临安区数字农业AI数据分析展示应用项目

近年来，临安区高度重视数字农业示范基地（园区）建设，通过一大批数字农业项目的实施，山核桃产业规模种（养）殖基地已基本完成数字化转型升级。然而，根据国家数字乡村试点和乡村振兴集成创新示范建设的任务要求，仅有山核桃一个主导产业的数字化转型升级是远远不够的，要想实现“一张图”直观、形象、动态地展示临安农业主导产业发展状况并为农业生产经营和决策提供科学依据，还需进行雷竹、粮油、茶叶等其他九大主导产业的数字化转型升级。目前，雷竹、水稻、茶叶等主导产业数字化转型升级方面的工作和成果还比较薄弱，具体表现在农业物联网传感设备布置较少、卫星和无人机遥感数据缺失、病虫害监测预警及产量预测等模型尚未建立、AI数据展示系统没有搭建等，需要本项目来填补此空缺。

（二）业务需求

本项目需要建立统一的数字农业AI感知和分析能力，提高雷竹、山核桃、水稻、茶叶等农业主导产业的生产监管水平和决策分析能力，并将分析结果赋能数字农业相关应用，助力农民增收。

具体业务包含两方面：一是针对雷竹、山核桃、水稻、茶叶等农业主导产业的天空地一体化人工智能感知能力，二是作物分布及面积分析、病虫害监测预警、水稻长势监测、产量预测（雷笋、水稻、茶叶）、作物价值估算、雷竹种植区域退化程度评价等6方面的分析能力。

具体业务流程分为四部分：天空地一体化数据感知体系构建，人工智能算法模型研发，人工智能应用系统设计开发，人工智能感知分析公共组件设计开发。

（三）功能与性能需求

1.功能需求

在雷竹、山核桃、水稻、茶叶的生产监管方面，已有一定的数字化应用服务基础，一小部分能够实现数字化，但受目前发展水平及农民数字心智水平等因素制约，农业生产监管仍然无法实现精准化，政府无法快速、准确地了解农业生产动态，不利于监管服务与决策分析。亟需更好地应用数字化技术来提高雷竹、山核桃、水稻、茶叶的生产监管水平，为农业精准决策提供依据，助力农民增收。

基于此，拟通过该项目采集示范基地天空地一体化数据并建立以下模型：①作物分布及面积分析模型，动态掌握雷竹、山核桃、水稻、茶叶种植户及数字示范基地分布情况，方便监管服务。②病虫害监测预警模型，对雷笋、山核桃、水稻、茶叶病虫害发生情况进行预测预警，以便及时采取相关防治措施。③水稻长势监测模型，方便对水稻生长情况进行动态感知。④产量预测（雷笋、水稻、茶叶）模型，方便提前了解雷笋、水稻、茶叶数字示范基地的产量信息。⑤作物价值估算模型，以便了解农户的作物价值情况，为相关金融服务提供基础分析能力。⑥雷竹种植区域退化程度评价模型，以便及时掌握雷竹种植区域的退化情况，为退化区域恢复提供决策依据。

最后，通过应用分析平台和分析成果驾驶舱展示，提升政策评估、监管执法、资源管理等决策效率，推进管理服务线上线下相结合，促进数据融合和业务协同。

2.性能需求

硬件方面：尽可能利用临安区范围内农业主导产业数字示范基地已布设的农业物联网传感设备，对于没有农业物联网传感设备的示范基地，再新布设相关设备。

服务器资源需求：本项目用需要提供高速、高带宽与互联网连接的通信线路；为了要保证线路畅通，除保证带宽外，还要建设备份接入通信线路，即实现与多个ISP接入线路的冗余均衡备份，项目需要双链路、各100Mbps带宽服务。各相关机构利用互联网连接到平台，有网络安全要求的单位采用专线方式接入互联网，并有专门的信息推送移动端程序。

