智慧农业的应用场景分析

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1、智慧农业的应用场景分析, 新科技驱动农业变革,目录 C O N T E N T S,Part1. 智慧农业的概念及应用,1.1智慧农业概念的解读及应用.2,Part2. 智慧农业四大典型应用场景,2.1智慧农业四大应用场景.21 2.2数据平台服务.25 2.3无人机植保.32 2.4农机自动驾驶.37 2.5精细化养殖.41,Par t1.智慧农业的概念及应用,4,Part1. 智慧农业发展背景综述 1.3 智慧农业概念的解读及应用,智慧农业包括精准农业、农业物联网、数字农业等多个方面,发 展的基础在于数字农业,16,数字农业,一般认为,智慧农业指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技

2、术与农业进行深度融合,实现农业生产全过程的信息感 知、精准管理和智能控制的一种全新的农业生产方式,可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。 另外,智慧农业是数字农业、精准农业、农业物联网、智能农业等技术的统称。智慧农业发展的基础在于数字农业,数字农业是 实现农业物联网发展的前提。,智慧农业,精准农业,农业物联网,智能农业,精准农业又称精细农 业、精确农业, 关键 在于定位、定量、定 时, 即精准灌溉、施 肥和杀虫等。,数字农业指的是利用传感 器、摄像头、智能穿戴设 备等,将农业对象、环境 以及全过程进行可视化表 达、数字化展现和信息化 管理的一种现代农业技术。,智能农业多指的是农业机

3、 械智能化,通过农机联网 以及智能机器人等实现智 能农业。,农业物联网指的是将各 种设备收集到的数据, 进行系统化集成管理, 从而实现自动化、智能 化和远程控制等。,Part1. 智慧农业发展背景综述 1.3 智慧农业概念的解读及应用,智慧农业的发展经历三个阶段:从萌芽,到快速发展,再到规模 应用,17,规模应用期 进入21世纪,农业劳动力不断向其他产业转移, 结构性短缺和老龄化趋势已成为全球问题,精准 农业、新技术的快速发展为农业机器人的发展提 供了新的动力和可能。 采摘机器人以及利用计算机视觉等技术实现水果 的自动分拣系统得到了广泛应用。同时,农业无 人机植保行业不断发展。 新技术的不断发

4、展,加速了智慧农业的快速实现, 形成了现代农业发展的新业态。,快速发展期 20世纪90年代,计算机视觉技术在农业中取得了 较大发展,农业机器人成为农业发展新方向,“中 国863电脑农业”在世界信息首脑峰会上获得了峰 会大奖,标志着我国利用智能化农业信息技术改造 传统农业做出的巨大贡献得到了世界范围内的认可。 资料来源:中国人工智能学会中国智能农业发展报告,萌芽期 20世纪70年代末,美国为代表的欧美国家率先开 始农业信息化的应用研究,以农业专家系统(运用 新技术,汇集农业知识和专家经验等,为农业生产 经营者提供咨询服务)为代表的应用开始在农业领 域萌芽。 20世纪80年代,我国开始研制农业专家

5、系统,涉 及作物栽培、病虫害防治、生产管理、节水灌溉等 多个方面。,Par t2.中国智慧农业四大典型 应用场景,20,2.1 智慧农业四大应用场景,21,Part2. 智慧农业四大典型应用场景,Part2. 智慧农业四大典型应用场景 2.1 智慧农业四大应用场景,智慧农业生产环节四大应用,22,35%,10%,15%,数据平台服务 以卫星遥感技术、无人机航拍以及传 感器等收集气候气象、农作物、土地 土壤以及病虫害等数据,建立数据服 务平台,通过对数据进行分析,为农 场、合作社以及大型农业企业提供可 视化管理服务等。,农机自动驾驶 以计算机和传感器技术为基础,根据 GPS卫星定位系统和机器视觉

