智慧农业教学实训中心解决方案

一、建设背景

随着信息技术的飞速发展，智慧农业作为农业现代化的重要方向，正逐渐改变着传统农业的生产方式。智慧农业融合了物联网、大数据、人工智能、云计算等先进技术，实现了农业生产的精准化、智能化和自动化管理，提高了农业生产效率、降低了资源消耗、保障了农产品质量安全。

在教育领域，为了培养适应新时代农业发展需求的高素质人才，建设智慧农业实训基地具有重要意义。实训基地能够为学生提供实践操作平台，使学生在真实的生产环境中学习和掌握智慧农业技术，提高学生的实践能力和创新能力；同时，实训基地也可为农业从业人员提供技术培训和继续教育服务，推动智慧农业技术在农业生产中的广泛应用。

二、建设目标

（一）人才培养目标：

打造集教学、实践、培训为一体的智慧农业人才培养基地，为农业相关专业学生提供实践教学场所，使其熟练掌握智慧农业技术的应用与操作，培养具有创新精神和实践能力的高素质农业专业人才；为农业从业人员提供技术培训服务，提升其智慧农业技术应用水平和业务能力。

（二）技术示范目标：

展示智慧农业领域的先进技术和设备，如农业物联网监测系统、智能灌溉与施肥系统、无人机植保与农田测绘、农业大数据分析与决策平台等，为周边地区农业生产提供技术示范，推动智慧农业技术的推广与应用。

（三）科研创新目标：

搭建智慧农业科研创新平台，鼓励教师和学生开展智慧农业相关的科研项目研究，探索智慧农业发展的新模式、新技术，解决农业生产中的实际问题，为智慧农业的发展提供技术支持和理论依据。

三、建设原则

（一）先进性原则：

引入国内外先进的智慧农业技术和设备，确保实训基地的技术水平处于行业前沿，使学生和学员能够接触到最新的农业科技成果。

（二）实用性原则：

根据农业生产实际需求和人才培养目标，选择实用性强、易于操作和维护的技术和设备，确保实训基地能够真正服务于农业生产和人才培养。

（三）开放性原则：

实训基地不仅面向本校学生和教师开放，还应向周边农业院校、农业企业和农业从业人员开放，实现资源共享，提高实训基地的利用率。

（四）可持续发展原则：

在建设过程中，充分考虑资源的合理利用和环境保护，采用节能环保的技术和设备，实现实训基地的可持续发展。

四、总体架构

（一）总体技术架构

（二）总体技术架构说明

1．基础设施

基础层主要包括农业物联网基础设施、通信网络和云计算三个部分。其中，农业物联网基础设施包括传感器、视频等监控设备，以及计算、存储、网络、操作系统及基础应用软件等资源；通信网络依托现有的基础开展建设，包括无线网络、宽带网络等。云计算包括云存储、云计算环境。

2．业务数据及接口规范

业务数据接口规范层主要包括互联网农业数据获取接口规范、物联网农业数据获取接口规范和政府、企业农业数据获取接口规范，分别解决互联网上农业网站信息自动获取、基于物联网的农业数据采集和涉农政府部门及企业农业数据的集成问题。

3．应用平台层

平台层为各类面向智慧农业业务需求的应用提供统一的功能支持，包括应用支撑和安全支撑能力。应用层根据智慧农业实际需求，在1大平台上构建9应用服务系统。其中包含：农业物联系统、农业病虫害智能监测管理系统、专家及知识库系统、农畜产品质量安全追溯系统、农事管理系统、可视化监测系统、农业智能灌溉系统、农产品交易系统和农业大数据智能决策分析系统。

4．数据管理中心

在数据管理层，封装了对数据表操作的各种服务，隐蔽了数据库操作的复杂性，也提高了不同数据库转换的可移植性；数据管理层实现与数据库的操作，实现事务控制、安全性、控制与数据库连接数以及负载的均衡等。根据不同的业务需求，建立相关的基础数据库和专题业务数据库，形成非结构化、半结构化和结构化农业数据管理中心。对多源异构农业数据进行统一管理、共享交换，农业各类业务对信息交换和服务的需求，为上层业务应用提供数据支撑。

5．用户层

通过业务组件和业务对象的封装，使界面在表示上更显得简单；界面表示是软件提供的客户端图形化界面Web界面，其处理逻辑一致，都是调用业务组件和业务对象的业务逻辑来实现的。用户层指主要服务对象：管理者、生产者、教师、学生。

