02智慧农业-农机作业监测系统V3.1
智慧农业视频监控系统解决方案
视频监控系统在智慧农业中应用
视频监控系统的作用
视频监控系统是智慧农业中的重要组成部分，可以实时监测农业生产现场的情况 ，包括作物生长状况、病虫害情况、环境参数等，为农业生产提供科学决策依据 。
视频监控系统的应用场景
视频监控系统可以广泛应用于温室大棚、果园、养殖场等农业生产场所。通过安 装摄像头、传感器等设备，实现对农业生产环境的全方位监测，并通过网络平台 将数据实时传输到管理中心，方便管理人员进行远程监控和管理。
06
CATALOGUE
运营维护与持续升级策略
设备巡检和故障排查机制建立
设立定期巡检制度
对智慧农业视频监控系统 的关键设备进行定期巡检 ，确保设备正常运行。
故障快速响应机制
建立故障快速响应机制， 对设备故障进行及时发现 、报告和处理。
远程技术支持
提供远程技术支持服务， 协助用户解决设备使用过 程中的问题。
智能管理
引入智能化管理平台，实现视频数据的自动 分类、检索和分析。
云存储服务
利用云存储服务，实现视频数据的远程备份 和共享。
04
CATALOGUE
智能分析与报警功能开发
图像识别技术在智慧农业中应用
作物生长状态监测
农业环境监测
利用图像识别技术，实时监测作物的 生长状态，包括叶片颜色、大小、形 状等，为精准农业提供数据支持。
异常行为识别
通过分析农田中的行为模式，识别异常行为，如 偷盗、破坏等，及时采取措施保障农业生产安全 。
数据挖掘与模式识别
利用数据挖掘和模式识别技术，分析历史数据和 实时数据，发现潜在的安全隐患和异常行为模式 。
报警信息处理和反馈机制构建
报警信息分类与处理
对识别出的异常行为进行分类和处理，生成相应的报警信息，如声音、短信、邮件等。
人工智能系列白皮书-智慧农业
中国人工智能系列白皮书-- 智慧农业目录第1 章智慧农业发展背景 (1)1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 (1)1.2 智慧农业及其发展趋势 (8)第2 章农业智能分析 (12)2.1 农业数据挖掘 (12)2.1.1 农业数据挖掘特点 (12)2.1.2 农业网络数据挖掘 (13)2.1.3 农业数据挖掘应用 (16)2.2 农业数据语义分析 (18)2.2.1 农业数据语义模型 (18)2.2.2 农业数据存储模型 (19)2.2.3 农业数据知识发现 (20)2.2.4 农业数据语义检索 (21)2.2.5 分布式农业知识协同构建 (21)2.3 农业病虫害图像识别 (22)2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框架 232.3.2 农业病虫害图像采集方法 (24)2.3.3 农业病虫害图像预处理 (26)2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建 (27)2.3.5 农业病虫害模式识别 (28)2.4 动物行为分析 (29)2.5 农产品无损检测 (34)2.5.1 农产品的无损检测 (35)2.5.2 农产品无损检测主要方法与基本原理 (36)2.5.3 无损检测在农产品质量检测中的应用 (38)2.5.4 问题与展望 (38)第3 章典型农业专家系统与决策支持 (40)3.1 作物生产决策系统 (40)3.1.1 作物生产决策支持系统的概念与功能 (40)3.1.2 作物决策支持系统的发展 (41)3.1.3 我国作物决策支持系统发展状况 (41)3.1.4 作物生产决策支持系统的发展趋势 (42)3.1.5 作物生产决策支持系统的存在问题 (43)3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。
3.2 作物病害诊断专家系统 (45)3.2.1 病害诊断知识表达 (45)3.2.2 作物病害描述模糊处理 (47)3.2.3 病害诊断知识推理 (47)3.2.4 基于图像识别的作物病害诊断 (48)3.3 水产养殖管理专家系统 (49)3.3.1 问题与挑战 (49)3.3.2 主要进展 (51)3.3.3 发展趋势 ........ .... ..... .. (52)3.4 动物健康养殖管理专家系统 (54)3.4.1 妊娠母猪电子饲喂站 (54)3.4.2 哺乳母猪精准饲喂系统 (56)3.4.3 个体奶牛精准饲喂系统 (57)3.4.4 畜禽养殖环境监测系统 (58)3.5 多民族语言农业生产管理专家系统 (59)3.5.1多民族语言智慧农业即时翻译系统结构 (59)3.5.2多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .. 603.5.3多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 (62)3.5.4多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译结果 .. 633.6 农业空间信息决策支持系统 (66)第4 章典型农业机器人 (71)4.1 茄果类嫁接机器人 (74)4.1.1 研究背景意义 (74)4.1.2 国内外研究现状 (74)4.1.3 关键技术与研究热点 (76)4.1.4 案例分析 (77)4.1.5 存在问题与发展策略 (78)4.2 果蔬采摘机器人 (79)4.2.1 研究背景意义 (79)4.2.2 国内外研究现状 (79)4.2.3 关键技术与研究热点 (80)4.2.4 案例分析 (81)4.2.5 存在问题与发展策略 (82)4.3 大田除草机器人 (83)4.3.1 研究背景意义 (83)4.3.2 国内外研究现状 (84)4.3.3 关键技术与研究热点 (84)4.3.5 存在问题与发展策略 (86)4.4 农产品分拣机器人 (87)4.4.1 农产品分拣机器人发展现状 (88)4.4.2 农产品分拣机器人的应用特点和支撑技术 (90)4.4.3 主要问题和建议 (92)第5 章农业精准作业技术 (94)5.1 拖拉机自动导航 (94)5.2 农机作业智能测控 (97)5.3 果树对靶施药 (101)5.3.1 我国果园施药作业现状 (101)5.3.2 基于靶标探测的智能施药 (102)5.3.3 靶标探测技术 (102)5.3.4 对靶施药的经济性与环保性 (106)5.4 设施蔬菜水肥一体化 (106)5.4.1 水肥一体化在设施蔬菜中的应用 (107)5.4.2 智能灌溉施肥设备 (108)5.4.3 设施蔬菜水肥一体化发展趋势 (110)5.5 设施环境智能调控 (112)5.5.1 温室环境与作物信息采集 (112)5.5.2 温室作物生长发育模型和小气候预测模型 (115)5.5.3 温室智能环境控制理论 (116)5.5.4 测控装备及平台构建方面 (117)5.6 农用无人机自主作业 (117)5.6.1 农用无人机自主作业需求背景 (117)5.6.2 农业无人机自主作业技术特点 (118)5.6.3 农业无人机自主作业发展现状 (119)5.6.4 抓住机遇迎接挑战人工智能技术的挑战 (122)第6 章智慧农业展望 (123)6.1 当前农业发展需求分析 (123)6.2 发展重点与建议 (123)第 1 章智慧农业发展背景中国农业经历了原始农业、传统农业、现代农业、智慧农业的逐渐过渡。