6、技术实 现农机的精准定位,通过智能终端实 时监测农机信息、作业状态及作业速 度等。,无人机植保 搭载先进的传感器设备,根据地形、地 貌搭配专用药剂对农作物实施精准、高 效的喷药作业,通过人机药三位一体达 到节水节药的作用。,精细化养殖 通过耳标、摄像头等监控畜牧动物生长 情况,实时跟踪,体型识别,且对收集 到的图形等数据进行处理、分析,实现 养殖的精细化管理。,*注:图中数字由根据所搜集的企业数量以及企业应用类型估算,40%*,Part2. 智慧农业四大典型应用场景 2.1 智慧农业四大应用场景,智慧农业生产环节四大应用:相关企业图谱(部分),农机自动驾驶,精细化养殖 23,数据平台服务,无人

7、机植保,Part2. 智慧农业四大典型应用场景 2.1 智慧农业四大应用场景,智慧农业生产环节四大应用:无人机植保企业融资最多,24,截止时间:2018年4月,表中列出了Pre-A轮及以上初创企业的成立时间、所在城市、应用领域、最新融资轮次及融资时间、金额等。从表中可以看出,融 资类型较多的企业多是应用在无人机植保领域,其次是农业数据平台服务领域,这两个领域也是农业新科技发展最快的方向。 智慧农业生产环节新技术初创企业(融资在Pre-A轮及以上的),来源:根据公开资料查询整理,亿欧(),2.2 数据平台服务,25,Part2. 智慧农业四大典型应用场景,Part2. 智慧农业四大典型应用场景

8、2.2 数据平台服务,数据平台服务:以平台为基础,进行作物的精准管理,26,输入,天气气候数据 通过卫星遥感技术、实施监测 天气变化,自然灾害提前预测。,农作物生长数据 通过卫星、摄像头、传感器实 施监测作物生长情况,根据历 史数据进行产量预测等。,病虫害数据 根据作物类型收集病虫害数据, 提前预防,精准喷洒农药等。,作物产量预测 依据天气、作物生长情况以及 历史数据分析预测作物产量。,作物长势监测、管理 以无人机、传感器为主要方式, 实时监测作物长势,并进行灌 溉、施肥建议。,病虫害防治 根据病虫害及作物类型,提前 预防,精准施药,确保作物少 受损失。,输出,土地土壤数据 通过传感器收集土壤

9、温湿度、 水分、pH值等。,种植适宜区规划 根据卫星遥感影像数据,分析 土地质量,进行适宜作物的耕 种指导。,数据平台服务系统,数据平台服务指的是利用传感器、无线通信、大数据、云计算、物联网、人工智能等技术进行数据收集并分析,通过可视化展示, 对农作物的生长情况进行实时跟踪、病虫害监测,对农作物的产量进行预测等。,Part2. 智慧农业四大典型应用场景 2.2 数据平台服务,数据平台服务:主要通过“空天地”三种方式进行数据收集,无人机航拍,无人机获取农业数据,主要分为两种方 式获取:一种为利用无人机搭载摄像头 进行航拍获取数据,另一种为利用无人 机搭载遥感传感器,依据不同作物的光 谱特性,识别

10、作物生长情况。监测病虫 害情况,更好的进行田间管理。,传感器采集 传感器是农业物联网的基础,利用传 感器可以收集空气、土壤温湿度、二 氧化碳浓度、光照强度、土壤水分、 农作物生长情况等数据,多用于以温 室大棚为代表的设施农业中,提高作 物产量与农产品品质。,卫星遥感技术 利用卫星可以获取农作物数据、天气数 据及病虫害数据。农作物数据是利用遥 感技术,根据不同作物呈现的不同颜色、 纹理以及形状等遥感影像信息,划分农 作物种植面积,监测农作物长势、估算 农作物产量等;通过卫星获取天气数据, 监测病虫害以及自然灾害等。,农业数据收集主要有卫星、无人机和传感器等“空天地”三种方式,通过卫星遥感技术收集

11、土地、农作物以及天气气候等数据、无 人机航拍实时监测农作物长势、病虫害等数据以及传感器采集空气、土壤的温湿度、土壤水分、光照强度和农作物生长数据等,通 过对收集到的数据进行分析、处理,并建立可视化模型,实现对作物的精准管理。,13,Part2. 智慧农业四大典型应用场景 2.2 数据平台服务,数据平台服务:用无人机航拍收集数据的企业较少,根据实际应 用情况,以是否使用卫星遥感技术来区分企业不同服务,未使用卫星遥感技术 多指的是利用传感器收集作物生长数据, 病虫害数据,空气数据等,通过实时分析, 可视化显示,达到实时监控功能,多用于 温室大棚或者集装箱等设施农业中。而传 感器损坏、测量的数据不准

