对传输的数据进行加密处理，并通过数字签名技 术验证数据完整性，防止数据篡改和伪造。 数据加密与验证 数据采集与传输层设计 数据处理与分析 采用大数据处理和分析技术，对采集的数据进行实时处理和分析， 提取有价值的信息以指导农场管理决策。 智能合约 编写智能合约以实现自动化数据处理和业务流程，提高农场运营效 率。 分布式存储 利用区块链技术的分布式存储特性，将数据分散存储在多个节点 上，确保数据的安全性和可靠性。 区块链技术选型 根据实际需求，选择合适的区块链技术， 如以太坊、 Hyperledger Fabric 等。 数据存储与处理技术 采用分布式存储技术如 IPFS ，确保数据的 安全性和可靠性；利用大数据处理技术对 农场数据进行深度挖掘和分析。 智能合约开发 利用 Solidity 、 Go 等语言进行智能合约 的开发，实现农场数据的不可篡改和透明 化。 物联网技术 通过物联网设备采集农场环境参数、作物

建设方案 V 安全可靠的大数据存储和计算能力；满足对数据的离线、实时处理需求，并提供可靠的 PB 级数据处理能力；并建设公共 AI 能力平台，提供智能预测、知识图谱、数据结构化 处理以及图像搜索等通用 AI 引擎与算法能力，为各类数据应用场景提供统一的公共 AI 算法服务 ，使得可以更高效的从数据中获取应用价值 Flink 技术 ，构建 AI 预测引擎 ， 对相关业务趋势做出提前预测； 行业知识图谱：基于海量数据 ，结合 nlp 技术打造行业知识图谱； 数据结构化：利用机器学习算法结合大数据处理技术 ，提供对非结构化数据 进行结构化处理的能力与服务； 图像搜索引擎：提供基于 AI 算法对海量图片进行精准搜索服务。 2.3.2 建设数据交换子平台 建设全县统一的数据数据交换子平台 数据支撑底座建设 建设 S 县大数据资源中心的数据支撑底座，为全县各类公共数据（结构化、半结 构化、非结构化）提供安全可靠的大数据存储和计算能力；满足对数据的离线、实时 处理需求 ，并提供可靠的 PB 级数据处理能力。 此外 ，再通过建设公共 AI 能力平台 ，提供智能预测、知识图谱、数据结构化处 理以及图像搜索等通用 AI 引擎与算法能力，为各类数据应用场景提供统一的公共 AI 算 法服 第 27

要求较高，难以在中小型农场或偏远地区普及。  成本与收益不平衡：部分高科技解决方案初期投入较大，但收 益周期较长，农户的接受度较低。 为解决这些问题，引入深度学习和微调技术的方案显得尤为重 要。通过微调大模型，可以有效提升数据处理能力和预测精度，同 时降低技术门槛和成本，为农业科技的发展提供更为切实可行的路 径。例如，基于大模型的智能灌溉系统可以根据实时气象和土壤数 据动态调整灌溉策略，显著提高水资源利用率；而智能病虫害预警 DeepSeek 大模型在农业中的潜力 在现代农业中，大数据和人工智能技术的应用日益广泛，为农 业生产的精准化、智能化提供了新的可能。DeepSeek 大模型作为 一种先进的人工智能技术，具备强大的数据处理能力和复杂的模式 识别功能，其在农业领域的应用潜力不可忽视。首先，DeepSeek 大模型能够整合多源农业数据，包括气象数据、土壤数据、作物生 长数据等，通过深度学习算法进行综合分析，为农作物的生长预 一是通过优化资源配置，显著提升农业生产效率并降低成本。为了 实现这一目标，首先需要对现有的资源分配进行全面分析，包括土 地、水源、肥料、农药以及人力资源的使用情况。通过 DeepSeek 大模型的数据处理能力，可以精准地识别资源浪费或使用不当的环 节，并基于这些数据进行优化建议的生成。 具体而言，优化资源配置的实施路径包括以下几个方面：  精细化土地管理：利用 DeepSeek 模型对土壤质量、作物生

配置信息获取服务 解包获取数据来源 查询数据控制设备 ● 系统数据处理分为三个部分 ● 通过配置 ID&KEY 和调用智云 API 接口获取智云数据服务。 ● 通过解析数据包中的关键字符对数据来源进行识别。 ● 通过使用 ZXBee 协议和数据通道定义实现数据查询和设备控制。 16:39 / 19 系统数据处理 配 置 ID & KEY Internet+ ● 智慧农业系统功能整合 ● 系统 UI 整合 ● 统一页面设计风格。 ● 合理布局页面信息。 ● 删除 UI 设计冗余部分内容。 ● 系统后台数据处理整合 ● 整合 Activtiy 和 Layout 文件。 ● 整合数据服务信息共享。 ● 优化页面跳转和页面数据存储。 ● 删除冗余代码。 ● 汇总系统权限。

解决方案：端网云数应用体系 端 网 云 数 摄像头 RFID 智能传感 器 企业专网 互联网 物联网 NB eMTC VPDN WIFI LTE/5G 网络 存储 高性能计算 数据库 数据采集 数据处理 数据挖掘 数据融合 边缘计算 应用 智慧农业大数据 管理中心 政府 综合服务平台 农企农户 综合支撑服务平台 物联网监控 区块链溯源 农业园区 休闲农业服务 园区综合管理 实现农产品加工环节高效管理，运输环节精准跟踪，销售环节信息可追溯  生产管理  仓储管理  运输管理  客户管理 运输环节 零售环节 消费者 产品追溯码 生产加工环节 数据处理中心 29 服务好—— 6 、生产资料商城平台  打造生产资料商城系统，外部供应企业接入平台，农企 / 农户 / 园区等可以通过内部商城系统购买产品 / 服务，政府全程监 管内部商城的交易。 用户看到农作物的生产管理全过程同时，可以即时下单购买农作物 产销一体化云播平台解决方案架构 产销一体化云播平台系统主要功能模块 农作物种植现场可视化，消费者放心购买  种植现场监控系统  云端数据处理系统  用户视频点播与下单系统 作物生长现场 客户订单信息下达 数据 云平台  消费者实施点播农作 物的生产现场视频， 并且可以在 APP 端直 接下单购买 实时查看农产品 生产信息

