スマート農業教育実訓センターのソリューション

一、建設背景

情報技術の急速な発展に伴い、スマート農業は農業現代化の重要な方向として、伝統的な農業の生産方式を徐々に変えている。スマート農業はモノのインターネット、ビッグデータ、人工知能、クラウドコンピューティングなどの先進技術を融合し、農業生産の精確化、スマート化と自動化管理を実現し、農業生産効率を高め、資源消費を下げ、農産物の品質安全を保障した。

教育分野では、新時代の農業発展の需要に適応する高素質な人材を育成するために、知恵農業の実訓基地を建設することは重要な意義がある。実訓基地は学生に実践操作プラットフォームを提供することができ、学生が実際の生産環境の中で知恵農業技術を学び、把握し、学生の実践能力と革新能力を高めることができる、同時に、実訓基地は農業従事者に技術訓練と継続教育サービスを提供し、知恵農業技術の農業生産における広範な応用を推進することもできる。

二、建設目標

（一）人材育成目標：

教育、実践、訓練を一体としたスマート農業人材育成基地を構築し、農業関連専門学生に実践教育の場を提供し、スマート農業技術の応用と操作を熟練させ、革新精神と実践能力を持つ高素質農業専門人材を育成させる、農業従事者に技術訓練サービスを提供し、知恵ある農業技術の応用レベルと業務能力を向上させる。

（二）技術モデル目標：

スマート農業分野の先進的な技術と設備、例えば農業物ネットワーク監視システム、スマート灌漑と施肥システム、ドローン植物保護と農地測量・製図、農業ビッグデータ分析と意思決定プラットフォームなどを展示し、周辺地域の農業生産に技術模範を提供し、スマート農業技術の普及と応用を推進する。

（三）科学研究革新目標：

スマート農業科学研究革新プラットフォームを構築し、教師と学生がスマート農業に関する科学研究プロジェクトの研究を展開することを奨励し、スマート農業発展の新しいモデル、新しい技術を模索し、農業生産における実際の問題を解決し、スマート農業の発展に技術的支持と理論的根拠を提供する。

三、建設原則

（一）先進性原則：

国内外の先進的なスマート農業技術と設備を導入し、実訓基地の技術レベルが業界の最前線にあることを確保し、学生と学生が最新の農業科学技術の成果に触れることができるようにする。

（二）実用性原則：

農業生産の実際の需要と人材育成目標に基づいて、実用性が高く、操作と維持が容易な技術と設備を選択し、実訓基地が農業生産と人材育成に真に奉仕できることを確保する。

（三）開放性原則：

実訓基地は本校の学生と教師に開放されるだけでなく、周辺の農業大学、農業企業、農業従事者にも開放され、資源の共有を実現し、実訓基地の利用率を高めるべきである。

（四）持続可能な発展原則：

建設の過程で、資源の合理的な利用と環境保護を十分に考慮し、省エネ・環境保護の技術と設備を採用し、実訓基地の持続可能な発展を実現する。

四、全体アーキテクチャ

（一）総合技術アーキテクチャ

（二）全体技術アーキテクチャの説明

1.インフラストラクチャ

基礎層は主に農業IoTインフラ、通信ネットワーク、クラウドコンピューティングの3つの部分を含む。その中で、農業IoTインフラストラクチャはセンサ、ビデオなどの監視装置、および計算、記憶、ネットワーク、オペレーティングシステム、基礎アプリケーションソフトウェアなどの資源を含む、通信ネットワークは既存の基礎に基づいて建設を展開し、無線ネットワーク、ブロードバンドネットワークなどを含む。クラウドコンピューティングには、クラウドストレージ、クラウドコンピューティング環境が含まれます。

2.業務データ及びインタフェース規範

業務データインタフェース規範層は主にインターネット農業データ取得インタフェース規範、モノのインターネット農業データ取得インタフェース規範と政府、企業農業データ取得インタフェース規範を含み、それぞれインターネット上の農業ウェブサイト情報の自動取得、モノのインターネットに基づく農業データの収集と農業関連政府部門及び企業農業データの集積問題を解決する。

3.アプリケーションプラットフォーム層

プラットフォーム層は、スマート農業ビジネスのニーズに対応するさまざまなアプリケーションに対して、アプリケーションサポートと安全サポート能力を含む統一的な機能サポートを提供しています。応用層はスマート農業の実際の需要に基づいて、1大プラットフォーム上に9アプリケーションサービスシステムを構築する。その中には：農業物連システム、農業病虫害知能モニタリング管理システム、専門家及び知識ベースシステム、農畜産物品質安全遡及システム、農事管理システム、可視化モニタリングシステム、農業知能灌漑システム、農産物取引システムと農業ビッグデータ知能意思決定分析システムが含まれている。

