促进产业结构转型，突破传统业 态 ——“ ” 智慧城市 系列一 目录 一、关于“智慧农业”的思考 农业信息化背景、需求分析、建设目标 二、“智慧农业”总体规划 “ 智慧农业”建设内容、技术架构、关键技术 三、“智慧农业”按需实施 综合运营支撑平台、应用子系统建设方案 一、关于“智慧农业”的思考 1 、农业信息化背景 2 、智慧农业需求分析 3 、智慧农业建设目标 4 、智慧农业指导思想、建设原则

基层管理数字化支撑应用落后 农业农村的数字基础薄弱和落后，对于基层工作中非常需要的农业基础信 息、村民人口基础信息、房屋基础信息、土地资源基础信息、农业生产经营和流 通信息、乡村群团及组织结构息、民生基础信息、乡村治理基础信息等数据，分 散在各级政府业务部门，无本地化数字沉淀、有些是纸质记录翻阅，导致对农业 农村的基础信息底数不清，对基层日常管理服务工作造成诸多不便。需要建设数 依托大数据平台基座能力支撑服务，将平台汇聚的人口数据进行多维度分 析，主要分析指标包括人口密度、人口分布、人流迁移率、特殊人群分布等，以 动态图标形式对社会人口的分析指标数据进行展现。 2、人口结构主题呈现 依托大数据平台基座能力支撑服务，将平台汇聚的社会人口质量水平数据进 8 乡村卫生、乡村民生、乡村教育、乡村人口、乡村房屋、乡村服务等基础数据的 采集工作，助推乡村振兴。 需对村民人口基础信息、重点及特殊人群信息、房屋基础信息、土地资源基 础信息、农业经营信息、乡村群团及组织结构信息、民生基础信息数据接入填报， 并实现在线编辑查看。信息浏览，对相关数据进行梳理、分类，形成方便用户查 询的数据资源专题模块。 6.2.2.1.1 村落村情信息 一 、村落信息 支撑

经网络有多种模型及算法，但在特定领域的信息挖掘中使用何种模 17 型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策 过程。 （6）Web 信息挖掘 Web 信息挖掘是一项综合性技术，指 Web 从文档结构和使用的 集合 C 中发现隐含的模式 P，如果将 C 看做是输入，P 看做是输出， 那么 Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。 1.4.1.3.5 5G 技术提升“天空地”一体化监测 联网数据，并根据不同数据存储类型设置不同的数据采集方 案，并建立公共基础信息库、业务信息库、成果数据库、共 享交换库。 3) 数据存储层：将采集的多种林业类型的数据分别进 行存储，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据； 4) 数据引擎层：对于采集上来的数据，根据业务需要， 统一进行分析处理，根据采集数据的频度，即实时性的要求， 平台能够提供实时流分析引擎、离线处理引擎、图计算引擎、 为了实现一个 Hadoop 集群的集群共享、可伸缩性和可靠性,并 消除早期 MapReduce 框架中的 JobTracker 性能瓶颈,开源社区引入 了统一的资源管理框架 YARN。 YARN 分层结构的本质是 ResourceManager。这个实体控制整 个集群并管理应用程序向基础计算资源的分配。ResourceManager 将 各 个 资 源 部 分 ( 计 算 、 内 存 、 带 宽

.......58 3.5 多民族语言农业生产管理专家系统 ........................................59 3.5.1 多民族语言智慧农业即时翻译系统结构 ......................59 3.5.2 多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .... 60 3.5.3 多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 ....... 国家已有初步使用。例如，2000 年，荷兰农业环境工程研究所研制出 移 动式黄瓜采摘机器人样机，在实验室和温室中的采摘试验效果良 好。 VanHenten 等对温室黄瓜收获机器人机械手的运动结构进行优化设计， 并提供了一种评价和优化该运动机构的客观方法、优化结果发现，4 臂 4 自由度 PPRR 机器手最适合于温室黄瓜的收获。计算机视觉的应用 进一步成熟。到 2011 年，Zapotoczny 快速抽取出模式、关联、变化、异常特征与分布结构，利用自然语言处 理、信息检索、机器学习等技术挖掘抽取知识，把数据转化为智慧的方 法学，指导农业生产经营是农业数据挖掘的价值所在。 2.1.1 农业数据挖掘特点 农业数据挖掘可称为数据库中的知识发现，是指从农业数据库的 大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的过程。 原始农业数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结

1：“数字新技术”生态系统 .................................................................................. 6 图 2：种植产业链结构 .......................................................................................... 11 图 3：植物育种的历史演变 14：全国农民专业合作社户数变化 .................................................................. 24 图 15：“天工开悟”模型结构 .................................................................................. 25 图 16：“天工开悟”对玉米生长周期预测曲线与真实曲线对比 ·无监督学习：利用无标记数据发现数据中的内在结构和模式，如聚类算法 将数据点分组为不同的簇。 ·强化学习：智能体通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习 最优行为策略，在机器人控制、游戏等领域有应用。 深度学习 机器学习的一个分支，是一种基于神经网络的学 习方法，其通过模拟人脑神经网络的层次结构 （尤其是深度神经网络）来处理复杂数据。它能 够自动提取特征，适用于高维度、非结构化的数 据，如图像、语音和文本。

