项目编号： 某县域"十五五"数字农业示范区与高 标准农田物联网 建 设 方 案 目 录 1.1 项目基本情况............................................................................................................8 1.1 项目基本情况............. “ ” 落实 十五五 数字农业规划的需要...............................................................27 2.2.2 提升高标准农田管护水平的需要..................................................................28 2.2.3 促进农民增收与乡村振兴的需要.. 专题库的数据结构..........61 4.3.2 数据治理体系：阐述数据清洗、转换、加载（ETL）及质量管理机制........64 4.3.3 农业一张图数据库：设计基于 GIS 的农田地块、作物分布、设施状态图层 ...................................................................................

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；

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

6000 架。 农业无人机系统主要应用于： （1）农作物生长态势监控 通过装载多光谱感应器的无人机，农民可以进行农田测绘，拍摄许多谷物的图片，从而得知特定区域 农田土壤的肥沃程度以及谷物和庄稼的需水量。在过去，农民只能依靠人造卫星进行农田的测量，这一过 程非常耗费时间，人造卫星测量农田的间隔时间长达 14 天。此外，这一监测过程还容易出差错，受到云 层厚度的干扰。但是，有了无人机，你就可以在需要的时候即可获得需要的数据。 规范。无人机可以遂行喷洒农药、农作物估产等任务。 第 16 页 广州中海达天恒科技有限公司 图 24 农业植保 （4）农田测绘 图 25 极飞地理 XGeomatics C2000 及手持设备 A2 XGeomatics C2000 是极飞科技于 3 月 20 日在春季发布会上发布的首款全自主飞行智能测绘无人机。 目前市场上的主流测绘无人机为固定翼无人机，占据了 70%的市场，但起降均需要专业的跑道，在农田应 用中难以寻找合适的起降场。作为一款四旋翼的无人机，体型小巧的 C2000 最大的优势就是能在地况复 杂的农田中，轻松完成起降。就像“P20”取意“喷 20 亩”，C2000 最直观的意思就是“测 2000 亩”。 农田测绘一直是一项颇为辛苦，却极为重要的任务。过去，农田测绘主要依赖于人力，植保队员需要 拿着测绘设备甚至是无人

空是现 代 农业人工智能应用的重要组成部分，农业无人机在美国、日本等 发达 国家早已使用，应用在农田植被数据监测、农田土壤分析及规 划、农田 喷洒方面的研究等多个方面。我国自 2008 年无锡汉和第 一架植保无 人机面试以来，无人机行业如雨后春笋般的发展。 主要应 用在土壤湿 度监测、农田喷洒、植被覆盖度的监测等方向 7。 在这一 时期，特别 是 2009 “ ” 年 感知中国 的目标提出后，作为 (2)生长模型和决策支持系统的综合化。现代农业信息技术的发 展，已经不能满足于决策一个作物生长一个季节的决策支持系统，需 要研制多作物、多年连续的生长管理决策支持， 作物生长模型 (DSSAT) 和农田生产系统模型 (APSIM) 是其中的杰出代表，但还 在不断充实与完善；注重土壤过程，如土壤养分和水分以及有机质过程 的密切关系，明确土壤养分动态关系与作物生长的机理过程；注重轮作 可靠性，达 到作物高产、稳产、优质、高效目的。 3.1.5 农机农艺结合的作物生产决策系统 作物决策支持系统作为一种软件系统，其发展速度完全滞后于农 业信息技术相关的硬件技术的发展，例如农田机械装备、农业物联网 技术的发展。然而，农业生产的机械化与自动化需要基于模型和智能算 法的作物生产决策支持系统的智能决策。紧密结合作物决策支持系统与 农业智能机械、农业物联网技术，综合考虑大气-土壤-作物相互作用的过

...................................................................................... 6 6.1.1.2 农田水肥监测预警 ............................................................................................ 分析提供数据原料。 6.1.1.1 大棚温湿监测预警 在地图上展示农业园区位置，接入园区大棚的温度、通风、光照、水分、湿 度等数据，对异常指标实时预警。 6.1.1.2 农田水肥监测预警 对接物联网平台，获取农田监测的墒情、土壤水分、作物种类的需肥数据、 视频监控数据、实施轮灌数据和施肥数据，实现对灌溉、施肥的定时、定量监测 预警。 6.1.1.3 病虫害监测预警 对接物联网 促进资源共享， 辅助产业决策。具体说明如下表： 序 号 数据 项 目 主要数据指标 指标说明 1 农政 数据 农业规划数据 包括高标准农田年度建设(土地平整、土壤改良、灌溉 和排水、田间道路、农田防护与生态环境保护、项目区 农业生产条件及生态环境改善),县域农业基本数据(农 业基本数据、近三年县级粮棉油糖胶播种面积)等。 2 农产品质量安全 数据 包括

