充分利用智慧水利 、 数字孪 生流域 、 数字孪生水利工程和数 字孪生水网建设等相关成果 ， 强化 信息感知 、 资源共享 、 决策支持 、 泛在服务等体系构建； 以数字化 场景 、智能化模拟 、 精准化决策 为路径 ，推进灌区数字化 、 监控 自动化 、 调度智能化建设 ， 提高 灌区预报 、预警 、 预演 、 预案 ( “ 四预 ” ) 能力 ， 动 态 优 化 灌 区 水 来水预报 、 需水预测 、 水资源配置 、 输配水联合调度 、 田间灌排及水旱灾害防御等模型 • 智能识别模型： 遥感识别 、 视频识别 、 音频识别等 • 可视化模型： 应满足仿真模拟 、 综合展示等需要 模 型 库 知 识 库 搭建孪生平台 ， 奠定数字孪生漳河智慧核 心 数据底板 P16 （ 16536 P20 。 按需构建模型库、 知识库 ，奠定数字孪生 漳河的智慧核心。 模型库主要包括漳河水库洪水预报、 防洪 调度模型 ，漳河灌区来水预测、 需水预测、 水资源配置、 输配水联合调度、 水流模拟 模型 ， 以及视频识别模型等。 知识库主要包括漳河灌区各水利对象关联 关系、 业务规则库、 历史场景库、 方案 预 案库。 2 、数字孪生平台 - 模型平 台 P21 灌区中遥感的应用：

全过程进行数字映射、智能模拟、前瞻预演，与物理灌区同步仿 真运行、虚实交互、迭代优化，实现对物理灌区的实时监控、发 现问题、优化调度的新型基础设施。 1.5.2 建设任务 在灌区信息化建设基础上，充分利用智慧水利、数字孪生流 4 域、数字孪生水利工程和数字孪生水网建设等相关成果，强化 信息感知、资源共享、决策支持、泛在服务等体系构建；以数字 化场景、智能化模拟、精准化决策为路径，推进灌区数字化、监 汇聚多源异构数据，实现数据融合。 4.2 模型库 4.2.1 灌区专题模型 4.2.1.1 应在充分共享数字孪生流域和数字孪生水利工程 专业模型的基础上，补充完善灌区专题模型，支撑灌区模拟仿 真和推演分析。 4.2.1.2 灌区专题模型宜包括来水预报、需水预测、水资 12 源配置、输配水联合调度、田间灌排及水旱灾害防御等模型。 4.2.1.3 来水预报模型包括蓄水工程汇水区降雨预报、产 需水、生态需水等预测模型。 4.2.1.5 水资源配置模型包括水源可供水量分析模型，灌 溉、城乡供水、工业、生态用水的多目标配置等模型。 4.2.1.6 输配水联合调度模型包括输配水渠/管（沟）道水 流过程模拟仿真、供水调度预案自动生成、闸（泵、阀）群联合 调度等模型。 4.2.1.7 田间灌排模型包括作物生长模型、土壤水动力学 模型、地面灌溉水流推进、喷滴灌水分运移、田间产流、汇水排 水等模型。

可协助作物生长监测和智能决策支持， 如运用机器学习综合考虑作物品种、土壤肥力、气象条件等因素，确定最优的播种时间、种植密度、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 [Table_PageText] 行业专题研究|农林牧渔 一、政策推进智慧农业发展，“AI+农业”前景可期 （一）AI 技术工具多元，在农业领域应用场景广泛 人工智能（AI）本质是使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学 习、推理、思考、规划等），包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、 脑机接口、知识图谱、人机交互、自主无人系统等： （1） 机器学习（ML）：AI ·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。 ·多层次的特征提取：从浅层的提取低级特征（如边缘、纹理），到中层的提