4.データ管理センター

データ管理層では、データテーブル操作に対する各種サービスをカプセル化し、データベース操作の複雑性を隠蔽し、異なるデータベース変換の移植可能性を高めた、データ管理層はデータベースとの操作を実現し、トランザクション制御、セキュリティ、制御とデータベース接続数及び負荷の均衡などを実現する。異なる業務ニーズに基づいて、関連する基礎データベースと特定の業務データベースを構築し、非構造化、半構造化、構造化農業データ管理センターを形成する。多源異種農業データに対して統一的な管理、共有交換を行い、農業の各種業務が情報交換とサービスに対する需要は、上層業務応用にデータサポートを提供する。

5.ユーザー層

ビジネスコンポーネントとビジネスオブジェクトのパッケージ化により、インタフェースを表示するのが簡単になります。インタフェース表現はソフトウェアが提供するクライアントグラフィックスインタフェースであるビジネスコンポーネントとビジネスオブジェクトのビジネスロジックを呼び出して実現される、処理ロジックが一致するWebインタフェース。ユーザー層とは、管理者、生産者、教師、学生の主要なサービス対象を指します。

6.保障サポートシステム

全体構造の各層の建設には、政策支持体系、標準規範体系、運営管理体系、安全保障体系を含む広範で総合的な支持と保障が必要である。これらのアーキテクチャはプラットフォーム建設全体の各方面を貫き、プラットフォームの安全、効率的な運行を確保する。

7.システム導入とセキュリティ

方案の全体設計にはシステム運行環境の説明、安全アクセス制限、身分認証、アクセス制御、通信完全性、機密性が含まれている。アプリケーションセキュリティ、ソフトウェアセキュリティ、ハードウェアセキュリティ、ネットワークセキュリティ、データベースセキュリティなどの多角的な角度からシステムの安全、安定した運用を確保する。

五、建設内容

（一）知恵栽培実訓区

1.スマート栽培区の建設

（1）スマート温室建設

スマート温室（例：ガラス温室、プラスチック温室）を建設し、先進的な環境モニタリングと制御システムを配備し、温室内温度、湿度、光照射、二酸化炭素濃度などの環境パラメータの自動モニタリングと正確な調整を実現する。無土栽培、立体栽培などの先進的な栽培技術を採用し、野菜、花卉、果物などの経済作物を栽培し、知能化、高効率化の温室栽培モデルを展示する。

モノのインターネットセンサーを設置し、リアルタイムで温度室内の温度、湿度、光照射、二酸化炭素濃度、土壌土壌水分、土壌肥料力などの環境パラメータを監視測定し、知能制御システムを通じて作物の成長需要に応じて環境を制御するパラメータを自動的に調節する。

インテリジェント灌漑と施肥システムを構築し、土壌土壌の土壌土壌水分と作物の成長段階に基づいて、正確な灌漑と施肥を実現し、水資源と肥料の利用率を高める。

（2）大田精確栽培建設

大田栽培区域を計画し、土壌土壌土壌土壌状況モニタリングシステム、気象モニタリングステーション、知能灌漑システム、ドローン植物保護システムなどを設置し、大田栽培の精確化管理を実現する。センサーを通じてリアルタイムに土壌、気象などのデータを収集し、ビッグデータ分析と意思決定支援システムを利用して、農作物の播種、施肥、灌漑、病虫害防止などの生産段階を指導し、農業生産効率と品質を高める。

（3）土壌土壌土壌土壌水分の早期警報管理

Ø土壌情報管理：システムはセンサーで測定した土壌の水分含有量を相対水分含有量に換算する機能を備え、土壌情報管理は土壌情報を時間通りに報告することを実現し、そしてリアルタイムで土壌情報を監視することができる。

Ø土壌土壌土壌水分警報モデル：作物の成長過程に必要な土壌水分状況に基づいて、多段区間警報を設置することができ、 例えば：過湿または飽和状態（第5級）、湿潤状態（第4級）、鄒適湿度（第3級）、干ばつ状態（第2級）、極度干ばつ（第1級）。現在の作物の生育環境の適宜度を見て生育状況を指導することができる。

Ø土壌土壌土壌土壌土壌状況のリアルタイム警報機能：土壌土壌土壌土壌土壌状況の警報結果に基づき、警報機能を提供し、前年同期比、土壌土壌土壌状況の変化傾向を見ることができることを示す。

