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2022.06.15北京
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1项目概述1
1.1项目背景1
1.1.1发展数字化农业是国家战略规划要求1
1.1.2乡村信息化发展对大数据建设提出了新要求2
1.1.3落实政策部署推进农业农村现代化及数字化2
1.2现状分析3
1.3政策法规4
1.4标准规范4
1.4.1技术标准规范5
1.4.2行业标准规范5
1.4.3国家标准规范5
1.5建设目标及内容6
1.5.1建设目标6
1.5.2建设内容7
2需求分析7
2.1信息资源建设需求分析7
2.1.1土地资源管理7
2.1.2基础地理信息资源7
2.1.3环境监测信息资源8
2.2数据资源需求分析8
2.2.1数据应用需求8
2.2.2数据安全需求8
2.2.3数据质量需求9
2.2.4数据交换共享需求9
2.3其他需求分析9
2.3.1基本需求9
2.3.2核心需求10
2.3.3功能需求10
2.3.4性能需求11
3项目建设必要性与可行性12
3.1必要性分析12
3.2可行性分析12
3.2.1政策环境条件12
3.2.2社会环境条件12
3.2.3技术环境条件13
3.2.4经济环境条件13
4总体设计13
4.1架构设计13
4.1.1总体架构13
4.1.2数据架构14
4.1.3部署架构15
4.1.4安全架构16
4.1.5应用模式17
4.2技术路线18
4.2.1微服务18
4.2.2GIS技术31
4.2.3卫星遥感应用技术35
4.3接口设计42
4.3.1外部接口42
4.3.2内部接口42
5建设内容45
5.1数字农业云平台45
5.1.1土地资源监测45
5.1.2地块分布监测46
5.1.3执法记录监管46
5.1.4种植品种分布监测47
5.1.5作物长势监测48
5.1.6苗情监测49
5.1.7成熟度预估监测50
5.1.8产量预估监测51
5.1.9病虫害监测51
5.1.10气象监测52
5.2六大应用系统54
5.2.1农业生产管理平台系统54
5.2.2物联网监测和预警平台系统58
5.2.3特色农产品销售以及流通系统72
5.2.4农产品溯源系统77
5.2.5农机监管平台系统81
5.2.6标准化生产种植系统84
6项目建设管理86
6.1项目组织机构86
6.1.1项目组织机构86
6.1.2项目领导小组88
6.1.3项目专家小组88
6.1.4质量保证小组88
6.1.5风险管理小组88
6.1.6实施开发小组88
6.2项目建设与运行管理制度88
6.2.1项目管理例会制度89
6.2.2信息沟通制度89
6.2.3项目重大事项决策制度89
6.2.4质量管理90
6.2.5进度管理95
6.2.6安全施工管理制度100
6.2.7文明施工制度100
6.3项目风险与风险管理100
6.3.1风险识别与分析100
6.3.2项目风险防控措施101
6.3.3建立有效的风险控制管理过程101
6.3.4检查工程质量，签证技术材料102
6.3.5控制施工动态，做好协调工作103
通过建设《数字农业云平台》，走以科技为支撑的内涵式现代农业发展之路，围绕国家粮食安全战略和高标准粮田建设要求，全面落实“藏粮于地，藏粮于技”方针，把数字农业云平台打造为高水平、综合性的信息服务中心，进一步拓展对农业生产的服务保障能力，提高农业生产效率，促进农业生产的规模化经营，扛牢粮食安全责任，全面夯实粮食增产稳产基础。
《数字农业云平台》信息化项目建设从实际需求出发，坚持可靠、实用、高标准、先进的原则，以“管护网络化、手段信息化、监督社会化、资料规范化”的高标准农田保护方针为指导，以智慧农业精细化为目标，以高标准农田上图成果及土地利用总体规划修编数据库为基础，以物联网技术的精确感知、5G传输技术和智能分析等技术为支撑，在工程、信息和管理三个层面上进行有机的融合，形成具备灵活适用的项目区自动化监控体系、先进高效的农田信息化体系、科学完备的农田管理保障体系等功能特点的现代化高标准农田项目区示范工程，实现配水精准化、灌溉智能化、管理精细化、服务便捷化、运维专业化、工程数字化。
本项目建设一个数字农业云平台及六大应用系统，包括农业生产管理平台系统、物联网监测和预警平台系统、农产品溯源平台系统、智慧农机监管平台系统、农产品销售及流通系统、标准化生产种植系统等，覆盖全部智慧农业智能监测设备，实现智能监测站与数据中心可靠通信，实现平台和用户的信息交互。
一个数字农业云平台：建一张“人、地、天”一体化的全面感知平台；
六大应用系统：包括农业生产管理平台系统、物联网监测和预警平台系统、农产品溯源平台系统、智慧农机监管平台系统、农产品销售及流通系统、标准化生产种植系统，满足不同用户的差异化业务和服务需求。
平台基于云服务及网络中心，实现管理的规范化、科学化，提高了智慧农业工程管理水平和服务能力。
按信息化建设布局分为基础设施层、数据资源层、支撑层、平台层、应用层以及信息安全和标准规范体系。
图数据架构图
