1、2018智慧农业发展研究报告亿欧智库 reserved to EO Intelligence, May 2018新科技驱动农业变革2前言“ 面朝黄土背朝天 ” ， 这是自古以来人们对农民的基本印象 。 中国是一个农业大国 ， 也是一个农业弱国 。 智慧农业作为现代农业发展的高级阶段 ， 是我国农村经济社会发展转型的必由之路 ， 也是增加农民收入的重要方式 。 伴随着物联网 、 大数据 、人工智能等新技术的快速发展 ， 智慧农业有望改变现有农业生产方式 ， 驱动农业变革 。亿欧智库通过研究行业现状 ， 着重探讨新技术如何驱动农业发展 、 提高农业生产效率 、 提升农产品质量 ， 同时探讨如何
2、解决水资源短缺 、 化肥农药使用过量以及农村劳动力不断减少等问题 ， 改善农业 “ 看天吃饭 ” 的现状 。智慧农业涉及农业的生产 、 流通和销售三个环节 。 目前 ， 智慧农业多应用于生产环节 ， 即利用新技术实现农业生产环节的精细化 、 智能化和现代化发展 。 亿欧智库从中国实际现状出发 ， 详细列举说明了智慧农业四大典型应用 ， 根据目前行业内存在的问题 ， 提出了几点关于智慧农业未来发展的建议 。每日免费获取报告1、每日微信群内分享 5+最新重磅报告；2、每日分享当日 华尔街日报 、金融时报；3、每周分享 经济学人4、每月汇总 500+份当月重磅报告（增值服务）扫一扫二维码关注公号回复
3、 ： 研究报告加入“起点财经”微信群。目录CONTENTSPart1. 智慧农业发展背景综述1.1 中国农业发展面临的问题 051.2 新技术助力中国农业发展 091.3 智慧农业概念的解读及应用 .14Part2. 智慧农业四大典型应用场景2.1 智慧农业四大应用场景 .212.2 数据平台服务 .252.3 无人机植保 322.4 农机自动驾驶 .372.5 精细化养殖 41Part3. 智慧农业未来发展趋势与挑战3.1 智慧农业未来发展趋势 .493.2 智慧农业面临的挑战 .52Part1.智慧农业发展背景综述4EO Intelligence1.1 中国农业发展面临的问题5Part1.
4、 智慧农业发展背景综述EO IntelligencePart1. 智慧农业发展背景综述1.1 中国农业发展面临的问题中国耕地面积不断减少，人均耕地面积远远小于世界平均水平，优等耕地质量占比较少6 根据世界银行以及国家统计局统计的数据 ， 中国人均耕地面积 （ 总耕地面积 /总人口 ） 逐年减少 ， 远小于世界平均水平 ， 同时由于建设占用 、 自然灾害 、 生态退耕以及农业结构调整 等多种原因导致中国耕地面积不断减少 。 2016年 ， 中国耕地面积 20.24亿亩 ， 占世界总耕地面积的 8%；总人口为 13.8亿 ， 占世界总人口的 19%； 中国需要用占世界 8%的耕地面积养活占世界 1
5、9%的人口 。 不仅如此 ， 根据国土资源局 2015年统计 ， 将耕地质量按照不同级别进行分类 ， 其中优质土地面积只占总面积的 2.9%， 将近 53%的土地质量属于中等级别 。 由于 随意使用化肥 、 农药以及大气污染 、 不科学轮作耕地等原因 ， 耕地质量问题严重 ， 影响粮食产量以及农产品质量 。20.29 20.27 20.2720.26 20.25 20.241.506 1.497 1.490 1.482 1.473 1.4632.985 2.970 2.940 2.925 2.910 2.900 2020.120.220.320.420.520.62011 2012 2013
6、2014 2015 2016中国现有耕地面积（亿亩） 中国人均耕地面积 (亩 /人 )世界人均耕地面积 (亩 /人 )来源：世界银行 、中国统计局 亿欧（ ）亿欧智库：中国耕地面积及中国与世界人均耕地面积中等地面积占比52.9%高等地面积占比26.5%低等地面积占比17.7%优等地面积占比2.9%注：耕地质量共为 15级， 1-4级为优等地； 5-8级为高等地； 9-12级为中等地； 13-15级为低等地来源：中国国土资源局 亿欧 （ ）亿欧智库：截至 2015年末，中国四个级别耕地质量占比EO IntelligencePart1. 智慧农业发展背景综述1.1 中国农业发展面临的问题中国农业生
7、产服务价格逐年增高，农业经营人员受教育程度较低7 农业生产服务价格指的是服务农业生产所花费的价格 ， 可通过农业生产服务价格指数来体现 ， 农业生产服务价格指数表示的是一定时期内农业生产服务价格变动的趋势 。 以 2007年生产服务价格指数 =100为基准 ， 当超过 100时 ， 说明生产服务价格上涨；反之 ，则说明生产服务价格下跌 。 从图中可以看出 ， 中国农业生产服务价格逐年增高 。 根据 2017年 12月统计的全国农业普查数据 ， 全国农业生产经营人员总共 31422万人 ， 且受教育程度在初中及以下占比为 91.8%，远高于 76.1%， 即全国受初中及以下教育人数占比 ， 可见