6．保障支撑体系

总体架构的每层建设都需要广泛而综合的支撑和保障，包括政策支撑体系、标准规范体系、运营管理体系、安全保障体系。这些体系架构贯穿于整个平台建设的各个方面，确保平台安全、高效的运行。

7．系统部署及安全

方案总体设计中包含系统运行环境描述、安全访问限制，身份鉴别，访问控制，通信完整性、保密性。从应用安全、软件安全、硬件安全、网络安全、数据库安全等多角度确保系统安全、稳定运行。

五、建设内容

（一）智慧种养实训区

1．智慧种植区建设

（1）智能温室建设

建设智能温室（如：玻璃温室、塑料温室），配备先进的环境监测与控制系统，实现温室内温度、湿度、光照、二氧化碳浓度等环境参数的自动监测与精准调控。采用无土栽培、立体栽培等先进种植技术，种植蔬菜、花卉、水果等经济作物，展示智能化、高效化的温室种植模式。

安装物联网传感器，实时监测温室内的温度、湿度、光照、二氧化碳浓度、土壤墒情、土壤肥力等环境参数，并通过智能控制系统根据作物生长需求自动调节控制环境的参数。

搭建智能灌溉与施肥系统，根据土壤墒情和作物生长阶段，实现精准灌溉和施肥，提高水资源和肥料利用率。

（2）大田精准种植建设

规划大田种植区域，安装土壤墒情监测系统、气象监测站、智能灌溉系统、无人机植保系统等，实现大田种植的精准化管理。通过传感器实时采集土壤、气象等数据，利用大数据分析和决策支持系统，指导农作物的播种、施肥、灌溉、病虫害防治等生产环节，提高农业生产效率和质量。

（3）土壤墒情预警管理

Ø 墒情信息管理：系统具备将传感器测得的土壤含水量换算成相对含水量的功能，墒情信息管理实现墒情信息按时上报，并能实时监测墒情。

Ø 土壤墒情预警模型：可以根据作物生长过程中所需土壤水分情况，设置多级区间预警， 比如：过湿或饱和状态（第五级），潮湿状态（第四级），‌适宜湿度（第三级），干旱状态（第二级），极度干旱（第一级）。可以查看当前作物所在生长环境适宜程度指导生长情况。

Ø 土壤墒情实时预警功能：根据土壤墒情预警结果，提供预警功能，并展示同比、可查看墒情变化趋势。

（4）作物生长监测与管理

利用高清摄像头、无人机等设备，对作物生长情况进行实时监测，获取作物株高、叶面积、病虫害发生情况等信息。

运用图像识别和人工智能技术，对监测数据进行分析处理，实现作物生长状态的智能诊断和病虫害的早期预警，并提供相应的管理建议。

（5）农业病虫害智能监测管理平台

v 病虫害智能实时监测

对农作物的病虫情图像进行自动识别与分析，实现自动生成和田管措施等功能，田间作业人员因此及时开展田间管理作业；对智能手机上报的病虫情图片进行识别、分析与处理，实现信息反馈，智能手机接受到病虫种类、发生情况和对应田间管理措施等反馈信息；实现各地病虫情的动态展示功能。

v 病虫害智能识别

基于人工智能的图像分类算法, 可以上传农作物的照片, 人工智能平台将会自动识别农作物种类, 并识别作物叶片中的病虫害种类。

目前支持的农作物种类包括:  苹果、马铃薯、番茄、葡萄、玉米。

可以识别的病虫害包括:黑星病、灰斑病、叶斑病、黑腐病、叶斑病、褐斑病、轮斑病、疮痂病、早疫病、晚疫病、叶枯病、松锈病、白粉病等等。

（6）智能灌溉控制系统

该系统主要由传感器模块、控制单元和执行机构组成。传感器实时监测土壤湿度、温度、气象数据（如降雨量、光照强度、风速等）。这些数据通过无线传输技术发送至控制单元，控制单元依据预设的灌溉策略和数据分析结果，精确计算出作物所需的灌溉量和灌溉时间，并向执行机构发出指令。执行机构通常是各类灌溉设备，如水泵、电磁阀等，它们根据指令自动开启或关闭，精准控制灌溉的启动、停止。

2．智慧养殖区建设

（1）智慧水产养殖区

建设智慧水产养殖池塘，配备水质监测设备、溶氧控制系统、智能投饵机等，实现水产养殖的智能化管理。通过实时监测水质参数，自动调节养殖环境，精准投喂饲料，提高水产养殖的产量和品质，降低养殖成本和风险。

