数字农业

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数字农业农村工作措施

数字农业农村工作措施

数字农业农村工作措施包括以下几个方面:
1. 推进农村经济转型:利用数字技术,促进农业生产的智能化、数字化和
现代化,提高农业生产效率和农产品质量。

2. 优化农村营商环境:通过数字化手段,优化农村营商环境,提高农村市
场的竞争力和吸引力,促进农村经济的发展。

3. 建好农村基础设施:在农村地区加快布局5G、物联网、人工智能等新型
基础设施,积极引入信息化技术,推进智慧农业发展,促进信息技术与农机农艺融合应用,筑牢数字乡村发展基础。

4. 提升农民数字素养:通过培训和教育,提高农民的数字素养和技能水平,使其能够更好地适应数字化时代的需求,促进数字农业的发展。

5. 实施新型职业农民培育工程:通过培养新型职业农民,提高农民的专业
技能和综合素质,推动农业生产的现代化和智能化。

这些措施的实施需要政府、企业和社会各方面的共同努力和支持,以实现数
字农业农村的可持续发展。

数字农业简介

数字农业简介

大数据与人工智能技术
大数据与人工智能技术是指利用大规模数据和智能算法对数据进行处理和分析,以实现智能化决策和预测的技术。在数字农 业中,大数据与人工智能技术主要用于农业生产过程的优化和管理。
大数据与人工智能技术可以对农田数据进行实时监测、分析和处理,帮助农民及时了解农田情况并做出科学决策。同时,大 数据与人工智能还可以通过机器学习和深度学习等技术对农田数据进行挖掘和分析,预测未来农田发展趋势和变化情况,为 农业生产提供科学依据和决策支持。
03
数字农业的应用领域
精准种植
精准种植是指利用现代信息技术 和智能装备,实现农作物种植的
精准化、智能化和高效化。
通过精准种植技术,可以实时监 测土壤、气候等环境因素,精确 控制水肥投入,提高农作物产量
和品质。
精准种植还可以通过智能决策系 统,根据市场需求和预测,优化 种植结构和布局,提高农业经济
高度互联
数字农业通过物联网技术实现农业生 产各环节的高度互联,提高生产效率 和管理水平。
可持续性
数字农业注重环境保护和可持续发展 ,通过精准管理和资源优化配置,降 低农业生产对环境的影响。
优势
提高生产效率
优化资源配置
数字农业能够大幅提高农业生产效率,降 低生产成本,提升农产品品质和市场竞争 力。
通过精准管理和数据分析,数字农业能够 实现资源的优化配置,提高农业生产效益 。
效益。
智能养殖
智能养殖是指利用物联网、大数据、人工智能等技术,实现养殖业智能化、高效化 和环保化。
通过智能养殖技术,可以实时监测养殖环境、动物健康状况等信息,实现精准饲喂 和疫病防控。
智能养殖还可以提高养殖效率、降低能耗和减少环境污染,促进养殖业可持续发展 。

农业产业链数字农业发展方案

农业产业链数字农业发展方案

农业产业链数字农业发展方案第1章数字农业概述 (4)1.1 数字农业的定义与特点 (4)1.2 数字农业发展的国际趋势 (4)1.3 我国数字农业发展现状与挑战 (4)第2章农业产业链概述 (5)2.1 农业产业链的概念与构成 (5)2.1.1 生产环节:包括农作物种植、畜牧水产养殖等,是农业产业链的起点。

