智慧农业数字化设计方案.docx

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1、农业数字化解决方案V3.03. 9.2功能介绍463. 10 农业无人机473. 10. 1 概述474. 10.2整体设计方案505. 10. 3无人机自动机场技术设计方案526. 10.4机库自动换电机械手臂方案543. 10. 5智能巡检无人机改装方案543. 10.6 AI自动识别和定位系统设计方案553. 10. 7无人机信息交互系统方案 563. 10.8无人机控制系统613. 9.2功能介绍463. 10 农业无人机473. 10. 1 概述474. 10.2整体设计方案505. 10. 3无人机自动机场技术设计方案526. 10.4机库自动换电机械手臂方案543. 10. 5智

2、能巡检无人机改装方案543. 10.6 AI自动识别和定位系统设计方案553. 10. 7无人机信息交互系统方案 563. 10.8无人机控制系统61农业数字化解决方案V3.0 如何让农业相关的运营者及时获取准确的农业产品生产现状，从而为农业生产提供保障？ 如何让农产品消费者及时快捷地获取消费农产品的溯源信息而保证食品安全性？ 如何农业管理者及时获取农产品产业信息实现统筹管理？综上所述，农业数字化并不是解决一个简单地建立几个物联网智能大棚，建立几个农业服务信息亭就能实现的，而是要从整体上进行规划，从全局角度全盘统筹考虑，整体规划，从农业生产的源头科技研究开始，提高育种、生产、运输、销售等农业生

3、产的各个环节的信息化水平，形成一个完整的闭环节农业产业信息化体系，逐步形成集约化生产、产业化经营、社会化服务、市场化运作的现代农业模式。2技术方案2.1设计思路2.L1构建一体化业务支撑平台，形成农业产业体系 如何让农业相关的运营者及时获取准确的农业产品生产现状，从而为农业生产提供保障？ 如何让农产品消费者及时快捷地获取消费农产品的溯源信息而保证食品安全性？ 如何农业管理者及时获取农产品产业信息实现统筹管理？综上所述，农业数字化并不是解决一个简单地建立几个物联网智能大棚，建立几个农业服务信息亭就能实现的，而是要从整体上进行规划，从全局角度全盘统筹考虑，整体规划，从农业生产的源头科技研究开始，提

4、高育种、生产、运输、销售等农业生产的各个环节的信息化水平，形成一个完整的闭环节农业产业信息化体系，逐步形成集约化生产、产业化经营、社会化服务、市场化运作的现代农业模式。2技术方案2.1设计思路2.L1构建一体化业务支撑平台，形成农业产业体系 如何让农业相关的运营者及时获取准确的农业产品生产现状，从而为农业生产提供保障？ 如何让农产品消费者及时快捷地获取消费农产品的溯源信息而保证食品安全性？ 如何农业管理者及时获取农产品产业信息实现统筹管理？综上所述，农业数字化并不是解决一个简单地建立几个物联网智能大棚，建立几个农业服务信息亭就能实现的，而是要从整体上进行规划，从全局角度全盘统筹考虑，整体规划，

5、从农业生产的源头科技研究开始，提高育种、生产、运输、销售等农业生产的各个环节的信息化水平，形成一个完整的闭环节农业产业信息化体系，逐步形成集约化生产、产业化经营、社会化服务、市场化运作的现代农业模式。2技术方案2.1设计思路2.L1构建一体化业务支撑平台，形成农业产业体系首先，农业大数据应用的实现离不开真实有效的数据作为支撑，而农业数据监测体系是农业大数据应用实现的重要数据来源。农业数据监测体系涵盖了农业产业生产、价格、库存、消费、贸易和成本收益等6大核心数据、企业主体信息动态监农业数字化解决方案V3.0理顺并建立农业数据监测体系对于加快农产品市场预警建设非常重要。农业农村部开始建立农产品市场

