2025 高标准农田 现代化灌区一体化解决方案 灌区及其现代化概述 灌区发展目标任务 一体化解决方案 目录 Contents 第一章 第二章 第三章 灌区及其现代化概述 灌区发展目标任务 一体化解决方案 目录 Contents 第一章 第二章 第三章 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 • 技术先 进 • 管理科 学 • 生态良 好 • 保障有 力 03 02 04 用来输送水资源以满足 分为 干、支、斗、农、毛 从河流、水库等水源取水而修建 在取水地段的水工建筑物综合体， 如引水闸、泵站等 将田间回归水通过各级排水沟 排出的农田水利设施 ，主要有 田间排水沟、排水支沟、 干沟 控制闸门 ）等 工程 体系 枢纽 排水 系统 渠系 结构 ** 灌区管理处 设办公室、人事、计财、 灌溉、工程、技术等科室

及到水 资源的合理利用、农田灌溉的高效性以及农业生产的可持续发展等方面。为了提高 灌区管理的效率和水资源利用的科学性，开辟一个灌区信息化系统是非常必要且具 有重要意义的。 二、系统目标 灌区信息化系统的目标是实现灌区管理的智能化、数字化和精细化。通过该系 统，可以对灌区的水资源进行精确测算和科学分配，提高水资源利用率；实现对灌 区农田的监测和管理，提高农田灌溉的效率；提供灌区管理者所需的数据和信息， 。 2. 农田灌溉管理功能： - 监测和记录农田的土壤湿度、作物生长情况等指标，实现对农田的精确灌 溉； - 提供灌溉计划的制定和调整功能，根据作物需水量和土壤湿度等因素进行 合理灌溉； - 提供农田灌溉效果的评估和分析功能，为农业生产提供科学指导。 3. 数据和信息管理功能： - 采集、存储和管理与灌区管理相关的数据和信息，包括水资源数据、农田 数据、气象数据等； 灌区信息化系统采用分布式架构，包括前端设备、服务器和数据库三个层次。 1. 前端设备： - 水位、水质、水量等传感器：用于实时监测和记录灌区的水资源状况； - 土壤湿度传感器：用于监测农田的土壤湿度情况； - 其他环境传感器：用于监测气象等环境因素。 2. 服务器： - 接收和处理前端设备传输的数据； - 进行数据存储和管理； - 提供数据查询、分析和报表生成的功能；

垃圾监测 通过高分辨率卫星影像、航空影像结合地面实测与调查，矢量化等对新 北区域内基本农田分布、现代农业产业园、省考点国考点周边农田分布 进行划分与展示。 新北区省考点国考点周边农田分布图 农业一种植管理一农田分布 新北农田分布 新北现代农业产业园农田分布 作物分布遥感普查技术方法 在遥感测量技术的基础上，将统计技术与空间 遥感技术有机结合，利用 信息化平台系统； N 个用户服务 农业遥感一张图建设 思路 养 殖 管 理 一 张 图 展示农田地块、渔业鱼塘相 关的影像及具体属性等信息 口实现基本地块影像、 地块类别、鱼塘边界与 地块调绘 口 快速 查看土地和鱼塘 权属、面积、流转等信 息 口鱼塘、农田地块等面 积统计与分析 基 础 空 间 一 张 图 空间信息数据的展示与查询 口数据可视化 星影像、无人机影像、 基础地理信息数据以及 村镇矢量等数据的图层 叠加 ) 口数据库属性显示 ( 地 块类别、地块属性等 ) 口高标准农田、土地调 查统计与分析 口 快速 定 位、测量等 展示农作物空间分布及生长 状况等信息 口农作物空间分布与地 块调绘 ( 包括水稻、小 麦、油菜、果园、草坪、

工 业 Ai + 司法 + 翻译 Ai + 营销 Ai+ 医疗 Ai + 家居 Ai 教育 智 慧 农 业 产 品 0 2 交换机、路由器、网关、网桥 智慧农业业务总体架构 农田地理信息管理 智能灌溉管理 智慧农机管理 四情监测 物联设施管理 场景应用 数据中台 网络传输 终端设施 农事学习 智慧植保 AI 农事专家 知识服务 AI+ 养殖饲喂数据 疫病防控数据 产出销售数据 农业生产数据 农业经营数据 农业管理数据 种植业专题 畜禽养殖专题 农技专题 植保专题 生物评估专题 预警专题 ... 农人数据 农田数据 设施设备 体况评估 环控管理 精准饲喂 智慧养殖综合管理 服务用户 数据治理 3 4 轨道式智能巡检 机器人系统 硬件 务过度繁重和农民问技无门、反馈过慢等问题。 病虫害智能诊断 大数据分析 人工智能 诊断信息、治疗方案 图像、文字、语音 作物生长采集器 孢子捕捉仪 虫情测报仪 问诊信息 农田地理信息采集系统 农田环境与农情信息采集 分析系统 农事综合管理系统 农业数据分析决策系统 农业植保监测系统 智能灌溉控制系统 农事问答服务应用系统 农业示范园综合管理 面向设施农业园区，进行人员、设施设备、

