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[学术文献 ] A comprehensive review of recent approaches and Hardware-Software technologies for digitalisation and intellectualisation of Open-Field crop Production: Ukrainian case study in the global context 进入全文
COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE
Today, open-field crop agriculture is becoming an increasingly knowledge-intensive industry, driven by global trends in scientific and technological development in the digitalisation and intellectualisation of production processes. This, in turn, has a positive impact on the formation of national economies and food security in many countries, including Ukraine. The aim of this manuscript is to analyse and generalise modern approaches, as well as global and Ukrainian achievements in the field of development and implementation of comprehensive solutions for software and hardware of intelligent technologies for online monitoring of the soil and climatic conditions of agricultural production with decision support. This can be used to substantiate scientific and applied provisions for the rational utilisation of areas and resources, as well as to increase the stress resistance of crops during the full cycle of their cultivation. The object of research is non-stationary processes of aggregation, network exchange, and intelligent interpretation of distributed measurement data on the soil and climatic conditions of open-field crop enterprises. The subject of the study is methods, computer models, and means for intelligent monitoring of the soil and climatic conditions of agrotechnical facilities of open-field crop production. The important scientific and applied issue of multi-criteria analysis and logical generalisation of global and domestic trends in the field of intellectualisation and digitalisation of agricultural enterprises in open-field crop production has been solved in this manuscript. Worldwide experience in the development and implementation of technologies for the digitalisation and intellectualisation of agrotechnical processes has been analysed and summarised in the article according to the following criteria: the functional purpose of the developments, the structural and algorithmic organisation of the technologies used, the technical and functional effect obtained, the methods and approaches used for the creation of the technologies. This study enabled to identify and substantiate promising areas for the development and implementation of comprehensive hardware and software solutions for agroclimatic monitoring.
[学术文献 ] Cyber-agricultural systems for crop breeding and sustainable production 进入全文
TRENDS IN PLANT SCIENCE
网络农业系统（CAS）代表了农业的总体框架，它利用了育种和农业生产中无处不在的传感、人工智能、智能执行器和可扩展网络基础设施（CI）的最新进展。我们讨论了CAS的三个基本组成部分——传感、建模和驱动的最新进展和前景，以及新兴的农业数字孪生（DTs）概念。我们还讨论了可扩展的CI如何成为智能农业的关键推动者。在这篇综述中，我们阐明了CAS通过提高效率、生产力、可持续性和对气候变化的适应能力来革新作物育种和生产的重要意义。最后，我们确定了CAS研究和发展的未充分探索和有希望的未来方向。
[学术文献 ] Digital twins in smart farming: An autoware-based simulator for autonomous agricultural vehicles 进入全文
INTERNATIONAL JOURNAL OF AGRICULTURAL AND BIOLOGICAL ENGINEERING
Digital twins can improve the level of control over physical entities and help manage complex systems by integrating a range of technologies. The autonomous agricultural machine has shown revolutionary effects on labor reduction and utilization rate in field works. Autonomous vehicles in precision agriculture have the potential to improve competitiveness compared to current crop production methods and have become a research hotspot. However, the development time and resources required in experiments have limited the research in this area. Simulation tools in unmanned farming that are required to enable more efficient, reliable, and safe autonomy are increasingly demanding. Inspired by the recent development of an open-source virtual simulation platform, this study proposed an autoware-based simulator to evaluate the performance of agricultural machine guidance based on digital twins. Oblique photogrammetry using drones is used to construct three-dimensional maps of fields at the same scale as reality. A communication format suitable for agricultural machines was developed for data input and output, along with an inter-node communication methodology. The conversion, publishing, and maintenance of multiple coordinate systems were completed based on ROS (Robot Operating System). Coverage path planning was performed using hybrid curves based on Bézier curves, and it was tested in both a simulation environment and actual fields with the aid of Pure Pursuit algorithms and PID controllers.