8、 农业经营人员受教育程度偏低 。100.0 110.3 119.0 124.1 134.4 145.6 155.1 161.3 164.8 167.3 801001201401601802007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016来源： 中国统计年鉴 2017 亿欧（ ）亿欧智库：农业生产服务价格指数 (以 2007年为基准 ) 亿欧智库： 全国农业经营人员与中国整体受教育程度在初中及以下对比来源：国家统计局农业普查数据公报 亿欧（ ）受教育程度 占比中国农业经营人员 9 1 . 8 %中国整体 7 6 . 1 %注：中国整体受教育程度在初
9、中及以下数据是根据国家统计局 2010年人口普查每十万人中受高中及以上教育人口数为 23962人计算得出 。受教育程度 占比大专及以上 1 .2 %高中或中专 7 .1 %初中 4 8 .4 %小学 3 7 .0 %未上过学 6 .4 %亿欧智库： 截至 2017年，全国农业经营人员受教育程度占比EO IntelligencePart1. 智慧农业发展背景综述1.1 中国农业发展面临的问题化肥、农药过度使用，粮食产量受天气影响严重8 2015年 ， 农业部出台政策 到 2020年化肥使用量零增长行动方案 和 到 2020年农药使用量零增长行动方案 ， 方案中指出 ，2013年 ， 我国农作物化
10、肥用量 21.9公斤 /亩 ， 远高于世界平均水平 8公斤 /亩 ， 化肥农药的过度使用严重影响了耕地的质量以及农产品的品质 。 根据国家统计局的数据 ， 农药和化肥的使用量几乎逐年增长 ， 直到 2015年农药的使用量才出现略微下跌趋势 。 中国农作物自然灾害有四大类：水灾 、 旱灾 、 风雹和冰冻 。 其中 ， 水灾和旱灾最为严重 ， 每年作物受灾面积将近 2万公顷 ， 粮食减产总量在 300-400亿公斤 。 从图中可以看出 ， 粮食产量与当年自然灾害受灾面积高度正相关 。5107.85239.15404.45561.65704.2 5838.85911.8 5995.9 6022.61
11、62.3 167.2 170.9 175.8 178.7 180.6 180.2 180.7 178.3 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015460051005600610066007100农用化肥施用量（万吨） 农药使用量（万吨）来源：国家统计局 亿欧 （ ）亿欧智库： 2007-2015年，化肥和农药使用量对比1.31.60.91.1 1.2 1.0 1.0232.1 116.1 206.3 200.7 144.4 190.6 0.00.51.01.52.02.53.02010 2011 2012 2013 2014 2015 2016干
12、旱作物受灾面积 (万公顷 )干旱粮食减产 (亿公斤 )1.80.71.1 1.20.60.60.9113.3 240.5 282.1 82.1 125.0 247.9 0.00.51.01.52.02.53.02010 2011 2012 2013 2014 2015 2016洪涝作物受灾面积 (万公顷 )洪涝粮食减产 (亿公斤 )来源： 中国水利部 亿欧 （ ）亿欧智库：洪涝和干旱受灾面积及粮食减产对比EO Intelligence1.2 新技术助力中国农业发展9Part1. 智慧农业发展背景综述EO IntelligencePart1. 智慧农业发展背景综述1.2 新技术助力中国农业发展以
13、物联网、人工智能等为主的新技术助力中国农业发展10 传统农业涉及到的新技术很多 ， 如 3S技术 （ 遥感技术 RS、 地理信息系统 GIS、 全球定位系统 GPS） 、 物联网技术 、 无线通信技术以及以 数据分析和数据挖掘为主的大数据技术 和以 机器视觉和深度学习为主的人工智能技术 等 ， 通过这些新技术与传统农业的结合 ， 助力农业快速发展 。以计算机视觉 、 图像识别以及深度学习等人工智能技术实现 作物产量预测 、土地规划及病虫害防治 等 。人工智能通过传感器 、 摄像头等监测设备 ，使用无线传感技术 ， 实现动植物的远程监控 、 管理 等 。物联网以 天气 、 土壤 、 农作物 、
14、病虫害 以及动物身体特征数据等作为大数据基础 ，对动植物生长情况进行分析 、 预测 等 。大数据使用卫星遥感技术实现 作物勘测 、 生长情况以及病虫害预测 、 预防 ， 运用GPS进行精准定位 、跟踪等 。3S技术EO IntelligencePart1. 智慧农业发展背景综述1.2 新技术助力中国农业发展新技术着重体现在农业的生产环节中，当前主要应用于农业种植和畜牧养殖上11 广义的农业分为种植业 、 林业 、 畜牧业 、 渔业以及副业等五种产业形式；农业产业链包括生产环节和流通环节 ， 以及与之搭配的物流系统和金融系统等四个部分 。 目前 ， 新技术主要体现在农业的生产环节中 ， 应用在农