平台数据架构如图所示，通过各种数据采集方式汇集业务数据，知识数据、互联网数据、物联网采集数据和文档数据等，建立数据仓库并同步进行数据治理。基于统一的数据字典建立健全各类主题数据库，并建立统一的数据服务接口和数据访问权限管理机制，平台各模块提供实时、同源、高效、完整的数据。
图部署架构图
本项目首先接收监测设备传输过来的数据，进行数据解析处理后，存储入数据库。应用系统与数据分离，应用程序按业务拆分，通过超链接进行关联，使用消息队列分发数据。建立本地缓存和远程分布式缓存，提升性能。使用负载均衡，提升平台的稳定性，并赋予平台可以通过增加服务器数量提升性能的能力。
随着数据量增长，考虑使用分布式数据库服务器和分布式文件服务器来保障数据安全和系统性能。
使用NoSQL和搜索引擎弥补关系型数据库对非关系型数据处理的不足。采用微服务方式部署，采用公有云模式，不仅数据安全且免维护费用。本设计架构，部署科学合理，减少浪费，保障系统稳定可靠。
平台部署主要技术要求如下：
平台部署于公有云，其中
核数：16C
内存：32GB
系统盘：超高IO100G
数据盘：高IO500G
对象存储服务：提供标准多AZ存储服务，每年10TB应用存储空间；
规格：8核16G
存储空间：500G
《数字农业云平台》安全体系满足国家信息安全等级保护三级要求，应用安全防护体系架构图如下图所示。
图平台安全架构
权限管理：对管理端不同操作人员权限进行管理，基于用户角色赋予操作人员不同的页面访问、数据查看和数据操作访问权限。
敏感信息保护：对用户联系方式，身份证号和其他的敏感数据进行脱敏展示，以防数据暴露。
数据上传合规性验证：用户提交数据时，对数据进行合规性验证，保证数据的有效性。
通信安全：应用程序传输敏感信息过程中应采用SSL/TLS数据加密传输方式，并在客户端对SSL证书合法性进行校验。获取数据信息时，通过令牌验证，保证数据去向目标可控。
数据存储安全：主从数据库，主库同时负责读取和写入操作，并复制写入到一个或多个从库中，从库只负责读操作。树状形式的从库再将写入复制到更多的从库中去。如果主库离线，系统可以以只读模式运行，直到某个从库被提升为主库或有新的主库出现。
图应用模式图
数字农业云平台的建设为管理者、操作者、生产者等角色提供了丰富的场景，各种功能结合不同的场景，通过不同的形式提供给最终用户，以实现便捷的应用服务和良好的用户体验。
平台对大量数据进行处理，处理完成的数据用于对外展示和生产决策。因此主要通过监控大屏进行展示，并在PC端的平台管理端集成其数据展示功能，使用户能更方便的使用系统进行查询浏览，不受地域限制。农业物联网设备的管理集成在管理端的数据接收服务器中，主要完成设备运行状态监控、数据传输情况和设备故障预警等功能。
微服务云应用平台是面向调控云业务的一站式PaaS平台服务，提供微服务框架，兼容主流开源生态，不绑定特定开发框架和平台，帮助开发人员快速构建基于微服务架构的分布式应用；提供应用云上托管解决方案，帮助用户简化部署、监控、运维和治理等应用生命周期管理问题。
1、微服务架构
图微服务应用架构示意
微服务框架(CloudServiceFramework)是企业级微服务应用管理平台，包含服务注册、配置和治理中心，帮助用户实现微服务应用的快速构建、实时监控和高可用保障。兼容主流开源生态，不绑定特定开发框架和平台，支持已有应用业务代码零修改接入。
图微服务-SaaS服务架构图
图微服务-SaaS服务架构图-调度
（1）微服务开发框架
支持Springcloud、Dubbo、grpc、thrift等微服务RPC框架；提供微服务的注册、发现、通信、路由、重试等基础能力。
（2）微服务治理中心
负载机制：采用Nginx
图负载均衡架构
2）服务限流
限流解决微服务实例之间的流量分配问题，当当前服务实例的QPS超过给定阈值时，该服务实例不再接受新的请求。
3）服务降级降级是容错的特殊形式，通过限制非核心服务的可用性，来保证核心业务的正常运行。服务降级包括：手动降级（即刻降级）和容错降级（当服务请求发生错误时进行降级）。服务降级后，消费方对该服务的调用直接返null或抛出异常。
4）服务容错当服务请求发生错误时，根据预设的容错策略进行应对。容错策略包含Failover（在不同服务实例上重新尝试建立连接）、Failfast（不再尝试建立连接，即请求失败时立即返回失败结果）、Failback（在同一个服务实例上重新尝试建立连接）。
6）灰度发布
按照权重方式设置灰度规则，通过配置每个服务实例的引流权重，请求按照配置的百分比率流向对应的服务实例。支持使用服务分组、服务厂商、服务站点定义微服务的灰度发布规则。
（3）微服务安全管控
提供基于AK/SK的认证鉴权、黑白名单等能力保障服务访问安全。
（4）统一配置中心支持微服务配置项的发布、更改和通知。
（5）微服务监控
图微服务监控架构
（6）调用链跟踪
2、API网关
API网关（APIGateway）提供高性能、高可用的API托管服务,辅助将能力、服务、数据以API的形式开放给调控云及其他业务系统，提供API定义、测试、发布、下线等全生命周期管理。
图API网关架构图
（1）API生命周期管理
