XXX省智慧农业大数据云平台建设和运营整体解决方案
智慧农业整体解决方案
环境监测：实时监测养殖场内的温度、湿度、光照等环境参数
01
自动控制：根据环境参数自动调整养殖场的通风、光照、供水等设备
02
智能饲喂：根据养殖动物的生长阶段和需求，自动调整饲料投放量和时间
03
疾病预警：通过监测养殖动物的行为和生理指标，提前发现疾病风险并采取措施
04
数据分析：收集和分析养殖场的各项数据，为养殖决策提供科学依据
案例3：某地农业企业，通过智能农业技术，实现农业生产的精细化管理，提高产品质量和附加值。
案例4：某地农业科研机构，通过智能农业技术，实现农业科研的智能化、精准化，提高科研效率。
发展趋势
智能化：利用物联网、大数据等技术，实现农业生产的智能化管理
01
01
02
03
04
精细化：通过精细化管理，提高农业生产效率和农产品质量
软件平台：数据采集、分析、可视化等
03
网络连接：无线网络、有线网络等
04
数据安全：加密、备份、权限管理等
05
系统集成：与其他农业管理系统的集成和协同工作
数据采集与分析
数据分析：利用机器学习、深度学习等方法，对数据进行分析，挖掘有价值的信息
03
数据可视化：将分析结果以图表、图像等形式展示，便于理解和决策
1
智能监控：实时监测土壤湿度、温度、光照等环境参数
2
智能灌溉：根据监测数据，自动调节灌溉量，实现精准灌溉
3
智能施肥：根据作物生长阶段和土壤养分状况，自动调节施肥量，实现精准施肥
4
智能植保：通过无人机、传感器等设备，实时监测病虫害情况，自动喷洒农药，实现精准植保
5
智能管理：通过大数据、物联网等技术，实现种植过程的数字化、智能化管理，提高种植效率和产量。
智慧农业示范园区大数据应用平台综合解决方案
支持多种数据源，包括传感器、无人机、图像识 别等。
数据清洗
通过数据清洗和预处理，提高数据质量，降低数 据分析的复杂度。
数据转换
支持数据的转换和加工，满足不同业务需求的数 据格式和指标要求。
数据存储与备份
数据存储
采用分布式文件系统，支持海量 数据的存储和管理。
数据备份
定期备份数据，确保数据的安全 性和可靠性。
根据数据分析结果，优化园区 人力、物力、财力等资源配置 ，提高运营效率。
园区农业旅游融合发展
农业科普教育
通过智能化的农业设施和展示，为游客提供农业知识普及和农业文化传承服务。
旅游资源开发
结合园区特色和旅游需求，开发农业旅游线路和产品，吸引更多游客。
农业与旅游融合发展
推动农业与旅游业的深度融合，形成综合性的农业旅游产业。
依据设计文档进行系统开发、测试、上线等，确保系统 的功能完备、性能稳定。
系统平台运行维护与升级
01
系统监控与故障处理
02
数据备份与恢复
实时监控系统运行状态，及时发现和 解决系统故障，确保系统的高可用性 。
定期备份系统数据，确保数据的安全 性和可恢复性。
03
系统升级与优化
根据业务需求和技术发展，及时对系 统进行升级和优化，提高系统的性能 和功能。
数据归档
对于历史数据，采用数据归档方 案，提高存储效率和管理能力。
数据挖掘与分析
数据挖掘
采用机器学习和数据挖掘技术，发现数据中 隐藏的模式和关联关系。
数据分析
支持多种数据分析方法，包括统计分析、趋势分析 等。
可视化分析
提供可视化工具，直观展示数据和分析结果 。
数据可视化与智能展示
智慧农业大数据应用平台综合解决方案
服务于政府农业管理部门、农业企业、农户等，推动农业现代化发展，助力乡村振兴。
平台架构与组成
数据层：负责数据的采集、存储、处理 ，包括农田环境数据、农业生产数据、 农产品市场数据等。
通过以上综合解决方案，智慧农业大数 据应用平台将助力实现农业现代化、智 能化发展，提升我国农业整体竞争力。
安全保障体系：确保平台数据安全，防 止数据泄露、篡改，保障平台稳定运行 。
数据驱动决策
平台通过收集、整合、分析农业大数据，为政府、企业和农户提供 数据驱动的决策支持，降低农业生产风险。
应对农业挑战
平台有助于应对气候变化、资源短缺等农业挑战，提高农业抗风险 能力。
平台目标与定位
目标
构建一个集数据收集、处理、分析、应用于一体的智慧农业大数据应用平台，为农业产业链各环节提供智能化、 精细化服务。
智慧农业大数据应用平台综合解决 方案
汇报人：小无名 2023-11-24
目 录
• 智慧农业大数据应用平台概述 • 农业数据采集与处理技术 • 农业大数据分析与应用 • 平台应用案例与效果评估 • 未来展望与发展建议
01 智慧农业大数据应用平台 概述
平台背景与意义
农业现代化转型
智慧农业大数据应用平台的出现，是农业现代化转型的必然要求 ，有助于提高农业生产效率，实现可持续发展。
• 精准农业：通过大数据和人工智能技术，精准农业将成为未来农业发展的重要方 向，实现对土壤、气候、病虫害等的精准监测和预测。
智慧农业发展趋势与挑战
• 农业产业链协同：农业将不仅仅是生产环节，而是向农产品加 工、物流、销售等全产业链延伸，形成协同发展的格局。
智慧农业发展趋势与挑战
01 02 03 04
利用无人机搭载多光谱、热红外等传感器，实现 高效、无损的农田信息获取，为农业生产提供精 确决策支持。
智慧林业生态大数据信息化云平台建设和运营总体解决方案
为科研机构和教育部门提供丰富的生态大数据资 源和分析工具，推动生态文明领域的科研创新和 人才培养。
社会公众服务
通过平台为社会公众提供生态环境相关的信息查 询、科普教育等服务，提高公众的环保意识和参 与度。
04
运营方案与商业模式
平台运营策略与计划
01
数据驱动运营
通过收集、分析和利用大数据， 洞察用户需求和行为，优化平台 功能和服务，提升用户体验。
大数据处理技术
数据挖掘与机器学习技术
3D可视化技术
创新点
采用分布式存储和计算框架， 实现对海量林业生态大数据的 高效处理和分析。
运用数据挖掘和机器学习算法 ，发现林业生态数据中的关联 规则和趋势，为决策提供支持 。
利用3D可视化技术，直观展示 林业生态数据和分析结果，提 高用户体验。
引入新技术如区块链等，确保 数据不可篡改，提高数据安全 性；利用人工智能技术进行自 动化数据分析和预警，提高平 台智能化水平。
THANK YOU
感谢观看
智慧林业生态大数 据信息化云平台建 设和运营总体解决
汇报人：文小库
方案 2023-11-25
目录
• 项目背景与需求分析 • 平台总体设计与技术架构 • 平台功能与应用场景 • 运营方案与商业模式 • 项目实施与风险管理 • 案例分析与未来展望
01
项目背景与需求分析
智慧林业发展现状及趋势
数字化管理：近年来，智慧林 业逐渐实现数字化管理，通过 信息化技术提高林业资源的管
成功率。
03
协作与沟通
加强项目团队成员之间的协作与沟通，定期举行项目会议，分享项目进
展、解决遇到的问题，确保项目按照既定计划顺利推进。
智慧农业云平台解决方案
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
智慧农业大数据平台建设与运营方案
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。
智慧农业大数据分析云平台建设和运营整体解决方案
智慧农业大数据平台建设方案目录第一章概述 (20)1.1 建设背景 (20)1.1.1 国家政策 (20)1.1.2 农业部政策 (20)1.1.3 省内政策 (21)1.2 建设背景 (21)1.2.1 农业信息化推进策略 (21)1.2.1.1 四大目标 (21)1.2.1.2 三大工程 (21)1.2.1.3 十大任务 (22)1.3 建设目标 (22)1.4 建设意义 (23)1.4.1 智慧农业推动农业信息化 (23)1.4.2 智慧农业提高农业管理水平 (24)1.4.3 智慧农业保障农产品和食品安全 (24)1.5 建设内容 (24)1.5.1 建设农业物联网 (25)1.5.2 建设农产品生产全过程大数据管理平台 (25)1.5.3 建设全过程可视化平台 (25)1.5.4 建设农情预警中心 (25)1.5.5 建设全流程农业数据库 (25)1.5.6 建设全周期溯源信息平台 (26)1.5.7 建设智慧农业生产公共接入平台 (26)1.5.8 建设农业植保大数据平台 (26)1.5.9 建设农机大数据平台 (27)1.5.10 建设农业局大数据可视化平台 (27)第二章现状分析 (28)2.1 农业管理现状 (28)2.1.1 数据采集困难 (28)2.1.2 信息普及困难 (28)2.1.3 会商培训困难 (28)2.1.4 监管追溯困难 (28)2.2 农业生产现状 (29)2.2.1 传统农业特征明显 (29)2.2.2 盲目使用化肥农药 (29)2.2.3 灾害抵御能力不强 (29)2.2.4 生产积极性不高 (29)2.3 农业物流现状 (30)2.3.1 渠道不通 (30)2.3.2 技术落后 (30)2.3.3 信息滞后 (30)2.3.4 多元无序 (30)2.4 农业市场现状 (30)2.4.1 市场分析缺乏 (30)2.4.2 竞争能力弱小 (31)2.4.3 销售渠道单一 (31)第三章需求分析 (32)3.1 管理需求 (32)3.1.1 农产品追溯管理 (32)3.1.2 农业基础数据 (32)3.1.3 视频调度专家会商 (32)3.2 生产需求 (32)3.2.1 科学种植 (33)3.2.2 解放生产 (33)3.2.3 提高效率 (33)3.3 运输需求 (33)3.3.1 流通渠道 (33)3.3.2 保鲜技术 (34)3.3.3 信息网络 (34)3.4 市场需求 (34)第四章智慧农业大数据平台顶层设计 (35)4.1 智慧农业大数据平台总体架构图 (36)4.2 构建农业管理生产全覆盖的一体化管理系统 (37)4.3 智慧农业各级门户展现形式 (37)4.4 搭建平台数据采集通道 (38)4.5 系统组成 (38)第五章智慧农业生产全过程大数据管理平台建设 (39)5.1 智慧农业生产全过程精准化种植（水肥药）管理系统 (39)5.1.1 建立作物的生长发育模型 (40)5.1.2 建立水肥药管理优化模型 (40)5.1.3 建立作物病虫害预警和诊断模型 (41)5.1.4 智慧农业生产全过程多环节智能化（栽培管理）决策系统 (41)5.1.5 智慧农业生产全过程生产设备智能控制系统 (42)5.1.6 智慧农业生产全过程大数据分析系统 (43)5.1.7 智慧农业生产全过程大数据管理系统 (44)5.2 数据可视化平台建设 (44)5.2.1 应用软件 (44)5.2.2 专题服务 (45)5.2.2.1 温室模块化集成方案的推荐服务 (45)5.2.2.2 施肥、灌溉服务 (45)5.2.2.3 信息获取服务 (45)5.2.2.4 市场信息服务 (45)5.3 数据库建设 (45)5.3.1 农情预警中心 (46)5.3.2 农产品质量溯源信息系统 (46)5.3.3 农业生产公共接入平台 (46)第六章智慧加工建设 (47)6.1 智慧加工基本流程 (47)6.2 智慧加工中追溯系统与农产品分级检测系统的对接 (49)6.3 智慧加工包装系统 (49)6.4 智慧加工监测系统 (51)6.5 智慧加工建设方案 (52)第七章智慧仓储建设 (54)7.1 智慧仓储优势 (54)7.1.1 优化仓储内部传统的作业流程，提高仓储服务效率，实现智能仓储 (54)7.1.2 提高仓储企业内部的智能化和信息化程度，仓储物资数据信息的可视化智能建设 (55)7.1.3 实现供应链中上下游企业之间的信息同步与共享 (56)7.2 智慧仓储基本流程 (57)7.2.1 智慧仓储物联网监测信息的识别与表达 (58)7.2.2 智慧仓储物联网监测信息的采集 (59)7.2.3 智慧仓储物联网信息存储与实时监测 (60)7.2.4 智慧仓储物联网设备智能控制 (60)7.3 智慧仓储建设方案 (60)7.3.1 仓储物联网检测信息的识别与表达 (61)7.3.2 仓储物联网监测信息采集 (63)7.3.3 仓储物联网信息存储与实时监测 (68)7.3.4 仓储物联网设备智能控制 (68)第八章智慧运输建设 (75)8.1 智慧运输基本流程 (77)8.1.1 智慧运输物联网追溯信息的辨识 (78)8.1.2 智慧运输物联网追溯信息的采集 (78)8.1.3 智慧运输物联网信息的追溯编码 (79)8.1.4 智慧运输物联网设备的智能预警 (79)8.2 智慧运输建设方案 (80)8.2.1 具体建设方法 (80)8.2.1.1 物流物联网追溯信息的辨识 (80)8.2.1.2 物流物联网追溯信息采集 (82)8.2.1.2.1 采集设备的选取 (82)8.2.1.2.2 采集设备的布设方案 (83)8.2.2 物流物联网信息追溯编码 (85)8.2.2.1 追溯条码所承载的质量信息能够清晰的被扫描出 (86)8.2.2.2 物流物联网设备智能预警 (88)第九章智慧配送建设 (89)9.1 智慧配送基本流程 (89)9.2 智慧配送建设思路 (92)9.3 智慧配送过程中各环节的识别 (93)9.3.1 订单处理 (93)9.3.2 筹集存储 (93)9.3.3 分拣配货 (94)9.3.5 配送运输 (94)9.4 智慧配送系统的需求分析 (95)9.4.1 运营模式 (95)9.4.2 架构和功能 (96)9.4.3 配送过程的控制和数据反馈 (96)9.5 物联网技术在智慧配送各环节的应用 (98)9.5.1 物联网在内部中心作业中的运用 (98)9.5.2 物联网技术在配送中心到配送点之间转运中的应用 (100)9.6 基于物联网的物流配送系统的构建 (101)9.6.1 基于物联网的智慧配送系统框架设计 (101)9.6.2 基于物联网的智慧配送系统功能设计 (104)第十章智慧商务建设 (111)10.1 智慧商务基本流程 (112)10.2 农产品信息发布平台 (114)10.3 农产品监测信息接入 (114)10.4 农产品交易平台 (114)10.5 农产品采购及销售 (117)10.6 农产品支付平台 (119)10.7 客户行为分析及智慧商务决策系统 (120)第十一章智慧农业植保大数据平台 (121)11.1 建设背景 (122)11.1.1 、中国农业植保现状和问题 (122)11.1.2 无人机农业植保的巨大优势 (125)11.1.3 市场机会与发展前景 (128)11.1.4 当前无人机农业植保服务的制约因素 (130)11.2 平台定位 (132)11.2.1 建立行业运营平台 (132)11.2.2 建立植保行业大数据中心 (132)11.2.3 完善植保全过程的管理手段 (133)11.2.4 参与整个植保链条，服务于整个植保链条，获取收益 (133)11.3 建设意义 (134)11.3.1 依托信息化手段，推动农业植保服务的发展 (134)11.3.2 建立植保运营大数据信息库 (134)11.3.3 以大数据为核心竞争力的行业软件平台，提升无人机植保服务的专业化 (135)11.4 、国内外同类产品分析 (136)11.4.1 国内市场分析 (136)11.4.2 国外市场分析 (136)11.5 行业应用平台 (138)11.5.1 电商推广平台 (139)11.5.2 植保作业平台 (146)11.5.3 飞手平台 (159)11.5.4 药剂平台 (163)11.6 大数据分析平台 (170)11.6.1 数据来源 (170)11.6.2 数据采集 (171)11.6.3 数据预处理 (172)11.6.4 数据存储 (177)11.6.5 大数据应用 (179)11.6.6 数据规模 (182)11.7 网络拓扑图 (182)11.7.1 核心层网络设计 (184)11.7.2 接入层网络设计 (185)11.7.3 服务器区网络设计 (185)11.7.4 Internet接入设计 (185)11.7.5 系统安全监控 (186)11.8 研发技术路径 (186)11.8.1 平台技术特点 (186)11.8.2 大数据底层分析技术特点 (194)11.9 解决关键问题 (199)11.9.1 解决农业植保经验不足问题 (199)11.9.2 植保供需信息相互独立的瓶颈问题 (199)11.9.3 植保飞手就业问题 (200)11.9.4 农业植保过程跟踪监督问题 (201)第十二章智慧农机大数据平台 (201)12.1 平台相关技术 (203)12.1.1 J2EE技术 (203)12.1.2 WebService 技术 (205)12.1.3 XML技术 (207)12.1.4 基于SOA的多业务服务系统应用整合 (208)12.1.5 Web GIS 概述 (209)12.1.6 Ajax 与 jQuery 技术 (211)12.1.7 Spring+Struts (213)12.2 框架部署 (215)12.2.1 云计算平台 (215)12.2.2 数据采集层 (215)12.2.3 数据层 (216)12.2.3.1 中心数据层 (216)12.2.3.2 数据应用层 (216)12.2.4 平台中间件层 (216)12.2.5 GIS地理信息层 (216)12.2.6 应用层 (217)12.2.7 标准规范体系 (217)12.2.8 安全保障体系 (218)12.3 项目采用的标准和规范 (219)12.3.1 标准规范建设的原则 (219)12.3.1.1 明确工作目标 (219)12.3.1.2 采标为主，制定为辅 (219)12.3.2 标准规范的总体框架 (219)12.3.2.1 安全标准 (220)12.3.2.2 应用支撑标准 (220)12.3.2.3 管理标准 (221)12.4 对云服务的需求 (221)12.4.1 云平台的网络架构 (221)12.4.2 性能容量计算 (222)12.4.2.1 应用服务器测算 (223)12.4.2.2 数据库服务器测算 (223)12.4.2.3 存储容量测算 (224)12.4.2.4 带宽测算 (225)12.5 应用系统设计 (226)12.5.1 省市县三级农机管理部门协同办公系统 (226)12.5.1.1 基础功能 (227)12.5.1.2 业务督办 (229)12.5.1.3 业务统计 (230)12.5.1.4 技术要求 (232)12.5.2 农机生产作业指挥调度系统 (235)12.5.2.1 农机作业监控 (235)12.5.2.2 作业面积管理 (236)12.5.2.3 作业调度 (237)1.1.2.3.1新建调度任务 (237)1.1.2.3.2修改调度任务 (237)1.1.2.3.3删除调度任务 (237)1.1.2.3.4调度任务查询 (237)12.5.2.4 作业审核 (238)1.1.2.4.1作业任务查询 (238)1.1.2.4.2作业任务审核 (238)1.1.2.4.3任务审核变更 (238)12.5.2.5 作业轨迹 (239)12.5.2.6 作业面积核算 (239)12.5.2.7 跨区作业调度 (240)12.5.2.8 合作社监管 (240)12.5.2.9 统计分析 (240)1.1.2.9.1区域作业统计 (240)1.1.2.9.2作业进度统计 (241)1.1.2.9.3作业效率对比 (241)1.1.2.9.4区域对比分析 (242)12.5.2.10 大数据决策分析 (242)1.1.2.10.1地块作业数据分析 (242)1.1.2.10.2辅助种植数据分析 (243)1.1.2.10.3农机租赁、信贷辅助 (243)12.5.3 农机监督管理系统 (243)12.5.3.1 农机化统计管理模块 (243)1.1.3.1.1功能描述 (243)1.1.3.1.2接口设计 (244)1.1.3.1.3农机化项目管理模块 (244)12.5.3.2 农机作业管理模块 (246)1.1.3.2.1监控终端 (247)1.1.3.2.2面积核算 (248)1.1.3.2.3定位监控 (248)1.1.3.2.4轨迹查询 (248)1.1.3.2.5质量监测 (249)1.1.3.2.6作业量统计 (249)1.1.3.2.7作业区界分析 (251)1.1.3.2.8报警管理 (251)1.1.3.2.9图像监控 (253)12.5.3.3 农机报废更新模块 (253)12.5.3.4 农机购置补贴系统和信息统计模块 (253)1.1.3.4.1系统功能 (254)1.1.3.4.2业务流程 (257)12.5.3.5 农机行政许可模块 (258)1.1.3.4.3拖拉机、联合收割机登记业务 (258)1.1.3.4.4拖拉机、联合收割机驾驶证业务 (262)1.1.3.4.5检验业务 (264)1.1.3.4.6农机事故管理 (264)1.1.3.4.7基础信息管理 (264)1.1.3.4.8档案管理 (265)12.5.4 农机服务管理系统 (266)12.5.4.1 农机作业服务子系统 (266)1.1.4.1.1农机基本信息 (266)1.1.4.1.2农机具信息管理 (268)1.1.4.1.3农机手信息管理 (268)1.1.4.1.4农机绑定信息 (269)1.1.4.1.5农机定位功能 (270)1.1.4.1.6农机助手 (271)1.1.4.1.7面积测定 (272)1.1.4.1.8农机轨迹查询 (273)1.1.4.1.9作业账目记录 (273)1.1.4.1.10作业查询统计 (274)1.1.4.1.11农机产品鉴定服务子系统 (275)1.1.4.1.12农机推广鉴定 (275)1.1.4.1.13在用农机质量调查和监督检查 (276)1.1.4.1.14农机质量投诉监督 (278)12.5.4.2 农机维修服务子系统 (279)1.1.4.1.15经营许可证书管理 (281)1.1.4.1.16农机维修安全生产应急预案 (285)1.1.4.1.17星级文明农机维修网点 (285)1.1.4.1.18区域维修中心 (285)1.1.4.1.19农机维修质量纠纷调解 (285)12.5.4.3 农机服务咨询子系统 (286)1.1.4.1.20农机质量投诉受理 (286)1.1.4.1.21群众诉求处理 (288)12.5.4.4 农机化新技术推广服务子系统 (289)1.1.4.1.22农机化新技术、新机具多媒体信息化服务平台 (290)1.1.4.1.23农机化科技推广体系服务平台 (292)12.5.4.5 农机培训服务子系统 (294)1.1.4.1.24专题培训发布 (294)1.1.4.1.25专题培训管理 (294)1.1.4.1.26农机知识发布 (294)1.1.4.1.27农机知识管理 (294)1.1.4.1.28手机APP在线学习 (295)1.1.4.1.29农机视频学习 (295)1.1.4.1.30农机资讯 (295)1.1.4.1.31有奖竞赛 (295)1.1.4.1.32通知签收 (296)1.1.4.1.33短信群发 (296)1.1.4.1.34互动交流 (297)12.6 系统拓扑图 (298)12.7 终端系统及接口设计 (298)12.7.1 终端系统 (298)12.7.1.1 办公自动化移动终端系统 (299)12.7.1.2 合作社信息采集终端系统 (299)12.7.1.3 终端类型 (301)12.7.2 接口设计 (302)12.7.3 与牌证管理系统的接口 (302)12.7.3.1 与XXX农机信息网的数据同步 (302)12.7.3.2 与移动终端数据同步的接口 (302)12.7.3.3 与物联网数据的接口 (303)12.7.3.4 地理信息系统接口 (303)12.7.3.5 其他扩展 (303)12.8 平台性能及安全体系设计 (303)12.8.1 平台性能设计 (303)12.8.2 平台优化设计 (304)12.8.2.1 数据库连接池技术 (304)12.8.2.2 提高对象的可重用性 (305)12.8.2.3 缓存技术 (305)12.8.2.4 分布式技术 (305)12.8.2.5 数据库性能优化策略 (306)12.8.2.6 服务器优化策略 (308)12.8.2.7 数据压缩策略 (310)12.8.2.8 负载均衡策略 (310)12.8.3 安全体系设计 (311)12.8.3.1 权限设计 (311)12.8.3.2 系统安全 (311)12.8.3.3 物理安全 (312)12.8.3.4 网络安全 (313)12.8.3.5 安全策略 (313)12.8.3.6 安全管理 (314)12.9 系统软硬件配置及部署方案 (319)12.9.1 硬件配置 (319)12.9.2 软件配置 (320)12.9.2.1 应用软件配置（这里要对应上标书要求内容项） (320)12.9.2.2 第三方软件配置 (323)12.9.3 部署方案 (324)12.10 应用系统建设方案 (324)12.11 应用系统功能架构 (325)12.12 业务分析系统 (328)12.12.1 “三新”农机 (329)12.12.2 文化产业农机 (333)12.13 宏观经济预测系统 (343)12.14 应用系统配套工具 (348)第十三章系统安全设计方案 (349)13.1 区块链的数据安全 (350)13.1.1 区块链描述 (350)13.1.2 区块链数据保障 (350)13.2 互联网接入安全 (351)13.3 集群系统安全 (352)13.3.1 主机安全 (352)13.3.2 操作系统安全 (352)13.4 数据备份方案 (353)13.4.1 备份策略 (353)13.4.2 分布式系统备份 (353)13.4.3 负载均衡 (353)第十四章基础资源平台设计 (355)14.1 网络设计 (355)14.1.1 系统现状 (355)14.1.1.1 网络结构现状 (355)14.1.1.2 系统资源现状 (355)14.1.1.3 网络带宽现状 (357)14.1.1.4 路由协议现状 (357)14.1.2 需求分析 (357)14.1.2.1 网络结构需求 (357)14.1.2.2 网络分区需求 (358)14.1.2.4 网络高性能需求 (360)14.1.2.5 网络负载均衡需求 (361)14.1.3 数据中心网络系统设计 (361)14.1.3.1 系统设计原则 (361)14.1.3.2 网络结构规划 (363)14.1.3.2.1 网络层次规划 (363)14.1.3.2.2 网络分区规划 (365)14.1.3.3 网络总体结构设计 (368)14.1.3.4 数据中心核心层设计 (370)14.1.3.5 数据中心接入层设计 (374)14.1.3.6 lP地址规划 (378)14.1.3.7 数据中心路由设计 (380)14.1.3.7.1 路由协议选择 (380)14.1.3.7.2 数据中心内部路由设计 (382)14.1.3.7.3 数据中心与外部网络路由设计 (382)14.1.3.8 负载均衡系统设计 (383)14.1.3.8.1 全局负载均衡系统设计 (383)14.1.3.8.2 应用负载均衡系统设计 (385)14.1.3.9 可靠性设计 (385)14.1.3.9.1 网络总体结构可靠性设计 (386)14.1.3.9.2 数据中心设备冗余设计 (387)14.1.3.9.3 链路冗余设计 (388)14.1.3.10 带外管理网络设计 (390)14.1.3.10.1 带外管理简介 (390)14.1.3.10.2 带外管理的必要性 (391)14.1.3.10.3 数据中心带外管理网络设计 (391)14.1.3.11 NTP（网络时间同步）系统设计 (391)14.1.3.11.1 NTP概述 (392)14.1.3.11.2 NTP的工作原理 (392)14.1.3.11.3 NTP系统设计 (393)14.1.4 同城DWDM系统设计 (394)14.1.4.1 传输网的需求 (394)14.1.4.2 传输技术的选择 (395)14.1.4.3 同城数据中心DWDM传输网络设计 (396)14.1.4.4 可靠性设计 (398)14.2 农业局云大数据平台基础设施建设需求分析 (398)14.2.1 建设需求分析 (398)14.2.1.1 系统现状 (398)14.2.1.1.1 关键业务系统 (398)14.2.1.1.2 数据系统 (399)14.2.1.1.3 备份系统 (399)14.2.1.2 容灾建设考虑因素 (400)14.2.2 农业局云大数据平台基础设施建设技术方案建议 (403)14.2.2.2 农业局云计算平台设计 (404)14.2.2.2.1 农业局云平台基础架构 (404)14.2.2.2.2 农业局云计算管理平台 (405)14.2.2.2.3 农业局云计算安全 (410)14.2.2.3 计算资源池建设方案建议 (411)14.2.2.3.1 主机资源池建设 (412)14.2.2.3.2 虚拟化资源池建设 (413)14.2.2.3.3 数据库平台建设 (415)14.2.2.3.4 资源管理平台 (416)14.2.2.4 存储资源池建设方案建议 (416)14.2.2.4.1 存储资源池建设原则 (416)14.2.2.4.2 存储数据类型 (417)14.2.2.4.3 数据存储模式 (420)14.2.2.4.4 存储资源池建设方案 (421)14.2.2.5 备份系统建设方案建议 (423)14.2.2.5.1 数据备份系统建设方案 (423)14.2.2.6 系统资源管理平台建设方案建议 (427)14.2.3 农业局云大数据平台基础设施平台两地三中心建设方案建议 (429)14.2.3.1 两地三中心建设依据 (429)14.2.3.2 两地三中心建设目标 (430)14.2.3.3 容灾技术的选择 (431)14.2.3.4 两地三中心总体架构设计建议 (432)14.2.3.4.1 总体架构描述 (433)14.2.3.4.2 资源池功能描述 (434)14.2.3.4.3 总体架构设计 (435)第十五章大数据支撑平台设计 (440)15.1 设计思路 (440)15.1.1 轻量服务化架构 (440)15.1.2 弹性可扩展 (441)15.1.3 开放共享 (441)15.1.4 安全可靠 (441)15.1.5 自主可控 (442)15.2 设计内容 (442)15.2.1 数据存储 (444)15.2.1.1 分布式文件系统 (444)15.2.1.2 分布式数据库 (447)15.2.1.2.1 基于MySQL的关系数据库集群 (448)15.2.1.2.2 基于HBase的NoSQL数据库集群 (449)15.2.1.3 分布式缓存 (452)15.2.1.3.1 基于Memcached的缓存 (452)15.2.1.3.2 基于Redis的缓存 (454)15.2.1.3.3 缓存分片路由控制器 (455)15.2.2 计算能力 (455)15.2.2.1 离线计算Map/Reduce (457)15.2.2.2 离线计算Hive (459)15.2.2.3 流式计算Storm (459)15.2.2.4 内存计算Impala (460)15.2.2.5 图计算 (460)15.2.3 高速服务框架 (460)15.2.3.1 服务注册中心 (461)15.2.3.2 服务监控中心 (462)15.2.3.3 服务引擎 (463)15.2.4 垂直搜索引擎 (464)15.2.5 开放服务 (466)15.2.5.1 云服务器 (466)15.2.5.2 云存储 (466)15.2.5.3 关系数据库 (466)15.2.5.4 海量结构化存储 (466)15.2.5.5 云搜索 (467)15.2.5.6 消息推送 (467)15.2.5.7 负载均衡 (467)15.2.5.8 云监控 (468)15.2.6 分布式应用服务器 (468)第十六章大数据创新平台设计 (469)16.1 采集整合服务 (469)16.1.1 现状分析 (469)16.1.2 设计思路 (469)16.1.2.1 爬取方式 (470)16.1.2.2 购买方式 (470)16.1.2.3 合作方式 (470)16.1.2.4 数据整合 (471)16.1.3 设计内容 (471)16.1.3.1 互联网原始数据采集 (471)16.1.3.2 互联网合作伙伴数据采集 (473)16.1.3.3 其他部门数据采集 (473)16.1.3.4 社会机构和商业组织数据采集 (473)16.1.3.5 数据整合 (473)16.1.4 分步建设 (474)16.1.4.1 互联网原始数据 (474)16.1.4.2 互联网合作伙伴数据 (474)16.1.4.3 国家其他部门数据 (474)16.1.4.4 社会机构和商业组织数据 (474)16.1.5 运营方式 (475)16.2 质控治理服务（云平台） (476)16.2.1 质量规则 (478)16.2.2 自动化监控数据流转 (478)16.2.3 数据比对 (479)16.2.4 数据检测 (480)16.2.5 数据质量评分 (480)16.3 数据资源服务（云平台和智慧城市） (481)16.3.1 架构设计 (481)16.3.2 服务总线 (482)16.3.2.1 服务总线架构 (482)16.3.2.2 服务生命周期管理 (483)16.3.2.3 服务目录 (484)16.3.2.4 服务授权 (485)16.3.2.5 服务网关 (485)16.3.2.6 服务监控 (486)16.3.2.7 服务SDK (486)16.3.3 数据超市 (487)16.3.3.1 数据多维展示 (487)16.3.3.2 数据检索 (487)16.3.3.3 数据订阅 (488)16.3.3.4 数据评分、评论 (488)16.3.3.5 数据可视化 (488)16.3.3.6 数据农业局 (488)16.3.3.7 数据反馈 (489)16.4 数据资源服务 (489)16.4.1 数据目录创建 (489)16.4.1.1 数据目录申请 (489)16.4.1.2 数据集目录完善 (490)16.4.1.3 数据目录初始化 (490)16.4.2 标签生成 (490)16.4.3 目录审批管理 (491)16.5 数据洞察服务（云平台） (491)16.5.1 数据挖掘 (491)16.5.2 