智慧农业系统主要功能建设方案
鼓励企业主导智慧农业技术研发和推广应用，形成产 学研用协同创新机制。
培育壮大市场主体
支持龙头企业、农民合作社、家庭农场等新型经营主 体参与智慧农业建设。
探索多元化投入机制
引导社会资本进入智慧农业领域，形成政府引导、企 业主体、社会参与的多元化投入机制。
科技创新驱动，提升系统智能化水平
02 农业生产管理功 能
精准种植与养殖管理
数据驱动的种植决策
利用土壤、气象等大数据，为农作物提供科学的种植建议，提高 产量和质量。
精准养殖监测
实时监测养殖环境参数和动物生长情况，为养殖提供个性化管理方 案，优化养殖效益。
种养结合循环农业
通过种植和养殖的有机结合，实现资源的循环利用，降低农业面源 污染，提高农业可持续性。
04 农产品质量安全 追溯功能
生产过程记录与信息采集
农业生产环境监控
实时监测土壤、气象、水质等农业生产环境参数，为农产品生产提 供精准的环境数据。
农业生产过程记录
详细记录农产品从播种到收获的各个环节，包括农事操作、投入品 使用、病虫害防治等，实现农产品生产过程的可视化。
农业信息采集
通过物联网技术，实时采集农产品生长过程中的关键信息，如生长状 况、产量、品质等，为农产品质量安全追溯提供数据支撑。
智能化灌溉与施肥控制
01
02
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智能灌溉系统
根据土壤湿度、气象数据 等信息，自动调整灌溉计 划，实现节水灌溉。
精准施肥技术
通过土壤养分检测和作物 需求预测，为农田提供精 确的施肥建议，提高肥料 利用率。
水肥一体化管理
将灌溉和施肥相结合，实 现水肥一体化智能管理， 提高农业生产效率。
病虫害防治及预警机制 3
智慧农业技术实施方案
智慧农业技术实施方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 智慧农业技术概述 (4)1.3 实施方案概览 (4)第2章智慧农业发展现状与趋势 (5)2.1 国内外智慧农业发展现状 (5)2.1.1 国际智慧农业发展现状 (5)2.1.2 国内智慧农业发展现状 (5)2.2 智慧农业技术发展趋势 (5)2.2.1 农业大数据驱动农业生产决策智能化 (5)2.2.2 农业与智能农机具替代劳动力 (5)2.2.3 农业物联网技术促进农业产业链整合 (5)2.2.4 农业绿色化、生态化发展 (5)2.3 我国智慧农业发展面临的问题与挑战 (6)2.3.1 农业基础设施薄弱 (6)2.3.2 农业科技创新能力不足 (6)2.3.3 农业信息化人才短缺 (6)2.3.4 农业数据资源整合不足 (6)2.3.5 农业政策支持力度不够 (6)第3章智慧农业关键技术与设备 (6)3.1 信息感知技术 (6)3.1.1 土壤信息感知技术 (6)3.1.2 气象信息感知技术 (6)3.1.3 植物生长信息感知技术 (6)3.2 数据传输与处理技术 (7)3.2.1 无线传感网络技术 (7)3.2.2 大数据处理技术 (7)3.2.3 云计算技术 (7)3.3 智能决策支持技术 (7)3.3.1 人工智能算法 (7)3.3.2 智能优化模型 (7)3.3.3 专家系统 (7)3.4 无人机与技术 (7)3.4.1 无人机技术 (7)3.4.2 技术 (7)3.4.3 自动导航技术 (8)第4章智慧农业生产管理系统 (8)4.1 农田信息管理系统 (8)4.1.1 系统概述 (8)4.1.2 功能模块 (8)4.2 农业资源管理系统 (8)4.2.2 功能模块 (8)4.3 农业生产过程管理系统 (8)4.3.1 系统概述 (8)4.3.2 功能模块 (8)4.4 农业生态环境监控系统 (9)4.4.1 系统概述 (9)4.4.2 功能模块 (9)第五章智慧农业病虫害防治技术 (9)5.1 病虫害预测预报技术 (9)5.2 病虫害智能识别技术 (9)5.3 病虫害绿色防控技术 (9)5.4 农药智能施用技术 (10)第6章智慧农业精准施肥技术 (10)6.1 土壤养分检测技术 (10)6.2 植株养分诊断技术 (10)6.3 精准施肥决策支持系统 (10)6.4 变量施肥技术 (10)第7章智慧农业节水灌溉技术 (10)7.1 农田水分监测技术 (10)7.1.1 土壤水分传感器监测技术 (11)7.1.2 遥感技术 (11)7.1.3 模型预测技术 (11)7.2 节水灌溉设备与系统 (11)7.2.1 微灌设备 (11)7.2.2 自动灌溉控制系统 (11)7.2.3 水肥一体化技术 (11)7.3 智能灌溉决策支持技术 (11)7.3.1 数据处理与分析技术 (11)7.3.2 人工智能技术 (11)7.3.3 决策支持系统 (11)7.4 节水灌溉工程案例 (12)7.4.1 案例一：某地区农田微灌工程 (12)7.4.2 案例二：某农场自动灌溉控制系统 (12)7.4.3 案例三：某地区水肥一体化项目 (12)第8章智慧农业产业链与商业模式 (12)8.1 智慧农业产业链分析 (12)8.1.1 智慧农业生产环节 (12)8.1.2 智慧农业加工环节 (12)8.1.3 智慧农业销售环节 (12)8.2 智慧农业商业模式探讨 (13)8.2.1 农业技术服务提供商 (13)8.2.2 农业电商平台 (13)8.2.3 农业大数据公司 (13)8.3.1 平台模式创新 (13)8.3.2 农产品供应链优化 (13)8.3.3 农业金融服务 (13)8.4 农业大数据应用 (13)8.4.1 农业生产决策支持 (14)8.4.2 农产品市场预测 (14)8.4.3 农业政策制定 (14)第9章智慧农业政策与法规 (14)9.1 国内外智慧农业政策概述 (14)9.1.1 国内智慧农业政策 (14)9.1.2 国外智慧农业政策 (14)9.2 智慧农业政策法规体系构建 (14)9.2.1 政策法规体系框架 (14)9.2.2 政策法规体系构建原则 (14)9.3 智慧农业政策实施与监管 (15)9.3.1 政策实施 (15)9.3.2 监管制度 (15)9.4 智慧农业政策建议 (15)第十章智慧农业技术实施方案与展望 (15)10.1 技术实施方案总体设计 (15)10.1.1 技术架构设计 (15)10.1.2 技术模块设计 (16)10.1.3 技术标准与规范 (16)10.2 技术实施方案分阶段实施策略 (16)10.2.1 试点示范阶段 (16)10.2.2 规模推广阶段 (16)10.2.3 深度融合阶段 (16)10.3 智慧农业技术未来展望 (16)10.3.1 技术创新 (16)10.3.2 产业协同 (16)10.3.3 国际化发展 (16)10.4 智慧农业可持续发展策略与建议 (17)10.4.1 政策支持 (17)10.4.2 资金投入 (17)10.4.3 人才培养 (17)10.4.4 技术推广与应用 (17)第1章引言1.1 背景与意义全球人口增长和气候变化对农业生产带来的压力，提高农业生产效率和产品质量成为当务之急。