（4）作物成長のモニタリングと管理

高精細カメラ、無人機などの設備を利用して、作物の生育状況をリアルタイムに監視測定し、作物株の高さ、葉面積、病虫害の発生状況などの情報を取得する。

画像認識と人工知能技術を用いて、モニタリングデータに対して分析処理を行い、作物の成長状態の知能診断と病虫害の早期警報を実現し、そして相応の管理提案を提供する。

（5）農業病虫害知能モニタリング管理プラットフォーム

v の病虫害知能リアルタイムモニタリング

農作物の病虫害の画像に対して自動識別と分析を行い、自動生成と田畑管理措置などの機能を実現し、田畑作業員はそれによって直ちに田畑管理作業を展開し、スマートフォンに報告された病虫害の画像を識別、分析、処理し、情報フィードバックを実現し、スマートフォンは病虫害の種類、発生状況、対応田畑管理措置などのフィードバック情報を受け取る、各地の病虫害状況の動態展示機能を実現する。

v の病虫害の知能認識

人工知能の画像分類アルゴリズムに基づいて、農作物の写真をアップロードすることができ、人工知能プラットフォームは農作物の種類を自動的に識別し、作物の葉の中の病虫害の種類を識別する。

現在サポートされている農作物の種類は、リンゴ、ジャガイモ、トマト、ブドウ、トウモロコシです。

識別可能な病虫害には、黒星病、灰斑病、葉斑病、黒腐病、葉斑病、褐斑病、輪斑病、かさぶた病、早期疫病、晩病病、葉枯病、松錆病、白粉病などが含まれる。

（6）知能灌漑制御システム

このシステムは主にセンサモジュール、制御ユニット、実行機構から構成されている。センサーはリアルタイムで土壌の湿度、温度、気象データ（降雨量、光強度、風速など）を監視する。これらのデータは無線伝送技術を通じて制御ユニットに送信され、制御ユニットは予め設定された灌漑戦略とデータ分析結果に基づいて、作物に必要な灌漑量と灌漑時間を正確に計算し、実行機構に指令を出す。執行機構は通常、ポンプ、電磁弁などの各種灌漑設備であり、指令に基づいて自動的に開閉し、灌漑の起動、停止を正確に制御する。

2.知恵養殖区の建設

（1）知恵水産養殖区

スマート水産養殖池を建設し、水質モニタリング設備、溶存酸素制御システム、スマート餌機などを備え、水産養殖のスマート化管理を実現する。リアルタイムで水質パラメータをモニタリングし、養殖環境を自動的に調整し、飼料を正確に投与し、水産養殖の生産量と品質を高め、養殖コストとリスクを低減する。

（2）スマート畜産養殖施設の建設

インテリジェント化された家畜・家禽の養殖舎を建設し、自動通風、温度制御、湿式制御、照明制御システムを備え、家畜・家禽に適切な成長環境を提供する。

自動フィードシステム、自動飲用水システム、糞便整理システムなどの自動養殖設備を設置し、養殖効率を高め、労働強度を低下させる。

（3）養殖環境モニタリングと早期警報

養殖舎内に多種のセンサーを設置し、リアルタイムでアンモニアガス、硫化水素、温湿度などの環境パラメーター、及び家畜・家禽の活動量、採餌量、飲用水量などの生理パラメーターを監視する。

データ分析とモデル構築を通じて、養殖環境の知能警報と家畜・家禽の健康状況のリアルタイム評価を実現し、養殖過程で発生した問題をタイムリーに発見し、解決する。

3.農業生産管理システム

主な目的は農業生産と管理情報化を実現し、農事栽培と生産過程を記録することである。システム機能は：基礎資源管理、投入品管理、農作物ファイル管理、農作物栽培管理、生産加工管理、ロット管理、包装管理などを含む。

4.農畜産物品質安全トレーサビリティシステム

農畜産物の品質追跡システムを構築し、モノのインターネット、QRコードなどの技術を利用して、農、畜、鳥、水産物の栽培、養殖、成長、採集、屠殺、加工から販売までの全過程に対して情報記録と追跡を行い、製品品質のトレーサビリティを実現し、消費者の権益を保障する。農牧部門に有効な農産物品質安全監督管理メカニズムと手段を提供する。

（二）農業ビッグデータとインテリジェント意思決定センター

1.データ統合と要約

多システムデータソースデータの抽出、各種農業データを異なるデータソースから収集し、1つの中心データベースに統合する、例えば気象データ、土壌データ、生産データ、販売データ、農産物価格データなど。

スマート栽培実訓区とスマート養殖実訓区の各種センサーデータ、及び気象データ、環境データ、ビデオデータ、病虫害データ、ドローンデータ、水肥料一体化データ、追跡データ、市場データ、第三者監視データなどの外部データを統合し、有線と無線通信ネットワークを通じて、データのリアルタイム収集と伝送を実現する。