支持API创建、测试、发布、下线等生命周期管理功能以及API分组、版本管理、快速回滚等维护功能。
（2）权限控制
（3）安全防护
支持多种身份认证方式，建议采用HMAC算法签名。支持HTTPS协议，支持SSL加密。
（4）请求检验
支持参数类型、参数值（范围、枚举、正则、JsonSchema）校验，无效校验直接会被API网关拒绝。
（6）SDK
至少支持JAVA、C++两种语言的接口。统一配置中心着眼于把业务开发者从复杂以及繁琐的配置中解脱出来，只需专注于业务代码本身，从而能够显著提升开发以及运维效率。同时将配置和发布包解藕，也进一步提升发布的成功率，并为运维的力度管控、应急处理等提供强有力的支持。
统一配置中心是一款在分布式架构环境中对应用配置进行集中管理和推送的工具类产品，具有完善的配置管理流程、配置实时推送、多版本控制，更提供配置细粒度的管理如灰度管理、任意版本重置等丰富功能。基于该产品，可以在微服务、DevOps、大数据等场景下极大地减轻配置管理的工作量，增强配置管理的服务能力。
支持多种配置文件，包括：LinuxEnvironment、Tomcat、Nginx、SpringCloudConfig、Dubbo、Logback等。
图统一配置中心架构图
1.技术选型
本系统需要采用地理信息系统（GIS）技术，并可在电子地图上进行信息查询、结果展示等操作。
（1）GIS服务选择
ArcGIS（版本10.5）。
（2）ArcGIS优势
1）系统的开放性
为了充分利用已有的企业资源，要求GIS软件必须具备良好的开放性，包括支持多种硬件平台、操作系统、数据库以外，还要求能够将已有的各种格式的数据转换目前可用的数据类型，及支持多种数据格式的转换。硬件平台可以支持SUN、IBM、HPUnix、DigitalUnix、SGI、WindowsNT、AlphaNT等多种；数据库可以支持Oracle、SQLServer、DB2、Informix等；开发工具除了软件所带的宏语言以外，由于采用微软的组件对象模型（COM）技术，还可以是Delphi、VB、VC、C等大量其它的开发语言。
2）技术成熟、安全稳定系统的安全性应具有三个方面的意义：一是系统自身的坚固性，即系统应具备对不同类型和规模的数据和使用对象都不能崩溃的特质，以及灵活而强有力的恢复机制；二是系统应具备完善的权限控制机制以保障系统不被有意或无意地破坏；三是系统应具备在并发响应和交互操作的环境下保障数据安全和一致性。平台软件是系统的基础，GIS平台的安全稳定直接决定着整个系统工程的稳定性。ESRI公司作为全球最大的GIS技术提供商，从事GIS理论研究、产品开发以及应用拓展近四十年，在全球拥有数以百万计的用户群体，其产品经历了数十年的应用考验-可以说是千锤百炼，技术成熟，成功范例多，稳定性强。
3）操作简便、易于开发
ArcGIS系列软件不仅有着完善的可扩展的体系结构，而且界面风格简单友好，易于使用。同时ArcGIS具有公共组件库，详尽的文档和例子代码，使开发ArcGIS变得异常简单。
4）海量数据的存储企业级信息系统以及社会级信息系统的核心是数据仓库，用来存储和管理所有的空间和属性数据。这势必要求所选用的GIS软件具备海量数据的存储和管理能力。ArcSDE对海量数据的存储和管理以及多用户的并发访问等在国内外众多用户现场都得到了很好的验证和考验。
2.ArcGIS平台架构
图ArcGis平台架构
应用层：用户访问ArcGIS平台的入口，不管是GIS专家还是弱GIS人群，都可以通过Apps访问ArcGIS平台提供的内容。
服务器层：服务器是ArcGIS平台的重要支撑，为平台提供丰富的内容和开放的标准支持。它是空间数据和GIS分析能力、大数据分析能力在Web中发挥价值的关键，负责将数据转换为GIS服务（GISService）。
3.ArcGIS服务
（1）ArcGISGISServer
ArcGISGISServer可以将地理资源转化为在线服务，这些资源包括地理制图、地理编码、地理处理、3D地理数据、要素编辑、网络分析、OGC支持、数据访问、移动数据提取等。这些在线资源可以供用户通过桌面、Web、移动等多客户端使用。
ArcGISGISServer是ArcGISEnterprise的核心组件，作为WebGIS平台的托管服务器，是实施WebGIS平台不可缺少的服务器产品。
图ArcGisServer站点架构
客户端：客户端可以使用ArcGISGISServerInternet服务或ArcGISGISServer本地服务创建Web应用程序、移动应用程序和桌面应用程序。ArcGISGISServer包括两种指定的客户端应用程序开发框架：1）WebAPIs，2）ArcGISRuntimeSDKs。
GIS服务器：GIS服务器用于托管GIS资源（例如地图、地理处理工具和地址定位器等）并将它们作为服务呈现给客户端应用程序。当客户端应用请求某种特定服务时，GIS服务器产生响应并且将其返回到客户端应用。GIS服务器可以是一台计算机，也可以是多台计算机。GIS服务器可以配置集群，每个集群专注于运行某项工作，以高效稳定处理多并发请求。
