大田作物数字农场建设指南（试行）

　　1 适用范围

　　本指南适用于300亩以上规模化大田作物数字农场建设，其他规模农场可参照执行。

　　2 建设原则

　　依据规模农场的现有基础条件，以实际需求为导向，遵循实用性、兼容性、经济性原则，分级、分类有序实施。

　　3 建设内容

　　主要包括基础条件、数字化设施装备、数字化管理平台、人员配备与操作规范等。

　　3.1 基础条件

　　根据农场的规模确定基础设施建设情况，选择与种植对象生长环境相适应的高标准农田，为农业智能装备、测控装备、管控平台提供工作环境和条件。

　　3.1.1 田块整治

　　3.1.1.1 田块宜集约化改造，有适用于智能化农机装备出入田块的坡道。原则上单块田块长度不小于60m，宽度不小于30m。

　　3.1.1.2 地块宜以条带状分布为主，相邻地块之间、地块与道路之间衔接顺畅，无作业死角，地面和耕层内无影响农机作业的石块及其他障碍物。

　　3.1.1.3 地块坡度：单块旱地纵向坡降不大于10%，横向坡降不大于3%，单块水田田面高差控制在3cm范围内。

　　3.1.2 电力设施

　　3.1.2.1 配置完善的电力系统，保障农业所需的强电、弱电等各种设施正常运行，满足农业灌溉、农情监测等基本需求。

　　3.1.2.2 对农田灌溉设备宜配置柴油发电机，对关键数据采集设备宜配备不间断电源。

　　3.1.3 网络基础设施

　　3.1.3.1 农场应建设宽带及无线网络，且生产区与办公生活区宜独立配置，确保网络稳定运行。

　　3.1.3.2 网络须覆盖农场所有数字化设施设备使用区域并确保农场内数据稳定传输。

　　3.1.3.3 可建设5G基站及北斗定位增强基站，解决后期智能化农机及无人农机的定位需求。

　　3.2 数字化设施装备

　　3.2.1 农田信息感知

　　3.2.1.1 配备农田作物长势感知系统，通过地面物联网设备对农田作物长势进行实时监测，监测数据包括但不限于冠层NDVI、生物量、叶面积指数、营养状况、生育期、茎蘖数等，并对作物生长和营养情况进行诊断分析，提出适宜的追肥方案。

　　3.2.1.2 配备农田环境信息感知系统，自动采集和展示农田环境的温度、湿度、光照强度、气压、风向、风速、降水量等指标数据，并对环境异常情况实时报警。

　　3.2.1.3 配备农田土壤墒情感知系统，自动采集和展示农田土壤的湿度、温度、pH值、EC值等指标数据，为农场的灌排提供决策信息。

　　3.2.1.4 配备智能虫情测报灯、害虫智能性诱监测设备及病害自动监测预警设备、植物病菌孢子捕捉仪等，实时了解重大病虫害发生、发展情况，及时预防农业病虫害的发生和蔓延。

　　3.2.1.5 可配置农业监测无人机、农田巡检机器人等，通过空中无人机及地面机器人巡田，获取园区尺度的作物实时影像，实现对田间作物生长的监控和诊断管理。

　　3.2.2 农场视频监控

　　3.2.2.1 在农场内外、农场物资区、种植区主干道、主要出入口、泵房及灌溉区域、肥料库、药品库、农机库等关键点安装摄像头，实现农场内外和种植区情况实时监控。

　　3.2.2.2 选配AI摄像头、安防报警设备等。

　　3.2.2.3 视频信号应全部统一接入农场智慧管理系统。

　　3.2.3 智能耕整地

　　3.2.3.1 采用高功率智能拖拉机、旋耕机、深松机、圆盘犁、卫星平地仪、水田打浆机等，打破犁底层、恢复土壤耕层结构、提高土壤蓄水保墒能力、消灭深层杂草、减少病虫害等。