(5)2.1.2 加工环节:对农产品进行加工处理,提高产品附加值,包括初级加工和深加工。

(5)2.1.3 流通环节:将农产品从产地运输到消费地,包括仓储、物流、批发和零售等。

52.1.4 消费环节:农产品最终被消费者购买、消费的过程。

(5)2.2 农业产业链的发展模式 (5)2.2.1 龙头企业带动模式:以龙头企业为核心,通过订单农业、基地建设等方式,与农户建立紧密的利益联结机制。

(5)2.2.2 合作社模式:农民自愿组成合作社,共同开展生产、加工、销售等经营活动,共享产业链增值收益。

(6)2.2.3 产业园区模式:依托产业园区,吸引企业入驻,形成集生产、加工、研发、销售于一体的产业链集群。

(6)2.2.4 电商平台模式:利用电子商务平台,将农产品与消费者直接对接,缩短流通环节,降低成本。

(6)2.3 我国农业产业链现状与问题 (6)2.3.1 产业链条不完整:农业产业链各环节之间存在脱节现象,导致资源利用率低、产业效益不高。

(6)2.3.2 产业链组织化程度低:农业产业链主体之间利益联结机制不健全,组织化程度较低,影响产业链的稳定运行。

(6)2.3.3 科技创新能力不足:农业产业链科技创新能力不足,制约了产业链的优化升级。

(6)2.3.4 政策支持体系不完善:农业产业链政策支持体系尚不完善,导致产业链发展面临诸多困难。

(6)2.3.5 市场竞争激烈:国内外市场竞争加剧,我国农业产业链面临较大的压力和挑战。

(6)第3章数字农业技术体系 (6)3.1 数字农业技术分类 (6)3.1.1 信息技术 (6)3.1.2 智能技术 (6)3.1.3 数据管理技术 (7)3.2 关键数字农业技术介绍 (7)3.2.1 遥感技术 (7)3.2.2 农业 (7)3.2.3 智能决策支持系统 (7)3.3 技术发展趋势与应用前景 (7)3.3.2 应用前景 (8)第4章农业大数据 (8)4.1 农业大数据的概念与价值 (8)4.1.1 概念界定 (8)4.1.2 价值分析 (8)4.2 农业大数据采集与处理技术 (8)4.2.1 数据采集技术 (8)4.2.2 数据处理技术 (8)4.3 农业大数据应用场景 (8)4.3.1 精准农业 (8)4.3.2 农业资源管理 (9)4.3.3 农产品市场分析 (9)4.3.4 农业灾害预警与防治 (9)4.3.5 农业政策制定与评估 (9)4.3.6 农业科技研发 (9)第5章农业物联网技术 (9)5.1 农业物联网的架构与关键技术 (9)5.1.1 架构概述 (9)5.1.2 关键技术 (9)5.2 农业物联网在产业链中的应用 (10)5.2.1 生产环节 (10)5.2.2 流通环节 (10)5.2.3 销售环节 (10)5.2.4 服务环节 (10)5.3 农业物联网发展现状与挑战 (10)5.3.1 发展现状 (10)5.3.2 挑战 (10)第6章智能农业装备技术 (11)6.1 智能农业装备类型与功能 (11)6.1.1 农业 (11)6.1.2 智能无人机 (11)6.1.3 智能传感器 (11)6.1.4 智能农业机械设备 (11)6.2 智能农业装备研发与应用 (11)6.2.1 研发方向 (11)6.2.2 应用案例 (11)6.3 智能农业装备发展趋势 (11)6.3.1 技术融合与创新 (11)6.3.2 产业链协同发展 (11)6.3.3 成本降低与普及推广 (12)6.3.4 绿色环保与可持续发展 (12)第7章农业信息化与电子商务 (12)7.1 农业信息化发展现状与趋势 (12)7.1.2 发展趋势 (12)7.2 农业电子商务模式与创新 (12)7.2.1 电子商务模式 (12)7.2.2 创新模式 (12)7.3 农业电子商务平台建设与运营 (13)7.3.1 平台建设 (13)7.3.2 平台运营 (13)第8章农业智能化管理 (13)8.1 农业智能化管理技术体系 (13)8.1.1 数据采集与处理技术 (13)8.1.2 人工智能决策支持技术 (13)8.1.3 自动化控制技术 (14)8.1.4 农业信息化平台建设 (14)8.2 农业智能化管理应用案例 (14)8.2.1 智能化病虫害监测与防治 (14)8.2.2 智能化农业生产管理 (14)8.2.3 农业电子商务平台 (14)8.3 农业智能化管理发展策略 (14)8.3.1 政策扶持与引导 (14)8.3.2 技术创新与集成应用 (14)8.3.3 人才培养与交流 (14)8.3.4 宣传推广与普及 (15)8.3.5 市场机制与产业协同 (15)第9章农业产业链数字化升级路径 (15)9.1 农业产业链数字化现状与需求 (15)9.1.1 数字化现状概述 (15)9.1.2 农业产业链数字化需求分析 (15)9.2 农业产业链数字化升级策略 (15)9.2.1 生产环节数字化升级 (15)9.2.2 流通环节数字化升级 (15)9.2.3 销售环节数字化升级 (15)9.2.4 服务环节数字化升级 (16)9.3 农业产业链数字化发展政策建议 (16)9.3.1 完善政策体系,推动农业产业链数字化发展 (16)9.3.2 加强基础设施建设,提升农业产业链数字化水平 (16)9.3.3 深化产业链融合,优化农业产业链数字化生态 (16)9.3.4 创新政策支持方式,激发农业产业链数字化活力 (16)第10章保障措施与未来发展展望 (16)10.1 数字农业政策支持体系 (16)10.2 农业产业链数字农业人才培养 (17)10.3 农业产业链数字农业发展前景与挑战 (17)10.4 展望:构建现代化农业产业链数字农业体系 (17)第1章数字农业概述1.1 数字农业的定义与特点数字农业作为现代农业发展的重要方向,指的是运用物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术,对农业生产、管理、服务等各个环节进行数字化、网络化、智能化改造,以提升农业生产力、效率与可持续发展能力。