（2）智慧畜牧养殖设施建设

建设智能化畜禽养殖舍，配备自动通风、温控、湿控、光照控制系统，为畜禽提供适宜的生长环境。

安装自动化养殖设备，如自动喂料系统、自动饮水系统、粪便清理系统等，提高养殖效率，降低劳动强度。

（3）养殖环境监测与预警

在养殖舍内安装多种传感器，实时监测氨气、硫化氢、温湿度等环境参数，以及畜禽的活动量、采食量、饮水量等生理参数。

通过数据分析和模型建立，实现养殖环境的智能预警和畜禽健康状况的实时评估，及时发现并解决养殖过程中出现的问题。

3．农业生产管理系统

主要的目的是实现农业生产和管理信息化，记录农事种植及生产过程。系统功能包括：基础资源管理、投入品管理、农作物档案管理、农作物种植管理、生产加工管理、批次管理、包装管理等。

4．农畜产品质量安全追溯系统

建立农畜产品质量追溯体系，利用物联网、二维码等技术，对农、畜、禽、水产从种植、养殖、生长、采收、屠宰、加工到销售的全过程进行信息记录和跟踪，实现产品质量的可追溯，保障消费者权益。为农牧部门提供有效的农产品质量安全监督管理机制和手段。

（二）农业大数据与智能决策中心

1．数据整合与汇总

多系统数据源数据抽取,将各种农业数据从不同的数据源中采集并整合到一个中心数据库中，例如气象数据、土壤数据、生产数据、销售数据、农产品价格数据等。

整合智慧种植实训区和智慧养殖实训区的各类传感器数据，以及气象数据、环境数据、视频数据、病虫害数据、无人机数据、水肥一体化数据、溯源数据、市场数据、第三方监测数据等外部数据，通过有线和无线通信网络，实现数据的实时采集和传输。

2．农业大数据平台数据分析

搭建农业大数据存储与管理平台，采用分布式存储技术，对海量农业数据进行高效存储和管理。开发大数据分析与挖掘工具，运用数据统计分析、机器学习、深度学习等算法，对农业数据进行分析处理，挖掘数据背后的规律和价值。

（1）基础信息统计与分析

u 行政信息专题库

包括园区规划、建设进展、管理机构情况、园区位置、面积、产业种类、产值、惠农带动信息等。

u 企业或基地信息专题库

包括企业信息、种植信息、品种分布、产量、农事活动、生产加工工艺技术、品牌、营销数据等。

u 社会服务专题库

包括农业专家知识库，园区特色种植、加工技术数据，园区创新成果等；统防统治、绿色生产服务信息等。

（2）作物农业生长环境分析

利用传感器、无人机、遥感等技术获取作物的生长环境数据，如土壤湿度、气温、光照、二氧化碳浓度等，对作物生长环境进行监测、分析和预测，以提供合适的生长条件和种植决策。

（3）作物生长监测与评估

利用传感器、无人机、遥感等技术收集作物的生长环境、生长状况等数据，通过数据分析来预测作物的生长趋势、病虫害发生概率等，为农业生产提供决策支持。

（4）病虫害诊断与防治分析

利用图像识别和大数据分析技术，对农田病虫害的图像进行识别和分析，确定病虫害的类型、程度和传播范围，提供及时的防治措施和建议，以减少病虫害对作物产量的影响。

（5）农业生产分析

 对农业生产过程进行精细化管理，包括种植计划、资源分配、生产跟踪等方面。通过对农业生产过程的全面监控和管理，可以提高农业生产效率、降低生产成本、提高农产品质量。

（6）经营分析

 结合农业市场信息、价格指数、销售数据、农产品溯源等相关数据,  分析农产品的销售、成本效益、投入产出比、市场价格波动和市场反馈, 分析经营策略, 为农业生产者提供经济损益分析和风险评估，可以了解企业的竞争优势和劣势，从而制定更加合理的经营计划。