智慧农业系统价格及建设方案
02
智慧农业系统价格构成
硬件设备费用
传感器和监测设备
用于土壤、气象、作物健康等监测， 价格因种类、精度和品牌而异。
数据采集和传输设备
包括数据采集器、通讯模块等，价格 取决于数据传输量和技术要求。
智能控制设备
如滴灌、喷灌、温室控制等，根据规 模和自动化程度定价。
软件开发与集成费用
定制化软件开发
根据客户需求进行定制开发，费用与软件复杂度和开发周期 相关。
深入了解农业生产现状，挖掘农业生产过程中的痛 点和需求，为智慧农业系统的设计和实施提供依据 。
调研方法
采用问卷调查、现场访谈、数据分析等多种 方法，确保调研结果的准确性和全面性。
方案设计与评审
01
方案设计
根据调研结果和需求分析，制定智慧农业系统的整体设计方案，包括系
统架构、功能模块、技术选型等。
02
04
智慧农业系统应用场景
农业生产管理
精准种植
通过智能设备收集土壤、气候等数据，为种植提供决策支持，实 现精准播种、施肥、灌溉等。
农机智能化
利用无人驾驶、自动导航等技术，提高农业机械的作业效率和精度 。
生产过程监控
通过物联网技术对农业生产过程进行实时监控，确保生产安全和产 品质量。
农产品质量追溯
系统维护
定期检查系统运行情况，及时修复故障和更新软件，保障系统稳定运行，费用与 维护周期和服务内容相关。
系统升级
根据用户需求和技术发展，对系统进行功能扩展和技术升级，费用取决于升级内 容和复杂度。
03
智慧农业系统建设方案
系统架构设计
整体架构设计
基于云计算、物联网、大数据等 技术，构建智慧农业系统整体架 构，实现数据采集、传输、处理
一种用于智慧农业的农机管理系统及智慧农机[实用新型专利]
![一种用于智慧农业的农机管理系统及智慧农机[实用新型专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/bb7fefe10d22590102020740be1e650e52eacff0.png)
专利名称：一种用于智慧农业的农机管理系统及智慧农机专利类型：实用新型专利
发明人：刘杰,朱杰
申请号：CN202122826317.9
申请日：20211118
公开号：CN216248826U
公开日：
20220408
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本实用新型公开了一种用于智慧农业的农机管理系统及智慧农机，涉及智慧农业技术领域，解决了农机管理系统不能进行自动作业管理、作业面积计算及作业地块自动关联，影响了农机作业效率的技术问题。
该农机管理系统包括MCU、卫星定位模块、存储模块；所述卫星定位模块、存储模块均与所述MCU电连接；所述卫星定位模块能够对所述农机的位置信息进行采集；所述存储模块存储有所述农机的作业信息和地块位置信息；所述MCU能够通过所述农机的位置信息计算作业面积，并能够根据所述作业信息控制所述农机执行作业。
本实用新型通过MCU、卫星定位模块、存储模块的相互配合，极大提升了农机作业的智能化水平，提高了作业效率。
申请人：深圳市赛格导航科技股份有限公司
地址：518057 广东省深圳市南山区高新区南区市高新技术工业村T2栋B6厂房
国籍：CN
代理机构：深圳砾智知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：翁治林
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基于TBOX图像采集的农机作业监控系统设计
基于TBOX图像采集的农机作业监控系统设计
赵建国
【期刊名称】《南方农机》
【年(卷),期】2024(55)12
【摘要】【目的】通过远程控制平台查看、存储和处理农机实时作业图像,提高农机作业时效性。
【方法】针对当前农机作业监控过程中无法直观观测作业区域和作业点位实时详细的作业情况的问题,设计了一种基于图像采集的农机作业监控系统。
该监控系统由摄像头装置拍摄作业过程中的作业图片信息,由车载终端TBOX将图
片信息打包处理,然后依靠4G网络技术的数据传输能力,将图片数据信息上传到远
程控制平台,远程平台是作业监控数据存储和处理的中枢,可以提供实时数据和历史
数据查看、作业监控数据处理、作业数据对比分析等功能,可以输出数据处理和对
比分析结果,并反馈给用户作为作业改进的依据。
【结果与结论】该作业监控系统
已在深松深翻作业中成熟应用,可以提高作业效率和作业质量,节省作业成本,可以推广到播种、施肥、除草、喷药等作业机械中,应用场景十分广泛,市场潜力巨大。
【总页数】4页(P55-58)
【作者】赵建国
【作者单位】潍柴雷沃智慧农业科技股份有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】S233.1
【相关文献】
1.基于统一数据采集与集中监控平台的用电信息采集系统设计
2.农机作业数据采集系统设计与研究
3.基于图像采集卡的智能安防监控系统设计
4.基于FPGA的视频图像采集及监控系统设计
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智慧农业系统
智慧农业系统引言概述：随着科技的不断发展，智慧农业系统在农业生产中扮演着越来越重要的角色。
智慧农业系统利用先进的技术手段，提高了农业生产的效率和质量，为农民提供了更好的农业管理和决策支持。
本文将从五个方面详细介绍智慧农业系统的应用和优势。
一、智慧农业数据收集与分析1.1 传感器技术：智慧农业系统利用传感器技术，可以实时监测土壤湿度、温度、光照等环境参数。
通过收集和分析这些数据，农民可以更好地了解农田的生长环境，以便采取相应的措施。
1.2 无人机技术：无人机配备高分辨率摄像头，能够对农田进行航拍，获取大范围的图像数据。
智慧农业系统通过对这些图像进行分析，可以实现对农作物的生长状态、病虫害情况等进行监测和预警。
1.3 大数据分析：智慧农业系统通过对大量农田数据的收集和分析，可以建立起农作物生长模型和病虫害预测模型。
这些模型可以为农民提供农田管理的决策依据，帮助他们合理安排种植计划和病虫害防治措施。
