、施肥量等 参数；另一方面，AI 可助力自动化智能耕作以实现精准种植，如运用农业机器人模拟人的视觉功能，通过学习、 分析和判断实现杂草清除、浇水施肥等，完成无人化种植。近十年 AI 技术在欧美大规模农场得到快速发展和广 泛应用，如美国农场通过 AI 生长系统实时收集与分析 200 多个环境参数，动态调整光照、温度、湿度等条件， 提高种植效率。我国土地流转政策成效显著，农地集约化、规模化程度提升，为 请务必阅读末页的免责声明 7 / 30 [Table_PageText] 行业专题研究|农林牧渔 ·依赖大规模数据和计算机资源：通常需要大量的标注数据进行训练，以充 分学习数据中的规律。训练深度神经网络需要 GPU、TPU 等高性能计算资 源，因为其参数量和计算复杂度较高。 ·采用多种网络结构：如适 高资源利用效率。 云计算 云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式，支持大 规模数据存储和处理。在农业中，云计算用于数据存储、分 析和共享。 ·弹性扩展：根据需求动态分配计算资源，支持大规模数据处理。 ·数据共享：通过云平台实现农业数据的跨区域共享和协同分析。 ·低成本高效：减少本地硬件投资，降低数据存储和处理的成本。

展。 1.1.2 现有科技解决方案的不足 当前农业科技解决方案虽然在提升生产效率、优化资源利用等 方面取得了一定成效，但仍存在诸多不足。首先，现有技术多依赖 于传统数据分析方法，难以处理大规模、多维度的农业数据。例 如，气象数据、土壤成分、作物生长周期等多源异构数据的整合与 分析能力有限，导致预测精度不高。其次，农业科技的应用存在地 域性差异，现有解决方案往往缺乏针对不同区域特点的定制化能 数据质量与数量：农业数据通常包含大量的噪声和缺失值，且 数据分布不均衡，这对模型的训练和预测准确性构成了挑战。  计算资源：深度学习模型，特别是大模型，对计算资源的需求 极高，包括高性能的 GPU 或 TPU 集群，以及大规模的数据存 储和处理能力。  模型的可解释性：农业决策通常需要高度的可解释性，而深度 学习模型的黑箱特性限制了其在农业领域的广泛应用。 为了克服这些挑战，建议采取以下措施： 1. 数据预处 术（如图像旋转、裁剪、颜色变换等）来增加训练数据的多样 性和数量。 2. 分布式计算与云计算：采用分布式计算框架（如 Hadoop、Spark）和云计算平台（如 AWS、Google Cloud）来支持大规模数据处理和模型训练，确保计算资源的 可扩展性和高效利用。 3. 模型解释性研究：引入模型解释性技术（如 LIME、SHAP） 来提高模型输出的可解释性，帮助农业专家理解模型决策过 程，增强模型的透明度和可信度。

录 高标准基本农田建设总体要求 高标准基本农田建设内容及技术要求 高标准基本农田建设年度实施方案 高标准基本农田建设内容及技术要求 高标准基本农田建设总体要求 ● 十七届三中全会：大规模实施土地整治，搞好规 划、统筹安排、连片推进，提高耕地质量，大幅度增 加高产稳产农田比重。 ● 国发〔 2010 〕 47 号：大力推进以高产稳产基本 农田建设为重点的农田整治。 一、提出任务 高标准基本农田建设内容及技术要求 制定并实施全国土地整治规划，加快建设高标准基 本农田，力争“十二五”期间再建成 4 亿亩旱涝保收的 高标准基本农田。 2011 年 8 月 23 日，中央政治局第 31 次集体学 习会：“加快农村土地整理复垦，大规模建设旱涝保 收高标准农田”。 《全国土地整治规划（ 2011 ～ 2015 年）》： 4 亿亩高标准基本农田建设任务，分解到 31 个省（区、 市）。 高标准基本农田建设规范与技术 高标准基本农田建设总体要求—总体思路 个等级，粮食 安全保障能力明显增强。 高标准基本农田建设规范与技术 高标准基本农田建设总体要求 - 相关规划 《全国土地整治规划（ 2011-2015 年）》 主要任务： —— 以大规模建设旱涝保收高标准基本农田为重 点，大力推进农用地整治。 —— 加强 500 个高标准基本农田建设示范县建设， 改造提高 116 个基本农田保护示范区，新建 5000 处万亩连片的旱涝保收高标准基本农田保护示范区。