15、业种植和畜牧养殖上 ， 本报告将着重探讨农业生产环节的农业种植和畜禽养殖方向 。生产环节 流通环节种植 养殖物流系统金融系统水产养殖电商微商批发市场餐饮零售畜牧养殖农业种殖林业种殖深加工 销售加工包装冷藏配送EO IntelligencePart1. 智慧农业发展背景综述1.2 新技术助力中国农业发展当前，新技术主要应用于产中环节12 传统农业种植在产前环节主要需要作物种子 、 化肥 、 农药 、 农机 、 农具和温室大棚需要用的农膜； 在产中环节 ， 需要对作物进行播种 、 施肥 、 除草 、 灌溉以及病虫害防治 等；在产后环节 ， 需要对农产品进行采摘和分拣 。 传统的畜牧养殖需要选址 、
16、 建设养殖舍 、 选种以及准备饲料和兽药； 在产中环节 ， 需要进行繁育 、 饲养以及疾病防疫和环境清理等管理 ；产后环节 ， 需要对畜禽进行称重和屠宰 。 目前 ， 以物联网 、 人工智能为主的新技术 ， 主要应用于农业和畜牧业的产中环节 。种子 化肥农药 农机农具 农膜选种饲料 兽药选址 建造孵化农业种植畜牧养殖播种 施肥灌溉病虫害防治繁育 饲养疾病防疫环境清理采摘 分拣称重 屠宰产前环节 产中环节 产后环节除草EO IntelligencePart1. 智慧农业发展背景综述1.2 新技术助力中国农业发展新技术可应用在农业生产环节两种不同的种植模式中13农业种植生产环节 农业生产环节种植方
17、式 主要分为设施种植和大田种植 。 大田种植主要以粮食作物为主 ， 其中包括世界三大口粮：水稻 、 小麦和玉米；而设施种植由于成本的问题 ， 主要以经济作物为主 ， 包括蔬菜 、 水果 、 花卉等 。 设施种植分为 温室大棚种植 、 集装箱种植 两种 ， 目前多采用无土栽培技术 ， 利用 LED灯代替自然光 ， 自动控制植物光合作用 ， 增加植物营养；由于设施种植不受天气气候及病虫害等因素的影响 ， 可以提高作物产量 ， 增加效益 。 目前 ， 大田种植主要运用 3S技术 、 人工智能技术监测室外的天气气候 、 病虫害以及农作物生长等数据；而设施种植主要通过物联网技术实施监测空气温湿度 、 二
18、氧化碳浓度以及作物生长情况等 。设施种植大田种植温室大棚集装箱粮食作物蔬菜、水果、花卉等水稻、小麦、玉米等经济类作物EO Intelligence1.3 智慧农业概念的解读及应用14Part1. 智慧农业发展背景综述EO IntelligencePart1. 智慧农业发展背景综述1.3 智慧农业概念的解读及应用中国历年一号政策文件大力支持农业发展，智慧农业相关概念多次被提出152012“加快推动农业科技创新”20142015201620132017突出农业科技创新重点 ， 加快推进前沿技术研究 ， 在信息技术 、先进制造技术 、 精准农业 技术等方面取得重大突破“加快发展现代农业”确保国家粮食
19、安全 ， 加强科技创新 ， 继续实施种业发展 ， 以及 农机装备 、 高效安全肥料农药兽药的研发“全面深化农村改革”推进农业科技创新 ， 建设以 农业物联网 和 精准装备 为重点的农业全程信息化和机械化技术体系 ， 组织重大农业科技攻关“加快农业现代化、实现全面小康目标”大力推进 “ 互联网 +” 现代农业 ，应用物联网 、 云计算 、 大数据 、移动互联等现代信息技术 。 同时 ，大力发展 智慧 气象 和农业遥感技术应用“加大改革创新力度”加快农业科技创新 ， 在生物育种 、智能农业 、 农机装备 、 生态环保等领域取得重大突破 ， 支持农机 、农药 、 化肥等企业技术创新“深入推进农业供给
20、侧结构性改革”加快科技研发 ， 实施智慧农业工程 ， 推进 农业物联网 试验示范和农业装备智能化 ， 发展 智慧气象 ，提高气象灾害监测预报预警水平“实施乡村振兴战略”发展 高端农机装备 制造 、 大力发展 数字农业 ， 实施 智慧农业林业水利工程 ， 推进物联网实验示范和遥感技术应用资料来源：新华社EO IntelligencePart1. 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术与农业进行深度融合 ， 实现农业生
21、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
22、业多指的是农业机械智能化 ， 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 。EO IntelligencePart1. 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 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 。快速
23、发展期 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 。规模应用期萌芽期资料来源：中国人工智能学会 中国智能农业发展报告 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
