时候能否定高、定速、定流量，均是最终能高效统防统治的基本要求。
飞手人员短缺，无法满足日益庞大的无人机植保市场需求我国农业植保无人机仍然处在蓝海市场，飞手、设备都供不应求，有专家预计到2020年，无人机植保从业人员需求量是40万人。
我国目前在册的专业飞手不到1万人，人才缺口巨大。
1.2、平台定位1.2.1、建立行业运营平台建立一套完善的农业植保运营管理平台，整合整个产业链，为无人机厂家、飞手、农药企业、植保客户提供全方位对接与服务，建立无人机与飞手、飞手与植保客户、农药厂商与植保客户的联系与沟通，打通了各个环节的断点和信息不对称。
同时，在植保服务的过程中，采集整个无人机植保服务的全过程数据，通过手动录入或自动采集等方式，完成平台的数据积累。
1.2.2、建立植保行业大数据中心平台以无人机植保农药喷洒这一行业细分领域为基础，通过人工录入植保服务过程，连接无人机、地面站、监测仪等相关采集设备，抓取互联网上的一些专业数据库以及与相关农业科学院所等专业机构的合作，采集地理信息，气象信息、土壤信息、农作物信息、病虫害信息、农药信息、药剂配比信息、配件信息、无人机飞行信息、飞手信息、飞行轨迹、药剂喷洒控制信息等等建立分析模型，通过效果评测信息逐步完善分析模型，从而形成覆盖农业无人机植保领域的大数据中心，成为行业的智脑，填补行业的空白。
目前，平台已经完成针对280万亩的农田进行数据采集工作，未来2~3年，预计采集的样本数据不少于5000万亩，这些数据的积累和沉淀将会是海量的、无比庞大的，其具有的数据意义是具有覆盖性及高价值的。
1.2.3、完善植保全过程的管理手段通过强大的数据分析、信息交换、海量存储、智能分析等业务能力，逐步完善植保全过程的管理手段，提高信息化装备，健全信息服务质量，提高平台农业植保工作服务能力，可为农业植保行业相关企业、从业者和种植户提供专业化、智能化的农业大数据服务，利用平台的基础服务用户能够更快，在提高植保无人机施药效率和施药效果的同时，进一步降低种植户农业植保作业成本，提升经济收入，为农业植保工作宏观决策提供坚实科学的大数据依据，带动并促进无人机植保服务的行业发展，促进我国农业智能化水平的提升、助力农业现代化快速发展。