WebAdaptor：WebAdaptor用于整合GIS服务器与现有的企业级Web服务器。WebAdaptor通过URL接收Web服务请求并将这些请求发送到站点中的GIS服务器。还可以通过HTTP负载均衡器、网络路由器、或第三方负载均衡软件来公开站点。
Web服务器：Web服务器用于托管Web应用程序，并为ArcGISGISServer
站点提供可选的安全和负载均衡能力。
数据服务器：数据服务器包含在GIS服务器上作为服务进行发布的GIS资源。这些资源可以是地图文档、地址定位器、Globe文档、地理数据库和工具箱。
（2）ArcGISGISServer主要功能
1）支持具有空间能力的数据库
ArcGISGISServer支持对包含空间类型的商业数据库中的空间数据进行直接操作。通过ArcGISGISServer可以将数据发布为成多种类型的服务，以供桌面、Web浏览器和移动设备等各种终端访问。
2）空间数据管理
ArcGISGISServer通过两种级别的地理数据库来管理空间数据，它们基于相同的ArcGISGeodatabase模型（工作组级和企业级）。管理员可以对发布的地理数据实现抽取，检入/检出（check-in/check-out）以及复制等管理操作。
3）创建和管理GISWeb服务
ArcGISGISServer提供多种遵循REST、SOAP及OGC标准的Web服务，包括二三维地图服务、矢量切片服务、影像服务、要素服务、地理处理服务等多种服务类型。并支持使用ServerObjectExtention（SOE）和ServerObjectInterceptors（SOI）进行服务自定义扩展，用来满足用户的不同需求。通过Web服务向桌面端、Web端和移动端提供丰富GIS功能。
4）移动应用程序
ArcGISGISServer支持iOS、Android、WindowsPhone、Windows等主流移动平台。开发人员可以使用相应的开发工具包创建自定义移动应用。
5）在线编辑
利用ArcGISGISServer可以将存储在企业级空间数据库或原生关系数据库中的空间和属性数据发布为要素服务，然后在桌面端、Web端或者移动端进行在线数据编辑。
专题产品制作是卫星遥感在农业应用服务的关键。不同专题产品的生产采用不同的技术路线与模型算法。
（一）农业用地监测
随着我国城镇化进程的不断加快，农业用地不断减少，粮食安全受到一定威胁。利用遥感技术进行农业用地监测，摸清“家底”，意义重大。
农业用地遥感监测的技术路线为：基于Landsat8OLI、高分一号WFV等多源多时相数据，采用监督分类中的最大似然分类方法对土地覆盖信息进行分类，在GIS空间分析技术支持下，利用土地利用转移矩阵计算土地转换的净变化量、交换变化量和总变化量，分析土地变化及转换关系，从而实现农用地动态调查与评估、可耕地退化态势、土地流转等的监测。
农业用地遥感监测主要利用了土地覆盖信息分类及土地覆盖变化分析两个关键技术：
（1）土地覆盖信息分类
在经过预处理的遥感影像基础上，提取归一化植被指数NDVI、改进的归一化差异水体指数MNDWI、归一化建筑指数NDBI，形成特征组合，提高分类精度。
NDVI=(ρNIR-ρred)/(ρNIR+ρred)，式中ρNIR为近红波段反射率，ρred为红光波段反射率。
MNDWI=(ρGREEN-ρSWIR1)/(ρGREEN+ρSWIR1)，式中ρGREEN为绿色波段反射率，ρSWIR1为中红外波段反射率。
NDBI=(ρSWIR1-ρNIR)/(ρSWIR1+ρNIR)，式中ρSWIR1为中红外波段反射率，ρNIR为近红外波段反射率。
分类流程图如图所示：
图土地覆盖信息
（2）土地覆盖变化分析
土地利用转移矩阵可以既全面又具体地分析区域土地利用变化的数量结构
特征。一般土地利用矩阵中Rij为T1到T2期间i类土地转换为j类土地面积占土地总面积的百分比；Rii为T1到T2期间i类土地保持不变的面积百分比。Ri+为T1时i类土地面积总百分比。R+j为T2时j类土地总面积百分比。Ri+-Rii为T1-T2期间i类土地面积减少的百分比；R+j-Rjj为T1-T2期间j类土地面积增加的百分比。
土地覆盖净变化量Pj=MAX(Rj+-Rjj，R+j-Rjj)-MIN(Rj+-Rjj，R+j-Rjj)
土地覆盖交换变化量Rj=2*MIN(Rj+-Rjj，R+j-Rjj)
土地覆盖总变化量Zj=Pj+Rj=MAX(Rj+-Rjj，R+j-Rj)+MIN(Rj+-Rjj，R+j-Rj)
（二）作物识别与估产
能够及时准确地了解主要农作物各自的种植面积以及产量信息，对于制定粮食政策、优化种植结构及农业生产销售企业在粮食贸易中争取主动权等有着非常重要的意义。
图作物识别与估产处理流程
（三）土壤墒情监测
其中，TS为任意像元的地表温度，VI为植被指数（可选用归一化植被指数NDVI、增强型植被指数EVI或山地植被指数NDMVI等）；a、b、c、d分别为干边、湿边拟合方程的系数，干边即存在某一VI值所对应的最高温度，湿边与之相反。TVDI范围在0-1之间，TVDI值越大，区域越干旱，土壤水分含量越低。