获取资源的最大节约和农业产出的最佳效益，实现农 业的科学化、 标准化、定量化、高效化。 1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 人工智能 (Artificial Intelligence,AI) 是研究、开发用于模拟、 延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门学科。人工 智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并生产出一 种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域研究包括 也称为以知识库为基础的系统 (Knowledge Based System,KBS), 是一个(或一组)智能计算机程序， 运用人工智能并集成了地理信息系统、信息网络、智能计算、机器学习、 知识发现、优化模拟等多方面高新技术，汇集农业领域知识、模型和专家 经验等，采用适宜的知识表示技术和推理策略，运用多媒体技术并能以信 息网络为载体，向农业生产管理提供咨询服务，指导科学种田，在一定程 机视觉检测技术中的高速滤波法可将裂纹与其他部位进行识别区分， 其 检 测 精 度 高 达 90% 。 在 农 产 品 分 级 与 加 工 方 向 ， 早 在 1984 年，Thylor 等 运用模拟摄像机和线扫描进行苹果自动损伤判定试 验，证明了将计算 机视觉技术应用于自动分级的可行性。在随后几 年中，Thylor 等不断 开展此方面的相应研究，但其分级效率仍较 低。1985 年，

和分析功能。 5. 粮食应急保障指挥系统需求。实现粮食应急联动管理中心，集中调度应急资 源，支持应急反应的指挥和行动，提高粮食应急保障能力。 6. 粮政管理决策支持系统需求。研究制定建立模型、模拟决策过程和方案的环 境，调用各种信息资源和分析工具，当市场行情出现较大波动时，能在第一 时间为领导快速决策提供信息支持，全面提高我省的粮食行政管理水平。 2.3 数据中心建设需求 1. 元数据管理的需求 能；  单点故障：由于核心设备损坏或应用压力造成的服务中断。  海量数据及计算：包括系统涉及的海量基础空间数据、综合管线数据和专业 管线数据，以及对海量数据的展现、传输、空间分析计算和模型模拟计算能 力。 基础平台按以下现状或需求为参照进行设计： 基础网络：基于省资源，建设完成覆盖国储库、地方库二级粮食行政管理部门并 延伸至骨干库点的；基于运营商宽带资源建设向管理相对人提供服务的；和间，根据 ，可考虑部署集群， 集群可通过应用中间件完成或者通过硬件负载均衡设备完成（例如 F5 负载均衡设 备）。 空间数据引擎（ArcSDE）：系统提供的空间数据浏览、编辑维护、存储、分析、 3D 模拟等功能都需要通过 ArcSDE 与数据库连接，势必会造成 ArcSDE 的数据访问压 力，可以根据 ArcSDE 的压力情况进行负载均衡部署。 应用系统设计：主要提供数据查询浏览的服务，应基于 B/S

。无线信号可以轻松穿 越房屋、农作物等各种障碍物。 技术规格 描述 供电电源 Li AA 3.6V 2.4Ah 使用寿命 3-5 年（按每小时一次传输） 接口信息 1 个数字接口、 4 个模拟接口 传输距离 780MHz, 1km-3km 接入信息 物联网基站 / 物联网控制器 / PC 网络云平台 物联网监测基站 GPRS 单台监测站可连接多个无线节点，支持各种传感器。 ８０－９０％； 信息传输稳定可靠、即插即用、超低功耗、免维护。无线信号可以轻松穿 越房屋、农作物等各种障碍物。 技术规格 描述 供电电源 交流电或太阳能 输入接口 1 个数字接口， 4 个模拟接口 输出接口 3 个，继电器或 / 电磁阀 传输距离 1km-3km 接入信息 物联网控制器 /PC 通风 地面加热管 空中加热 遮阳 灌溉施肥机 风机湿帘 循环风机 •叶面湿润时间 •度日法（ DD ）计算 每种虫害发生所需有 效积温 •虫害发育阶段可视化 •根据有效积温和病虫 害发生发展的关系 作物环境 数据输出 数据输入 决策 数据采集 模型模拟 数据分析 措施 及时预测 农业物联网病虫害预警决策程序 Caipos® 物联网无线监测、预警和无线控制系统 建立在数据监测和准确定量描述的基础上的精准农业不仅能够 创造高度的经济效益