[学术文献 ] A survey on the 5G network and its impact on agriculture: Challenges and opportunities 进入全文
Computers and Electronics in Agriculture
在未来十年，超高速5G网络将在农业中发挥关键作用，在使用最少劳动力的情况下提高作物的产量和质量。智能精准农业使农民获得更多信息和生产力。5G的出现将极大地改变农业和农业工作的性质。5G网络中基于物联网的云计算服务，为智慧农业提供灵活高效的解决方案。这将使各种无人农业机械在作物种植的耕种、种植和管理阶段实现自动化操作，并最终实现安全、可靠、环保和节能的操作，实现无人农场。本文对农业领域的5G技术进行了全面的调查，并讨论了智能精准农业的需求和作用；5G的好处；5G在精准农业中的应用，如实时监控、虚拟咨询和预测性维护、数据分析和云存储库；以及未来前景。
[政策法规 ] 农业农村部关于印发《全国智慧农业行动计划(2024—2028年)》的通知 进入全文
农业农村部网站；中国政府网；
农业农村部关于印发《全国智慧农业行动计划(2024—2028年)》的通知 农市发[2024]4号 各省、自治区、直辖市及计划单列市农业农村(农牧)、畜牧兽医、渔业厅(局、委),新疆生产建设兵团农业农村局,北大荒农垦集团有限公司、广东省农垦总局,部机关各司局、派出机构、各直属单位,有关单位： 为大力推进智慧农业建设,进一步推动《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》落地落实,我部组织制定了《全国智慧农业行动计划(2024—2028年)》。现印发你们,请认真组织实施。 农业农村部 2024年10月23日 全国智慧农业行动计划(2024—2028年) 为贯彻落实党中央、国务院关于发展智慧农业的决策部署,进一步推动《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》落地落实,加快智慧农业技术装备推广应用,制定本行动计划。 一、总体要求 基本思路。聚焦智慧农业发展的重点领域和关键环节,瞄准农业农村生产管理面临的难点问题,组织实施智慧农业3大行动,通过政策拉动、典型带动、技术驱动、服务推动,形成一批可感可及的工作成果,加快推动智慧农业全面发展,有力支撑农业现代化建设。 工作布局。在公共服务能力建设上,加快打造国家农业农村大数据平台、农业农村用地“一张图”和基础模型算法等公共服务产品;在产业布局上,着力推动主要作物大面积单产提升,培育一批智慧农场、智慧牧场、智慧渔场,推进全产业链数字化改造;在示范带动上,支持浙江先行先试,探索推广“伏羲农场”等未来应用场景。 行动目标。按照“一年打基础、三年见成效、五年上台阶”的工作安排,分阶段推进。2024年,全面启动智慧农业公共服务能力提升、智慧农业重点领域应用拓展、智慧农业示范带动3大行动8项重点任务。到2026年底,智慧农业公共服务能力初步形成,探索一批主要作物大面积单产提升智能化解决方案和智慧农(牧、渔)场技术模式,农业生产信息化率达到30%以上。到2028年底,智慧农业公共服务能力大幅提升,信息技术助力粮油作物和重要农产品节本增产增效的作用全面显现,先行先试地区农业全产业链数字化改造基本实现,全域推进智慧农业建设的机制路径基本成熟,农业生产信息化率达到32%以上。 二、重点任务 (一)实施智慧农业公共服务能力提升行动 1.打造国家农业农村大数据平台。完善国家农业农村大数据平台架构设计,统筹谋划存量资源和增量项目,加快推进算力、存储、安全、网络条件提升和灾备体系建设,构建统一的数据资源池和数据采集、汇聚治理、分析决策等系统,打造农业农村数据管理服务中枢。制定完善农业农村数据分类分级规范、数据资源目录和共享制度,应用“全农码”对农业资源、主体、产品数据统一赋码,深入推进数据资源汇聚治理和共享交换。