遥感监测土壤墒情的技术路线为：利用每日中低分辨率的极轨卫星数据的热红外波段进行地表温度LST的反演；为了消除和减弱高程和地形起伏的影响，还需引入DEM对LST反演结果予以地形修正；利用红光波段和近红外波段计算植被指数VI；然后建立LST-VI特征空间并进行线性拟合分析，得到干、湿边拟合方程系数，求解TVDI，得到TVDI的空间分布图；结合地面实测站点的地表土壤水分含量数据，建立TVDI与实测土壤水分含量的数学模型，最终生产出地表土壤水分含量数据日产品（空间分辨率1km），与此同时，还可以按照行业标准将研究区域划分为潮湿、湿润、正常、干旱与重旱，并在此基础之上分析其空间分异格局，形成专题图报。
图土壤墒情监测流程
农业生产受气象条件影响很大，气象灾害的出现常常会影响农业经济发展，干旱、洪涝、病虫害、风雹等都会对农业造成巨大损失。遥感技术应用于农业灾害监测有很大优势，如信息综合、时效性强、可实现大范围同步监测和动态监测等。
农业灾害监测主要是针对多种农业灾害，监测受灾面积、评估受灾程度。不同的农业灾害其遥感监测方法也不同。针对不同农业灾害类型，首先需要分析图像特征和生境特征（如下表所列），选取适宜的特征进行遥感解译。
表农业灾害图像特征和生境特征分析
类别
名称
描述
图像特征
形态学特征
方向一致性特征、复杂度特征、等效面积圆半径、面积、周长
突起数和大小、圆形度、最大(小)半径
颜色特征
纹理特征
共生矩阵提取)
生境特征
LST
地表温度
SWC
土壤含水量
Wetness
湿度
Greenness
绿度
、
下面以病虫害为例，介绍农业灾害监测方法：
图病虫害监测流程
外部接口指各子系统接收外部数据使用的通讯接口。外部数据包括大田土壤养分信息、用水数据、农业气象数据等。外部数据通过外部接口接入平台后会进行格式验证、统一数据结构等一系列操作。
图外部接口示意图
外部数据分为结构化数据和非结构化数据，结构化数据包括传感器所采集的时效数据，非结构化数据包括地理空间数据、视频流、卫星遥感图像等。
（1）对于格式化数据的处理：通过外部接口首先将验证格式是否属于结构化数据，接着将结构化数据统一
解析并转换为XML文件，此操作的目的是为了兼容多种厂家的数据格式。之后进行统一的传感器状态校验、数据异常校验、解析时效数据和数据入库。
（2）对于非结构化数据的处理：通过外部接口首先将验证格式确定该非结构化数据的数据类型，随后根据类
型进入到图像识别或GIS渲染等模块中进行数据处理。
内部接口指系统后台与前端交互时使用Restful规范接口。由于平台架构采用前后端分离的设计思想，故系统后台向前端提供标准的Restful接口，并将数据整理为Json格式进行数据传输。前端可使用Ajax技术进行异步请求。为了保证数据的传输安全，传输信道使用SSL加密。
内部接口提供了一套完整的权限认证流程：
（1）用户通过内部接口并根据接口文档使用正确的请求格式和参数发起请求，请求中携带的令牌信息用于确认请求合法性和用户权限，确认通过后进行指定的后续业务操作，并最终响应需要的Json数据。确认未通过则响应拒绝处理的Json数据。
图内部数据流图
（2）内部接口的数据格式：
Json格式包括3个字段，msg字段表示响应状态的描述性文字；code字段为状态码，0代表成功，-1代表异常或拒绝处理；data字段则包括此次请求需要的核心数据。
图Json数据格式示意图
运用人工智能识别技术结合卫星遥感数据，对全区的用地类型进行精准分析，融合管理部门的业务数据，实现对全域范围内涵盖耕地、林地、水域、城镇及其他等类型分布、面积测算等精准监测，以图表的形式展示各地类在全域范围内的面积及占比情况。同时，在GIS地图上展示全区耕地的空间分布，并接入显示区域内永久基本农田和非永久基本农田的数据，以图表的形式展示基本农田的面积与占比，让管理部门实时掌握耕地资源数量变化、面积分布，做到耕地资源数量底数清。
通过遥感技术、无人机测绘技术，根据耕地纹理确定地块位置、识别地块分界、测算地块和种植面积，实现对地块的宏观和精细化的描绘，根据用地需求进行划分。
每个地块基本信息都可以进行浏览，包括地块的身份编码、地块的名称、地块的测量面积、地块的类型（农用地、非农用地）、地块的属性（大棚、大田、水塘、草地等）。
在执法管理环节上，可对区域内所有地块农产品质量安全数据进行统计分析，以直观清晰的柱状图、扇形图、曲线图等方式展示近年来农残检测合格情况、生产基地信用考核榜单、农资进销台账、农产品基地数量的排名情况、农资销量的排名情况，并可以进入到每一个地块的查看检测、信用等多方面的数据，真正实现了智慧监管。
结合当地全域农作物现状，利用融合环境大数据的深度学习技术，基于高分辨率卫星遥感影像，按照农作物物候期特征、图像纹理表现特征等，构建适应相应数据结构的深度学习模型，实现识别和分类，计算和统计全域实际种植面积以及分布，形成一张图，用户可在地图上直观监测全域当年的种植分布，实现主粮资源底数清，用户做到心中有数，为后续种植结构调整及整体种植规划提供有力的依据，保障粮食安全。
图作物识别技术路线
图种植分布
图种植结构变化分析
图苗情分析
图成熟度评估
综合耕地历史产量数据、气象数据、土壤数据以及卫星遥感数据等，采用大数据技术构建针对全域的“遥感+气象+作物模型”的产量预测模型，利用当年的环境数据，如气象、长势（遥感数据）、土肥概况等，对区域产量进行评估，形成区域产量分布地图。