二、智慧农业自动化技术2.1 无人驾驶农机：智慧农业系统可以将无人驾驶技术应用于农机，实现农机的自动化操作。
无人驾驶农机可以根据预设的路径和程序进行作业，提高了作业效率和精度。
2.2 智能灌溉系统：智慧农业系统可以根据土壤湿度和作物需水量等参数，自动控制灌溉系统的开关。
这样可以避免水资源的浪费和土壤的过度湿润，提高灌溉的效率和节约成本。
2.3 智能施肥系统：智慧农业系统可以根据土壤养分含量和作物需求，智能地控制施肥系统的投放量和时间。
这样可以实现精准施肥，提高肥料利用率，减少环境污染。
三、智慧农业远程监控与管理3.1 远程视频监控：智慧农业系统可以通过网络将农田的实时视频传输到农民的手机或电脑上，实现远程监控。
农民可以随时随地通过视频监控了解农田的情况，及时发现和处理问题。
3.2 远程控制系统：智慧农业系统可以通过手机或电脑远程控制农田的灌溉、施肥、喷药等操作。
农民不再需要亲自到农田进行操作，提高了工作效率和便利性。
智慧农业管理系统操作手册
智慧农业管理系统操作手册第一章：系统概述 (3)1.1 智慧农业管理系统简介 (3)1.2 功能特点 (3)1.2.1 数据采集与分析 (3)1.2.2 自动控制 (4)1.2.3 农业生产管理 (4)1.2.4 远程监控与调度 (4)1.2.5 信息资源共享 (4)1.2.6 安全保障 (4)1.3 系统架构 (4)1.3.1 数据采集层 (4)1.3.2 数据传输层 (4)1.3.3 数据处理层 (4)1.3.4 应用层 (4)1.3.5 用户层 (5)第二章：系统安装与配置 (5)2.1 系统安装流程 (5)2.1.1 环境准备 (5)2.1.2 安装步骤 (5)2.2 系统配置要求 (5)2.2.1 硬件要求 (5)2.2.2 软件要求 (6)2.3 系统初始化 (6)第三章：用户管理 (6)3.1 用户注册与登录 (6)3.1.1 用户注册 (6)3.1.2 用户登录 (6)3.2 用户权限设置 (7)3.2.1 权限设置概述 (7)3.2.2 用户角色设置 (7)3.2.3 功能权限设置 (7)3.2.4 数据权限设置 (7)3.3 用户信息维护 (7)3.3.1 用户信息查询 (7)3.3.2 用户信息修改 (7)3.3.3 用户信息删除 (8)第四章：地块管理 (8)4.1 地块信息录入 (8)4.1.1 功能概述 (8)4.1.2 操作步骤 (8)4.1.3 注意事项 (8)4.2.1 功能概述 (8)4.2.2 操作步骤 (9)4.2.3 注意事项 (9)4.3 地块作物管理 (9)4.3.1 功能概述 (9)4.3.2 操作步骤 (9)4.3.3 注意事项 (9)第五章：气象数据监测 (9)5.1 气象数据采集 (9)5.1.1 数据采集设备 (9)5.1.2 数据采集流程 (10)5.2 气象数据分析 (10)5.2.1 数据预处理 (10)5.2.2 数据分析方法 (10)5.3 气象预警 (10)5.3.1 预警阈值设置 (10)5.3.2 预警发布 (10)第六章：作物管理 (11)6.1 作物种植计划 (11)6.1.1 制定种植计划 (11)6.1.2 作物种植计划调整 (11)6.2 作物生长监测 (11)6.2.1 生长数据录入 (11)6.2.2 生长数据分析 (12)6.3 作物病虫害防治 (12)6.3.1 病虫害信息录入 (12)6.3.2 病虫害防治方案制定 (12)第七章：农业生产管理 (12)7.1 农事活动记录 (12)7.1.1 记录目的 (13)7.1.2 记录内容 (13)7.1.3 记录方式 (13)7.2 农药、化肥使用管理 (13)7.2.1 管理目的 (13)7.2.2 管理内容 (13)7.2.3 管理方式 (13)7.3 农产品追溯 (13)7.3.1 追溯目的 (13)7.3.2 追溯内容 (14)7.3.3 追溯方式 (14)第八章：设备管理 (14)8.1 设备信息录入 (14)8.1.1 功能概述 (14)8.1.3 注意事项 (14)8.2 设备维护保养 (14)8.2.1 功能概述 (14)8.2.2 操作流程 (15)8.2.3 注意事项 (15)8.3 设备故障处理 (15)8.3.1 功能概述 (15)8.3.2 操作流程 (15)8.3.3 注意事项 (15)第九章：数据分析与决策支持 (15)9.1 数据分析 (15)9.1.1 数据采集 (15)9.1.2 数据处理 (16)9.1.3 数据分析应用 (16)9.2 决策支持 (16)9.2.1 决策模型 (16)9.2.2 决策支持应用 (16)9.3 报表输出 (17)9.3.1 报表类型 (17)9.3.2 报表与导出 (17)第十章：系统维护与升级 (17)10.1 系统维护 (17)10.1.1 维护目的 (17)10.1.2 维护内容 (17)10.1.3 维护方法 (17)10.2 系统升级 (17)10.2.1 升级目的 (17)10.2.2 升级内容 (18)10.2.3 升级方法 (18)10.3 常见问题解答 (18)第一章：系统概述1.1 智慧农业管理系统简介智慧农业管理系统是基于现代信息技术、物联网、大数据分析等先进技术，针对农业生产全过程的监控和管理系统。
02智慧农业-农机作业监测系统V3.1
模式，系统还可拓展应用于播种、收割、植保、插秧、水田深翻、秸秆还田、春整地、秋整地。
2
多数据传感器
区别于市场其他厂家，采用多个角度传感器共同测算，行业首家安装前后两个摄像头，保证数
据采集准确的同时，为其他功能的使用，保证了足够的数据来源。
多种作业场景扩展
残膜 回收
秸秆 还田
深松 整地
农机
免耕 播种
注册资本：一亿零伍佰万元 总资产：6亿元
业务领域
智慧环 保
智慧教 育
智慧农 业
安防监 控
智慧旅 游
建筑智 能化
信息咨 询
IT产品 开发
企业资质
通信信息网络系统集成甲级资质/信息系统集成二级资质 建筑智能化系统工程设计甲级资质/建筑智能化施工二级 双软企业认定资质/CMMI 3级认证 安全技术防范设施设计与施工一级资质 电子、通信、广电行业工程设计甲级资质 工程咨询（通信、信息）甲级资质 建筑行业咨询、设计（建筑工程）乙级 ISO9001:2008质量体系认证 ISO14001:2004环境管理体系认证 安全生产许可证/ITSS运维资质三级
等实现对作业面积和深度的精准监测 。
2
独特的面积算法
在进行深松作业过程中实时获取作业行进距离，并根据机具幅宽数据，通过相关算法计算出作
业面积，并可以有效处理重叠作业区域面积以及漏耕作业面积。
农机作业监测系统
系统特点
扩展性设计理念
1
多种作业场景扩展
系统目前主要应用场景是深松作业，主机同时支持秸秆还田、保护性耕作、免耕播种三种作业