数据可视化 (496)16.5.2.1 地图 (496)16.5.2.2 图表 (498)16.6 数据开放服务 (508)16.6.1 数据开放目录管理 (508)16.6.1.1 目录设计 (508)16.6.1.2 数据开放目录的梳理 (509)16.6.2 数据开放加工机制 (509)16.6.2.1 数据再整理 (509)16.6.2.2 数据失真 (510)16.6.3 数据开放方式管理 (511)16.6.4 数据开放生命周期管理 (512)16.6.4.1 数据规划设计 (512)16.6.4.2 数据运行维护 (512)16.6.4.2.1 待发布数据集 (512)16.6.4.2.2 数据集目录查询 (513)16.6.4.2.3 数据集更新 (513)16.6.4.2.4 数据集目录修改 (513)16.6.4.2.5 数据集目录下线 (514)16.6.4.2.6 数据集目录删除 (514)16.6.4.3 数据绩效评价 (514)16.6.5 数据开放授权管理 (514)16.6.6 开放服务管理机制 (515)16.6.6.1 数据目录申请流程 (515)16.6.6.2 数据集目录完善 (516)第十七章信息安全中心设计 (517)17.1 农业局云安全风险分析 (517)17.1.1 农业局云环境面临的传统安全威胁 (517)17.1.2 农业局云环境面临的新型安全威胁 (518)17.1.2.1 IaaS安全威胁 (518)17.1.2.2 PaaS安全威胁 (540)17.1.2.3 DaaS安全威胁 (551)17.1.2.4 SaaS安全威胁 (558)17.1.2.5 运维服务安全威胁 (564)17.2 农业局云安全建设方案 (568)17.2.1 IaaS层安全建设方案 (568)17.2.1.1 规划安全域 (569)17.2.1.2 安全池建设 (571)17.2.2 PaaS平台安全 (576)17.2.2.1 方案总体设计 (576)17.2.2.2 软件健康上线 (577)17.2.2.3 服务中间件安全 (580)17.2.2.4 PaaS平台高可用性 (581)17.2.2.5 PaaS平台运维集中管控 (584)17.2.3 DaaS层安全建设方案 (586)17.2.3.1 云数据防泄漏系统 (586)17.2.3.2 数据服务安全使用体系 (588)17.2.4 SaaS层安全建设方案 (590)17.2.4.1 云应用访问控制 (591)17.2.4.2 应用攻击防护 (595)17.2.5 安全服务中心建设方案 (597)17.2.5.1 日志池 (602)17.2.5.2 日志审计倒查系统 (605)第十八章运维监控中心设计 (610)18.1 云计算中心运维服务方案 (610)18.1.1 运维服务体系建设说明 (610)18.1.1.1 运维服务体系建设需求 (610)18.1.1.2 运维服务体系建设目标 (611)18.1.1.3 运维服务体系建设意义 (612)18.1.2 运维服务体系架构 (613)18.1.2.1 服务宗旨 (613)18.1.2.2 农业局云中心服务体系架构 (614)18.1.2.2.1 组织管理模式层 (614)18.1.2.2.2 制度规范层 (615)18.1.2.2.3 技术支撑层 (615)18.1.2.3 体系建设内容 (615)18.1.2.3.1 组织模式 (616)18.1.2.3.2 管理制度 (617)18.1.2.3.3 管理流程 (618)18.1.2.3.4 绩效考核 (618)18.1.2.3.5 运维费用 (618)18.1.2.3.6 技术支撑 (619)18.1.3 云计算中心运维服务内容 (619)18.1.3.1 驻场服务支持 (619)18.1.3.2 搬迁服务 (623)18.1.3.3 系统迁移 (624)18.1.3.4 云托管服务 (624)18.1.3.5 二次开发服务 (626)18.1.3.6 其他增值服务 (626)18.1.3.7 突发事件管理与应急响应预案 (636)18.1.3.8 驻场运维服务目录 (637)18.1.3.9 云运维术语 (645)18.1.4 云计算中心监控方案和排障方法 (645)18.1.4.1 有效支持多种监控类型 (645)18.1.4.2 安全可靠的监控手段 (646)18.1.4.3 监控分类 (646)18.1.4.4 排障方法 (649)18.1.5 体系建设的效果分析 (649)18.2 系统迁移方案规划 (652)18.2.1 迁移原则 (652)18.2.2 迁移步骤 (652)第十九章平台运营规划设计 (654)19.1 平台价值 (654)19.2 商业创新模式 (655)19.2.1 商业模式创新 (655)19.2.2 基于农业局云大数据的商业创新模式方向 (655)19.2.2.1 大数据环境下的数据对象洞察与营销策略 (655)19.2.2.2 基于大数据的商业模式类型 (657)19.3 管理及运营支撑 (658)19.3.1 锁定信息化运营 (658)19.3.2 明确IT主体和业务主体 (659)19.3.3 用互联网数据打造第二轨，用数据分析平台完善第二轨 (659)19.3.4 高并发下的数据安全保障 (660)19.4 运营体系规划 (660)19.4.1 打造第二轨数据资产管理，发挥数据价值 (660)19.4.2 完善组织架构，深入推进农业局大数据能力的建设和运营 (661)19.4.3 利用大数据处理架构，拓展大数据中心的建设思路 (661)19.4.4 区隔数据热度，建立数据资产管理和应用 (661)19.4.5 通过分层服务，向专业系统提供多样的数据分析服务 (662)第二十章项目组织管理 (662)20.1 项目目标 (663)20.2 项目管理的目的 (664)20.3 项目管理的原则 (664)20.4 项目的管理方法 (665)20.4.1 严格遵循ISO9000质量管理范围规范 (665)20.4.2 项目经理负责制 (666)20.4.3 提倡用户参与项目实施 (667)20.5 项目管理要素 (668)20.5.1 范围管理 (668)20.5.2 进度管理 (669)20.5.3 要素管理 (670)20.6 培训及运行保障 (672)20.6.1 培训原则 (673)20.6.2 培训方式 (674)20.6.3 培训内容 (674)20.6.4 培训教材 (675)20.6.5 培训调查结果 (675)20.7 系统风险评估 (678)20.7.1 技术风险 (678)20.7.2 项目实施风险 (678)20.7.3 风险分析结论 (678)第二十一章项目实施过程计划 (679)21.1 进度计划 (679)21.2 建设阶段计划 (679)21.2.1 项目启动 (679)21.2.2 需求阶段 (679)21.2.3 设计阶段 (680)21.2.4 编码阶段 (680)21.2.5 测试与试运行阶段 (680)21.2.6 各级部分推广部署阶段 (681)21.2.7 验收交付阶段 (681)21.3 系统调试 (681)第二十二章验收与交付 (683)22.1 项目预期成果 (683)22.2 项目验收要求 (684)22.2.1 验收依据 (684)22.2.2 验收步骤 (684)22.2.3 验收内容 (685)第二十三章技术承诺与服务 (686)23.1 服务形式 (686)23.2 服务响应 (687)23.3 定期巡检 (687)23.4 售后服务和保障机制 (687)第二十四章技术偏离表 (690)24.1.1.1 作业监控 (700)24.1.1.1.1 新建调度任务 (703)24.1.1.1.2 修改调度任务 (704)24.1.1.1.3 删除调度任务 (704)24.1.1.1.4 调度任务查询 (704)24.1.1.1.5 作业任务查询 (705)24.1.1.1.6 作业任务审核 (705)24.1.1.1.7 任务审核变更 (706)24.1.1.2 见6.3.1.7 (709)24.1.1.2.1 区域作业统计 (709)24.1.1.2.2 作业进度统计 (710)24.1.1.2.3 作业效率对比 (711)24.1.1.2.4 区域对比分析 (712)24.1.1.3 其他扩展 (713)24.1.1.3.1 监控终端 (718)24.1.1.3.2 面积核算 (719)24.1.1.3.3 定位监控 (720)24.1.1.3.4 轨迹查询 (721)24.1.1.3.5 质量监测 (722)24.1.1.3.6 作业量统计 (723)24.1.1.3.7 作业区界分析 (726)24.1.1.3.8 报警管理 (727)24.1.1.3.9 图像监控 (729)24.1.1.4 其他扩展 (731)24.1.1.5 2）信息查询 (733)24.1.1.6 3）农机具信息管理 (735)24.1.1.6.1 农机基本信息 (732)24.1.1.6.2 农机手信息管理 (734)24.1.1.6.3 农机绑定信息 (736)24.1.1.6.4 农机具信息管理 (738)24.1.1.6.5 农机定位功能 (740)24.1.1.6.6 农机助手 (741)24.1.1.6.7 面积测定 (742)24.1.1.6.8 农机轨迹查询 (744)24.1.1.6.9 作业账目记录 (745)24.1.1.6.10 作业查询统计 (746)24.1.2 （2）农机产品鉴定服务子系统 (748)24.1.2.1 1）农机推广鉴定 (749)24.1.2.2 2）在用农业机械质量调查和监督检查 (750)24.1.2.3 3）农机质量投诉监督 (751)24.1.2.3.1 农机产品鉴定 (750)24.1.2.3.2 农机质量管理子系统 (750)24.1.3 （3）农机维修服务子系统 (754)24.1.3.1 1）经营许可证书管理 (755)24.1.3.2 2）农机维修安全生产应急预案 (756)24.1.3.3 3）星级文明农机维修网点 (756)24.1.3.4 4)区域维修中心 (756)24.1.3.5 5)农机维修质量纠纷调解 (756)24.1.3.5.1 证书申请办理 (756)24.1.3.5.2 证书信息管理 (756)24.1.3.5.3 报表数据管理 (756)24.1.4 （4）农机服务咨询子系统 (757)24.1.5 (757)24.1.5.1.1 农机质量投诉受理 (757)24.1.5.1.2 群众诉求处理 (760)24.1.6 5）农机化新技术推广服务子系统 (761)24.1.7 (762)24.1.7.1.1 农机化新技术、新机具多媒体信息化服务平台 (762)24.1.7.1.2 农机化科技推广体系服务平台 (762)24.1.8 农机培训服务子系统 (763)24.1.9 （6）农机培训服务子系统 (763)24.1.10 (763)24.1.10.1.1 农机视频学习 (763)24.1.10.1.2 农机资讯 (764)24.1.10.1.3 有奖竞赛 (764)24.1.10.1.4 通知签收 (765)24.1.10.1.5 短信群发 (765)24.1.10.1.6 互动交流 (766)24.2 平台权限要求 (767)24.2.1 (767)24.3 平台安全要求 (768)24.4 平台性能要求 (768)24.5 工程完工要求 (772)24.6 售后要求 (773)24.7 培训要求 (774)智慧农业大数据分析云平台建设和运营整体解决方案第一章概述智慧农业不同于现代农业，智慧农业是农业生产中一个比较高级的阶段，它集互联网、GPS、云计算以及物联网技术而一体，可以实现对农业生产的全方位管理与控制，对建设高水平现代农业有着重大意义。
年最新版智慧农业大数据平台技术解决方案
智慧农业大数据平台技术特点
数据驱动
以数据为核心，通过数据挖掘、分析和可视化等 技术手段，提供决策支持与优化服务，帮助用户 实现科学决策和精细化管理。
实时监控与预警
通过物联网技术实现农业生产环境的实时监测与 数据采集，结合预警模型进行实时预警，提高生 产安全与预警能力。
通过设定阈值和预警模型，实现异常数据的智 能预警和及时响应，帮助用户及时发现并解决 问题。
提高生产质量
通过数据分析和预警，帮助农民更好地了解作 物生长情况和产品质量，提高生产质量和市场 竞争力。
04
智慧农业大数据平台技术解决方案实 施及效果
智慧农业大数据平台技术解决方案实施步骤
建立数据采集系统
数据处理与分析
智慧农业大数据平台可应用于农 业生产的全过程，包括种植、养 殖、水产等领域，实现智能化精 准生产、品质控制和溯源管理。
农业经营
智慧农业大数据平台可帮助农业 企业进行市场分析、营销策略制 定、产业链协同等，提高经营效 率和降低成本。
农业服务
智慧农业大数据平台可为政府、 农业科研机构、农业院校等提供 数据支持和服务，推动农业科技 创新和产业升级。
政策支持展望
探讨未来政策对智慧农业大数据平台技术的支持与引导，以及技术发展与政 策之间的互动关系。
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智慧农业大数据平台技术解决方案实施案例
某市蔬菜产区智能化管理
采用智慧农业大数据平台技术解决方案， 实现蔬菜产区的智能化管理和精准决策， 提高了蔬菜产量和质量，取得了良好的经 济效益和社会效益。
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某县水稻智能化生产
智慧农业示范园区大数据一体化平台建设和运营综合解决方案
智慧农业大数据示范园区一体化管理平台建设和运营整体解决方案目录一、概述 (8)1.1、建设背景 (8)1.1.1、国家政策 (8)1.1.2、农业部政策 (8)1.1.3、省内政策 (9)1.2、农业信息化推进策略 (9)1.2.1、四大目标 (9)1.2.2、三大工程 (9)1.2.3、十大任务 (9)1.3、建设目标 (10)1.4、建设意义 (11)1.4.1、智慧农业推动农业信息化 (11)1.4.2、智慧农业提高农业管理水平 (11)1.4.3、智慧农业保障农产品和食品安全 (12)1.5、建设内容 (12)1.5.1、建设农业物联网 (13)1.5.2、建设农产品生产全过程大数据管理平台 (13)1.5.3、建设全过程可视化平台 (13)1.5.4、建设农情预警中心 (13)1.5.5、建设全流程农业数据库 (13)1.5.6、建设全周期溯源信息平台 (14)1.5.7、建设智慧农业生产公共接入平台 (14)二、现状分析 (15)2.1、农业管理现状 (15)2.1.1、数据采集困难 (15)2.1.2、信息普及困难 (15)2.1.3、会商培训困难 (15)2.1.4、监管追溯困难 (15)2.2、农业生产现状 (16)2.2.1、传统农业特征明显 (16)2.2.2、盲目使用化肥农药 (16)2.2.3、灾害抵御能力不强 (16)2.2.4、生产积极性不高 (16)2.3、农业物流现状 (17)2.3.1、渠道不通 (17)2.3.2、技术落后 (17)2.3.3、信息滞后 (17)2.3.4、多元无序 (17)2.4、农业市场现状 (17)2.4.1、市场分析缺乏 (17)2.4.2、竞争能力弱小 (18)2.4.3、销售渠道单一 (18)三、需求分析 (19)3.1、管理需求 (19)3.1.1、农产品追溯管理 (19)3.1.2、农业基础数据 (19)3.1.3、视频调度专家会商 (19)3.2、生产需求 (19)3.2.1、科学种植 (20)3.2.2、解放生产 (20)3.2.3、提高效率 (20)3.3、运输需求 (20)3.3.1、流通渠道 (20)3.3.2、保鲜技术 (21)3.3.3、信息网络 (21)3.4、市场需求 (21)四、智慧农业大数据示范园区平台顶层设计 (22)4.1、智慧农业大数据示范园区平台总体架构图 (23)4.2、构建农业管理生产全覆盖的一体化管理系统 (24)4.3、智慧农业各级门户展现形式 (24)4.4、搭建平台数据采集通道 (25)4.5、系统组成 (25)五、智慧农业生产全过程大数据管理平台建设 (26)5.1、智慧农业生产全过程精准化种植（水肥药）管理系统 (26)5.1.1、建立作物的生长发育模型 (27)5.1.2、建立水肥药管理优化模型 (27)5.1.3、建立作物病虫害预警和诊断模型 (28)5.1.4、智慧农业生产全过程多环节智能化（栽培管理）决策系统 (28)5.1.5、智慧农业生产全过程生产设备智能控制系统 (29)5.1.6、智慧农业生产全过程大数据分析系统 (30)5.1.7、智慧农业生产全过程大数据管理系统 (31)5.2、数据可视化平台建设 (31)5.2.1、应用软件 (31)5.2.2、专题服务 (32)5.2.2.1、温室模块化集成方案的推荐服务 (32)5.2.2.2、施肥、灌溉服务 (32)5.2.2.3、信息获取服务 (32)5.2.2.4、市场信息服务 (32)5.3、数据库建设 (32)5.3.1、农情预警中心 (33)5.3.2、农产品质量溯源信息系统 (33)5.3.3、农业生产公共接入平台 (33)六、农业植保大数据运营平台 (34)6.1、行业应用平台 (34)6.1.1、电商推广平台 (35)6.1.2、植保作业平台 (42)6.1.3、飞手平台 (55)6.1.4、药剂平台 (59)6.1.5、无人机平台 (61)6.2、大数据分析平台 (66)6.2.1、数据来源 (66)6.2.2、数据采集 (67)6.2.3、数据预处理 (68)●缺失值处理 (69)●数据选择 (69)●数据变换 (69)●数据的集成 (69)●数据消减 (69)●数据预处理评估 (69)2）数据选择 (70)3）数据变换 (70)4）数据的集成 (71)5）数据消减 (72)（1）数据聚合； (72)（3）数据压缩； (72)6）数据预处理评估 (72)6.2.4、数据存储 (73)6.2.5、大数据应用 (75)2）减施增效 (76)3）药剂改良 (76)4）飞机改良 (77)5）商机挖掘 (77)6.2.6、数据规模 (78)6.3、网络拓扑图 (78)6.3.1、核心层网络设计 (80)6.3.2、接入层网络设计 (81)6.3.3、服务器区网络设计 (81)6.3.4、Internet接入设计 (82)6.3.5、系统安全监控 (82)6.4、研发技术路径 (83)6.4.1、平台技术特点 (83)6.4.2、大数据底层分析技术特点 (91)HDFS (91)HDFS 架构原理 (91)K-Means算法 (92)3）植保需求建模技术 (93)6.5、解决关键问题 (95)6.5.1、解决农业植保经验不足问题 (95)6.5.2、植保供需信息相互独立的瓶颈问题 (95)6.5.3、植保飞手就业问题 (96)6.5.4、农业植保过程跟踪监督问题 (97)七、智慧加工建设 (98)7.1、智慧加工基本流程 (98)7.2、智慧加工中追溯系统与农产品分级检测系统的对接 (100)7.3、智慧加工包装系统 (100)7.4、智慧加工监测系统 (102)7.5、智慧加工建设方案 (103)八、智慧仓储建设 (105)8.1、智慧仓储优势 (105)8.1.1、优化仓储内部传统的作业流程，提高仓储服务效率，实现智能仓储1058.1.2、提高仓储企业内部的智能化和信息化程度，仓储物资数据信息的可视化智能建设1068.1.3、实现供应链中上下游企业之间的信息同步与共享 (107)8.2、智慧仓储基本流程 (108)8.2.1、智慧仓储物联网监测信息的识别与表达 (109)8.2.2、智慧仓储物联网监测信息的采集 (110)8.2.3、智慧仓储物联网信息存储与实时监测 (111)8.2.4、智慧仓储物联网设备智能控制 (111)8.3、智慧仓储建设方案 (111)8.3.1、仓储物联网检测信息的识别与表达 (112)8.3.2、仓储物联网监测信息采集 (114)8.3.3、仓储物联网信息存储与实时监测 (119)8.3.4、仓储物联网设备智能控制 (119)（2）控制方案 (122)（3）仓库控制中心软件设计 (123)九、智慧运输建设 (126)9.1、智慧运输基本流程 (128)9.1.1、智慧运输物联网追溯信息的辨识 (129)9.1.2、智慧运输物联网追溯信息的采集 (129)9.1.3、智慧运输物联网信息的追溯编码 (130)9.1.4、智慧运输物联网设备的智能预警 (130)9.2、智慧运输建设方案 (131)9.2.1、具体建设方法 (131)9.2.1.1、物流物联网追溯信息的辨识 (131)9.2.1.2、物流物联网追溯信息采集 (134)采集设备的选取 (134)采集设备的布设方案 (134)9.2.2、物流物联网信息追溯编码 (136)9.2.2.1、追溯条码所承载的质量信息能够清晰的被扫描出 (137)9.2.2.2、物流物联网设备智能预警 (138)十、智慧配送建设 (140)10.1、智慧配送基本流程 (140)10.2、智慧配送建设思路 (143)10.3、智慧配送过程中各环节的识别 (143)10.3.1、订单处理 (144)10.3.2、筹集存储 (144)10.3.3、分拣配货 (145)10.3.4、流通加工 (145)10.3.5、配送运输 (145)10.4、智慧配送系统的需求分析 (146)10.4.1、运营模式 (146)10.4.2、架构和功能 (147)10.4.3、配送过程的控制和数据反馈 (147)10.5、物联网技术在智慧配送各环节的应用 (149)10.5.1、物联网在内部中心作业中的运用 (149)10.5.2、物联网技术在配送中心到配送点之间转运中的应用 (151)10.6、基于物联网的物流配送系统的构建 (152)10.6.1、基于物联网的智慧配送系统框架设计 (152)10.6.2、基于物联网的智慧配送系统功能设计 (155)（2）配送中心管理信息系统功能设计 (156)（3）运输调度系统设计 (158)（4）实时监控功能设计 (160)（5）配送数据管理功能设计 (160)十一、智慧商务建设 (162)11.1、智慧商务基本流程 (163)11.2、农产品信息发布平台 (165)11.3、农产品监测信息接入 (165)11.4、农产品交易平台 (165)11.5、农产品采购及销售 (167)11.6、农产品支付平台 (169)11.7、客户行为分析及智慧商务决策系统 (170)十二、项目建设进度 (172)十三、投资估算 (173)13.1、资金使用预算 (173)13.2、项目资金筹措方案 (173)13.3、项目资金使用计划 (174)十四、第五部分、效益分析 (175)14.1、经济效益分析 (175)14.2、社会效益分析 (176)14.2.1、降低植保成本，提高农民收入 (176)14.2.2、科学合理喷洒，减施增效 (177)14.2.3、提供植保从业岗位，提升就业率 (178)14.2.4、提高农业植保智能化水平，增强国际市场竞争力 (179)十五、项目风险分析及控制 (180)15.1、项目发展市场机遇 (180)15.2、项目的风险性及不确定性分析 (181)15.2.1、市场化风险分析 (181)15.2.2、技术方案实现风险 (183)15.2.3、政策和法律风险 (184)15.2.4、资金风险 (184)15.2.5、风险评估结论 (184)15.3、项目风险防范对策 (184)15.4、项目综合风险评价 (187)一、概述智慧农业不同于普通农业，智慧农业是农业生产中一个比较高级的阶段，它集互联网、GPS、云计算以及物联网技术而一体，可以实现对农业生产的全方位管理与控制，对建设高水平现代农业有着重大意义。
省智慧农业信息化平台建设和运营整体解决方案
平台技术选型
云计算技 术：提供 弹性计算 资源，提 高平台性 能和稳定 性
大数据技 术：实现 海量农业 数据的存 储、分析 和挖掘
人工智能 技术：实 现智能决 策、预测 和预警
物联网技 术：实现 农业设备 的远程监 控和智能 控制
区块链技 术：保障 数据安全 和隐私保 护
5G技术： 提高数据 传输速度 和稳定性， 支持实时 监控和远 程控制
案例三：某省智慧农业信息化平台解决方案优势体现案例
平台建设：采用先进的技术架 构，实现数据共享和互联互通
运营模式：采用创新的运营模 式，实现平台可持续发展
功能特点：提供丰富的功能模 块，满足不同用户的需求
成功案例：某省智慧农业信息 化平台成功实施，提高了农业 生产效率和农民收入。
未来发展趋势
农业信息化技术发展趋势
平台建设周期
前期调研：了 解市场需求和 行业现状，制 定平台目 标和计划，进 行平台设计、
开发和测试
实施部署：将 平台部署到实 际环境中，进 行调试和优化
运营维护：平 台投入使用后， 进行日常运营 和维护，确保 平台稳定运行
运营方案
运营模式设计
平台运营模式：采用政府主导、企业参与、市场运作的模式，实现平台可持续发展 平台运营主体：政府、企业、市场共同参与，形成多元化的运营主体 平台运营方式：采用线上线下相结合的方式，实现平台运营效率最大化 平台运营目标：实现平台经济效益和社会效益的双丰收，推动农业信息化发展
支持系统等
安全层：包括 防火墙、入侵 检测、数据加 密等安全措施
运维层：包括 系统监控、故 障诊断、性能 优化等运维管
理措施
平台功能模块
数据采集与分析：实时采集农业数据，进行数据分析和预测 智能决策支持：根据数据分析结果，提供智能决策建议 远程监控与控制：实现远程监控和设备控制，提高生产效率 信息发布与交流：发布农业信息，提供交流平台，促进信息共享与合作
智慧农业省市县平台整体解决方案
利用人工智能技术，实现对农业生产设备的智能 控制，提高设备的运行效率和安全性。