图产量预估
结合遥感+气象技术手段进行病虫害侵染风险分析或每周作物发病定局预测，基于卫星遥感基础底图，进行叠加分析、缓冲区分析等一系列空间挖掘，形成相应的病虫害预测预警地图，帮助当地农业管理者、龙头企业对各种病虫害进行有的放矢的预防监测和治理。
图病虫害监测
可视化方式查看辖区范围内的实时降雨雷达图、云图、温湿度、风速分布图，实时实时监测预警台风、火灾等气象灾害。为农业生产提供更精准的气象服务，从传统的“看天吃饭”向“知天而作”转变。
图历史风险监测
基于遥感和历史气象数据，分析历史上十年内的高温热害、低温冷害、暴雨、干旱、大风、雷雨大风等受灾天数和分布情况，绘制各个气象灾害的历史风险地图。并以统计图表的形式，将本年发生的各类气象灾害和历史平均进行比较。
图实时气象预报预警
提供今日气象预报信息、14天中长期气象预测。支持家庭农场、种植示范基地、专业合作社等类型用户分钟级更新的气温、降水、风力、湿度等实时气象要素监测，以各类图表形式展示。支持针对特定作物提供气象预警，针对可能造成的影响和建议采取的措施提供农事提醒。同时，对该区域作物生长期历史有效积温、累积降水量等进行统计分析。
图气象趋势地图
将当年气象与历史十年气象数据进行对比分析，以地图与图表的方式展现当年逐月气象条件（积温、平均温、累积降水等）与历史十年均值的差异程度。
通过遥感、物联网技术，将农场基本情况实时传输到平台，管理人员通过平台可以实现对农场的基本情况（经营面积、现场图像、土壤数据、气象数据、农事操作记录、认证报告、信用背书），从而减少人工进行管理成本，改变以往靠手填上报、抽样检查的情况，将记录还可以进行上传，查看每个地块往年记录。
农事操作管理是农场管理的重要一环，对每一个环节信息记录的精细，对日后农事生产有着指导性的意义，如何方便快捷的记录农事和查阅的时候便捷是农事操作管理的标准。
1、可通过以下两个入口来记录农事：
工作台的农事模块，点击“+”号可批量为多个地块记录农事，
进入某个地块的农事记录模块，点击“记农事”可为当前地块记录农事。
2、点击“记农事”按钮后进入记农事页面，根据实际生产情况对农事的以下字段进行记录，点击右上角“提交”，农事即记录成功：
农事内容：简单说明农事的内容，例如施肥、育苗；
农资：可通过点击“添加农资”按钮来记录该条农事中用到的农资，点击后进入选择农资页面（，选择某个农资并记录每亩用量，点击“确定”即可；
农事图片：可通过点击“上传图片”按钮来上传农事图片进行辅助记录；地块：选择执行农事操作的地块，可多选；
3、若选择农资页面没有找到该条农事用到的农资，可通过点击页面下方“新增农资”来添加新的农资，点击后进入新增农资页面，填写以下字段后点击“保存”即可新增成功：
4、工作台的农事模块可查看基地下所有的农事记录；地块的农事记录模块可查看该地块下所有的农事记录，添加了农资的农事会自动生成农资使用记录，并记录使用成本，点击“农资统计”可查看。
可查看区域内所有地块过去每个月的历史总产量和未来预计产量，且可明确到每个农产品的产量。
可查看消费者对农产品的扫码溯源/评价趋势分析，并提供了供消费者溯源查询的农产品质量安全追溯平台（支持PC和手机查询）。
可对历史产量的农产品进行多维度分析，包含：农残药残检测情况、是否全流程可追溯情况、种植标准分布情况。
物联网环境监控是通过数据信息的采集，将数据传输的云平台，通过云平台进行数据呈现，从而做出相适应的决策。采集土壤数据，空气数据、水源数据、病虫害数据、气象数据，通过控制设备下达指令，实现灌溉、监管、除虫、治病、遮阳、补光等一系列助植物生长的措施。
通过视频监控、传感器监测农场内农业生产要素包括土壤、水质、气象和作物的生长的各情况，例如土壤温湿度、土壤氮磷钾离子含量、重金属离子含量等等，减少人工，为科学化生产提供数据指导。通过电脑或APP查看农场实时视频监控，还可对摄像头进行旋转和缩放控制。
通过虫情测报灯和AI病虫害识别监测农场内虫害情况，及时控制虫害发生。
远程拍照式虫情测报灯实现了远程智能在线监控，可以有效减少因人为因素导致的监测不全面，也弥补了传统虫情监测设备自动化程度低，信息传送不及时等问题，为尽早防范农作物病虫害的发生提供了可靠的解决方案，极大方便了植保部门开展工作。在当前农业种植业结构调整的关键时期，远程拍照式虫情测报灯为农作物安全生长提供了可靠的保护，推动现代农业的绿色、高效发展。
产品基于前沿的人工智能（AI）技术，包括深度学习、自然语音处理、图像识别、知识图谱等，旨在为用户提供移动互联新兴形势下农业病虫害的智能精准诊断及防治决策服务。平台支持三种农业病虫害智能诊断功能，对应三种不同条件下的诊断方式。第一种为农业病虫害特征自诊功能，是基于用户自定义病害特征进行诊断；第二种为农业病虫害拍照诊断，是基于用户拍照上传的图像进行诊断；第三种为农业病虫害知识图谱问答诊断，是基于用户语音交互形式进行诊断。
AI病虫害监测系统可以实时对田间环境进行监控，并对监控视频进行分析，一旦发现病虫情立即触发报警系统，避免重大经济损失。可清晰直观的记录每个监测点的作物生长情况、病虫情况、灾害情况，并对突发性异常事件的过程进行及时监视支持手机、电脑等终端的实时田间远程监测，可进行摄像头旋转、缩放控制，是测报人员的“听诊器”、“千里眼”