系统概述摄像头主机设备角度传感器角度传感器物联网设备组成gps实时定位主机内置gps定位模块实时确认机车位置本地数据存储主机内置大容量数据存储卡保证全年作业数据不丢失系统特点主机语音提示在设备使用异常或耕作未达标准主机会发出语音报警提示4g数据传输主机内置4g物联网卡将本地作业数据上传到农机作业管理平台农机作业监测系统安装便捷硬件模块采用后装模式与农机具耦合度低硬件模块安装后用户只需按以往常规方式进行作业无需改变作业方式
三农村智慧农业应用指南
三农村智慧农业应用指南第1章智慧农业概述 (3)1.1 智慧农业的定义与特点 (3)1.2 智慧农业的发展现状与趋势 (3)1.3 智慧农业在三农村的应用前景 (4)第2章农业物联网技术 (4)2.1 物联网技术概述 (4)2.2 农业物联网的关键技术 (4)2.2.1 传感器技术 (4)2.2.2 网络通信技术 (5)2.2.3 数据处理与分析技术 (5)2.2.4 云计算与大数据技术 (5)2.3 农业物联网在三农村的应用案例 (5)2.3.1 智能灌溉 (5)2.3.2 病虫害监测与防治 (5)2.3.3 农业机械自动化 (5)2.3.4 智能仓储 (5)2.3.5 农业电子商务 (5)第3章大数据与人工智能在农业中的应用 (6)3.1 农业大数据概述 (6)3.1.1 数据类型及来源 (6)3.1.2 数据采集与存储 (6)3.1.3 数据处理与分析 (6)3.1.4 农业大数据的应用场景 (6)3.2 人工智能在农业中的应用 (6)3.2.1 人工智能技术概述 (6)3.2.2 机器学习与深度学习在农业中的应用 (6)3.2.3 计算机视觉技术在农业中的应用 (6)3.2.4 语音识别与自然语言处理技术在农业中的应用 (6)3.3 三农村大数据与人工智能应用实践 (6)3.3.1 智能种植 (6)3.3.2 智能养殖 (7)3.3.3 农产品追溯与质量监管 (7)3.3.4 农业信息服务 (7)3.3.5 农业机械智能化 (7)3.3.6 农村电商 (7)第4章智能农机装备 (7)4.1 智能农机概述 (7)4.2 主要智能农机装备及其功能 (7)4.2.1 智能拖拉机 (7)4.2.2 无人植保机 (8)4.2.3 智能收割机 (8)4.3 智能农机在三农村的应用 (8)第5章农田信息管理技术 (9)5.1 地理信息系统（GIS）在农业中的应用 (9)5.1.1 农田资源调查与管理 (9)5.1.2 农田土壤质量监测 (9)5.1.3 农田灌溉管理 (9)5.2 遥感技术（RS）在农业中的应用 (9)5.2.1 农田作物监测 (9)5.2.2 农田土壤湿度监测 (9)5.2.3 农田生态环境监测 (9)5.3 三维建模与虚拟现实技术在农业中的应用 (10)5.3.1 农田三维地形建模 (10)5.3.2 农田作物生长模拟 (10)5.3.3 农田灌溉系统虚拟现实 (10)5.3.4 农田病虫害诊断与防治 (10)第6章农业智能决策支持系统 (10)6.1 农业智能决策支持系统概述 (10)6.2 农业专家系统 (10)6.3 农业智能决策支持系统在三农村的应用 (11)第7章智慧灌溉与水肥一体化 (11)7.1 智慧灌溉技术 (11)7.1.1 概述 (11)7.1.2 技术要点 (11)7.2 水肥一体化技术 (12)7.2.1 概述 (12)7.2.2 技术要点 (12)7.3 三农村智慧灌溉与水肥一体化应用实例 (12)7.3.1 应用背景 (12)7.3.2 应用方案 (12)7.3.3 应用效果 (12)7.3.4 注意事项 (13)第8章畜禽智能化养殖技术 (13)8.1 畜禽智能化养殖概述 (13)8.2 畜禽智能化养殖的关键技术 (13)8.2.1 畜禽生长环境监控技术 (13)8.2.2 精准饲喂技术 (13)8.2.3 疫病防控技术 (13)8.2.4 繁殖管理技术 (13)8.3 三农村畜禽智能化养殖应用案例 (13)8.3.1 案例一：养猪智能化养殖 (13)8.3.2 案例二：养鸡智能化养殖 (14)8.3.3 案例三：养牛智能化养殖 (14)第9章农产品溯源与质量监管 (14)9.1.1 条形码技术 (14)9.1.2 二维码技术 (14)9.1.3 射频识别技术（RFID） (14)9.1.4 区块链技术 (14)9.2 农产品质量监管技术 (14)9.2.1 检测技术 (15)9.2.2 视频监控技术 (15)9.2.3 物联网技术 (15)9.2.4 大数据技术 (15)9.3 三农村农产品溯源与质量监管实践 (15)9.3.1 建立农产品溯源体系 (15)9.3.2 强化农产品质量检测 (15)9.3.3 推广智慧农业技术 (15)9.3.4 加强政策法规宣传与培训 (15)9.3.5 建立健全农产品质量监管机制 (15)第10章智慧农业政策与产业展望 (15)10.1 我国智慧农业政策概述 (16)10.2 三农村智慧农业产业现状与发展趋势 (16)10.3 智慧农业在三农村的未来发展展望 (16)第1章智慧农业概述1.1 智慧农业的定义与特点智慧农业是指利用现代信息技术、物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术手段，对农业生产进行智能化管理、精准化作业、高效化运营的新兴农业形式。
智慧农业三大子系统
智慧农业三大子系统篇一：智慧农业解决方案智慧农业解决方案1. 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。
托普云农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。
2. 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（20xx-20xx）》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。
并先行先试重点开展3G、物联网、传感网、机器人等现代信息技术在该区域的先行先试，推进资源管理、农情监测预警、农机调度等信息化的试验示范工作，完善运营机制与模式。
将据悉，按照《规划》要求，今后五年，农业农村信息化总体水平将从现在的20%提高到35%，基本完成农业农村信息化从起步阶段向快速推进阶段的过渡。
具体指标包括：农业生产信息化整体水平翻两番，达到12%；农业经营信息化整体水平翻两番，达到20%；农业管理信息化整体水平达到60%；农业服务信息化整体水平达到50%等。
（2）托普云农智慧农业在技术方面随着物联网技术的不断发展，越来越多的技术应用到农业生产中。
目前，RFID电子标签、远程监控系统、无线传感器监测、二维码等技术日趋成熟，并逐步应用到了智慧农业建设中，提高了农业生产的管理效率、提升了农产品的附加值、加快了智慧农业的建设步伐。
智慧农业系统
智慧农业系统智慧农业系统是一种基于现代信息技术的农业管理系统，旨在提高农业生产效率、降低农业成本、改善农业生产环境，并为农民提供更加便捷的农业管理方式。