数字化农业与智慧农业实施方案

数字化农业与智慧农业实施方案

智能农机
推广使用智能农机,实现耕种、施肥、除草等作业的自动化和智能化。
数字化农业市场预测与决策
市场行情分析
利用大数据技术,分析农产品价格、需求等信息 ,为农业生产提供市场预测。
生产决策支持
根据市场预测结果,制定农业生产计划和策略, 提高农产品附加值。
农产品溯源
建立农产品溯源系统,实现农产品的全程可追溯 ,保障食品安全。
02
生产过程管理
通过智能化生产管理系统,农 民可以实时掌握农田的生产情 况,包括作物生长状况、环境 参数变化、设备运行情况等, 及时调整生产策略,提高生产 效益。
03
生产记录管理
04
系统可以自动记录每个生产环节 的数据信息,包括播种时间、施 肥时间、灌溉时间、农药使用情 况等,方便农民查询和整理生产 记录。
云服务与应用
将云计算技术应用于农业 生产,提供云服务和应用 ,包括农业数据分析、农 业生产管理等。
安全性与可靠性
云计算技术提供安全性和 可靠性保障,确保农业生 产数据的安全和可靠。
03
数字化农业实施方案
数字化农业资源管理
土地资源数字化
利用遥感、GIS等技术,实现土地资源的数字化测量 、登记和管理,提高土地利用效率。
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数字化农业与智慧农业案例
06
分析
案例一:某省智慧农业示范项目
总结词
大型综合项目
详细描述
某省智慧农业示范项目是一个集科研、生产、示范、推广于一体的综合性项目。该项目通过引进先进 的数字化技术和智能化设备,对农业生产进行全面升级改造,实现了农业生产的高效、精准和智能化 。
案例二:某大型农业企业数字化转型案例
利用人工智能技术对作物生长过 程进行智能识别和诊断,及时发 现并解决问题。

数字化农业年度总结(3篇)

数字化农业年度总结(3篇)

第1篇2024年,随着我国农业现代化进程的加速,数字化农业在提升农业生产效率、保障粮食安全、促进农业可持续发展等方面发挥了重要作用。

以下是本年度数字化农业工作的总结:一、政策支持力度加大2024年,国家层面出台了一系列支持数字化农业发展的政策,如《数字乡村发展战略纲要》、《关于加快推进农业现代化的若干意见》等,为数字化农业发展提供了有力保障。

二、农业数字化基础设施建设不断完善本年度,我国农业数字化基础设施建设取得了显著成效。

各地积极推进农村宽带网络、物联网、智能监测等基础设施建设,为数字化农业发展奠定了坚实基础。

例如,四川省春灌供水约25.3亿立方米,完成了1940万亩水稻的保栽工作,其中,智慧灌区综合管理平台和数字孪生模型的应用提高了供水的精准度和效率。

三、农业科技创新成果丰硕2024年,我国农业科技创新成果丰硕,一批数字化农业新技术、新装备、新模式不断涌现。

如河北衡水景县高粱种植基地通过数字化技术提高了作物产量,黑龙江省大豆种植户利用高油高产品种和先进的收割设备,实现高效减损。

此外,辽宁大连的可视化数字农业管理系统帮助葡萄种植户增产增收。

四、农业产业链数字化水平提升本年度,我国农业产业链数字化水平不断提升。

以一亩田平台为例,该平台通过搭建线上农产品数字化产销服务平台和线下豆牛智慧代卖服务网络,提高了农产品流通效率,提升了农产品产业链供应链现代化水平。

目前,一亩田平台用户数量已超过5000万,年交易撮合量3000亿。

五、数字农业农村联盟建设取得进展成都市数字农业农村联盟于2023年成立,本年度,联盟在搭建合作交流平台、对接资源、促进农业农村数字化领域高质量技术成果转化等方面取得了显著成效。

