基于物联网、人工智能技术实现农业生产过程的数字化服务，融合当地专家对农场种植过程进行的指导，从而助力农业生产更科学地种植，实现农业的数字化、智慧化。

    1.功能智慧化：根据区域和品种定制生长发育日期农事模板，农事模板可从种植开始自动化胜场农事任务计划指导农业生产过程，科学指导农场主种植；

    2.使用简单化：农事模板自动生成农事任务计划，减少农业生产人员输入操作，农技指导支持图片、视频，减少文字录入；

    3.功能实用化：针对农业生产特定场景，把功能聚焦到实际实际生产过程中有实际用处的功能：农技专家指导，农事模板指导，基地管理，农事任务管理；

    在实际农业生产过程中，可以对农场的基地进行数字化管理，包括在地图上绘制边界、分类展示以及基地面积、作物、产量等，对整体的基地种植情况一目了然：种植面积、作物总类、基地种植率、基地产量等。在基地上种植作物使用本区域的作物日期农事模板，对作物科学种植提供指导，农技服务提供专家的指导种植，解答和指导农业生产的问题，形成生产管理服务档案，关键农事线上服务，可以提前提醒、督促执行和反馈进度，并支持匹配到地块和人，对种植过程中经验遇到的灾害提供预警以及防灾指导，整个生产数字化管理，对生产单元实现任务计划，记录生产过程中的农资、物料、人工等投入成本，采收的产量以及销售收入。

    农情云-农业生产管理系统

    二、建设目标

    1、种植计划与策略

    1）.根据市场需求、气候条件、土壤类型和作物特点，制定详细的种植计划和策略.

    2）.确定种植的作物种类和种植面积，以满足市场需求和农业生产的效益大化。

    3）.合理安排种植时间和播种密度，以提高作物的生长和产量

    2、土壤与水资源管理

    1）.对土壤进行定期检测和分析，了解土壤的养分状况和理化性质，为施肥和作物种植提供科学依据

    2）.实施轮作休耕等措施，保持土壤肥力和生产力，防止土壤退化和盐碱化。

    3）.合理利用和管理水资源，采用节水灌溉技术，提高水资源的利用效率。

    3、作物病虫害防治

    1）.建立健全的病虫害监测和预警体系，及时发现和控制病虫害的传播和费延

    2）.采用生物防治、化学防治和物理防治等多种措施，确保作物的健康生长和产量。

    3）.合理使用农药和化肥，严格控制农药残留和对环境的污染。

    4、施肥与养分管理

    1).根据作物种类、生长阶段和土壤养分状况，制定合理的施肥计划和养分管理措施。

    2).采用有机肥和化肥相结合的方式，提高士壤肥力和作物品质。

    3).定期监测土壤和水质的养分含量，及时调整施肥量和养分比例。

    5、农机具与生产资料管理

    1).根据生产需要，合理配置农机具和生产盗料，提高生产效率。

    2).对农机具进行定期维维护和保养，确保其正常运转和使用寿命。

    3).建立生产资料管理制度，严格控制生产成本和质量。

    6、生产过程监控与质量追溯

    1).对农业生产过程进行全面监控，确保生产操作的规范化和标准化。

    2).建立农产品质量追湖体系，实现从田间到餐桌的全过程可追溯管理

    3).对农产品进行定期抽检和检验，确保产品质量符合国家或地方标准

    7、农业劳动力与人力资源管理

    1).加强农业劳动力的培训和教育，提高农民的技能和文化素质。

    2).建立健全的农业劳动力管理制度，合理配置人力资源。

    3).提高农民的福利待遇和生活水平，吸引更多的年轻人从事农业生产。

    8、农业生态保护与可持续发展

    1).推广绿色生态农业技术，减少化肥和农药的使用量，降低农业对环境的污染。

    2).实施秸秆还田、有机肥利用等措施，提高农业废弃物的资源化利用水平。

    3).加强农田水利建设和管理，提高农田的抗灾能力和可持续生产能力。

    三、系统功能

    1.智能化监测

    利用物联网技术和智能传感器，实时监测农田环境参数，如温度、湿度、光照、土壤水分等。

    结合大数据和机器学习技术，对监测数据进行智能分析，为农业生产提供决策支持对监测数据进行可视化展示，便于农场管理人员理解和使用。

    2.数据处理与分析

    建立数据仓库，整合农场各部门的数据，包括气象数据、生产数据、销售数据等利用大数据处理技术，对数据进行清洗、整合和预处理通过数据挖掘和机器学习技术，对数据进行深度分析，发现数据中的模式和规律，为预测与决策提供支持

    3.智能管控

    根据农场实际情况，制定智能化的生产计划和调度方案利用物联网技术，远程监控农场的设备运行状态，实现设备的智能管控，通过自动化设备和智能算法，实现农场的施肥、灌溉等生产活动。

    4.预测与决策

    利用机器学习算法，对农场的气候、产量市场需求等进行预测根据预测结果，制定合理的农业生产决策提高农场的经济效益通过数据分析和可视化工具，将预测与决策结果呈现给农场管理人员，辅助他们做出决策。

    5农业可视化

    通过三维建模和虚拟现实技术，构建农场的数字化模型，实现农场的可视化管理和展示,在农场现场安装可视化大屏，实时展示农场环境、设备运行状态等信息农场管理人员可以通过可视化工具进行远程监控和管理，提高管理效率。

    6.农业物联网

    建立物联网平台，将农场内的设备、传感器等连接起来，实现远程监控和管理，通过物联网技术，实时监测设备的运行状态和故障情况，提高设备运行效率与其他智能化系统进行集成，实现数据的共享和交互。

    7.农业信息化

    建立农业信息化平台，整合农场的生产、销售、财务等数据，实现数据的统一管理和分通过信息化平台，为农场提供合理的投资和财务规划建议，提高农场的经济效益引入社会资本，支持农场的可持续发展和创新。

    提高农产品的产量和质量;节省人力和资源:提高农场的经济效益;推动农业科技创新和发展;提高农业生产的可持续性;提升农场管理效率和智能化水平;促进农业与科技的深度融合;推动农业产业升级和发展转型。