该系统通过物联网技术、传感器技术、云计算技术等手段，实现对农田、农作物、农机设备等的实时监测和远程控制，为农民提供全面的农业生产信息和精确的农业生产指导。
智慧农业系统主要包括以下几个模块：1. 农田监测模块：通过安装在农田中的传感器，实时监测土壤湿度、温度、光照等参数，为农民提供详细的土壤状况温和候信息。
农民可以根据这些信息，合理调整灌溉、施肥等农业生产措施，提高农作物的产量和质量。
2. 农作物管理模块：该模块通过图象识别技术和机器学习算法，实现对农作物的自动检测和分类。
农民可以通过智能手机或者电脑终端，随时随地查看农作物的生长情况，并及时发现病虫害等问题。
系统还可以根据农作物的生长状态，提供精确的农药和肥料使用建议，匡助农民科学施药、施肥，减少农业投入成本。
3. 农机设备管理模块：该模块通过安装在农机设备上的传感器，实现对农机设备的实时监测和远程控制。
农民可以通过手机或者电脑终端，随时查看农机设备的工作状态、燃油消耗情况等信息，并远程控制农机设备的启动、住手、转向等操作。
这样可以提高农机设备的利用率，减少能源消耗，降低农业生产成本。
4. 数据分析与决策支持模块：智慧农业系统通过大数据分析和人工智能算法，对农田、农作物、农机设备等数据进行深度挖掘和分析，为农民提供农业生产的决策支持。
系统可以根据历史数据和当前环境条件，预测农作物的生长趋势和病虫害发生的可能性，提供相应的防治建议。
同时，系统还可以根据市场需求和价格走势，为农民提供农产品销售的参考意见，匡助农民制定合理的销售策略。
智慧农业系统的应用可以极大地提高农业生产效率，降低农业成本，改善农业生产环境。
通过实时监测和远程控制，农民可以及时发现和解决农业生产中的问题，提高农作物的产量和质量。
同时，智慧农业系统还可以匡助农民科学施药、施肥，减少农业投入成本，提高农业生产的经济效益。
智慧农业系统
智慧农业系统智慧农业系统是一种利用现代科技手段和信息技术来提高农业生产效率和农田管理的系统。
它通过集成传感器、数据采集、云计算、物联网等技术，实现对农田环境、作物生长、农机设备等的实时监测和智能控制，为农民提供全面的农业生产管理和决策支持。
一、农田环境监测智慧农业系统可以通过安装传感器来监测农田的环境参数，如土壤温度、湿度、酸碱度，空气温度、湿度、光照强度等。
传感器将实时采集的数据通过无线网络传输到云平台，农民可以通过手机或者电脑随时查看农田的环境状态。
系统还能根据环境参数变化，自动调节灌溉、通风、遮阳等设备，保持农田环境的稳定和适宜。
二、作物生长监测智慧农业系统可以通过图象识别、机器学习等技术对作物的生长情况进行监测和分析。
系统会定期拍摄农田的照片，并通过图象识别算法判断作物的生长状态、病虫害情况等。
农民可以通过手机或者电脑查看做物的生长曲线、病虫害预警等信息，及时采取措施进行管理和防治。
三、农机设备管理智慧农业系统可以实现对农机设备的远程监控和管理。
农机设备可以安装传感器，实时采集设备的工作状态、油耗、故障等信息，并通过无线网络传输到云平台。
农民可以通过手机或者电脑随时查看农机设备的运行情况，及时进行维护和调整。
系统还可以根据农田的实际情况，智能调度农机设备的工作，提高作业效率和节约能源。
四、农业决策支持智慧农业系统通过对农田环境、作物生长、农机设备等数据的分析和挖掘，为农民提供农业决策支持。
系统可以根据历史数据和模型预测未来的气候变化、病虫害发生概率等，匡助农民合理安排种植计划和防治措施。
系统还可以根据市场需求和价格走势，提供农产品销售建议，匡助农民提高经济效益。
五、数据安全与隐私保护智慧农业系统重视数据安全与隐私保护。
系统采用加密技术保护数据传输和存储过程中的安全性，确保数据不被非法获取和篡改。
同时，系统严格遵守相关法律法规，保护用户的个人信息和隐私权益。
总结：智慧农业系统通过集成传感器、数据采集、云计算、物联网等技术，实现对农田环境、作物生长、农机设备等的实时监测和智能控制，为农民提供全面的农业生产管理和决策支持。
智慧农业系统
智慧农业系统智慧农业系统是一种基于现代科技的农业生产管理系统，通过利用物联网、人工智能、大数据等技术手段，实现对农田、农作物、农机设备等的智能化管理和监测，提高农业生产效率和农产品质量，实现农业可持续发展。
一、系统概述智慧农业系统是一个集数据采集、数据分析、决策支持、自动化控制等功能于一体的综合性农业管理系统。
它通过传感器、无线通信设备等技术手段，实时监测农田土壤湿度、温度、光照等环境参数，以及农作物生长情况、病虫害发生情况等关键指标，为农民提供精确的农业生产管理信息。
二、系统功能1. 数据采集与监测智慧农业系统通过安装在农田中的传感器，实时采集土壤湿度、温度、光照等环境参数，以及农作物生长情况、病虫害发生情况等关键指标。
采集到的数据通过无线通信设备传输到数据中心，实现对农田和农作物的实时监测。
2. 数据分析与决策支持智慧农业系统利用大数据分析技术，对采集到的数据进行处理和分析，提取有价值的信息。
通过对历史数据的比对和分析，系统可以预测病虫害的发生概率、农作物的生长趋势等，为农民提供决策支持，匡助其合理安排农业生产计划。
3. 自动化控制智慧农业系统可以实现对农机设备的自动化控制。
通过与农机设备进行联网，系统可以根据采集到的数据，自动调整农机设备的工作模式和工作参数，实现精确施肥、灌溉、喷洒等操作，提高农业生产效率和节约资源。
4. 远程监控与管理智慧农业系统支持远程监控和管理功能。
农民可以通过手机、电脑等终端设备，随时随地对农田和农作物的情况进行监控和管理。
同时，系统还支持报警功能，当发生异常情况时，系统会及时发送警报信息给农民，匡助其及时采取应对措施。
三、系统优势1. 提高农业生产效率智慧农业系统通过实时监测和精确控制，可以提高农业生产的效率。
农民可以根据系统提供的数据和建议，合理安排农作物的种植和管理，减少资源浪费，提高产量和质量。
2. 减少病虫害发生智慧农业系统可以通过对历史数据的分析，预测病虫害的发生概率，并提供相应的防治建议。
智能农业生产环境监测系统操作手册