6、监测预警系统，启动了稻谷、小麦、猪肉等关系国计民生的7种重点农产品的市场监测预警工作，定期对农产品的供需、库存、进出口、市场行情和生产成本进行动态监测，从供求安全、进口影响及生产收益3个方面进行报警，为生产者、经营者和政府部门提供决策参考。目前，物联网、云计算、大数据等信息技术为全产业链数据的准确采集和融合整理奠定了技术基础，随着产业标准化、规模化的快速发展以及生产主体、批发市场的逐渐规范，为跟踪监测各类主体信息提高了现实可操作性。通过农业数据监测体系的建设，将实现覆盖云南省重要规模生产基地、农产品批发市场、基点县、种养大户，覆盖粮食、茶叶、花卉、水果、蔬菜、坚果、咖啡、中药材、肉牛等重点产业

7、的“点线面”数据监测，有效推动云南省农业现代化发展。2.1.2监测指标监测指标建设是指，通过对重要农产品相关产业的分析，确定产业影响因素有哪些以及影响因素的重要性如何，然后通过科农业数字化解决方案V3.0部因素，而应遵循最小数据集原则，选择最能体现对产业运行起主导作用且相互关联性较小的指标集。可操作性原则：数据监测是一项持续性工作，其技术环节的设计就要考虑实际工作的可操作性，所选的监测指标数据应具备可得性、可测性和可比性。监测指标体系应该分为前导性指标、核心指标和辅助指标，不同类型的指标采用不同的监测策略，把产业关键环节、对生产和消费数据影响广、代表性强、更新频度及时、与其它环节关联性强和准确

8、性高的指标作为核心指标，先易后难，试点先行，逐步推进的方式来建立监测指标体系。在监测指标体系逐步完善的基础上，应设立指标评价阈值，作为后续应用阶段预报预警的依据。并且，通过研究可行的模型算法，获得产业景气指数等指导型指数指标，用于实现产业生产指导。2.1.3监测网络监测指标是监测体系的骨架，而监测网络则是实现监测体系的血液。通过建设覆盖重要规模生产基地、农产品批发市场、基点县、种养大户，覆盖粮食、茶叶、花卉、水果、蔬菜、坚果、咖啡、中药材、肉牛等重点产业的“点线面”的立体式信息数据监测网络，为实现农业数据监测体系及农业大数据平台的应用提供有效的数据支撑，助力大数据驱动数字农业的发展。通过在全省

9、范围内规模生产基地、重点企业、农产品批发市场、基点县、种养大户设立监测点，确定监测点信息员，由信息员把监测指标数据进行采集，并通过数据监测平台的统一填报系部因素，而应遵循最小数据集原则，选择最能体现对产业运行起主导作用且相互关联性较小的指标集。可操作性原则：数据监测是一项持续性工作，其技术环节的设计就要考虑实际工作的可操作性，所选的监测指标数据应具备可得性、可测性和可比性。监测指标体系应该分为前导性指标、核心指标和辅助指标，不同类型的指标采用不同的监测策略，把产业关键环节、对生产和消费数据影响广、代表性强、更新频度及时、与其它环节关联性强和准确性高的指标作为核心指标，先易后难，试点先行，逐步推

10、进的方式来建立监测指标体系。在监测指标体系逐步完善的基础上，应设立指标评价阈值，作为后续应用阶段预报预警的依据。并且，通过研究可行的模型算法，获得产业景气指数等指导型指数指标，用于实现产业生产指导。2.1.3监测网络监测指标是监测体系的骨架，而监测网络则是实现监测体系的血液。通过建设覆盖重要规模生产基地、农产品批发市场、基点县、种养大户，覆盖粮食、茶叶、花卉、水果、蔬菜、坚果、咖啡、中药材、肉牛等重点产业的“点线面”的立体式信息数据监测网络，为实现农业数据监测体系及农业大数据平台的应用提供有效的数据支撑，助力大数据驱动数字农业的发展。通过在全省范围内规模生产基地、重点企业、农产品批发市场、基点