（四）服务对象和服务范围

项目主要面向区农业农村局农林技术推广中心、植物检疫站等业务科室，通过全区80个数字应用示范基地的天空地一体化数据感知和模型分析、结果展示，提高农业主导产业宏观管理的科学性，提高政府监管服务数字化水平。

此外，项目的建设，可为天目雷笋项目、数字大田项目以及山核桃云平台项目提供精准化的病虫害监测预警、水稻长势监测、产量预测、作物价值估算及雷竹种植区域退化程度评价等服务，间接地指导种植户科学种植雷竹、山核桃、水稻及茶叶，提升种植户产业效益，促进共同富裕。

（五）建设原则

数字农业AI数据分析展示应用是个复杂的综合性数字化管理展示平台，根据总的指导思想确定以下几个原则：

l  先进性

在平台的选用、方法设计方面均要采用当前的先进技术，以保证系统功能的可靠发挥，其整体水平达到国内同行业领先水平。

l  实用性

系统建设目的为符合现实需求，使用简单，操作方便，使用鼠标就能够操作，易学易用。

l  标准性

项目符合国家相关标准、工业标准和行业标准，以适应今后业务需求的发展和扩充。

l  开放性

系统设计时充分考虑系统的开放性。

l  兼容性

要求不同的计算机平台、网络、操作系统和应用程序一起工作并共享信息。

l  安全性

系统设计时要充分考虑系统与数据的安全性，整个系统要严格遵循安全性原则，以保证系统的整体安全性。

l  保密性

要求信息不会被非法泄露、扩散。

l  可靠性

要求网络和平台随时可用，运行过程中不出现故障。

l  可拓展性

要求在设计阶段从体系、设备、拓扑、功能等各个方面对系统的可扩展性加以考虑。

l  可维护性。

要求运营者对网络和平台有足够的控制和管理能力。

（六）建设内容

（1）人工智能算法模型研发

主要包括人工智能算法训练数据库建立、人工智能算法训练数据标注、人工智能算法模型研发三部分工作。

其中6大人工智能算法模型主要有：①作物分布及面积分析模型②病虫害监测预警模型③水稻长势监测模型④产量预测（雷笋、水稻、茶叶）模型⑤作物价值估算模型⑥雷竹种植区域退化程度评价模型。

（2）人工智能应用系统研发

包括人智能分析成果展示页面开发和人工智能应用分析平台开发两部分。

人工智能分析成果展示页面开发，需要将人工智能感知体系获得的海量数据和人工智能算法模型的分析成果，在一张图上进行分场景的可视化展示，为规划、研判、指导、展示等具体工作提供有效支撑。表现形式为嵌入“天目云农”数据驾驶舱。主要页面包括：示范基地页面、关键指标页面、病虫害监测预警模型分析成果页面、水稻长势监测模型分析成果页面、产量预测（雷笋、水稻、茶叶）模型分析成果页面、作物价值估算模型分析成果页面、雷竹种植区域退化程度评价模型分析成果页面。

人工智能应用分析平台开发，要求根据不同模型的输入、输出数据类型及应用场景等定制不同的操作界面，允许使用者利用现有数据进行可视化分析、研判。主要功能模块包括：用户权限控制功能、感知数据查看下载模块、作物分布及面积分析功能模块、病虫害监测预警模块、水稻长势监测分析模块、产量预测（雷笋、水稻、茶叶）分析模块、作物价值估算分析模块、雷竹种植区域退化程度评价分析模块。

（3）人工智能感知分析公共组建设计研发

包括天空地一体化农业感知能力组件开发和人工智能农业应用分析服务组件开发两部分。

天空地一体化农业感知能力组件开发，要求支持使用者通过标准化数据接口，获取感知体系自主采集、汇总、处理后的各项原始数据进行使用，相关数据接口要托管在“天目云农”数据仓，并进一步对公共数据平台共享。

人工智能农业应用分析服务组件开发，要求支持使用者通过标准数据接口直接调取分析结果，或通过自主输入参数得到对应的分析结果，相关数据要通过接口传到“天目云农”数据仓，并进一步对公共数据平台共享。