智能农业生产环境监测系统操作手册第一章绪论 (3)1.1 系统概述 (3)1.2 系统功能简介 (4)1.2.1 实时数据监测 (4)1.2.2 数据存储与管理 (4)1.2.3 数据分析 (4)1.2.4 预警与报警 (4)1.2.5 远程控制 (4)1.2.6 用户管理 (4)1.2.7 系统维护与升级 (4)第二章系统安装与配置 (5)2.1 硬件设备安装 (5)2.1.1 设备清单 (5)2.1.2 安装步骤 (5)2.2 软件安装与配置 (5)2.2.1 软件清单 (5)2.2.2 安装步骤 (5)2.3 网络连接与调试 (6)2.3.1 网络连接 (6)2.3.2 调试 (6)第三章用户界面与操作 (6)3.1 系统登录与退出 (6)3.1.1 系统登录 (6)3.1.2 系统退出 (6)3.2 主界面功能介绍 (6)3.2.1 菜单栏 (6)3.2.2 工具栏 (7)3.2.3 实时监控界面 (7)3.2.4 历史数据界面 (7)3.2.5 系统设置界面 (7)3.2.6 帮助中心界面 (7)3.3 系统设置与个性化 (7)3.3.1 参数设置 (7)3.3.2 报警设置 (7)3.3.3 用户管理 (8)3.3.4 系统升级 (8)第四章数据采集与管理 (8)4.1 数据采集方式 (8)4.2 数据存储与备份 (8)4.3 数据查询与导出 (9)第五章环境监测与预警 (9)5.1.1 监测内容 (9)5.1.2 监测设备 (9)5.1.3 监测方式 (9)5.2 预警阈值设置 (9)5.2.1 预警阈值设置原则 (9)5.2.2 预警阈值设置方法 (9)5.2.3 预警等级划分 (10)5.3 预警信息推送 (10)5.3.1 推送方式 (10)5.3.2 推送对象 (10)5.3.3 推送内容 (10)5.3.4 推送频率 (10)5.3.5 推送效果 (10)第六章自动控制与调度 (10)6.1 自动控制设备接入 (10)6.1.1 设备接入概述 (10)6.1.2 接入步骤 (10)6.1.3 注意事项 (11)6.2 控制策略设置 (11)6.2.1 控制策略概述 (11)6.2.2 设置步骤 (11)6.2.3 注意事项 (11)6.3 调度任务管理 (11)6.3.1 调度任务概述 (11)6.3.2 管理步骤 (11)6.3.3 注意事项 (11)第七章农业生产管理 (12)7.1 作物生长周期管理 (12)7.1.1 生长周期概述 (12)7.1.2 生长周期监测 (12)7.1.3 生长周期管理策略 (12)7.2 农事活动计划与执行 (12)7.2.1 农事活动计划制定 (12)7.2.2 农事活动执行 (13)7.3 产量分析与统计 (13)7.3.1 产量数据收集 (13)7.3.2 产量分析 (13)7.3.3 产量统计 (13)第八章系统维护与故障处理 (13)8.1 硬件设备维护 (13)8.1.1 定期检查 (13)8.1.2 设备保养 (14)8.2 软件升级与更新 (14)8.2.2 软件更新 (14)8.3 常见故障处理 (14)8.3.1 传感器故障 (14)8.3.2 控制器故障 (15)8.3.3 通信模块故障 (15)8.3.4 电源故障 (15)第九章安全保障与隐私保护 (15)9.1 系统安全策略 (15)9.1.1 安全框架 (15)9.1.2 安全防护措施 (15)9.2 数据加密与解密 (15)9.2.1 加密算法 (15)9.2.2 加密流程 (16)9.2.3 解密流程 (16)9.3 用户权限管理 (16)9.3.1 用户角色 (16)9.3.2 权限分配 (16)9.3.3 权限控制 (16)第十章技术支持与服务 (16)10.1 客户服务与咨询 (16)10.1.1 服务宗旨 (16)10.1.2 服务渠道 (17)10.1.3 服务内容 (17)10.2 技术培训与指导 (17)10.2.1 培训对象 (17)10.2.2 培训方式 (17)10.2.3 培训内容 (17)10.3 系统升级与优化 (17)10.3.1 升级策略 (18)10.3.2 升级流程 (18)10.3.3 优化建议 (18)第一章绪论1.1 系统概述智能农业生产环境监测系统是一套集成了现代信息技术、物联网、大数据分析等先进技术的农业环境监测解决方案。
基于物联网的智慧农业监测管理系统研究
基于物联网的智慧农业监测管理系统研究目录一、内容概要 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 国内外研究现状综述 (5)1.4 研究内容与方法 (6)二、相关理论基础 (7)2.1 物联网技术概述 (9)2.2 智慧农业理论基础 (9)2.3 农业监测管理技术 (11)2.4 本章小结 (12)三、基于物联网的智慧农业监测管理系统架构设计 (13)3.1 系统总体架构 (15)3.2 系统功能模块划分 (16)3.4 本章小结 (19)四、基于物联网的智慧农业监测管理关键技术研究 (20)4.1 传感器网络设计与部署 (21)4.2 数据采集与传输技术 (22)4.3 数据处理与存储技术 (24)4.4 数据分析与决策支持技术 (25)4.5 本章小结 (26)五、基于物联网的智慧农业监测管理应用模式研究 (27)5.1 农业生产环境监测与管理 (29)5.2 农业生产过程监控与管理 (30)5.3 农产品质量安全追溯与管理 (31)5.4 农业资源与环境管理 (32)5.5 本章小结 (33)六、基于物联网的智慧农业监测管理系统实现与优化 (34)6.2 系统测试与验证 (36)6.3 系统优化与升级策略 (38)6.4 本章小结 (39)七、结论与展望 (40)7.1 研究成果总结 (41)7.2 研究不足与局限性分析 (42)7.3 对未来研究的展望 (44)一、内容概要本文档旨在研究基于物联网的智慧农业监测管理系统，随着科技的快速发展，物联网技术在农业领域的应用日益广泛，为农业生产的智能化、精细化管理提供了强有力的支持。
智慧农业监测管理系统结合物联网技术，实现对农田环境、作物生长状况、土壤数据等关键信息的实时监控与智能分析，以提高农业生产效率，优化资源配置，降低环境风险。
本文将首先介绍智慧农业监测管理系统的研究背景和意义，阐述其在现代农业发展中的重要性。
分析系统的主要功能和特点，包括数据采集、传输、处理和分析，以及决策支持等。
智慧农业解决方案
智慧农业解决方案引言概述：智慧农业是一种利用先进的技术手段来提高农业生产效率和农产品质量的农业模式。
通过应用物联网、大数据、云计算等技术，智慧农业能够实现精准农业管理、智能农机操作、农产品追溯等功能，为农业生产带来了革命性的变革。
正文内容：一、精准农业管理1.1 传感器技术的应用：智慧农业利用传感器技术实时监测土壤湿度、温度、养分含量等数据，匡助农民精确掌握土壤状况，从而调整灌溉和施肥方案，提高农作物的产量和品质。
1.2 无人机的使用：利用无人机进行航测，可以快速获取大面积农田的图象数据，通过图象处理和分析，农民可以了解农田的植被生长情况，及时发现病虫害等问题，并采取相应的防治措施。
1.3 决策支持系统：智慧农业借助决策支持系统，结合历史数据和实时监测数据，为农民提供科学的决策建议，包括作物种植选择、病虫害防治方案、市场销售预测等，匡助农民做出更明智的决策。
二、智能农机操作2.1 自动化植保机器人：智慧农业利用自动化植保机器人进行农田的植保作业，机器人能够根据农田的实际情况自主规划作业路径，准确喷洒农药，提高植保效果，减少农药的使用量。
2.2 智能化收割机：智慧农业采用智能化收割机，能够根据作物的生长情况和成熟度自动调整收割的时机和方式，提高收割效率，降低损失率。
2.3 农田自动化管理：智慧农业利用自动化设备，如自动灌溉系统、自动施肥机等，实现农田的全自动化管理，减轻农民的劳动强度，提高生产效率。