、智慧农业建设目标 4 、智慧农业指导思想、建设原则 食品安全问题 科技发展带来了生产和消费的更集中、更大规模、更社会化和更高的生 产效率；同时也意味着城市生活对资源的更大需求、对安全的更高要求。 科技发展带来了生产和消费的更集中、更大规模、更社会化和更高的生 产效率；同时也意味着城市生活对资源的更大需求、对安全的更高要求。 资源短缺问题 环境污染问题 农业生产成本问题

量进一步提高 , 绿色 农田、数字农田建设 模式进一步普及 , 支 撑粮食生产和重要农 产品供给能力进一步 提升 , 形成更高层次、 更有效率、更可持续 的国家粮食安全保障 基础。  大规模推进高标准农 田建设，确保到 2022 年建成 10 亿 亩高标准农田，所有 高标准农田实现统一 上图入库，形成完善 的管护监督和考核机 制。  到 2030 年建成 12 亿亩高标准农田。 设备进行开窗、漫游、拼接处理等功能，视实际环境选择不同的支架进行安装，打造一个整洁美观、易用性强的监控中 心 平台层 —— 展示大屏 平台层 —— 农田资源看板 平台层 —— 物联网管理看板 依托智能数字传感器、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，实时掌握种植环境信息， 及时获取异常及环境预警信息，并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。 平台层 —— 耕地质量监测可视化看板

准数据；将 采集到的精准数据，通过作物数字化生长模型算法，进行智能精准滴灌，智能精准 进行通风、卷帘等设备控制，高效节水节肥，环境 调控，最终科学进行农事管理 作物数字化生长模型 5G 大规模传感数据接入 大带宽图像视频信号输入 基于切面的 5G 网络连接： 部分设备清单 空气光照数据采集 土壤数据采集 视频监控 通风温控系统自动化控制 LED 补光自动化控制 二氧化碳补充系统自动化控制

3 、智慧农业建设目标 014 、智慧农业指导思想、建设原则 目前农业发展面临的问题 食品安全问题 资源短缺问题 环境污染问题 农业生产成本问题 科技发展带来了生产和消费的更集中、更大规模、更社会化和更高的生产效率；同时也意味着 城市生活对资源的更大需求、对安全的更高要求。 农业发展的国际现状 以色列 农业资源极度匮乏，却创造全球领先的农 业奇迹。 •滴灌技术：节约用水，提高灌溉效率；

织品等经济作物 水产 水产动植物、海产 动植物等 粮食 水稻、高粱、小麦、 玉米、土豆等作物 农业分类 ● 当前国内农业的发展状况 ● 谷物种植 ● 年年增产、大规模承包费用高昂。 ● 蔬果种植 ● 生长周期短，种植灵活，反季节蔬菜更受欢迎。 ● 水产养殖 ● 产量大，收益好，但操作灵活度差。 ● 禽畜养殖 ● 不同牲畜包含多种养殖技巧，且易受病害。

理、性能管理、安全管理、租户管理、备份管理 7 大功 能 1.4.2.2.2 技术架构图及技术路线 1.4.2.2.2.1 分布式文件系统 HDFS HDFS 是 Hadoop 的分布式文件系统，实现大规模数据可靠的 分布式读写。HDFS 针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次 读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入 23 或者在现有文件之后的添加操作。HDFS 保证一个文件在一个时刻只 表着可供一个特定应用程序使用的针对每个节点的资源。 1.4.2.2.2.3 分布式批处理引擎 MapReduce MapReduce 是 Hadoop 的核心,是 Google 提出的一个软件架 构,用于大规模数据集(大于 1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和 “Reduce(化简)”,及他们的主要思想,都是从函数式编程语言借来的,还 有从矢量编程语言借来的特性。 当前的软件实现是指定一个 Map(映射)函数 Hive Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了一系 列的工具,可以用来进行数据提取、转化、加载(ETL),这是一种可以 存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。Hive 定 义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查询 数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者开发自定义的 Mapper 和

录 空间信息技术应用分析 - 林业数据资源建设 第 8页 共 6 页 建立统一标准的林业 数据库，重点建设公 共基础数据库、林业 基础数据库、林业专 题数据库、林业综合 数据库等。 充分利用大规模并行处 理数据库、数据挖掘电 网、分布式文件系统、 分布式数据库、互联网 和可扩展的存储系统等 先进技术建立林业大数 据分析处理服务 借助卫星遥感、移动通信、 物联网等技术采集林业各类 实时数据，对各类林业数据