12、、精度不够仍 是行业内存在的问题。,数据主要有三种收集方式,由于专注于用无人机航拍收集数据的企业较少,且使用航拍收集数据在各个企业中占比不高,因此以是 否使用卫星遥感技术来区分企业不同的服务。 使用卫星遥感技术 通过卫星遥感获取气象、病虫害、农作 物生长等数据。由于中国土地分散严重, 小规模监测成本高,行业内企业多以规 模化种植(200亩以上)企业、合作社等 为首要服务对象。目前农业卫星遥感技 术最高精确度仅为几米,仍需要技术提 高监测精确度。,14,Part2. 智慧农业四大典型应用场景 2.2 数据平台服务,使用卫星遥感企业:借助农业大数据解决“看天吃饭”问题,29,我国应用在农业方面的空

13、间卫星主要有风云气象卫星、北斗卫星和高分卫星,三者搭配地面监测站使用,能够获取实时以及高分辨 率的数据,利用深度学习等人工智能技术实现种植面积规划、确定地块位置、地块边界划分等,根据历史数据,包括历史地形、坡 度、土壤综合情况以及气候等,预估农作物产量和估算生长周期等。目前,多应用于大田种植。,风云气象卫 星,北斗卫星,高分卫星,气象数据,导航数据,光谱数据,作物长势监 测,多源数据,气候预测,深度学习,产量预估,资料来源:佳格天地,Part2. 智慧农业四大典型应用场景 2.2 数据平台服务,未使用卫星遥感企业:传感器为主要数据收集方式,30,通过传感器收集土壤温湿度、空气温湿度、光照强度、

14、以及灌溉量等数据,通过小基站将数据集成,运用无线网络传输将集成后的 数据传输到大基站中,后将数据存储到云上。通过对云上的数据进行分析以及模型构建等操作后,在终端实时显示,对作物生长进 行精准管理。,基站,云存储,控制终端,土壤温、湿 度传感器 空气温、湿 度传感器 光照度传感 器 灌溉量 风速、风向 传感器,定量施肥 精准灌溉 气候预警 病虫害监控,小基站:数据集成 监测范围:1-3km,大基站:数据传输 监测范围:4500亩,数据采集,数据传输数据应用,资料来源:科百科技,数据平台服务:数据质量不高、收集周期长是当前行业内主要存 在的问题,环境不同,数据多样 中国是一个地大物博的国家,耕地,

15、面积众多,分散严重,南北地区温,Part2. 智慧农业四大典型应用场景 2.2 数据平台服务,数据混杂、质量不高 农作物产量与作物生长数据、气象 数据、土壤数据以及病虫害数据关 1 系密切,获取到的数据混杂,且目 前实时获取的数据质量不高。,数据获取难、收集周期长 农业数据收集是一个长周期过程, 不同作物生长周期不同,一年一季 2 或者一年多季,获取农业大数据需 要多年的数据收集积累,短期内获 得大量的数据较困难。,3 差大,使得作物生长种类多样,作 物数据多样。,氮磷钾传感器缺失 目前,已经能够收集到的有气候 气象数据,土壤、空气温湿度、 4 水分等数据,然而土壤有机物含 量、氮磷钾等营养成分难获取, 相应传感器缺失,技术不成熟。,17,2.3 无人机植保,18,Part2. 智慧农业四大典型应用场景,Part2. 智慧农业四大典型应用场景 2.3 无人机植保,无人机植保产业链构成,33,无人机植保能够解决农村劳动力短缺、劳动力成本高、农民效率低、农药使用严重等问题。无人机植保产业链包括三个部分:原 药研发、无人植保机制造以及飞防队进行植保服务。原药分为固态和液态两种药剂,目前多以液态药剂为主,植保无人机制造企 业或者飞防组织根据实际情况进行原药加工以及兑水稀释后,对

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