2.農業ビッグデータプラットフォームのデータ分析

農業ビッグデータストレージと管理プラットフォームを構築し、分散型ストレージ技術を採用し、マス農業データに対して効率的なストレージと管理を行う。ビッグデータ分析とマイニングツールを開発し、データ統計分析、機械学習、ディープラーニングなどのアルゴリズムを用いて、農業データに対して分析処理を行い、データの背後にある法則と価値をマイニングする。

（1）基礎情報の統計と分析

u行政情報特別テーマライブラリ

園区の計画、建設の進展、管理機構の状況、園区の位置、面積、産業種類、生産額、恵農の牽引情報などを含む。

u企業または基地情報特定テーマライブラリ

企業情報、栽培情報、品種分布、生産量、農作業活動、生産加工技術、ブランド、マーケティングデータなどを含む。

uソーシャルサービス特集ライブラリ

農業専門家知識ベース、園区の特色ある栽培、加工技術データ、園区の革新成果などを含む、統制統制、グリーン生産サービス情報などを統制する。

（2）作物農業生育環境の分析

センサー、ドローン、リモートセンシングなどの技術を利用して、土壌湿度、気温、光照射、二酸化炭素濃度などの作物の成長環境データを取得し、作物の成長環境を監視、分析、予測し、適切な成長条件と栽培決定を提供する。

（3）作物成長のモニタリングと評価

センサ、ドローン、リモートセンシングなどの技術を利用して作物の成長環境、成長状況などのデータを収集し、データ分析を通じて作物の成長傾向、病虫害の発生確率などを予測し、農業生産のために意思決定支援を提供する。

（4）病虫害の診断と予防と治療の分析

画像認識とビッグデータ分析技術を利用して、農地の病虫害の画像に対して識別と分析を行い、病虫害のタイプ、程度と伝播範囲を確定し、適時な予防と治療措置と提案を提供し、病虫害が作物の生産量に与える影響を減らす。

（5）農業生産分析

農業生産過程に対して精細化管理を行い、栽培計画、資源分配、生産追跡などの方面を含む。農業生産過程の全面的な監視と管理を通じて、農業生産効率を高め、生産コストを下げ、農産物の品質を高めることができる。

（6）経営分析

農業市場情報、価格指数、販売データ、農産物追跡などの関連データを結合し、農産物の販売、コスト効果、投入産出比、市場価格変動と市場フィードバックを分析し、経営戦略を分析し、農業生産者に経済損益分析とリスク評価を提供し、企業の競争優位性と劣勢を理解し、それによってより合理的な経営計画を制定することができる。

（7）農業市場の予測

ビッグデータ分析技術を利用して、価格動向、市場需要、供給状況などの歴史的農業市場データを分析し、予測し、農業生産者に市場動向と予測情報を提供し、より合理的な生産と販売決定を支援する。

（8）農業資源の分析

土地資源、水資源などのデータを結合し、農業資源を精細化管理し、資源利用効率を高め、生産コストを下げる。

（9）農業投入品のモニタリングと最適化

データ分析を通じて、農業投入品の使用状況を監視し、制御し、農業生産効果と農産物品質安全レベルを高める

（10）産業分析

生産監視、物資監視、サプライヤー監視、園区品質監視。

（11）トレース管理

トレーサビリティ製品統計、トレーサビリティスキャンコード統計、トレーサビリティスキャンコード区域ランキング、スキャンコード分布地図、農産物品質安全モニタリングと早期警報、全面的な農産物品質安全モニタリングとリスク早期警報を提供し、農産物品質安全を確保する。

3.多次元意思決定コックピット

可視化モニタリングシステムは指導者に全面的、多次元的な農業ビッグデータの可視化展示を提供し、指導者が栽培面積、栽培構造、生産進度、災害警報、生産量予測などをマクロ的に制御することを支持し、科学的な意思決定に根拠を提供する。

4.農業技術知識資源庫

大量かつ多元的な農業技術知識を結集することは、現代農業発展の重要な情報ハブである。栽培分野の品種選択、播種、田畑管理から病虫害防止までの全プロセス知識、例えば異なる農作物の特性に対する施肥技術、及び各種病害の診断とグリーン防止方法、養殖には家畜・家禽の飼育管理、疫病予防制御、さらには水産養殖の水質調整などの内容が含まれている。広範な農民、農業従事者、その他の農業関係者に専門的な農業技術知識を容易に獲得するルートを提供し、農業知識の伝播と応用を促進し、農業現代化の発展と農村振興に堅固な知識サポートを提供する。