联盟要围绕致力于打造成都市数字农业农村产学研用凝聚体系,做好务实的顶层设计与中长期规划。

六、存在问题及展望尽管我国数字化农业取得了显著成效,但仍存在一些问题,如农业数字化人才短缺、农业数据共享机制不完善等。

未来,我们将继续加大政策支持力度,加强农业科技创新,提升农业产业链数字化水平,推动数字农业农村联盟建设,为实现农业现代化和乡村振兴战略目标贡献力量。

农业现代化与数字农业

农业现代化与数字农业

农业现代化与数字农业随着科技的不断进步和农业技术的日益发展,农业现代化已成为农业发展的重要方向之一。

数字农业作为现代化农业的重要组成部分,借助信息技术和数字化手段,为农民提供更科学、高效的农业生产方式,促进农业产业的转型升级。

在这样的背景下,农业现代化与数字农业之间如何相互促进发展,成为当前亟待解决的问题。

一、农业现代化是农业发展的必然趋势农业现代化是指利用现代科技手段,提高农业生产效率和产品质量,实现农业产值和农民收入的增长。

随着人口的增加和城市化进程的加快,传统农业生产方式已经无法满足社会需求,必须转向现代化道路。

只有推动农业现代化,才能使农业更加科学、高效、可持续发展。

二、数字农业是农业现代化的重要支撑数字农业是指利用信息技术、互联网和大数据等手段,为农业生产、经营和管理提供数字化支持。

通过数字化技术,农民可以实现农业生产的精准化和智能化,提高农业生产效率和产品质量。

数字农业为农业现代化提供了重要的技术支持和保障。

三、数字农业的发展壮大农业产业数字农业不仅带来农业生产方式的革命性改变,还为农业产业的发展带来了新的机遇。

通过数字化技术,农业产业链不断延伸,形成了多元化、全产业链的发展模式。

数字农业的发展壮大了农业产业规模,提高了市场竞争力,促进了农产品的销售和升值。

四、数字农业促进农民增收致富数字农业不仅改变了农业生产方式,还为农民创造了更多的经济收益。

通过数字农业平台,农民可以获取到更多的农业信息、技术和市场动态,提高了农业生产的效益和收益。

数字农业帮助农民实现了增收,进一步提高了农民的生活质量。

五、数字农业提升农业生产效率数字农业应用信息技术和大数据分析,为农业生产提供更准确、更精确的指导。

通过数字化技术,农民可以实现生产自动化、智能化管理,提高了农业生产的生产率和效率。

数字农业的发展,有效提升了农业同步。

六、数字农业助力农业可持续发展数字农业利用现代信息技术,为农业生产提供了可持续发展的方向。

数字农业的概念、发展现状与发展趋势

数字农业的概念、发展现状与发展趋势

数字农业的概念、发展现状与发展趋势一、数字农业的概念数字农业又叫精细农业或信息农业。

1997年,经美国科学院、工程院两院院士讨论,正式提出了数字农业的概念:数字农业是指地学空间和信息技术支撑下的集约化和信息化的农业技术。

1998年,美国副总统戈尔再次把数字农业定义为:数字地球与智能农机技术相结合产生的农业生产和管理技术。

具体来说,数字农业就是指运用数字地球技术,包括各种分辨率的遥感、遥测技术、全球定位系统、计算机网络技术、地理信息系统等技术结合的高新技术系统。

近年来,数字农业(精细农业)的范围除了农业(耕作业)外,还包括精细园艺、精细养殖、精细加工、精细经营与管理,甚至包括农、林、牧、种、养、加、产、供、销等全部领域。

在2022年中国数字农业高峰论坛上,农业农村部信息中心原总工程师、研究员刘桂才作了《数字技术促进农业高质量发展》的主题报告。

刘桂才提炼了数字农业的概念,他表示,数字农业是将数据作为农业生产要素,用现代数字技术对农业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理的现代农业。