技术参数：
（1）土壤水分（体积含水量）测量范围：干土～水分饱和土，实验室测量精度：±2%，野外测量精度：±5%；
（2）温度测量范围：-20℃～70℃，测量精度±0.5℃；
（5）通讯方式：GPRS无线通讯、RS485通讯；
（6）供电方式：内部锂电池供电（充满电后可持续一个月供电）或外部太阳能板供电；
（7）工作环境温度：一40℃～80℃；
（9）输出信号：RS485或GPRS；
（10）工作电流：＜100mA，典型值40mA；
（11）工作电压：12V～24V；
（12）工作环境湿度：100%RH（无凝结）；
功能特点：
1.一体化设计
2.无线传输
3.可以内置GPS定位
4.具备多深度水分、温度变化测量能力；
5.根据不同的应用场合，定制深度不同、配置不同的产品；
6.具备移动或局域数据网络通讯能力；
7.两种外部供电方案：太阳能供电、220VAC供电（220VAC转DC12V）及内置长效锂电池持续供电，供电能力设计一次充满可选持续工作1个月；
土壤肥力监测系统系统包括传感器、智能适配器、智能农业云终端、传输网络和物联网平台组成。可实时监测生产区域内的土壤肥力信息，为生产提供数据支撑服务，监测指标包括土壤温湿度，土壤电导率，土壤钾离子，土壤硝酸根离子和土壤铵根离子，并以图表反映监测数据，把监测的数据形成变动图像，可与灌溉系统相结合，当土壤湿度下降时，说明土壤干旱，可远程控制或自动控制水泵工作，调整土壤湿度；当土壤肥力值偏低时，说明土壤肥力流失，可增补肥料，调高土壤无机盐含量。
图土壤重肥力监测系统界面图
通过土壤重金属离子传感器，监测土壤铜离子、土壤铅离子和土壤镉离子等土壤重金属离子指标。远程在线采集土壤重金属含量实时数据，并以图表反映监测数据，把监测的数据形成变动图像，实时将监测数据通过无线网络发送到管理基地的大数据平台，超标自动预警，指导农业生产,方便精准地了解和掌握作物的生产环境，与区块链溯源系统进行联动，为农产品安全保驾护航。
图土壤重金属监测系统界面图
农业气象站广泛用于气象农业，实时监测气象变化对果园基地的影响，科学管理苹果、樱桃种植；实时监测果园内的气象信息，包括风速、风向、雨量、光照强度、空气温湿度、气压、PM2.5等，根据信息数据分析苹果、樱桃的成长环境，为苹果、樱桃数字化种植提供指导依据，同时也为科学研究提供有效真实的依据。
高度集成化，易安装即插即用，免拉电拉网，场景适用性极强，超强低功耗，稳定工作不离线，可根据用户的环境采集需求进行传感器和视频组件配置。
图超低功耗农业气象站
安装一套无线气象监测站，主要荔枝园区的气象环境指标（可配：土壤水分，土壤温度，空气温度、空气湿度，雨量，风速、风向，辐射，光照强度，大气压，露点，光合有效辐射，PH，蒸发，二氧化碳）。
超低功耗农业气象站会定时将监测到的气象数据通过无线网络（GPRS或4G）发送到监测平台或者管理人员的手机上，指导生产。为荔枝种植提供指导依据及灾害预警。
超低功耗农业气象监测系统符合《II型自动气象站》（QX/T1-2000）标准。
智能灌溉系统是面向农业种植节约、高产、高效、标准、绿色、安全的发展需求，基于智能传感器、无线传输技术、大规模数据处理与远程控制等物联网核心技术开发的，集土壤、水质及环境参数在线采集、远程控制、无线传输、数据处理、预警信息发布、决策支持、一体化控制等功能于一体的现代农业物联网系统。用户及管理人员可以通过手机、计算机等信息终端，实时掌握种植环境信息，及时获取异常报警信息及环境预警信息，云数据平台自动运算处理，并根据不同区域不同类别采集数据进行叠加处理同时可以根据环境监测结果，实时调整控制设备，实现作物的科学种植与管理，为作物的标准化种植管理实现标准化生产种植模型提供科学依据奠定技术基础。最终实现节能降耗、绿色环保、增产增收的目标。
系统主要体现在以下几个方面：
（1）在种植准备的阶段，我们可以根据布置的传感器，分析实时的土壤信息，来调整种植方式。
（2）在种植和培育阶段，可以用物联网的技术手段采集温度、湿度的信息，进行高效的管理，从而应对环境的变化，保证植物育苗在最佳环境中生长。
（4）在农产品的收获阶段，我们也同样可以利用物联网的信息，把它传输阶段、使用阶段的各种性能进行采集，反馈到前端，从而在种植收获阶段进行更精准的测算。
（5）通过农业现代化管理，提高了农产品品质，为打造农产品品牌奠定基础，对农产品的销售及品牌推广起到了极大的推动作用。
（7）农业气象站广泛用于气象、农业，监测气象变化对农作物的影响，科学管理农业种植；实时监测区域内的气象信息，包括风速、风向、雨量、光照强度、空气温湿度、气压等，为农业种植提供指导依据，同时也为科学研究提供有效真实的依据。
（8）针种植现场视频监控的要求，保障生产与收获季节的正常运转，无需亲临现场就可以通过视频信息管理、监控，同时通过视频图像可实时观察作物生长状况及观察病虫害状况，为远程专家诊断做依据。
（9）智能灌溉系统可以减少灌溉过程中劳动力配置，通过局部灌溉，土壤疏松，通透气性良好，可减少作业次数和劳动力投入，节省了大量的人力物力。充分发挥节水灌溉设备作用，优化灌溉制度，提高效益，起到真正的节水减肥的实际效果。