11、县、种养大户设立监测点，确定监测点信息员，由信息员把监测指标数据进行采集，并通过数据监测平台的统一填报系部因素，而应遵循最小数据集原则，选择最能体现对产业运行起主导作用且相互关联性较小的指标集。可操作性原则：数据监测是一项持续性工作，其技术环节的设计就要考虑实际工作的可操作性，所选的监测指标数据应具备可得性、可测性和可比性。监测指标体系应该分为前导性指标、核心指标和辅助指标，不同类型的指标采用不同的监测策略，把产业关键环节、对生产和消费数据影响广、代表性强、更新频度及时、与其它环节关联性强和准确性高的指标作为核心指标，先易后难，试点先行，逐步推进的方式来建立监测指标体系。在监测指标体系逐步完善

12、的基础上，应设立指标评价阈值，作为后续应用阶段预报预警的依据。并且，通过研究可行的模型算法，获得产业景气指数等指导型指数指标，用于实现产业生产指导。2.1.3监测网络监测指标是监测体系的骨架，而监测网络则是实现监测体系的血液。通过建设覆盖重要规模生产基地、农产品批发市场、基点县、种养大户，覆盖粮食、茶叶、花卉、水果、蔬菜、坚果、咖啡、中药材、肉牛等重点产业的“点线面”的立体式信息数据监测网络，为实现农业数据监测体系及农业大数据平台的应用提供有效的数据支撑，助力大数据驱动数字农业的发展。通过在全省范围内规模生产基地、重点企业、农产品批发市场、基点县、种养大户设立监测点，确定监测点信息员，由信息员

13、把监测指标数据进行采集，并通过数据监测平台的统一填报系第6页农业数字化解决方案V3.0过制定合理的保障制度，例如数据交叉验证、监测点考评、抽样调查、典型调查等，确保数据源的责任与利益挂钩，提高参与数据监测体系建设的积极性，进而提高数据填报的准确性和及时性。2.1.6 制度保障建立健全的数据监测体系保障制度，规范高效运行，力求具体、规范，力争长期有效地开展监测工作。制度应包含信息员管理制度、监测点管理制度、信息标准与规范制度、考核奖惩制度、数据安全管理制度、数据沟通机制制度、信息发布制度等。用于保障监测数据的标准化和规范化采集，以及监测数据的规范化应用，确保数据监测体系的建设及运行达到预期的效果

14、。建立强有力的组织保障，明确监测体系建设的责任机构，统筹谋划体系建设和推进工作，建立农业主管部门牵头、涉农部门共同配合的协调推进机制，明确责任和进度。2.1.7 培训交流依据实际情况和工作基础，建立政府、企业和科研机构组成的数据采集、分析和信息发布团队，定期组织培训交流及会商，对农业数据监测体系及建设数据应用建言献策，并及时向社会发布监测信息和预警成果，提高服务水平，形成信息监测工作的可持续、良性循环。2.L8制定并完善农业产业体系标准，促进农业信息标准化本着标准先行的原则，在应用平台的建设过程中，依据以往建设的经验，结合用户实际业务需求，平台制定的机动车信息数据管理标准，不仅满足了本平台应用

15、整合、数据共享利用的需要，同时，也为各级主管部门进行信息汇总、审查、分析、决策提供了基础，对于未来新建平台与数据共享交换也有“统一规范、统一设计”的指导作用。在农业数字化的信息化建设中，规范与外部平台数据交换标准的功能，并制定相应的技术标准、技术要求和检测机制。需要建立农产品科研、生产、检测、运输、销售等相关的数据标准，同时，针对各个相关应用平台数据共享交换的要求，建立了相关信息的数据交换标准及应用接口的标准，为未来的平台扩展和数据利用，提供了坚实的标准依据。2.L9注重信息数据共享，促进农业协同化结合农业产业体系业务建设需求，依托统一数据标准，基于相关应用平台的建设，构建农业统一数据共享中心，实现农业数据统一存储、统一管理，为协同应用与科学决策提供数据基础，并以数据统一管理，应用统一整合为基础，使跨部门、跨应用的协同成为可能。本平