システムに知識ベースを内蔵した上で、システムはdeepseekや文心一言などの主流の大モデルAIシステムとドッキングすることができる。お客様によりインテリジェントで豊富な農業技術知識を提供します。

（三）農産物加工と電子商取引実訓区

1.農産物加工モデル

小型農産物加工生産ラインを建設し、農産物の洗浄、選別、包装、鮮度保持、乾燥などの加工技術を展示し、学生の農産物加工技術に対する実践的な操作能力を育成する。

2.農産物電子商取引プラットフォームの構築

農産物電子商取引プラットフォームを構築し、農産物のオンライン販売業務を展開し、学生に農産物電子商取引の運営モデルとプロセスを理解させ、ネットワークマーケティング、顧客サービス、物流配送などの電子商取引の技能を身につける。

3.農産物の品質検査と認証

農産物の品質検査設備を配備し、農産物に対して残留農薬、重金属含有量、微生物指標などの検査を行い、農産物の品質の安全を確保する。同時に、農産物品質認証に関する訓練を展開し、学生に農産物認証基準とプログラムを理解させる。

（四）無人機応用実訓練区

1.ドローン飛行場の建設

ドローンの離着陸、飛行訓練、作業のニーズに応えるために、専用のドローン飛行場を計画、建設する。敷地周辺に安全防護施設を設置し、飛行の安全を確保する。

2.無人機設備の整備

多回転翼、固定翼などの異なるタイプの無人機を購入し、ハイビジョンカメラ、多スペクトルカメラ、熱イメージングカメラなどの任務荷重を備え、農地の測量・製図、作物の生長モニタリング、病虫害の予防・治療、農薬散布などの異なる応用シーンの需要を満たす。

3.ドローン操縦とデータ処理訓練

無人機の操縦技術の育成訓練を展開し、学生と学生に無人機の離陸、着陸、サスペンション、航路計画などの基本的な操作技能をマスターさせる。

ドローンデータ処理訓練を行い、画像の連結、データ分析、レポート生成などの内容を含み、学生はドローンで取得したデータを上手に運用して農業生産分析と意思決定を行うことができる。

（五）スマート農業技術の発展と成果の展示

1.スマート農業技術の発展展示

スマート農業科学技術館を建設し、実物展示、模型デモンストレーション、マルチメディアインタラクティブなどの形式を通じて、スマート農業の概念、技術、発展過程と応用成果を公衆に普及させ、スマート農業に対する公衆の認知度と関心を高める。

2.スマート農業成果の展示

展示区で実訓基地が知恵農業技術の研究開発、応用普及と人材育成などの面で得た成果を展示し、科学研究プロジェクトの成果、受賞証明書、学生の作品などを含み、実訓基地の影響力と模範的な役割を強化する。

六、私たちの優勢

（1）ソフトウェアシステムは文朗潤誠に基づく成熟したものネットワーク共通プラットフォーム、機能は柔軟に配置でき、システムの運行は安定で信頼性があり、性能は優れている。

(2)統合されたビデオ監視機能、ビデオと環境モニタリングをシームレスに統合し、本当の意味の可視化モニタリング管理を実現する。

(3)集積度が高い、先端監視装置は文朗潤誠が自主開発した一体化温室知能監視端末を選択し、集積度が高く、専門的な設置が必要なく、プラグインはすぐに使用でき、後期のメンテナンスは簡便である。

(4)ハードウェアの信頼性が高い,IP 66以上の先端設備の防護レベル、防塵、防水、屋外に設置でき、雨や湿気などの劣悪な環境に適応できる。

(5)ソフトウェアシステムの機能改善、農業顧客のためにカスタマイズされたシステムインタフェース、インタフェースはフレンドリーで、操作が便利です。統合されたビデオ監視機能により、便利な遠隔可視化管理を実現する。

(6)互換性が良い、構成によって、顧客の既存の異なるメーカーブランドの収集と制御装置を接続することができる。柔軟な構成機能により、さまざまなお客様の個性的なニーズに対応できます。

(7)コンピュータ、携帯電話、Padなど多様な端末アクセスをサポート、スマートフォンクライアントソフトウェアを提供し、いつでもどこでも温室環境を監視することができる。統合ウィーチャット、携帯メールなどの多種の展示と相互作用方式があり、情報伝達がタイムリーで便利である。

(8)システム拡張性に優れている、二次開発をサポートし、顧客の既存の他の情報システムと深く統合することができる。

◆プレゼンテーションセンター：文朗潤誠スマート農業クラウドプラットフォームのデモ

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