数字农业的核心是把数据作为新的农业生产要素,其特征是农业全链条、全产业、全过程的智能化、泛在化,其主要方式包括自动化生产、最优化控制、智能化管理、系统化物流和电子化交易。

二、数字农业的发展现状(一)全球数字农业发展现状1、北美地区稳定发展,以美国为核心在过去几年,北美地区在全球数字农业市场有着不可忽视的地位,其中以美国为核心,美国农业生产主要表现为地区、农场和生产专业化,约有41.6%的家庭农场、46.8%的奶牛场和52%的农场主通过计算机进行信息联络,将农业技术应用于农业生产管理中;欧盟计划利用卫星遥感监测农作物种植,同时通过声音传感器获取动物疾病等信息;近年来德国在数字农心核心技术研发上投入大量的资金,致力于为数字农业提供综合解决方案,美国、日本的农业航空作业面积达到50%以上,在一定程度上提高了农业生产效率。

数字农业技术对农业现代化发展的作用

数字农业技术对农业现代化发展的作用

数字农业技术对农业现代化发展的作用数字农业技术是指运用信息技术、云计算、物联网等现代科技手段,对农业生产、管理、决策进行数字化、智能化改造的一种技术体系。

数字农业技术的出现和发展,对农业现代化发展起到了重要的推动作用。

数字农业技术提升了农业生产的效率和质量。

传统农业生产中,种植、养殖、灌溉等环节往往依赖于人工操作,效率低下且易受到人为因素影响。

而数字农业技术的应用,可以通过传感器、遥感技术等手段,实时监测土壤湿度、温度、作物生长情况等参数,帮助农民精确地掌握农作物的生长状况和需求,及时调整灌溉和施肥措施,提高农作物的产量和品质。

同时,数字农业技术还可以通过无人机、机器人等智能设备进行农田作业,减轻了农民的劳动强度,提高了生产效率。

数字农业技术提供了农业信息化管理平台,优化了农业生产的组织和管理。

通过数字农业技术,农业生产的各个环节可以实现数据的实时采集、传输和分析,农民可以及时获得土壤肥力、气象变化、病虫害预警等信息,并根据这些信息进行农业生产决策。

同时,数字农业技术还可以实现农产品的追溯和溯源,保障食品的安全和质量。

通过数字农业管理平台,农民可以实时了解市场需求和价格变动,有针对性地调整生产结构,提高农业生产的经济效益。

数字农业技术为农业现代化发展提供了新的思路和模式。

传统农业生产模式往往以大规模生产为导向,农民的收入和利益受到限制。

而数字农业技术的应用,可以实现农业的个性化生产和精细化管理,为农民提供更多的增值服务。

例如,通过数字农业技术,农民可以根据市场需求和消费者的个性化需求,进行特色农产品的种植和销售。

同时,数字农业技术还可以实现农产品的电商销售和物流配送,拓宽了农产品的销售渠道,提高了农民的收入。

数字农业技术还可以促进农村的可持续发展。

传统农业生产中,大量的农药、化肥的使用对环境造成了严重的污染,而数字农业技术的应用可以实现农业生产的精准施药和施肥,减少了农药、化肥的使用量,降低了对环境的污染。

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数字农业
A数字农业概念及特点
数字农业——1997年由美国科学院、工程院两院士正式提出。

数字农业是将信息作为农业生产要素,用现代信息技术对农业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理的现代农业。

数字农业使信息技术与农业各个环节实现有效融合,对改造传统农业、转变农业生产方式具有重要意义。

数字农业将遥感、地理信息系统、全球定位系统、计算机技术、通讯和网络技术、自动化技术等高新技术与地理学、农学、生态学、植物生理学、土壤学等基础学科有机地结合起来,实现在农业生产过程中对农作物、土壤从宏观到微观的实时监测,以实现对农作物生长、发育状况、病虫害、水肥状况以及相应的环境进行定期信息获取,生成动态空间信息系统,对农业生产中的现象、过程进行模拟,以达到合理利用农业资源,降低生产成本,改善生态环境,提高农作物产品和质量的目的。

B数字农业的组成
数字农业是一个集合概念,它主要包含以下4个主要部分:
1.农业物联网(Internet of Things)
农业物联网从本质上讲,是一套数控系统。