类型多：影像、图片、音频、 视频、模型、文档等 空间信息行业应用基本范式：以林业为例 数据应用 数据存储 数据采集 卫星采集 人工采集 地面采集 分布式存储 并行数据处理 几何处理 领导 工作人员 公众 森林 数据处理 数字化 随着林业信息化步入“智慧林业”时代，空间信息技术逐渐成为重要的基础支撑技术之 一，为森林资源调查、湿地监测、营造林工程管理等应用领域提供数据支撑，助力空 贵阳市重点火险区综合治理（二期）林火 视频监控项目； 贵阳市森林资源管理信息系统（一期）； 贵阳市林木种苗管理系统（一期，二期）； 开阳县林地年度更新系统技术开发与数据 处理（ 2012 年度）、息烽县林地年度更新 系统技术开发与数据处理（ 2012 年度）等。 贵阳市林业信息化建设项目 —— 全国林业信息化建设的典范  2013 年，泰坦公司组织编写的《贵阳市林业 信息化建设总体规划》通过评审，被评价为 “我国首例高层次林业信息发展规划”

数据管理平台 数据中心 基于 ArcGIS 、 SuperMap 、百度地 图、天地图等 GIS 平台 ，结合行业业务， 进行空间数据处理、发布、空间数据 检索、分析 ，为用户提供基于地图的 定位、检索、分析、计算、预警、导 航等服务。 u 空间数据处理 u 空间信息检索 u 空间信息分析 u 空间模拟展示 地图应用 依托智能感知、识别技术、无线通信 技术等 ，将把传感器、控制器、机器、

/ 动态部署 / 分布式文件系统 云计算中心 物联网平台 管线健康库 物联网数据库 互联网数据库 人口数据库 交通数据库 空间地理库 时空信息云平台 数据集成平台 收集、清洗、转换 数据处理平台 批处理、迭代处理、流处理 数据洞察平台 特征 / 模型 / 挖掘 / 可 视 / 服务 大数据中心 系统架构 智慧电梯 楼宇管理 园区安防 车位引导 智慧路灯 内涝预警 智慧井盖 个省，地下管线探测 70% 以上的市场份额！在全国 9 个省，近 20 个市 设有分公司 / 子公司或常驻机构！ 公司优势介绍 中低空影像数据获取 地理信息的数据获取 — 空间数据采集 地理信息信息数据处理 — 空间数据加工 地理信息的数据应用—智慧城市 正元业务—地理信息全产业链 超强高清的倾斜摄影测量装备 核心优势—正元地球地理信息时空云平台  提供地铁、地下车库、地下管网、地下管廊等地下空间的资源二三维展示服务。

开发难度，提升功能整合效率。 微服务实现各类同构和异构系统的快速接入、集中迭代和集中 监测，并对系统生命周期中的接入标准、敏捷开发、分布式部署、 监测范围、安全防护等进行统一标准化管理。 1.4.1.3.4 大数据数据处理技术 常用的挖掘方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网 络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 （1）分类 分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模 分区及其属性，表的属性(是否为外部表等)，表的数据所在目 录等 1.4.2.2.2.6 分布式内存计算引擎 Spark Spark 是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、 快速地开发统一的大数据应用，对数据进行流式处理，交互式分析 等。 Spark 具有如下特点:  快速：数据处理能力，比 MapReduce 快 10-100 倍  易用：可以通过 Java、Scala、Python 简单快速的 第二步：定义数据 第三步：加载数据建立索引 第四步：搜索数据 第五步：删除集群 1.4.2.2.2.9 流式事件处理 Storm ApacheStorm 是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理 系统。在 Storm 中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，我们 称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中 的主控节点（masternode）分发代码，将任务分配给工作节点

全，包括但不限于机械安全、电气安全、电磁安全、环境安 全等标准。 （2）ABB 网络数据安全标准 主要规范农业物联网、农业农村数据平台等的网络安全 防护和数据安全管理，包括但不限于网络通信、数据存储、 数据传输、数据处理等环节的加密、隐私保护、访问控制、 备份与恢复，以及数据主权、AI 伦理等标准。 （3）ABC 功能安全标准 主要规范智能农机、农业无人机、农业机器人等农业智 7 能装备与软件系统的控制与执行安全、人与机和机与机交互 （1）BAA 声光电感知标准 主要规范智慧农业领域通过传感器和数据处理技术将 环境或对象的物理、化学、生物等信号转换为可量化、可分 析的数字信息的过程，包括但不限于物理效应、电化学、电 生理、光谱、声音感知等标准。 （2）BAB 图像视觉感知标准 主要规范基于可见光、红外光等近距离视觉技术进行信 息采集和数据处理的过程，包括但不限于采集参数、图像预 处理、图像增强等标准。 农业地理信息系统基本要求 GB/T 41444-2022 已发布 国家标准 65 农业地理信息平台数据管理规范 NY/T 3989-2021 已发布 行业标准 66 农业农村地理信息数据处理技术要求 NYB-23315 制定中 行业标准 67 农业农村地理信息地图配图技术要求 NYB-22238 制定中 行业标准 68 基本农田数据库标准 TD/T 1019-2009