升级优化“农事直通”移动端窗口,丰富和拓展为农服务数字化应用。构建农业农村大数据协同创新体系,制定促进数据平台上下协同的标准规范,推广农业农村大数据平台基座等软件工具。2025年,相关数据管理制度、标准规范基本建立,到2028年底,功能完备、上下协同、务实管用的国家农业农村大数据平台基本建成。 2.共建农业农村用地“一张图”。统筹用好农业农村地理信息公共服务平台等现有条件,开发满足农业农村管理应用需求的农业农村数字底图,完善地图制作、发布、服务等功能,为各级农业农村部门提供基础能力支撑。央地合作、部门协作推动各类涉农数据上图入库,建设耕地、永久基本农田、高标准农田、承包地、宅基地、耕地种植用途、养殖坑塘用地等专题图层,为每块地建立数字档案。鼓励各级农业农村部门和各类主体依托用地“一张图”,开发耕地种植用途管控、防灾减灾、生产托管、农机精准作业等各类应用。 3.开发智慧农业基础模型。建设农业基础模型与算法开放平台,建立农业智能模型算法软件开源社区,为各类农业模型开发提供高效敏捷的开发工具和基础模型库。开发推广具有自主知识产权的作物生长、动物行为和体征识别、生产管理决策、设施环境多因素联动调控等基础模型算法,以及智能育种、饲料配方、农场管理等通用软件工具或SaaS软件服务,为各类智慧农业应用提供技术底座。加快推动人工智能大模型在农业农村科研、生产经营、管理服务等重点领域应用。到2026年底,农业基础模型与算法开放平台和基础模型库基本建成,到2028年底,开发推广基础模型算法和通用软件工具或SaaS软件服务20个以上。 (二)实施智慧农业重点领域应用拓展行动 4.赋能主要作物大面积单产提升。组织国家智慧农业创新中心、优势科研单位和科技领军企业,聚焦全国重点区域重点品种,集成推广一批大面积单产提升的数字化种植技术方案。鼓励地方因地制宜推进水肥一体化智慧管控设施、信息化监管设备等数字农田建设,探索完善建设标准,优化国家、省、市、县四级耕地质量监测网络。加快推进农机装备的数字化升级,引导配备北斗辅助驾驶等系统设备终端,提高精准作业水平。鼓励有条件的地方整区域推进田间气象、作物长势、土壤墒情、病虫害等监测预警网络建设,形成覆盖全域的一体化监测体系。鼓励有条件的农业社会化服务主体拓展智慧农业服务,为小农户等经营主体提供贯穿全生产周期的农事指导、市场信息、防灾减灾等各类信息服务。力争到2028年底,主要粮油作物的数字化种植技术方案基本成熟。 5.培育一批智慧农(牧、渔)场。指导各地根据种养殖品种和生产条件的实际需求,集成应用适宜的信息技术装备,因地制宜建设多样化的智慧农(牧、渔)场。智慧农场,重点应用环境监测调控、水肥药精准管理、智能植保、无人巡检运输、智能农机等技术装备。智慧牧场,重点应用个体体征监测管理、环境精准调控、自动巡检消杀、疾病智能诊断、精准配方饲喂、自动采集清污、废弃物无害化处理等技术装备。智慧渔场,重点应用环境和水质监测、自动增氧、智能巡检、智能投饲、个体行为观测、鱼病智能诊断、分级计数等技术装备。实施农(牧、渔)场智慧赋能计划,汇聚各级农业农村部门、市场主体等多方资源力量,为有意愿有条件的农民合作社、家庭农场、农业企业等主体,提供智慧农业通用软件工具、信息技术培训、农技在线服务、市场信息等服务。 6.推动农业全产业链数字化改造。鼓励各地打造一批产业链数字化改造标杆,充分发挥行业组织、“链主”企业、龙头企业等作用,带动农业生产经营主体数字化改造,提高全产业链协作协同效率。深入实施“互联网+”农产品出村进城工程,推动国家级农产品产地市场智慧化升级改造,加强农产品产地仓储保鲜冷链物流信息化建设,打造面向市场、数据驱动、高效协同的智能供应链,推动产销顺畅衔接、优质优价。建设一批重要农产品全产业链大数据分析应用中心,加强重要农产品全产业链信息监测,引导产业有序发展。