智慧农业

简介: 智慧农业通过物联网、大数据和AI技术实现精准化、智能化和自动化的农业生产,提升效率、减少浪费并推动可持续发展。其标准体系建设涵盖技术、经营和环境等多个方面,旨在指导农业经营者高效利用智慧农业技术,提升生产和管理效率。尽管面临技术、标准制定及数据安全等挑战,智慧农业仍具有广阔前景,有望引领农业革命,促进产业升级和城乡融合。

智慧农业是现代农业科技的革命,利用物联网、大数据、人工智能等现代科技手段,实现农业生产的精准化、智能化和自动化。‌它提高了农业生产效率,减少了资源浪费,促进了农业可持续发展‌。智慧农业通过智能设备监测土壤、气象等环境参数,为农民提供科学种植决策依据,实现精准施肥、灌溉等作业。同时,智慧农业还推动了农业产业链的智能化管理,包括加工、物流、销售等环节,促进了农业产业的转型升级
智慧农业面临诸多挑战与广阔前景。挑战方面,包括技术不成熟、标准缺失、数据来源有限、数据融合难度大、数据安全风险高、政策不够支持、市场不成熟以及人才短缺等问题‌。然而,智慧农业的发展前景依然广阔。它能够提高生产效率与资源利用率,促进农业可持续发展,推动农业产业升级,增强农业抗风险能力,并促进城乡融合发展‌。随着技术的不断进步和应用的深化,智慧农业有望引领全球农业革命,为人类社会创造更加美好的明天
智慧农业标准体系的建立是一个系统工程,旨在提高农业生产的效率和质量,促进农业可持续发展。
其建立过程主要包括以下几个方面:
‌明确构建目标‌:以智慧农业技术为基础,制定一系列标准,指导农业经营者高效利用智慧农业技术,提升农业生产效率和质量。
‌制定核心标准‌:包括农业科技标准、农业经营标准和农业环境标准。农业科技标准关注技术的分类、管理、评价和安全应用;农业经营标准涉及规划、管理和实施;农业环境标准则侧重于保护、治理和恢复。
‌实施策略‌:积极推广智慧农业技术,加强标准体系的制定和实施,确保标准的有效执行和持续优化。
‌多方协同‌:政府、科研机构、企业和农户等多方需共同参与,形成合力,推动智慧农业标准体系的不断完善和落地应用。
通过上述措施,可以逐步建立起完善的智慧农业标准体系,为农业生产的智能化、高效化和可持续化提供有力支撑。

相关文章
|
10月前
|
人工智能 供应链 监控
数字孪生与农业:精准农业的发展趋势
数字孪生技术正逐步渗透到农业生产的各个环节,通过创建物理实体的数字副本,实现对实体状态的精确模拟和预测。在农业领域,这一技术的应用正引领着精准农业的发展趋势,包括智慧栽培、环境智能控制、精准农业管理和农业供应链优化等方面,为农业生产的智能化、高效化和可持续发展提供了强大的技术支持。
|
10月前
|
安全 数据可视化 物联网
智慧园区解决方案:科技赋能,打造未来管理新典范
智慧园区作为城市发展的重要组成部分,借助5G、云计算、大数据、物联网等前沿技术,实现高效、活力、绿色、安全的四大核心目标。通过全场景数字化感知、统一数据模型构建、智能化管控与数据化运营、综合安防管理等手段,提升园区运营效率和管理水平,促进产业升级和可持续发展。
523 11
|
11月前
|
传感器 人工智能 监控
【基于开源鸿蒙(OpenHarmony)的智慧农业综合应用系统】
【基于开源鸿蒙(OpenHarmony)的智慧农业综合应用系统】
818 6
|
传感器 搜索推荐 物联网
智能农业
智能农业
486 2
|
10月前
|
传感器 人工智能 算法
AI在农业中的应用:精准农业的发展
随着科技的发展,人工智能(AI)在农业领域的应用日益广泛,尤其在精准农业方面取得了显著成效。精准农业通过GPS、GIS、遥感技术和自动化技术,实现对农业生产过程的精确监测和控制,提高产量和品质,降低成本和环境影响。AI在作物生长监测、气候预测、智能农机、农产品品质检测和智能灌溉等方面发挥重要作用,推动农业向智能化、高效化和可持续化方向发展。尽管面临技术集成、数据共享等挑战,但未来前景广阔。
1314 5
|
存储 JSON 前端开发
需要token的原因----
需要token的原因----
418 0
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 供应链
精准农业:AI在农业生产中的应用
【10月更文挑战第1天】随着科技的发展,人工智能(AI)逐渐渗透到农业领域,通过精准监控和管理提升了农业生产效率和质量。AI在精准农业中的应用包括:精准农田管理,如个性化灌溉和施肥;作物病虫害识别与预测,及时发现并预防病虫害;智能农机自动化作业,提高作业效率;农产品质量检测与分类,确保品质;农业供应链优化,预测需求和价格。尽管面临数据收集、技术接受度等挑战,AI在精准农业中的未来前景广阔,有望实现全程自动化作业、数据驱动决策及智能预警系统,推动农业可持续发展。
677 11
|
10月前
|
人工智能 运维 监控
构建高效运维体系:理论与实践的深度融合####
本文旨在探讨高效IT运维体系的构建策略,通过理论框架与实际案例并重的方式,深入剖析了现代企业面临的运维挑战。文章开篇概述了当前运维领域的新趋势,包括自动化、智能化及DevOps文化的兴起,随后详细阐述了如何将这些先进理念融入日常运维管理中,形成一套既灵活又稳定的运维机制。特别地,文中强调了数据驱动决策的重要性,以及在快速迭代的技术环境中保持持续学习与适应的必要性。最终,通过对比分析几个典型企业的运维转型实例,提炼出可复制的成功模式,为读者提供具有实操性的指导建议。 ####
|
11月前
|
数据采集 监控 安全
厂区地图导航制作:GIS技术与路径导航算法融合
在智能化、数字化时代,GIS技术为厂区的运营管理带来了革命性变化。本文探讨了如何利用GIS技术,通过数据采集、地图绘制、路径规划、位置定位和信息查询等功能,打造高效、精准的智能厂区地图导航系统,提升企业的竞争力和管理水平。
567 0
厂区地图导航制作:GIS技术与路径导航算法融合
|
传感器 人工智能 自动驾驶
物联网在农业中的应用:智慧农业的未来
【6月更文挑战第4天】物联网技术正深刻变革传统农业,实现智慧农业的高效、环保与可持续发展。通过智能传感器监控作物生长,精准管理资源,减少浪费,提升产量与品质,同时利用无人机和自动驾驶设备进行精准作业,降低环境影响。结合区块链技术,实现农产品全程追溯,保障食品安全。物联网的应用,如示例代码所示,使数据实时传输,提升农业生产智能化水平,预示着农业与新技术融合的广阔前景,开启农业新篇章。
333 0