首先，农业领域是低空飞行应用的重要场景。无人机在农业中 的使用日益增多，包括作物巡检、精准喷洒、播种和土壤监测等。 通过低空飞行，农民可以实时获取农田信息，提高作业效率，降低 人力成本，并优化农药和化肥的使用。例如，某些地区的农业无人 机能够在每小时飞行 2-4 公顷，显著提升农田管理的精确性和便捷 性。 其次，在物流与运输行业，低空飞行为最后一公里配送提供了 创新解决方案。无人机配送能够迅速、灵活地将小件货物送达目的 洒技术不仅可 以在短时间内覆盖大面积的农田，还能够根据作物的需求量进行精 准施药，减少农药和肥料的使用量，从而降低生产成本和环境污 染。根据相关数据显示，使用无人机喷洒农药可提高喷洒效率 10 倍以上，且药液消耗减少 30%至 50%。 其次，低空飞行技术还可以用于作物的监测和数据采集。无人 机搭载高分辨率的摄影设备和多谱段传感器，可以获取农田的影像 资料和植被指数，实时监控作物的生长状况。这些数据可以为农民 状况。通过数据分析，农业生产者可以制定更科学的管理方案，提 高作物产量和品质。 此外，低空飞行技术在农业规划和管理方面也展现出巨大的潜 力。无人机能够对农田进行三维建模和地形图的制作，帮助农业生 产者进行合理的种植布局和灌溉设计。在进行土地整治和农田改良 时，无人机的准确定位功能还可以提供高效的土地使用方案，从而 节省时间和资源。 在实际应用中，低空飞行技术的推广可以集中在以下几个关键 点：

低空经济的广泛应用催生了诸多高端装备与配套产品的发展。随着无人机 和 其他航空器在专业领域内的广泛使用，它们需要携带各种传感器、高清摄像 头和 其他监测设备来完成特定任务。例如，在农业领域，无人机搭载的多光谱 相机能 够进行农田的精准监测；在灾害监测与应对领域，无人机安装了热成像 仪和搜救 设备，用于实时的灾情评估和人员搜救。 数据处理设备和先进的通信技术也同样重要。在无人机的操作过程中，需要 实时的数据传输和处理 用而变得更加 高效、精确。 此外，无人机在农业教育和咨询服务中也 日益重要，它们协助农民获取关键 的农田管理建议，优化资源利用，降低成本，减少浪费。通过人工智能和大数 据 分析，无人机收集的数据帮助农民实现精细化管理，促进可持续发展，引领 11 现代 11 农业步入智能化时代。 无人机在农田环境监测中发挥作用，通过遥感技术预警自然灾害，降低损 失。 在科研领域，无人机协助培育新品种，测试土壤条件对作物生长的影响，助

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 的农产品质量安全监管体系，建设生态环境监测与农产品安全 溯源系统，实现农产品一张网监管，推进农产品品牌化进程， 让农业大有可为。 －4－ 1.2 产品简介 由公司科技有限公司共研发推广的农业大数据综合信息服 值、PH 值、养分含 量等数据信息。“农眼”智能监测基站将采集的数据以及农作物 和田间的实时图像信息反馈农业大数据综合信息服务平台，再 －7－ 经过存储和计算，展示在服务平台上。农户可以实时了解农田 情况，政府可以监管食品安全，指导科学种植，消费者可以进 行农产品安全追溯，实现农产品从田头到餐桌的全程监管。 新农村建设：在新农村建设过程中，应用农业大数据综合 信息服务平台中的实时图像监控，科学有效地监督了施工情况、

还能够通过模拟洪水演进过程，优化防洪设施的设 计和布局，提升防洪工程的效率和可靠性。 DeepSeek 技术在灌溉管理中的应用也不容忽视。通过安装土 壤湿度传感器和气象站，DeepSeek 可以精确监测农田的土壤湿 度、降雨量和蒸发量等参数，结合作物生长模型，制定科学的灌溉 计划。这不仅能够提高水资源利用率，还能够减少过度灌溉带来的 土壤盐碱化和水资源浪费问题。 在水利工程的建设与维护中，DeepSeek 30%，水资源浪费现象得到了有效控制。 此外，在灌溉系统优化方面，DeepSeek 技术也在某农业示范 园区得到了成功应用。通过监测土壤湿度、气象条件、作物生长状 况等多源数据，DeepSeek 技术能够精准计算出每块农田的灌溉需 求，并自动控制灌溉设备的运行，实现了精细化灌溉。据测算，该 园区的灌溉用水节省了 20%，作物产量提高了 15%，经济效益显 著。  防洪预警系统：通过实时监测和多维度数据分析，提升预警准 预测未来 72 小时降雨量，优化水库调度 水质评估 聚类分析 识别水质污染源，制定治理方案 河流流量预测 多元回归 预测未来一周河流流量，指导灌溉和供水 土壤湿度监测 空间分析 分析土壤湿度分布，优化农田灌溉方案 通过上述步骤和方法，DeepSeek 能够为水利工程提供精准的 数据支持，帮助工程师和决策者更好地理解水资源状况，制定科学 的调度和管理策略。 4.3.1 数据清洗 数据清洗是水