我國耕地資源分布廣、面積大，耕地利用情況復雜、作物種類繁多。耕地用途管制采用傳統人工調查手段難以充分滿足全域覆蓋、動態監測、及時查處的常態化監測需求，導致發現問題慢，調查周期長。

智慧農業監測系統解決方案依托公司在視頻圖像、物聯網感知領域的優勢，結合人工智能、物聯網、和大數據等核心技術，圍繞作物生長狀態監測、田間智能灌溉、重大病蟲害智能化識別、氣象災害監測預警和數字化綠色防控等方面，實現田間生產、管理、防控、服務全流程的數字化。

依托AI作物分類識別系統，對區域內的土地實際利用情況開展常態化監測。平臺可對每個地塊的實際種植作物進行識別，動態標記永久基本農田和高標準農田中非糧食作物種植行為，強化高標準農田用途監測，加強耕地保護、保障糧食安全。

農田農耕智能監測

“非農化”監測：通過攝像頭及AI智能識別實現常態化耕地實際利用現狀監測，通過土地利用監測，對任意自定義區域內的土地實際利用開展常態化的定期監測，幫助自然資源/農業相關部門快速、動態的掌握耕地資源的真實利用情況，及時發現并遏制“非農化”問題。

“非糧化”監測：通過攝像頭及AI智能識別實現常態化農田實際種植作物監測與非糧食作物識別，永久基本農田和高標準農田原則上全部用于糧食生產。通過AI作物識別技術，對每個地塊進行實際種植作物進行識別，并動態標記在永久基本農田和高標準農田內種植非糧食作物的行為。強化高標準農田用途監管，確保高標準農田高質高效建設。

“撂荒地”監測：撂荒地的定期全量排查，遏制高質量耕地的浪費行為。通過AI技術，常態化的對長期閑置、撂荒的耕地進行排查和識別，服務于大面積的排查和監管需求。助力主管部門建臺賬、跟蹤跡，整治一塊、銷號一塊、耕種一塊，讓撂荒地“底子清、情況明、數據準”

節水灌溉系統

智能按需灌溉：基于水稻種植模型，全面構建綜合考慮作物生長—環境調控—稻田水分的灌溉決策技術，動態生成作物需水量，實現適時適量的按需補給，有效提高大田水肥生產效率。

精準按量調控：通過首部智能泵站、田間自動灌溉系統和云端灌溉管控應平臺實現對整個灌溉區域或部分灌溉小區的聯網管理，實現對灌溉小區的智能灌溉、定量灌溉、定時灌溉、計劃輪灌等自動化操作，減少灌溉操作人工投入，提高田間灌溉水利用系數。

農田智能監測

農田環境監測系統通過大田環境監測系統、土壤墑情監測系統、大田種植區視頻監控系統，廣泛覆蓋農田生產區域，采集多種田間環境數據指標參數，能夠配合農情監測系統對生產區域進行更加全方位的覆蓋監測，將不同區域的環境指標進行數據互通互聯，進一步提高監測數據結果準確性，確保監測數據具有針對性、代表性，結合農情監測系統，形成一套完整的農田防護體系。

病蟲害防治系統

通過AI智能監測病蟲害、智能蟲情測報、物聯網殺蟲燈等系統，對生態環境保護工程進行科學合理布局，構建綠色防控體系。

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