24、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 。EO IntelligencePart1. 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能够解决的 6大问题：以提高生产经营效率、降低生产成本为首18改变农业生产者、消费者观念降低生产成本提升农产品质量安全提高农业生产经营效率解决农村劳动力日益短缺问题改善生态环境智慧农业通过运用物联网 、 大数据 、人工智能等技术实时采集 、 分析数据 ， 为农民提供生产 、 管理等方案 ，提高农业生产
25、经营效率 。通过新技术可以利用一个人或者几个人 实现农业耕种管收全过程操作 ，解决劳动力短缺问题 。通过 精准施肥 、 精准喷洒农药等操作 ， 改善传统农业生产中 ， 过多的使用农药 、 化肥问题 ， 保护耕地结构 ， 提升生态环境质量 。智慧农业实现了投入少 、 产量高的特点 ， 通过 农业生产高度规模化 、集约化 、 工厂化特点 ， 降低生产成本 ， 提高市场竞争力 。利用新技术实现 “ 无人化 ” 精准控制 ， 达到水 、 肥 、 光 、 热的最佳利用 ， 不过度施肥 、 喷洒农药 ， 杜绝污染 ， 确保农产品绝对安全 。改变了过去生产者单纯依靠经验进行农业生产经营的模式 ， 转变了农业
26、生产者 、 消费者对传统农业落后 、科技含量低的观念 。1 23 465EO Intelligence以卫星导航系统为根本 ， 实时检测 、 控制播种距离等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根据当前农业应用方式以及类型的不同，将智慧农业分为四大典型应用场景19 农业种植分为设施种植 （ 温室大棚 ） 和大田种植 ， 主要包括播种 、 施肥 、 灌溉 、 除草以及病虫害防治等五个部分 ， 以传感器 、 摄像头和卫星等收集数据 ， 实现 数字化和智能机械化发展 。 当前 ， 数字化的实现多以数据平台服务来呈现 ， 而智能机械化主要分为两个部分：新型机械的研制创新 无
27、人机植保 ， 以及传统农机的改良升级 农机自动驾驶 。 目前 ， 农业养殖主要是将新技术 、 新理念应用在生产中 ， 包括繁育 、 饲养以及疾病防疫等 ， 并且应用类型较少 ， 因此用 “ 精细化养殖 ” 定义整体农业养殖环节 。农业种植设施种植大田种植播种 施肥灌溉 除草以软件为主要服务手段 ， 多为了实现农业的精准管理病虫害防治数据平台服务可用于喷洒除草剂和农药 ，目前多以喷洒农药为主传感器摄像头卫星数字化智能机械化无人机植保农机自动驾驶畜牧养植繁育 饲养疾病防疫 环境清理精细化养殖四大典型应用场景通过新技术 、新理念提高养殖效率 、 改善农产品品质Part2.中国智慧农业四大典型应用场景
28、20EO Intelligence2.1 智慧农业四大应用场景21Part2. 智慧农业四大典型应用场景EO IntelligencePart2. 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2240% 35%10%15%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 。数据平台服务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
29、 、 作业状态及作业速度等 。农机自动驾驶搭载 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 。无人机植保通过 耳标 、 摄像头 等 监控畜牧动物生长情况 ， 实时跟踪 ， 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 。精细化养殖*注：图中数字由亿欧智库根据所搜集的企业数量以及企业应用类型估算*EO IntelligencePart2. 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）23农机自动驾驶精细化养殖数据平台服务 无人机植保
30、EO IntelligencePart2. 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 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 。截止时间： 2018年 4月企业简称 成立时间 所在城市 应用领域 融资轮次 最新融资时间 融资金额 投资机构大疆创新 2 0 0 6 /1 1 深圳市 无人机植保 股权转让 2 0 1
31、 5 /0 5 3 0 0 0 万美元 新天域资本极飞科技 2 0 0 7 /0 4 广州市 无人机植保 A轮 2 0 1 4 /0 9 2 0 0 0 万美元 成为资本、明泰资本科百科技 2 0 0 8 /1 2 北京市 数据平台服务 P r e - A 轮 2 0 1 7 /1 0 未披露 星瀚资本、中路资本零度智控 2 0 0 9 /0 2 北京市 无人机植保 C轮 2 0 1 7 /0 8 未披露 合源资本、千合资本奥科美 2 0 0 9 /1 0 北京市 数据平台服务 战略投资 2 0 1 7 /1 1 未披露 红杉资本、高通网易味央 2 0 1 2 /0 9 杭州市 精细化养殖 A