在一个特定的封闭系统内,以探头、传感器、摄像头等设备为基础的物物相联。

它根据已经确定的参数和模型,进行自动化调控和操作。

由于需要以硬件设备的投资和联网为基础,因此投资额较大,主要用于设施农业生产过程的管理和操作,也用于农产品的加工、仓储和物流管理。

2.农业大数据(Big Data)
农业大数据是与农业物联网相对应的概念,它是一个数据系统,在开放系统中收集、鉴别、标识数据,并建立数据库,通过参数、模型和算法来组合和优化
多维和海量数据,为生产操作和经营决策提供依据,并实现部分自动化控制和操作。

因为它是在完全开放的系统中运作,因此主要用于大田农业的生产和农业全产业链的操作和经营。

3.精准农业(Precision Farming)
精准农业是建立在农机硬件基础上的执行和操作系统。

它主要是以农机的单机硬件为基础,配以探测设备和智能化的控制软件,以实现精准操作,变量控制(包括变量播种、变量施肥、变量喷药等),无人驾驶,以及最佳的工作环境和场景适配。

精准农业强调的是(单体)设备和设施操作的精准和智能化控制,是硬件+软件。

4.智慧农业(Smart Agriculture)
智慧农业是建立在经验模型基础之上的专家决策系统,其核心是软件系统。

智慧农业强调的是智能化的决策系统,配之以多种多样的硬件设施和设备,是系统+硬件。

智慧农业的决策模型和系统可以在农业物联网和农业大数据领域得到广泛应用。

2016年,谷歌旗下Deep Mind的Alpha Go横空出世,把人工智能为(AI)的决策水平提高到一个前所未有的高度,让人们认识到人空智能发展的提速和广阔的前景,也为数字农业的发展注入了强心针。

由于数字农业的发展还处于早期阶段,对于其核心的组成部分以及各个部分的理解还有不少歧义,因此,概念被用错和被混为一谈的事情经常发生。

数字农业未来的发展前景虽然非常富有吸引力,但是由于农业的生产涉及的品类和品种繁多,生产过程漫长和复杂,不可控因素多,变量多,因此数字农业从单点突破到全面进步和应用还需要假以时日。

C数字农业的特点
1.农业生产高度专业化、规模化、企业化
美国农业生产的专业化是多层次的,这主要表现在地区专业化、农场专业化和生产工艺专业化。

美国大陆划分为几个主要的作物带,每个作物带中最适合一种作物的生长,如著名的“玉米带”、“奶牛带”等;绝大多数的农场只生产一种作
物,进行大规模种植;而有的农场只生产一种作物的一个品种,或只做一种作物的育种。

这样因地制宜、各有所专,达到了专业化与规模化的很好结合,形成了专业化生产、集约化经营、企业化管理现代产业模式。

2.农业生产体系完善
美国已形成发达的产前、产中、产后紧密衔接的农业生产体系,包括农业生产资料的生产和供应,以及农产品的收获后的储藏、运输、加工和销售等部门。

他们分工明确,高效协作,在相关农业法律体系的维护下,农业生产有序而高效。

3.农业教育、科研和推广“三位一体”
美国的农业是由私人经营的,但各级政府积极支持农业科学技术的发展,建立了富有特色的“三位一体”的农业教育科研和推广体系,农学院同时承担农业教育、科研和推广三项职能,使教学科研和推广紧密地结合起来,为农业发展提供强大的技术推动力。

D数字农业相关政策
1、数字农业试点通知
2017年和2018年数字农业都成为农业农村部重头戏,并颁布试点通知。

连续2年发文:推动大数据、云计算、物联网、移动互联、遥感等现代信息技术在农业中应用,在大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖等领域开展精准作业、精准控制建设试点,探索数字农业技术集成应用解决方案和产业化模式,打造一批数字农业示范样板,加快推进农业生产智能化、经营信息化、管理数据化、服务在线化,全面提高农业现代化水平。

据悉,到2020年全国预计将建成一批大田种植数字农业建设试点项目,项目区农业机械及田间农情监测物联网、智能装备普遍应用,农机作业与田间农情监控精准化、智能化、自动化,农机调度管理高效化、便捷化水平显著提高,劳动力用工减少30%以上,水资源利用率提高30%以上,肥料利用率提高15%以上,农药使用量减少20%以上,作物效益或单产提高10%以上,农业现代化水平全面提升。