三、农产品追溯3.1 产品溯源系统：智慧农业建立产品溯源系统，通过对农产品的生产、加工、运输等环节进行全程监控和记录，确保农产品的安全和质量可追溯。
3.2 区块链技术应用：智慧农业利用区块链技术，将农产品的信息记录在区块链上，确保信息的不可篡改性和透明性，消费者可以通过扫描二维码等方式查看农产品的生产过程和质量信息。
3.3 优质农产品推广：通过农产品追溯系统，智慧农业可以准确追踪农产品的生产情况和质量，对优质农产品进行推广，提高农产品的知名度和市场竞争力。
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第二节 产品介绍
系统概述
农机作业监测系统由安装在机车上的物联网设备以及部署在云端的农机作业监测平台构成，准确监 管作业的状态与深度，准确计算作业面积。系统根据用户需要提供pc电脑端、手机APP两种访问方式。
物联网设备组成
摄像头 主机设备
角度传感器 角度传感器
农机作业监测系统
系统特点
主机
1
GPS实时定位
市场需求
• 满足国家各级农机部门对国家补
贴的农机作业项目的农机作业质量 和作业面积的监管
• 满足各个农机合作社自身农机监
管需要
• 满足农机机手与农机合作社或农
机管理部门进行补贴结算的需要
市场需求
农机化、信息化融合取得新突破
• 全国农机深松整地远程监测终端的装机总量达到3.78万台套。黑龙江、山东、安徽、河北等省装备量超过5000台 套。2016年远程监测农机深松作业面积达到5316万亩，占全年深松面积的1/3。
800 700 1365 20 8145 10 100 810 1200 1500 130 650 120 170
4690
单位：万亩
2018、2019、2020 年作业面积 3800 1460
800 700 1365 30 8155 25 115 1060 2010 2020 170 770 160 170
• 2017年农机购置补贴将继续推进敞开补贴，特别是对深松整地、免耕播种、高效植保、节水灌溉、高效施肥机具 和秸秆还田离田、残膜回收、畜禽粪便资源化利用与病死畜禽无害化处理等支持绿色发展的机具实行敞开补贴。
• 2017年全国农机深松整地目标任务是1.5亿亩以上，预计还将列入政府工作量化考核指标，必须全力完成。因此， 中央财政基本同意在2017年农业生产发展资金中安排20亿元，用于深松作业补助。
96 24126 54.5
350 3291 6410 5830 540 2500 521 510
20006.5
2016年 作业面积
3560 1400
750 660 950 20 7340 10 100 760 1100 1410 90 610 120 160
4360
2017年 作业面积
3800 1460
业，无需改变作业方式。
2
使用简便
作业即供电的设计，用户只需要按照驾驶室内主机提示确认系统作业模式，无需复杂操作，对
于其他传感器，系统支持更换犁具情况热拔插。
农机作业监测系统
系统特点
应用技术及算法
1
多种应用技术相结合
系统采用物联网、卫星定位、RFID技术、空间图像遥感测控技术和深松机具状态监测传感技术
高效 植保
高效 施肥
节水 灌溉
平台功能
实时监控：
• 系统通过GPS定位，试试监测机 车位置，并在地图上显示机车 行动轨迹；
• 系统通过摄像头可以拍摄机车 作业现场图片，以辅助确认机 车作业状态；
平台功能
智能分析&轨迹回放：在平台端可以查看机车作业的历史轨迹，系统对每段作业进行分析得出每段作
业的面积、耕深、合格率等主要统计数值。
6500
农机深松整地工作起步较早的地区按照 每年适宜深松面积1/3的进度推进；农机深 松整地工作起步较晚的地区，按照2016年 适宜深松面积1/5、2017年适宜深松面积1/4 的进度推进；2018~2020年，各地区均按照 适宜深松面积的1/3的进度推进。
全国规划5年深松作业面积为57444.3万 亩，国家补贴总额为172.3329亿元。辽宁 深松作业面积5年为2400万亩，深松补贴总 额为7.2亿元。吉林深松作业面积5年为 4404万亩，深松补贴总额为13.212亿元。 黑龙江深松作业面积5年为11394万亩，深 松补贴总额为34.182亿元。
农机作业监测系统解决方案
2020年1月
第一节 行业背景
农机作业（深松）
农机深松整地是指以打破犁底层为目的， 通过拖拉机牵引松土机械，在不打乱原有土 层结构的情况下松动土壤的一种机械化整地 技术。
实施农机深松整地作业，可以打破坚硬 的犁底层，加深耕层，还可以降低土壤容重， 提高土壤通透性，从而增强土壤蓄水保墒和 抗旱防涝能力，有利于作物生长发育和提高 产量。
平台功能
作业统计：详细统计每台机车的作业数据如作业里程、平均深度、作业面积等信息，并能按照区域或
者时间段筛选所需信息。
平台功能
数据审核：统农机管理部门或合作社，可以对详细统计的机车作业信息根据实际任务划分进行审核，
识别作业面积中的实际补贴有效面积。
平台功能
统计报表：在每个季度作业季结束后，平台自动统计所有机车的作业信息，并根据用户级别生产针对
等实现对作业面积和深度的精准监测 。
2
独特的面积算法
在进行深松作业过程中实时获取作业行进距离，并根据机具幅宽数据，通过相关算法计算出作
业面积，并可以有效处理重叠作业区域面积以及漏耕作业面积。
农机作业监测系统
系统特点
扩展性设计理念
1
多种作业场景扩展
系统目前主要应用场景是深松作业，主机同时支持秸秆还田、保护性耕作、免耕播种三种作业
模式，系统还可拓展应用于播种、收割、植保、插秧、水田深翻、秸秆还田、春整地、秋整地。
2
多数据传感器
区别于市场其他厂家，采用多个角度传感器共同测算，行业首家安装前后两个摄像头，保证数
据采集准确的同时，为其他功能的使用，保证了足够的数据来源。
多种作业场景扩展
残膜 回收
秸秆 还田
深松 整地
农机
免耕 播种
主机内置GPS定位模块实时确认机车位置
2
本地数据存储
主机内置大容量数据存储卡保证全年作业
数据不丢失
3
语音提示
在设备使用异常或耕作未达标准主机会
发出语音报警提示
4
4G数据传输
主机内置4G物联网卡将本地作业数据
上传到农机作业管理平台
农机作业监测系统
系统特点
安装&使用&维护
1
安装便捷
硬件模块采用后装模式与农机具耦合度低，硬件模块安装后，用户只需按以往常规方式进行作
国家政策导向
农业部办公厅:《全国农机深松整地作业实施规划(2016-2020年)》
地区 东北 一熟区
黄淮海 两熟区
省份
黑龙江 吉林 辽宁 黑龙江农垦 内蒙古东部 大连 合计 北京 天津 河北中南部 河南 山东 江苏 安徽 陕西关中平原 青岛
合计
适宜农机深松整 地作业面积 11394 4404
2400 1735 4097
不同级别用户使用的结算报表用于作业补贴计算。
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