32、轮 2 0 1 7 /0 4 1 .6 亿人民币 美团、创新工场、京东等高科新农 2 0 1 2 /1 0 深圳市 无人机植保 战略投资 2 0 1 7 /1 2 未披露 远致投资珈和遥感 2 0 1 3 /0 4 武汉市 数据平台服务 A轮 2 0 1 6 /1 1 数百万人民币 合力投资常锋无人机 2 0 1 4 /0 1 深圳市 无人机植保 P r e - A 轮 2 0 1 7 /0 4 1 5 0 0 万人民币 初创投资博创联动 2 0 1 4 /1 2 北京市 农机自动驾驶 B轮 2 0 1 6 /1 0 数千万人民币 雅瑞资本、金浦投资、汉能投资佳格天地 2 0 1 5 /0 7
33、 北京市 数据平台服务 A轮 2 0 1 7 /0 4 6 0 0 0 万人民币 D C M 、经纬创投、磐谷资本等蜂巢农科 2 0 1 5 /1 1 北京市 无人机植保 A轮 2 0 1 7 /1 0 6 2 0 0 万人民币 戈壁创投 、东金融农博创新 2 0 1 5 /1 1 深圳市 数据平台服务 P r e - A 轮 2 0 1 7 /0 8 数百万人民币 云天使基金农田管家 2 0 1 6 /0 2 北京市 无人机植保 P r e - B 轮 2 0 1 8 /0 1 千万级美元 顺为资本麦飞科技 2 0 1 6 /1 2 北京市 无人机植保 P r e - A 轮 2 0 1 8
34、 /0 3 未披露 青桐资本亿欧智库：智慧农业生产环节新技术初创企业（融资在P r e - A 轮及以上的）来源：根据公开资料查询整理 亿欧（w w w . iy iou . c om ）EO Intelligence2.2 数据平台服务25Part2. 智慧农业四大典型应用场景EO IntelligencePart2. 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：以平台为基础，进行作物的精准管理26输入通过卫星遥感技术 、 实施监测天气变化 ， 自然灾害提前预测 。天气气候数据通过卫星 、 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 。农作物生长数据
35、根据作物类型收集病虫害数据 ，提前预防 ， 精准喷洒农药等 。病虫害数据依据天气 、 作物生长情况以及历史数据分析预测作物产量 。作物产量预测以无人机 、 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 。作物长势监测、管理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 。病虫害防治输出通过传感器收集土壤温湿度 、水分 、 PH值等 。土地土壤 数据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 。种植适宜区规划数据平台服务系统 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
36、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 。EO IntelligencePart2. 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27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 。无人机航拍 传感器采集无人机获取农业数据 ， 主要分为两种方式获取：一种为
37、 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 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
38、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 。EO IntelligencePart2. 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28使用卫星遥感技术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 、 精度
39、不够 仍是行业内存在的问题 。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 。 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 。EO IntelligencePart2. 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