智慧农业省市县平台应用案
05
例分析
农业资源管理应用案例分析
土地资源管理
通过GIS技术，实现对土地资源的数字化管理，包括土地利用现状 、土壤类型、水资源分布等信息的查询、编辑和分析。
农业设施管理
对农业设施进行数字化建模，实现设施的远程监控和维护，提高设 施使用效率。
农业全产业链整合
智慧农业省市县平台将更加注重农业全产业链的整合，实 现农业生产、加工、销售等环节的有机衔接，提高农业附 加值。
农业可持续发展
随着环保意识的提高，智慧农业省市县平台将更加注重农 业可持续发展，推广绿色生产方式，保护生态环境。
面临的挑战与问题分析
技术应用难题
目前，一些智能化技术在农业生产中的应用仍存在一些难题，如传感器稳定性、数据传输 速度等，需要进一步研究和改进。
数据分析与挖掘功能实现
数据分析
运用统计学、机器学习等方法对农业生产数据进行分析，提取有价 值的信息。
数据挖掘
通过数据挖掘技术，发现数据中的关联、趋势和模式，为决策提供 支持。
预测模型
建立预测模型，对农业生产进行预测，为农业生产提供科学依据。
智能决策支持功能实现
专家系统
引入农业专家系统，为农业生产提供专业、 权威的指导。
采取有效措施，保护农业生 态环境，促进农业可持续发 展。
智慧农业省市县平台技术实
04
现方案
大数据技术实现方案
数据采集
利用物联网设备采集农业生产过程中的各种数据， 如温度、湿度、光照等。
数据存储
建立分布式大数据存储系统，对海量数据进行高效 存储和处理。
智慧农业云平台综合解决方案
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。
年最新版智慧农业大数据平台技术解决方案
05
智慧农业大数据平台的挑战与对策
数据安全与隐私保护的挑战与对策
挑战
智慧农业大数据平台在数据采集、存储、处理和使用过程中，面临数据泄露、篡 改和滥用等安全风险，同时农业生产涉及大量农户、企业和政府机构等敏感信息 ，数据安全和隐私保护问题突出。
对策
建立严格的数据安全管理制度，保障数据的安全存储和传输，采用加密技术、访 问控制等手段，限制对敏感数据的访问权限，加强数据使用监管，确保数据安全 和隐私保护。
定义
智慧农业大数据平台是一种基于云计算、大数据、人工智能 等技术的农业信息化平台，旨在整合农业数据资源，提高农 业生产效率和管理水平。
目的
通过智慧农业大数据平台，可以实现农业数据的采集、存储 、处理、分析与应用，为政府、企业和农户提供决策支持和 服务。
智慧农业大数据平台的发展历程
起源
随着信息技术的发展，智慧农业大数据平台的概念逐渐形成。早期的智慧农业主要关注农 业生产过程的信息化和智能化，如智能农机的研发和应用。
农业信息化
通过物联网技术，实现农业生产的信息化和数字化，为农民提 供更加全面的信息支持。
THANKS
谢谢您的观看
实现对农产品生产全过程的数据 采集、整合和追溯，保障农产品 质量安全，提高消费者信心。
采用物联网、区块链等技术，构 建一个农产品质量安全追溯系统 ，实现农产品生产全过程的数据 采集、整合和追溯。
通过农产品质量安全追溯系统的 建设，某市实现了对农产品生产 全过程的监管和追溯，提高了农 产品质量安全水平，增强了消费 者信心。
目前，智慧农业大数据平台已经实现了数 据的实时采集、处理和分析，为农业生产 提供了精细化管理和决策支持。同时，平 台还可以实现农产品质量追溯、农业生态 环境监测等功能，提高了农业生产的透明 度和公正性。
智慧农业云平台解决方案
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。
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• 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。
国外智慧农业发展现状
美国模式：集约化、规模化和精准化 日韩模式：合作社、环保型、可溯源 以色列模式：智能化、节约型、高效农业 德国（欧洲）模式：家庭农场、政府补贴 各国政府积极推动智慧农业大数据开发 手机APP广泛应用于农业
四大 目标
1. 经营-网络化 2. 生产-智能化 3. 管理高效透明 4. 服务便捷灵活
三大 工程
1. 金农工程——农业管理信息化 2. 智慧农业大数据建设工程——农业生产经营信息化 3. e农工程——农业服务信息化
十大 任务
1. 建设国家农业资源基础数据系统 2. 建设国家农业生产管理指挥系统 3. 建设全国农业科技创新与推广系统 4. 建设全国农产品质量安全监管系统 5. 建设全国农业市场信息服务系统
据
助
三、智慧农业大数据平台化服务及解决方案
力
架构设计
智
平台支撑
慧
解决方案
农 业
应用场景 前景展望
建 设
四、智慧农业电子商务平台解决方案
产业分析：中国农业的5个关键问题
融资困难 融资成本高
生产分散，农户个 体生产规模较小， 现代农业经济组织
发展滞后
中国农业 产业痛点
信息不对称 农产品价格不透明 交易双方不信任
通信安全
安全审计
PC终端
端
瘦终端
手机
平板电脑
RFID阅读器 高清终端
桌面终端
数据 标准 规范
编码规范
接口规范
数据规范
智慧农业大数据助力智慧农业
智慧农业大数据是智慧农业的业务基础
政府、企业管理模式创新依赖农业信息大数据
大数据带来三大思维变革
云模式下智慧农业大数据对智慧农业建设的决策支持
智慧农业大数据与跨界融合的云模式转型与智慧农业建设模
解读：智慧农业并不是简单的一根网线，一个APP， 而是互联网+、大数据、物联网技术等新兴产业技 术与传统农业的深度结合。
在现代农业中，通过利用信息化手段解决农 业产品在生产、销售、推广、溯源等环节中的相 关问题，利用信息化技术增加农副产品的附加值
智慧农业效益分析
智慧农业效益分析
经济效益
提升企业品牌价值 提升市场占有率 提高工作效率 节省人工 节约水电 规范管理秩序
社会效益
促进农村产业结构的 调整，满足人民日益 增长的物质和文化生 活的需要，提高科技 对农业的贡献率。
生态效益
精细化 科技化 机械化 规模化
智慧农业建设依据
中国制造2025
大力推进“互联网+”现代农业，应用物联网、云计算、大数据、移动互联等现代信息技术，推 动农业全产业链改造升级。大力发展智慧气象和农业遥感技术应用。在第3条，“强化现代农业科技创 新推广体系建设”一节中，提出：“大力推进‘互联网+’现代农业，应用物联网、云计算、大数据、 移动互联等现代信息技术，推动农业全产业链改造升级。
6. 建设全国重大动植物疫病防控系统 7. 建立全国农村经营管理系统 8. 探索推进现代农业示范区信息化建设 9. 探索推进农业电子商务建设 10. 实施农业物联网区域试验工程
农业供给侧改革
需求：
• 生活水平提高，食品安全问题，让越来越多人开始追求健康、安全的农产品 • 生态、绿色农产品消费不再是简单的购买行为，而是生活方式的转变
产前
种什么？怎么种？
移
动
• 在线培训，在线学习，在线考试
互
• 建立线上人才培训基地
联
产中
遇到病害谁解答？ 猪马牛羊有多少？
应 用
突发情况怎解决？
引
• 农技宝-在时时数据分析
智
• 远程监控调度，创新管理手段
能
产后
粮仓粮食如何管？
生
产品能够找源头？
产
• 数字化粮仓，实施管控粮食状况
式
1、云计算时代管理模式创新的理解？
2、云计算的灵魂——大数据？
3、智慧农业大数据应用的核心——预测决策？
4、农业信息数据化的核心——物联网、量化一切？
5、智慧农业大数据的发展方向？
6、跨界融合的云模式转型与智慧农业建设步骤与思路？
内容提要
智
慧
农
一、智慧农业建设背景与目标
业
大
数
二、智慧农业与大数据的结合策略
睿利 而行
智慧农业大数据云平台建设和运营整体解决方案
构建农业管理生产全覆盖的一体化管理系统
信
人的管理 • 人员基本信息管理，
• 提升沟通效率
息
化 手
通信录
段
提 升
物的管理
• 基础设备管理，大型机械管理， • 提升使用效率
管
农机管理
理
农机调度
效
率
事的管理
• 标准化业务流程， • 提升办公效率
办公OA
流通环节多 流通损耗大 物流成本高
农产品缺乏有效 分级体系，卖不 出差异化价格
农业发展形态
传统农业
人工管理，缺乏有效的技 术手段采集农作物生长环 境参数：采用手工控制实 现对灌溉、水帘、遮阳网、 抽风机等的控制，耗费人 力、耗费时间、出错率比 较高。
现代农业
传感数据相对单一；对获 取的数据还需进行手工统 计和分析；缺乏智能化的 数据管理和分析平台；不 能做到灾害预警和应对联 动。