推进农产品质量安全智慧监管,建设国家综合监管平台,指导有条件的生产主体建立信息化质量安全管控系统,推广应用电子承诺达标合格证,鼓励有条件的地区开展追溯保品牌试点。 (三)实施智慧农业示范带动行动 7.推进智慧农业先行先试。支持浙江建设智慧农业引领区,综合应用技术创新、人才引进、财税支持、金融服务等政策措施,探索设立智慧农业专项资金,推动形成部省联动推进智慧农业建设的机制路径。支持智慧农业公共服务产品优先在浙江落地应用,推动“浙农码”与“全农码”有机衔接,率先实现部省数据互联互通和业务协作协同。持续推动浙江“乡村大脑”迭代升级,建设种植业、畜牧业、渔业“农业产业大脑”,开发推广“浙农”系列应用,建设一批不同技术模式的智慧农(牧、渔)场。到2028年底,浙江农业产业大脑基本建成,培育1000家以上数字农业工厂、100家未来农场,形成一批标准规范,研发推广一批成熟适用的智慧农业软硬件产品。 8.探索智慧农业未来方向。支持科研院校持续推进智慧农业技术模式迭代创新,加强智慧农业前沿技术研发与系统集成,引领智慧农业未来发展方向。支持中国科学院持续探索总结“伏羲农场”模式。持续优化土壤养分反演、作物模拟预测、气象精准分析等模型,开展耕地网格化、数字化管理,推动农业生产过程的数字化仿真、推演,形成最优种植方案。持续推进智能农机创新,在规模化应用场景下实现精准整地、精准播种、变量施药、变量施肥、变量灌溉、收获减损、运输减损、仓存减损、秸秆合理利用等精准作业。培育一批智慧农业领域科技领军企业,集聚创新资源,加快推进智慧农业技术研发、成果转化和产业化应用。 三、组织保障 (一)强化组织领导。建立智慧农业工作推进机制,成立工作专班,明确责任分工,制定年度任务清单,扎实有序推进各项任务落地实施。各省级农业农村部门要制定具体举措,明确主体责任,强化政策配套和工作力量保障,确保任务目标如期实现。加强行动计划监测调度,对重点任务重点项目实施情况进行跟踪调度和分析总结,及时发现解决实施过程中的问题。完善智慧农业专家咨询委员会,研究智慧农业发展趋势、重大问题,提出政策建议。 (二)加大政策扶持。用好高标准农田建设、智慧农业建设、设施农业建设、农业产业融合发展、农机购置与应用补贴等已有项目和政策,形成支持智慧农业发展的政策合力。统筹利用中央预算内投资、重大信息平台升级改造、重大科技项目等资金渠道,支持智慧农业能力条件建设,加快关键技术研发创新。加强对智慧农业公共服务应用的宣传培训。鼓励各地探索智慧农业专项补贴等新政策,健全技术、服务、金融等多样化政策支持体系。 (三)加强总结交流。及时总结工作进展和成效,推广典型经验和模式,编发智慧农业优秀案例集。建立智慧农业主推技术目录和信息发布制度,遴选发布智慧农业新技术新装备,促进技术供给与需求的有效衔接。召开智慧农业建设现场推进会,推动各地互学互鉴,以点带面整体提升。用好农业农村部官网、新媒体、中国国际农产品交易会等线上线下平台,充分展示智慧农业行动计划建设成果。加强智慧农业领域技术、人才、标准、经验等方面国际交流合作。 附件：农市发〔2024〕4号.ofd
[学术文献 ] 陆地巡检机器人关键技术及其在水产养殖中的应用前景 进入全文
农业工程学报
将陆地巡检技术引入水产养殖工厂可有效解决传统养殖模式低效率、错漏检的关键问题。该文综述了陆地巡检机器人的关键技术及在水产养殖中的应用前景，介绍陆地巡检机器人的定义及其应用发展趋势，重点探讨陆地巡检机器人的关键技术：包括传感器技术、机械驱动技术以及控制技术，详细讨论这些技术的分类、应用、挑战与趋势，进而分析水产养殖陆地巡检机器人的特定应用及技术适配，最后根据使用环境进行水产养殖陆地巡检机器人的技术预测，并根据未来发展挑战提出合理建议。未来水产养殖行业将向无人化巡检养殖发展，通过多传感器实现信息交融，通过交互平台实现远程观测控制，以应对未来复杂水产养殖环境下的数据融合处理，高效率高准确率巡检的挑战。