物联网使能平台 数字乡村云平台 / 边缘云 移动通信网 有线网络 视频专网 卫星遥感 无人机 农业传感器 视频设备 其它物联感知 网联农机 数字乡村总体架构 绿色乡村 数字农业园区 高标准农田管理 农产品供销 耕地监管 村务管理 村道养维 基层综合治理 民主决策 卫生评优 桔杆焚烧监管 乡村文化 美丽乡村 文明大讲堂 文化娱乐 民生服务 信息服务 政务服务 乡村工匠培育 质量安全追溯 乡村经济：高标准农田信息化建设 高标准农田信息化建设利用先进的信息技术手段，对农田 进行全面的管理和监控，以提高农田的生产效率、资源利 用率和农业可持续发展能力。 1. 地理信息系统 (GIS) 应用，对农田的地理立置、士壤类 型、地形地貌等信息进行全面的数字化管理。 2. 农田水利信息化建设，包括对灌溉系统、水利工程设施 等进行智能化管理。 3. 农田作物种植信息化管理，实现对作物生产全过程的精 农田作物种植信息化管理，实现对作物生产全过程的精 细化管理。 4. 农田气象信息化监测。 5. 农田生产经营信息化管理。 6. 农田环境保护信息化监测。 游客服务平台 整合本地相关旅游资源，提供线上基于游客“吃、住、行、游、购、娱”全流程的定制化旅游公共服务，构建本地农村电商 服务体系，搭建重点农产品线上销售平台，实现以旅促农、以农兴旅的产业发展新格局。  旅行观光  参观浏览  休闲度假  花海游览

、建立健全农业农村数据采集体系、天空地一体化观测网络、农业农村基础数据资源体系。 促进农业生产经营数字化转型，提升管理服务的数字化水平，大幅提升农业数字经济比重， 完善乡村数字治理体系。 2 、具体建设要求：推动高标准农田数字化，构建“天 - 地 - 人 - 机”一体化的大田物联网测控 体系，大力推广测土配方施肥、水肥一体化精准灌溉等智能化技术和装备；建设农业综合信 息服务平台，全面提供农业政策法规、市场动态、专家咨询、农技普及等信息服务，提升农 生产加工企业 管理平台 农户管理平台 农业舆情监测平台 畜牧产业综合管理平台 经营性服务监管平台 食品质量安全追溯平台 农业投入品监管平台 种畜禽管理平台 植保综合管理平台 高标准农田管理平台 土地流转管理平台 品牌建设服务 农技科教服务 产业扶持服务 名优产品品牌服务平台 数字农业 宣传活动 农业技术推广服务平台 智慧农民培训服务平台 农业项目申报服务平台 价格指数监测服务平台 项目数据 • 资金数据 • 农村数据 • 农企数据 • 涉农政务数据 • ... 业务链 • 生产经营主体管理 • 投入品监管 • 种畜禽管理 • 植保综合管理 • 高标准农田管理 • 人居环境管理 ... 技术链 • 支付能力 • 结算能力 • 签章能力 • 人脸识别能力 • 移动支撑能力 • 门户能力 ... 农业数字大脑

经营 培育地域特色品牌、积极搭建展示展 销平台、大力发展名品电商平台… 服务 农业技术、电商平台、双新双创政策等新时 代农民信息服务和创业指导等… 监管 利用 3S 、智能感知、智能控制等加强农田监测和设 施农业的精细化管理；结合区块链技术进行农产品 安全追溯全程监管…… 农业生产 产品经营 信息服务 行业监管 数字化 品牌化 平台化 智能化 设计思路 实现 xx 省农业的数字化、品牌化、平台化、智能化 结合大数据和人工智能 等新技术，提高服务的 智能化，智慧化水平。 为农业生产者提供生产、 经营、流通等全方面的 在线专家和就业指导、 金融保险等服务。 双创 四个业务应用版块 农业生产数字化：以农田智能检测、养殖环境监测、设施园艺精细管理、精准控制为重点，加大 农业物联网、大数据、人工智能等数字技术应用试点示范和节本增效模式推广。 四大应用——智慧生产 应用大数据、云计算、物联网 等技术全面汇集农业生产数据。 业“机器换人”的建设和发展。 3 1 、通过专业的测土配方施肥系统以及配套的土壤墒情监测仪、土壤检测分析仪、植物病害检 测仪等农业传感设备来读取生产监测数据。 2 、通过对接获取专业的卫星遥感数据来获取农田面积、农作物分布、土地旱情、土地资源等 数据和农作物长势监测数据。 3 、除此之外，所有农户、农企的生产用田、生产计划、作物种类和数量、农产品生产规模、 农资、农药等生产资源、生产物资、生产经