向，以以数字孪生为理念、以物联网为 基础，强化信息感知、资源共享、决策 支持、泛在服务等体系构建；提供全渠 道控制系统，通过对水雨晴、流量，气 象，农情等信息的采集，运用系统软件 对灌溉区域的输配水进行调度模拟计算。 并根据模拟计算的结果，最终实现调配 水合理化、量测水精准化、控制自动化、 收费规范化。 北斗卫星 智慧灌区总体架构 业务 支撑 平台 感知 层 业务 应用 平台 用户 罐区管理单位 和准确性。充分发挥灌区工程防洪、防泄、防灾减灾的作用，统筹防洪、供水、发电、生态用水等调度目标。基 于工程二 / 三维可视化场景和数据底板构建，融合展示降水及水情信息，对洪水淹没影响、工程泄流、应急抗旱、 水量调度等场景进行模拟推演，并动态展示最终调度成果。 应用系统——泵站远程控制系统 灌区远程控制系统可实现远程监视泵站的运行状态、运行参数以及远程控制水泵的启停。提高了 灌区的管理效率，大幅度降低管理成本，满足泵站无人值守需求。

地形复杂、 山高路险、 河道变化 偏远山区 人烟稀少 不能全天侯 火点定位不准 现场信息有限 传递不及时 形势分析不充分 临场靠经验 指挥靠直觉 跨区作业难 资源准备慢 装备熟练差 模拟演练不足 二次伤亡难以避免 大部林区位于藏区，人烟 稀少、交通不便……总体 防火形势十分严峻 难 防火大数据云平台建设模式 能 感 能 见 能 识 •感觉得到 •看得见 •识别得清 三维沙盘 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 缓存大数据云平台 • 全文搜索管理 • 自动索引管理 • 证据挖掘支持 • 基于内容管理 • 音视频增强 • 多种播放模式 • 多维度管理 灾后评估管理大数据云平台 • 评估参数设定 • 趁势模拟 • 方案比较 • 决策支持 林火发生时预评估 • 灾情调查 • 情况核实 • 评估模型选择 • 评估参数大数据云平台设 定 • 损失核算 • 评估结果生成 • 评估报告生成 • 统计报表 •

源和经营状况的实时、动态监测和管理，获取到山头地块的林地、湿地、沙 地以及生物多样性等林业资源的基础数据，实现对林业资源与社会、经济、 生态环境的综合分析，对造林地块和造林方式进行详细分析 , 对林木的生长 情况进行预测和模拟。  新一代信息技术为智慧林业的发展提供重要支撑。随着云计算、物联网、下 一代互联网等新一代信息技术变革，以及智慧经济的快速发展，信息资源日 益成为林业发展的重要要素，信息技术在林业发展中的引领和支撑作用进一 化环境，用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互作用、相互 影响，可以产生亲临对应真实环境的感受和体验。  VR 是人类在探索自然、认识自然过程中创造产生，逐步形成的一种用于 认识自然、模拟自然，进而更好地适应和利用自然的科学方法和科学技术， 具有 Immersion （沉浸）、 Interaction （交互）、 Imagination （构 想）的 3l 特征，其目的是利用计算机技术及其它相关技术复制、仿真现 较自然的方式进行交 互、对话的系统和环境，从根本上改变了人适应计算机的局面，创造了让 计算机适应人的一种新机制。 VR 通过沉浸、交互和构想的 3I 特性能够高 精度地对现实世界或假想世界的对象进行模拟与表现，辅助用户进行各种 分析，为解决面临的复杂问题提供一种新的有效手段。 四、智慧林业关键技术应用 （四）虚拟现实技术 四、智慧林业关键技术应用  （五）移动互联网技术。  移

收集与处理、污泥处理等，随智慧城市发展逐渐趋于数字化、智能化、可控化。 数 字 孪 生 城 市 基 座 数据全域标识 状态精准感知 数据实时分析 模型科学决策 智能精准执行 模拟 监控 诊断 预测 控制 智慧水务建设内容 3 智慧水务核心建设内容是基于数字孪生底座实现 SCADA 、 GIS 、 DMA 、水质监控、营业收费、二供系统、 泵房监控、安防视频、生产自控、 水质超标报警、紧急停机操控 用水计量管理专题  取水栓等设备健康状况监控  取水状态及流速实时监控  单位用水量排名及年月日度分析 水厂 / 泵站无人值守专题  设备工艺组态建模仿真模拟  供水量及能耗监控分析  智能联动恒压供水 13 节水管理 节水管理 14 宣传 考核 管理 节水管理覆盖水务全流程，面向对象涵盖工厂、企业、农 业灌溉、民众等群体，围绕如下理念对各个环节加强监管：