（7）农业市场预测

利用大数据分析技术对历史农业市场数据进行分析和预测，包括价格走势、市场需求、供应情况等，为农业生产者提供市场趋势和预测信息，以帮助其做出更合理的生产和销售决策。

（8）农业资源分析

结合土地资源、水资源等数据，对农业资源进行精细化管理，提高资源利用效率，降低生产成本。

（9）农业投入品监测与优化

通过数据分析，监测和控制农业投入品的使用情况，提高农业生产效益和农产品质量安全水平

（10）产业分析

生产监控、物资监控、供应商监控、园区质量监控。

（11）溯源管理

溯源产品统计，溯源扫码统计、溯源扫码区域排名、扫码分布地图,  农产品质量安全监测与预警，提供全面的农产品质量安全监控和风险预警，确保农产品质量安全。

3．多维决策驾驶舱

可视化监测系统为领导提供全面、多维度的农业大数据可视化展示，支持领导对种植面积、种植结构、生产进度、灾害预警、产量预测等进行宏观把控，为科学决策提供依据。

4．农技知识资源库

汇聚海量且多元的农业技术知识，是现代农业发展的关键信息枢纽。涵盖种植领域从选种、播种、田间管理到病虫害防治的全流程知识，像针对不同农作物特性的施肥技巧，以及各类病害的诊断与绿色防控方法；养殖方面则包含畜禽饲养管理、疫病防控，甚至水产养殖的水质调控等内容。为广大农民、农业从业者和其他农业相关人员提供便捷获取专业农技知识的渠道，促进农业知识的传播与应用，为农业现代化发展和乡村振兴提供坚实的知识支撑。

在系统内置知识库的基础上，系统可以对接deepseek和文心一言等主流大模型AI系统。为客户提供更智能化更丰富的农技知识。

（三）农产品加工与电商实训区

1．农产品加工示范

建设小型农产品加工生产线，展示农产品清洗、分拣、包装、保鲜、干燥等加工工艺，培养学生对农产品加工技术的实践操作能力。

2．农产品电商平台搭建

搭建农产品电商平台，开展农产品线上销售业务，让学生了解农产品电商运营模式和流程，掌握网络营销、客户服务、物流配送等电商技能。

3．农产品质量检测与认证

配备农产品质量检测设备，对农产品进行农药残留、重金属含量、微生物指标等检测，确保农产品质量安全。同时，开展农产品质量认证相关培训，使学生了解农产品认证标准和程序。

（四）无人机应用实训区

1．无人机飞行场地建设

规划建设专门的无人机飞行场地，满足无人机起降、飞行训练和作业的需求。场地周边设置安全防护设施，确保飞行安全。

2．无人机设备配备

购置多旋翼、固定翼等不同类型的无人机，配备高清摄像头、多光谱相机、热成像相机等任务载荷，满足农田测绘、作物生长监测、病虫害防治、农药喷洒等不同应用场景的需求。

3．无人机操控与数据处理培训

开展无人机操控技术培训，使学生和学员掌握无人机的起飞、降落、悬停、航线规划等基本操作技能。

进行无人机数据处理培训，包括图像拼接、数据分析、报告生成等内容，使学员能够熟练运用无人机获取的数据进行农业生产分析和决策。

（五）智慧农业技术发展与成果展示

1．智慧农业技术发展展示

建设智慧农业科技馆，通过实物展示、模型演示、多媒体互动等形式，向公众普及智慧农业的概念、技术、发展历程和应用成果，提高公众对智慧农业的认知度和关注度。

2．智慧农业成果展示

在展示区展示实训基地在智慧农业技术研发、应用推广和人才培养等方面取得的成果，包括科研项目成果、获奖证书、学生作品等，增强实训基地的影响力和示范作用。

六、建设内容

(1) 软件系统基于文朗润诚成熟的物联网通用平台, 功能灵活可配置, 系统运行稳定可靠, 性能优异。

(2) 集成的视频监控功能, 视频与环境监控无缝集成, 实现真正意义的可视化监控管理.。

(3) 集成度高, 前端监控设备选用文朗润诚自主研发的一体化温室智能监控终端, 集成度高, 无需专门安装, 插电即用, 后期维护简便。

(4) 硬件可靠性高, IP66以上的前端设备防护等级, 防尘、防水, 可以安装在户外,适应阴雨潮湿等恶劣环境。

(5) 软件系统功能完善, 专门为农业客户定制的系统界面, 界面友好, 操作便捷。 集成的视频监控功能,实现便捷的远程可视化管理。

(6) 兼容性好, 通过配置, 可以连接客户已有的不同厂商品牌的采集和控制设备。灵活的配置功能, 可以满足不同客户的个性化需求。

(7) 支持计算机、手机、Pad等多种终端访问, 提供智能手机客户端软件, 可以随时随地监控温室环境。集成微信、手机短信等多种展现和交互方式, 信息传递及时、便捷。

(8) 系统扩展性好, 支持二次开发, 可以与客户现有其它信息系统深度集成。

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