环境保护提供了新的解决方案。然而，受限于技术普及率、成本投 入和人才储备等因素，农业科技的广泛应用仍面临诸多挑战。 在农业生产环节，精准农业技术的应用尚处于初级阶段。尽管 无人机、遥感技术和智能传感器等设备已经开始在农田监测、病虫 害防治和灌溉管理中发挥作用，但其数据采集和分析能力仍需进一 步提升。此外，农业大数据的整合与共享机制尚未完全建立，导致 数据孤岛现象普遍存在，限制了数据的深度挖掘和应用价值。 在 虫害预警系统多基于历史数据和简单的模型，难以应对突发病虫害 情况，且预警时效性较差。据统计，因病虫害预警不及时导致的农 业损失每年高达数十亿元。同时，农业机械化和自动化水平虽有所 提升，但在复杂农田环境中的智能操作能力仍然不足，尤其是在地 形复杂或作物种类繁多的区域，机械设备往往难以发挥预期效果。 现有解决方案的不足之处还体现在以下方面：  数据整合与共享不足：农业数据分散在多个部门和平台，缺乏 导航和精准作业。例如，大模型可以帮助农业机器人在复杂的农田 环境中自主导航，并精准地进行播种、施肥和收割等作业。这种智 能化的农业机器人不仅能够提高农业生产的效率，还能减轻农民的 劳动强度。 为了进一步说明大模型技术在农业中的潜力和应用价值，以下 是一些具体的应用场景和数据：  作物生长监测与预测：利用大模型分析 1000 万公顷的农田数 据，预测精度达到 90%以上。  病虫害识

生产加工企业 管理平台 农户管理平台 农业舆情监测平台 畜牧产业综合管理平台 经营性服务监管平台 食品质量安全追溯平台 农业投入品监管平台 种畜禽管理平台 植保综合管理平台 高标准农田管理平台 土地流转管理平台 品牌建设服务 农技科教服务 产业扶持服务 名优产品品牌服务平台 数字农业 宣传活动 农业技术推广服务平台 智慧农民培训服务平台 农业项目申报服务平台 价格指数监测服务平台 生产经营主体管理 生产经营行为管理 生产要素管理 农户管理平台 合作社 / 家庭农场管理平台 生产加工企业管理平台 物联网云平台 农业投入品管理平台 植保综合管理平台 种畜禽管理平台 高标准数字农田管理平台 农村人居环境管理平台 土地流转管理平台 畜牧产业综合管理平台 食品质量安全追溯平台 经营性服务监管平台 农业项目管理平台 涉农政务审批和综合执 法平台 农业舆情监测平台 生产要素管理—高标准农田管理平台  结合遥感数据和三维 GIS 地理信息数据达到以图管地、视频管地的目的。  对地块面积、高标准农田与基本农田的分布，种植结构等数据进行统计。  对农田建设管护责任人 / 主体、标志牌、农田文档、相关补贴经费、农业工 程设施进行线上管理。 前期准备 申报审批 招标投标 工程施工 及监理 竣工验收 监督检查 移交管护 高标准农田建设管理流程 土地整治规划

对作物生长季内的生长长势进行 遥感监测，提供监测报告 IoT 环境数据 作物生长模型 植被指数 历史产量数据 农学模型 遥感分析算法 多光谱遥感数据 基于多光谱卫星数据，结合 IoT 采 集的农田环境数据，面向特色农业 产区的基地，提供作物识别、分布、 长势分析，施肥处方等服务 （ 3 ）大数据应用：农情气象遥感预测预警  基于气象数据分析，为农业生产主体提供农业气象预测预报，对区 、高温、冻雨进行精准预报和推送  基于农业气象灾害，精准分析受灾类型以及影响面积甚至产量，使生产经营者做好防控、调配工作 暴风 暴雨 毁坏农作物 病虫害流行 洪涝与泥石流 河水倒灌 农田被淹 山洪暴发 设施冲毁 作物倒伏 高温 冻雨 高温逼熟 产量下降 早衰发黄 灌溉成本增加 农作物冻伤 土地冻结 冰雹 （ 4 ）大数据洞察：天空地一体化 基础空间数据 村庄信息 基地入驻 | 农产品上 行 本地代办 电商产地仓 数字农场 / 数字农业产业园 生产管理 实时监测 运营分析 … 产销对接，地方品牌打造 产业服务平 台服务下行 生产基地数字化 : 农田，农户，农品，产期，产量 产业振兴，乡村扶贫 地方农产品销售 农业产 品上行 （ 2 ）民生服务平台 民生服 务平台 信息进村入户服务 “ 一卡通”财务管理服务 精准扶贫服务