　　3.2.3.2 配置作业监测系统，对作业类型、时间、状态、质量进行实时统计，并上传至农机管控平台。

　　3.2.4 智能播种插秧

　　3.2.4.1 选配智能化小麦播种机及水稻插秧机，实现智能化播种及插秧。

　　3.2.4.2 选配水稻智能浸种催芽系统、水稻智能育秧系统等，实现对水稻秧苗的智能化管理。

　　3.2.4.3 选配基于数字处方的小麦变量施肥播种一体机及水稻无人侧深施肥插秧机，实现农场无人化变量播种插秧施肥作业。

　　3.2.4.4 配置作业监测系统，对作业类型、时间、质量等数据进行实时采集、汇聚和应用。

　　3.2.5 智能植保施肥

　　3.2.5.1 配置巡田航测无人机、农业植保无人机、智能化自走式植保机、智能化施肥机等，有需要的农场可增加变量作业系统，实现精准化喷药及施肥。

　　3.2.5.2 可选用智能除草机器人进行精准除草。

　　3.2.5.3 配置作业监测系统，对作业类型、时间、质量等数据进行实时采集、汇聚和应用。

　　3.2.6 智能灌溉

　　3.2.6.1 对泵房进行智能化改造，应配置恒压变频控制柜、水源液位传感器、管道压力传感器、智能蝶阀、全自动电动执行器等，保证灌溉水水位稳定及田块灌溉用水充足。

　　3.2.6.2 在干渠、支渠、排水沟、斗渠等配置自动化闸门，实现进退水自动化。

　　3.2.6.3 在泵房下游配置水质监测设备，在排水沟布设尾水水质监测设备，实时获取灌溉用水及灌溉尾水的水质情况。

　　3.2.6.4 配备智能灌溉系统，根据每亩（田块）作物长势情况、土壤墒情状况以及气象条件按需进行灌溉，实现精准灌溉和管理。

　　3.2.7 智能收获

　　3.2.7.1 配置或使用智能化收获机，实现智能化收获。可配置或使用自动捡拾进料打捆机，自动完成秸秆捡拾、打捆与放捆，便于秸秆的回收处理。

　　3.2.7.2 配置产量及品质监测仪，实现对单位产量及谷物籽粒品质的监测，生成产量及品质分布图，为下季农事操作提供指导。可配置农产品农残分析仪，监测农药残留量、细菌、微生物量等情况，为粮食安全提供可靠依据。

　　3.2.7.3 配置作业监测系统，对作业类型、时间、质量等数据进行实时采集、汇聚和应用。

　　3.3 农场智慧管理系统

　　规模大、有条件且已具备信息化建设基础的农场，可结合自身需求建设智慧管理系统，接入农场所有数字化设备设施， 对作物生产过程、作物信息、环境信息、人员信息、设备状态、物资等数据进行采集、管理、展示和分析，提高农场数字化管理水平。

　　3.3.1 农田基础数据库

　　3.3.1.1 对田块进行数字化，形成数字化田块图。建设初期宜编制农田规划并每年进行一次更新，形成农田规划图。

　　3.3.1.2 利用灵活、高效的信息资源采集为手段，实现包括农场的各类原始数据的集中汇聚。

　　3.3.1.3 通过信息资源共享，实现大数据的分析及数据的深度挖掘与应用，协助农场管理人员全面掌控农场数据，实现数据的互联互通。

　　3.3.1.4 以适当比例尺数字地图为基础，构建包括农场田块、农场设施（道路、沟渠、泵站、仓库等）、土壤、气象、品种、管理措施等智慧农场基础数据库，全面支撑智慧农场数字化运行。

　　3.3.2 农田感知管理

　　3.3.2.1 实时接收农田作物长势、大气温湿度、虫情、病害发生等数据，以数字或图表形式在显示终端独立呈现。

　　3.3.2.2 对作物全生育期生长、作业等信息进行数字化管理，及时处理相关数据，对异常发出预警提示。

　　3.3.2.3 系统管理员可在系统界面给不同角色发布和推送信息，信息内容包括文字和图片，并可以查询历史推送信息记录。

　　3.3.3 智慧农作管理

　　3.3.3.1 接入物联网设备、农业生产传感器、监控摄像头等，实现生产直播。

　　3.3.3.2 根据土壤类型及肥力情况、作物历史产量、作物长势情况等进行作物生产过程中的管理分区。

　　3.3.3.3 根据产量目标的确定，进行品种选择、播种或插秧期确定、基本苗确定、以及植保、施肥农事时间安排等栽培方案的设计。

　　3.3.3.4 根据农田信息感知系统采集的数据，耦合作物生长模型，生成精确施肥及灌溉方案，预测预报作物长势情况、当季作物产量与品质等。

　　3.3.3.5 提供农产品销售信息、销售渠道、活动策划等，实现作物农技服务和市场信息服务功能。

　　3.3.4 智能农机管控

　　3.3.4.1 根据田块的数字地图，查看各区域农机信息、各地块作业动态和作物管理状态。

　　3.3.4.2 实现托管区域农机作业及生产信息的可视化、智能化管理和信息化调度。进行农机车机信息管理、农机作业组合管理，农机型号管理。

　　3.3.4.3 实现历史数据统计分析与查询功能，可调取单台农机的历史作业总面积、作业总时长和作业总批次数量。

　　3.3.4.4 对农机作业的合格率参数统一管理，可按作业类型和行政区划，统一设置各类农机作业的合格率指标（比如耕深、航速等），可查看农机作业合格率数据。

　　3.3.5 农场大数据应用

　　3.3.5.1 根据实际需求配备可视化显示屏，实现农场生产数据、预警提示、农机状态等信息动态监管，为生产管理决策提供辅助支持。

　　3.3.5.2 对作物长势、大气环境信息、土壤墒情信息、病虫害发生情况等生产数据可进行分析和处理，对异常警告数据可及时通过手机APP、微信等方式向相关人员实时预警。

　　3.3.5.3 应将传感器等设备与省农业物联网管理服务平台实现对接，实时推送环境、土壤、作物长势、农机作业状态等数据。

　　3.4 人员配备与操作规范

　　3.4.1 数字化技术人员配备

　　应配备相应的数字化技术人员。

　　3.4.2 操作规范

　　制定生产、管理等数字化应用相关制度，规范操作流程，落实岗位责任，保障数字化设施设备和管理系统正常运行。

　　3.4.3 数据报送要求

　　数字化技术人员应以规定频率、时间、地址报送相关数据，对未通过数据校验的数据，按要求修改完善后重新提交，确保数据报送的及时性、完整性、准确性。

　　附表 大田作物数字农场硬件设备配置参考表.pdf