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智慧农场解决方案

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概述
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实验/操作方法
实验结果/结论
仪器/耗材清单

依据农业农村部制定的《数字农业农村发展规划(2019-2025)》的建设目标,建设一批智慧农场、智慧果园的项目,实现大田作物、设施园艺重点领域单品种全程或关键环节的信息技术集成应用,建立数字农业技术支撑规范、集成应用模式,促进数字农业生产取得重要进展。在大田种植领域,重点构建天空地一体化观测体系,实现生长环境和作物本体的实时数据采集,建设农业生产过程智能化管理系统,促进节水灌溉,科学施肥,科学施药管理,建立气象灾害预警和病虫害防治系统。

1.     数字农业的背景

        依据农业农村部制定的《数字农业农村发展规划(2019-2025)》的建设目标,建设一批智慧农场、智慧果园的项目,实现大田作物、设施园艺重点领域单品种全程或关键环节的信息技术集成应用,建立数字农业技术支撑规范、集成应用模式,促进数字农业生产取得重要进展。在大田种植领域,重点构建天空地一体化观测体系,实现生长环境和作物本体的实时数据采集,建设农业生产过程智能化管理系统,促进节水灌溉,科学施肥,科学施药管理,建立气象灾害预警和病虫害防治系统。


2.     建设目标

智慧农场解决方案基于现代传感器技术、5G/4G、Lora等远程数据传输技术和大数据、云计算以及互联网信息技术,通过对大田土壤、作物生长和气象数据的收集、数据的分析、模型建立和运行,形成科学管理流程,提高农产品产量和品质,减小农药带来的土壤和水源的污染。具体实现包含但不限于如下目标。


        2.1 节水灌溉

通过监测土壤含水量数据、作物蒸发蒸腾数据、田间气象环境数据,控制田间水分平衡,把握灌溉量和灌溉时间窗口,达到节水灌溉的目的。


        2.2 科学施肥

通过土壤理化性质、土壤肥力的数据收集,通过监测作物物候和作物生理生态指标数据,在作物播种、发育、生长过程中对土壤进行科学基肥和追肥的施用。


        2.3科学施药

把握农药施用量和时间窗口,减少农药的用量、增加农药的施用效果,提高农作物的有机品质,减小农药的面源污染。


        2.4 农业气象灾害预警和预防

通过实施田间气象环境数据,和作物生理指标数据的监测,及时对可能出现的气象自然灾害进行预报,如霜冻预报,采取配套措施避免或减小气象灾害对产量的影响。


        2.5 作物病虫害预警和防治

通过田间气象数据,尤其是积温数据的监测、应用气象条件、作物(宿主)和病原三角关系模型,跟踪预测作物病虫害的发生和发展,配合科学施药机制,对病虫害进行有效防治


        2.6 产量预估

通过历史气象数据、土壤墒情数据、作物物候观测数据和病虫害观测数据的比较、分析,应用产量估计模型,对当年作物产量进行估计,指导采收后的市场行为。


3.     智慧农场构架

 

4.     多维度的传感器数据获取

  •   田间气象数据 :

               空气温度、空气湿度、风速、风向、降雨量、总辐射(光照),蒸发

  •   土壤墒情和营养数据:

              土壤墒情,土壤温度 (土壤的含水量,蒸发量,渗透量)

              土壤盐分,土壤PH, 土壤中的氧气

              土壤养分测定:N ,P, K 及微量元素

  •   作物生长数据:

              物候观测,图像和视频系统

              NDVI 冠层监测,生理胁迫监测

              植物茎流监测 (蒸腾)

              植物茎秆大小、果实大小监测

             植物根系图像观测

  •   遥感数据:

             无人机搭载多光谱图像数据

             无人机搭载高光谱图像数据

  •   病虫害数据:

              孢子捕捉监测系统

              虫情监测系统 


5.     智慧农场大数据平台

  • GIS 可视化数据基础

  • 传感器数据的接入

            气象数据接入

            土壤墒情数据接入

            作物生长数据接入

            遥感数据接入

  • 数据的分析、挖掘

  • 水肥和农药管理的模型

            节水灌溉模型 

            肥料管理模型

            农药管理模型

  • 数据的分享分发



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