颜色特征 • 边沿特征 • 频率特征 • 变化趋势特征 智能识别平台 模式配置 告警 识别 去噪 感知 两种模式： 前端：烟火智能识别网关 / 后端：烟火智能识别服务器 卫星监测 • 卫星图片叠加 • 热点区域标注 • 气象因子叠加 • 综合分析计算 • 火情预测 • 林区巡视核实、反馈 林业总局“卫星林 火热点预警大数据云平台” 人工接警 人工接警作为智能手段的重要补充 火点定位 动态推演 预案部署 预案输出 灾情定义 人员疏散 物资调运 人员调配 扑救方法 …… 组织 人员 物资 车辆 …… 人工接警 智能识别 模拟火点 卫星图片 应急预案管理大数据云平台 - 火点精确定位 当监测到烟火后，大数据云平台锁定 目标，由当前瞭望塔的高度、云台的水平转 角和垂直俯仰角、镜头的焦距，结合 3DGIS 三维地理信息大数据云平台，依据公式测算

区域尺度反演的农作物病虫害受灾程度，并监测农作 物病虫害发生面积，实现农作物病虫害的区域尺度的 空间制图和发生程度分级。  卫星遥感可以达到 0.5m 的观测精度，能清楚地看到 农田田埂，并精确识别每一个地块。  可在卫星图上查看每一个地块的遥感识别结果，实现 土地资源的数字化。  可统计不同用地类型的面积、地块数；不同作物的种 植面积、地块数，为农业战略决策的制定提供技术指 导。  可知晓每一个地块当前种植的作物种类、作物长势情

地理信息数据的发布 2 地理信息服务平台的发 布 3 系统框架及基础平台搭 建 3 地理信息应用 包括基础数据应用与专业 数 据应用。 地理信息系统建设内容 基本要素 交通图 / 卫星图 / 地 形图 市区 / 区 / 县市 边界 村 / 乡镇数 据 主要河流 / 路桥 / 建 筑 水利工程 圩区基本情况 堤防 / 水闸 / 泵站基本情况 水质 / 水位 / 视频监测点情

I技术的农业机械进行耕种、施肥、收割 等作业，以及基于AI的土壤探测硬件、产量监控系统等。 （1） AI数字平台驱动农田精准化管理：先正达集团推出的数字农业平台 CropWise利用遥感、卫星图像等技术，通过分析土壤、气候、病虫害等 多源数据，为农户提供从作物种植到收获的全周期精准农艺决策支持。 同时，该平台还将这些决策关联到农业机械上，完成自动化作业，大幅 提高生产效率。CropW

的存储空间，建议采用分布式存储系 统以提高数据访问效率。 2. 数据收集与处理： o 数据类型：气象数据、土壤数据、作物生长数据、病虫 害数据等。 o 数据来源：气象站、土壤传感器、无人机、卫星图像 等。 o 数据处理：需要进行数据清洗、归一化、特征提取等步 骤，以确保输入数据的质量。 3. 模型训练与微调： o 预训练模型选择：建议使用 DeepSeek 提供的预训练模 型作为基础，以减少训练时间和资源消耗。

消息队列 Kafka 数据集 Data Set 表管理 Data Table 分布式OLAP （UDE） 分布式文 件DB MongoDB 分布式内 存缓存系 统Memo 图数据库 星图 实时SQL查询引擎 Impala 数据抽取ETL Kettle 全文数据库 ElasticSearch 基 础 服 务 层 关系型数据库 PgSQL 鉴 权 中 心 Shepherd