技术积累 1 背景分析 3 环保建设方案 CONTENT 大气防治 打赢蓝天保卫战三年作战计划 ，以京津冀及周边、长三角、汾渭平原等重点区域 为主战场 ，调整优化产业结构、能源结构、运输结构、用地结构 ，强化区域联 防 联控和重污染天气应对 ，进一步明显降低 PM2.5 浓度 ，明显减少重污染天数 ，明 显改善大气环境质量 ，明显增强人民的蓝天幸福感。 水污染防治 实施水污染防治行动计划 油烟在线监测设备 传感器采用不锈钢防爆外壳 ，独有的泵吸式采样， 将气体吸入气室 ，经过紫外灯离子化后通过传感器 检测 ，测量范围宽广 ，量程可自由设定 ， 3G 式开 放 气路结构 ，智能的温度和零点补偿算法 ，可检 测数 千种气体， 内置气体库 ，可多信号输出 ，友 好清晰 的人机界面 ，既方便操作又方便观察 ，传 感器响应 时间快 ，恢复时间短；支持离线标定 ，恢复时间短；支持离线标定 ， 寿命长。 检测 VOC 气体中各项组分的浓度值 ， 设 备监测指标项包括温度、湿度、流量、 压 力、含氧量、非甲烷总烃、总量 ，监 测指 标可以根据具体情况选择。仪器内 部结构 清晰 ，数据监测精度高 ，可对接环保局 等 监测平台。 VOCs 在线监测设 备 企业 4 大气微站 5 企业 17 企业 18 大气微站

....... 257 系统建设原则 ................................................................. 257 系统基本结构 ................................................................. 257 水利水务监测数据管理子系统 ........... ................................................... 93 2022 数字乡村初步设计解决方案 第xii页 3.1-52 分布式并行结构 UPS 系统 ................................................. 94 3.1-53 云计算基础设施架构 .................. ..................................... 200 3.2-6 系统总体结构图 ................................................................. 201 3.2-7 系统软件结构图 ......................................................

“市场端”、“信任度”等因素影响很大，农民很难准确获得市场信 息和消费者需求，提量未必提价，增产未必增收，从而严重影 响农户增收和种植积极性，其原因是农业生产和消费信息的不 对称。同时，随着中央对农业供给侧结构性改革的持续推进和 食品安全管理的不断提升，如何使农产品不断满足消费者的需 求，使得产地端和消费端建立有效链接，形成农民、企业、政 府、消费者之间的信息对等，成为我们越来越关注的问题。 因此 农业发展的当务之急；在大数据时代，通过建立综合的农业数 据平台，加快农业信息化水平建设以解决农业生产、消费的信 息不对称问题；以先进的数据信息分析和灾情虫害预测，科学 指导农民种植，持续优化土壤结构，增产提质，创造品牌；利 用大数据、云计算、物互联网技术，通过建立综合的数据平台 调控农业生产，通过采集数据并解析输出，制定一系列调控和 管理措施，使农业高效发展。同时，建立和健全从农田到餐桌 式、“靠天吃饭”的决策模式、作物细分类的种植技术难点、以 及传统非智能化的生产流程在大部分县市农村依然占据主导。 而随着近年来政府强力主导的土地确权与土地流转，专业农民、 承包大户、中小农场等农业新概念应运而生，农业产业的结构 性改革将愈趋强势，因此农业大数据综合应用的重要性不言而 喻。 建设农业大数据平台，对农业大数据进行分析、处理和展 示，并将所得结果应用到农业的各个环节，能更好的推动我县 传统农业向现代农业的转型，助力我县农业信息化和农业现代

运营服务中心 05/02/2025 01 系统概述 System Overview 编写目的 项目背景 建设目标 建设内容 05/02/2025 • 从系统的软件功能结构、数据采集、数据应用、软件接口、数据结构等方 面对系统进行概要性设计。目的是使项目各相关方能够通过阅读本文档， 对该平台为满足业务需求进行的系统总体设计和规划有清晰了解，并为该 平台的详细设计和代码开发提供依据 供应链追踪，实现农产品可追溯 三是 精准生产，预测市场需求 四是 实行产销一体化 五是 促进农业管理高效透明 通过农业生产资料数据、种养殖数据、生产设施和农业市场数据的采集、汇聚和分析，优化种养殖结构，实现土地网 格化管理，支撑农业智能化生产，完善农业生产进度智能监测体系，提高农业生产管理、指挥调度等数据支撑能力。 通过监管农产品每一个环节，为农产品生产和流通提供高效优质的信息服务，以提高农业资源利用率和流通效率，从 物联网 大数据 解决溯源问题 区块链 + 物联网 + 大数据解决溯源问题。借助物联网设备，生产和物流环节的数据可通过智能设备实时采集， 利用溯源网络区块链独有的数据存储结构和分布式账本技术，确保上链数据不可篡改。同时，非对称加密、相对 匿名可确保企业核心信息不泄露。 05/02/2025 生产调控 1 农产品价格调控 通过大数据平台采集的消费者需求报告，进行市场

.................................................................................. 69 12.3.4 人员与组织结构................................................................................................... 行政管理水平。 2.3 数据中心建设需求 1. 元数据管理的需求 统一和规范粮食信息化的信息内涵，指导粮食信息化数据库及相关业务应用系统 的开发设计。对粮食流通管理数据中心的基本数据集的内容结构，数据元描述规则、 分类代码和目录格式，以及数据集元数据描述规则、数据集分类编码等做统一约束。 为粮食行业信息管理标准化提供依据，为构建整体的粮食信息模型和数据字典提供基 础信息资源。应包括基 到 2016 年，初步构建起以“信息基础 设施先进、信息资源充分开发、技术应用快速成发展”为主要标志，以“数字化政务、 精确化业务、网络化服务、智能化智慧”为主要内容的“智慧粮食”基本框架，形成结构 完整、功能齐全、安全稳定、信息共享、多级联动、覆盖全省的较为完善的粮库信息 管理平台，信息资源共享、开发利用和社会服务水平全面提升，支撑粮食宏观调控科 学决策和产业发展转型升级的能力大幅提高，全省粮食信息化水平居全国前列。