2、数字农业试点补助政策
2017年10月,依据我国《数字农业建设试点总体方案(2017~2020年)》和农业部相关规定,2018年重点建设大田种植、园艺作物、畜禽养殖、水产养殖4类数字农业建设试点项目。

目前项目补贴申报已经开始,截止时间为10月25日。

中央对符合条件的项目予以补助,每个试点项目总投资应在3500万元以上。

3、大数字农业补贴项目
农业农村已被社会各界公认为数字经济的下一片蓝海。

2017年和2018年农业农村部都将继续加大支持力度,重点支持精准作业、精准控制设施设备、管理服务平台等内容建设,以及加工销售、一二三产业融合等领域信息化。

同时,在以下4个大模块开展补贴扶持:
一、大田种植数字农业建设试点。

比如使用遥感信息、无人机观测、地面传感网等技术,实现水肥一体化、精量播种、养分管理、病虫害防控、农情调度监测、精准收获等。

二、设施园艺数字农业建设试点。

比如使用生产过程质量管理设施设备、质量追溯系统,实现生产全程监控和产品质量可追溯。

自动化清洗、分级、包装、扫码、信息采集等设备,提升采后处理全程自动化水平,为电商物流提供基础支撑。

三、畜禽养殖数字农业建设试点。

比如建设自动化精准环境控制系统,配置畜禽圈舍自动化通风、温控、空气过滤和环境监测等设施设备,实现饲养环境自动调节。

电子识别、自动称量、精准上料、自动饮水等。

四、水产养殖数字农业建设试点。

比如使用自动增氧、饵料投喂、底质改良、水循环、水下机器人等设施设备,配套实施养殖池塘、车间和网箱的标准化改造,提升水产养殖的机械化、自动化、智能化水平。

E6个创业方向
通过以上数字农业补贴项目来看,这里有5个落地的创业项目。

1、水肥一体化
水肥一体化技术是将灌溉与施肥融为一体的农业新技术。

水肥一体化是借助压力系统(或地形自然落差),将可溶性固体或液体肥料,按土壤养分含量和作物种类的需肥规律和特点,配兑成的肥液与灌溉水一起,通过管道系统供水供肥,均匀准确地输送至作物根部区域。

这是大田种植数字农业的补贴的方向。

2、植保无人机
数据统计:到2020年市场规模达百亿元!
植保无人机本身是可以获得政策补贴的。

同时,国家推行数字农业试点过程中,植保无人机的作用将会进一步放大,并发挥积极作用。

这是大田种植数字农业的补贴的方向。

3、农产品可追溯
农产品溯源系统是指追踪农产品(包括食品、生产资料等)进入市场各个阶段(从生产到流通的全过程)的系统。

涉及到农产品产地、加工、运输、批发及销售等多个环节,有助于质量控制和在必要时召回产品。

采用农产品可追溯系统可以实现产品源头到加工流通过程的追溯,保证终端用户购买到放心产品,防止假冒伪劣农产品进入市场。

农产品溯源系统可将农产品生产、加工、销售等过程的各种相关信息进行记录并存储,能通过食品识别号在网络上对该产品进行查询认证,追溯其在各环节中的相关信息。

该系统已在部分发达国家的食品安全领域中发挥着重大作用。

这是设施园艺数字农业的核心项目。

4、智慧农场
物联网、互联网、大数据等高科技技术形结合的种养殖农场。

该农场运用了大数据、物联网等高尖端技术结合助力种养现代化发展。

其中,数字农业补贴中的畜禽养殖数字农业建设试点和水产养殖数字农业建设试点都有相应的补贴。

5、工厂化养殖
工厂养殖在室内海水池中采用先进的机械和电子设备控制养殖水体的温度、光照、溶解氧、pH值、投饵量等因素,进行高密度、高产量的养殖方式。

另外,工厂化养猪体现出智慧农业、循环农业、大数据等多项农业现代化技术运用。

同样地,工厂化养殖也是符合畜禽养殖数字农业建设试点和水产养殖数字农业建设试点补贴范围。

6、智慧园
智慧园是(园区,一般用来指工业园区、农业园区、创业园区、科技园区等各类产业园区)两个单词组合而成,是智慧产业园的意思,简称智慧园同时,智慧园是现代化农业、产供销一体、标准化农业、互联网销售为一体的综合园区。

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