系统可根据现场管道情况对电磁阀控制器进行分区设置，实现灌溉自定义分区，方便防区灌溉管理
通过手机或电脑对指定电磁阀进行远程开/关。结合传感器和气象站监测数据制定自动化策略。使灌溉系统在特定环境下智能开启或关闭
系统自动记录对设备进行的操作，记录灌溉历史数据，生成灌溉报表。
通过对水泵电流和电压监测、管网分干管流量和压力监测，能够及时发现爆管、漏水、低压运行等异常事件。通过高清摄像头，可实景查看灌溉设备的工作情况和田间作物情况。
专为农场打造的营销工具，以塑造农场品牌为核心目标的电商系统。
可以对农场进行多维度全方位呈现，帮助农场实时连接消费者，激活各类潜在消费者的需求，大大提高消费者从接触到购买的转化率。同时为农场提供各类营销工具，满足各种营销场景，并且帮助农场通过社交玩法产生流量裂变，获得更多的客户。
·创意内容，自由组合
农场可在后台设置农场秀页面，支持农场介绍、我们是新农人、食品安全科普、种植标准、检测/认证、供应农产品、销售模式七大展示模块自由组合，任意调整页面顺序或隐藏页面内容。
·营销窗口，个性模板
·理念传播，打造品牌
随着消费者消费结构的改变，对农产品质量、安全的要求越来越高，然而市场上有机绿色农产品品质参差不齐，影响消费者判断。农场秀让农场与消费者对话，通过农场秀传达农场个性化的情怀、理念，提升农场品牌形象，助力农产品品牌化。
通过一张图的形式，直观管理农场。基于遥感技术展示真实农场位置，为地块绘制地理轮廓，在数字地图模式中可总览所有地块的轮廓。
可视化方式管理地块信息。通过地块菜单，可查看地块卡片，展示地块名称、占地面积或点击进入地块详情页。
在地理轮廓图上展示当前种植作物的图案。通过作物种植菜单，可查看当前农场所有种植的作物，种植品种、种植情况一目了然。
农产品库存
农产品出库、入库管理，农产品出入库记录查询。
农资库存
农资出库、入库管理，农资出入库记录查询
1.客户管理
个人会员
线下、线上个人会员管理。个人宅配套餐开通、维护，可根据最近创建或消费最多选项统一维护，提高会员管理效率。
企业会员
2·订单管理
配送订单统计
订单统一维护，提高订单管理效率。汇总配送日订单菜品信息，及时进行采收或储备，跟踪订单情况，支持一键发货、批量发货，订单导出Excel。
历史订单
农场可对同一批次采收的农产品进行一键生成溯源码操作。二维码生成后，可通过热敏打印机进行打印，最终粘贴到农产品包装上。
可实现农产品从选种、育苗，到生产、销售、物流等产、供、销全过程的高效感知及可控，向消费者展示农产品的可视化档案，实现从农田到餐桌的双向可追溯。
结合物联网监控、遥感影像等技术，了解农作物各项安全指标。支持查看健康度、农残药残、株间距遥感监测。同时实时更新传感器环境指标，保证养分充足且不被污染。
农场可以通过上传农产品检验报告向消费者展示农产品的质量高低、价值大小。消费者通过查看检验报告对农产品的质量安全增强信心。
基于物联网监测和生产过程的记录，自动化生成农产品的追溯信息，实现数据的有效真实和不可篡改。
通过唯一二维码对农产品生产、加工、流通、销售环节进行追溯，每一个溯源码都有唯一的编号，作为农产品的身份证真正做到一物一码全流程追溯。
1）农机监管平台包含农机基础信息、农机位置服务、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等功能，能够实现农机的数字化管理和共享农机等服务。
2）平台可以显示农机分布位置、车机状态、机手信息、作业面积、作业时长、历史数据查询等，支持在线下单，方便远程调度合适农机进行作业；
3）可以显示农机作业路径、实时作业轨迹，根据作业轨迹匹配的准确性，以及作业面积、作业时长等因素，综合评价机手的作业质量，对作业质量进行远程监测；
4）数据可视化管理，数据总览、农机分布、作业统计、作业质量分布等能够生成分析报表，方便农机的调度和维护。
图农机监管平台
（1）辖区农机部署
（2）农机信息查询
进入农机界面，查询机具SN码，可以显示机具信息和相对应的作业信息。机具信息包括：机具编号、机主姓名、所在镇、街道、联系方式、出厂编号、发动机号等；
（3）田块信息查询
图农机监管详情
（4）连接管理软件
图连接管理软件平台技术性能
该系统为农作物品种模型建立系统，服务于科研人员进行作物生长实验。该系统提供完整的实验配置、实验数据采集、实验数据分析、模型建立等解决方案，方便科研人员进行农作物生长实验。同时该实验系统产物将作为下一个系统的重要指导依据。
生长模型实验具备以下特点：
1）实验数据网络化，所有的实验记录都保存在实验系统中，在任何具备网络环境条件下，对实验数据的快速维护和结果查询，方便人员的实验管理。
4）使用机器学习算法，实现数据拟合和实验建模，得到准确农作物生长模型，用于指导农事生产。
测土配方施肥是以养分归还（补偿）学说、最小养分律、同等重要律、不可代替律、肥料效应报酬递减律和因子综合作用律等为理论依据，以确定没养分的施肥总量和配比为主要内容。为了补充发挥肥料的最大增产效益，施肥必须怀选用良种、肥水管理、种植密度、耕作制度和气候变化等影响肥效的诸因素结合，形成一套完整的施肥技术体系。