安徽2024年农业综合类主推技术操作规程（2项）

附件6综合类主推技术操作规程（2项）第59项：云农场智慧服务与农产品可信可视化技术推荐单位：安徽省农业信息中心一、技术概述（一）技术基本情况。该技术依托于安徽省重点研究与开发计划等科研项目，以及农业农村部农业传感器重点实验室、智慧农业技术与装备安徽省重点实验室等科研平台，采用物联网、大数据、虚拟现实等技术将分散于不同地点的实体农场汇集到“云端”，实现实体农场“云化”，构建特色农产品的“合作社/农户+聚茶园（聚菜园、聚果园、聚菌园等）+消费者”的云农场运营新模式和农产品产销旅融合发展新模式，培育数字乡村和数字化新型农业，推动新一代信息技术赋能乡村振兴。利用物联网设备对种养殖农产品生长加工过程实时监测，生成作物的成长档案，并使用区块链平台背书，保证了数据的真实性，为消费者提供了可视化溯源信息，极大地提高了用户体验。基于智能推荐的农产品销售技术，依据消费者的地理位置推荐周边实体农场，对消费者在电商平台上留下的行为数据进行分析和预测，使用户在使用过程中更加便捷地找到心仪的目标农产品，实现了“农场+消费者”垂直对接。消费者可通过推荐渠道及时获取和搜索农场及农产品，进行实景体验与购买。生产者可依据市场需求，调整自己的生产经营策略，及时响应市场变化，优化市场资源配置。通过农产品全供应链可信可视化溯源技术，便于消费者全面了解所购买的农产品，增强消费者购买信心，为农产品的品牌化培育提供有效支撑。（二）技术示范推广情况。本技术已在合肥、安庆、六安等地的100余家企业、300多个实体农场进行了示范应用，通过“云化”实体农场及生产、加工、仓储、销售等环节，实现了农场+消费者垂直对接，形成从基地与地块管理、作物生产管理、农产品加工储存至电商销售于一体的现代产供销服务体系。目前，覆盖产品种类117种，包括番茄、辣椒、茶叶、猕猴桃、酥梨、葡萄、木耳以及多个高山蔬菜品种等特色农产品。区块链平台上链数据已达244331条，用户参与食品质量安全扫码溯源235346次。（三）提质增效情况。项目实施以来，本技术的相关项目与软硬件系统平台在示范企业基地取得了良好的应用效果。在经济效益方面，本技术共助力示范企业茶叶、蔬菜、水果、菌类品牌溢价32%、35%、15%、40%，新增销售收入8000多万元。在生产成本方面，通过传感器设备的精准感知和监控装备的实时监测，助力示范企业在农药肥料使用、水肥一体化、人工等成本上节省30%以上；在旅游发展方面，通过云农场实景体验功能的应用，吸引了省内外游客前往应用基地体验当地特色农产品，推动了当地旅游经济的发展，示范企业在黄金季度接待游客最高达2万余人次；在食品信任度方面，消费者在扫码获取食品生产加工全过程信息后，显著提升了其对于食品生产商的信任度，有60%的消费者选择了回购。（四）技术获奖情况。先后获安徽省科技进步奖、全国农牧渔业丰收奖、神农中华农业科技奖等3项，牵头制定的安徽省地方标准《食用菌种植智慧方舱及其物联网技术指南》已挂网公示。获授权发明专利15项、实用新型专利3项，登记软件著作权24项。二、技术要点云农场智慧服务与农产品可信品控技术采用软硬件设备结合的方式采集农场全方位、全周期、立体化数据，向用户展示真实可信的农场云化信息。通过对农场信息的整合共享与实时更新，及时把握市场需求，有效提升了农业生产、经营、管理和服务水平。本技术的硬件设备由环境传感器、高清摄像头、全景相机、网关、有线无线信号传输设备、光纤、云端服务器和智能手机或电脑等组成。软件系统包括物联网信息监测、云农场实景体验、智慧电商和可信可视化溯源系统等部分。主要技术要点如下：（一）基于物联网的云农场大数据精准获取技术。本技术通过各类传感器采集农场环境数据，采集指标包括空气温湿度、土壤温湿度、光照强度等；在农产品种植、加工、流通、仓储、销售等重要的点位部署高清摄像头进行7×24小时全天候监控，实现农作物生长状况的监测分析；利用GIS系统获得农场所在行政区划图、卫星遥感图等基础地理数据；使用全景相机获取农场360°视角的实景全貌。（二）云农场线上实景体验技术。本技术为消费者提供了查看农场卫星图像、在线视频、全景图片和特色产品图文介绍等功能，消费者在沉浸式体验农场实景后，可自行前往农场实地旅游或购买农场内的特色农产品。消费者可通过平台查看农场内所有地块的信息，若对地块所种植的农产品感兴趣，可提交地块认领申请，由农场管理员审核通过后即可认领该地块，用户认领地块后可以查看该地块的7×24小时监控信息和传感器采集的作物及环境信息。当农产品成熟后，农场管理员会提醒用户现场摘取农产品或线上获取产品，可实时观看/查询农产品的种植、加工、流通、仓储、销售等信息。（三）基于区块链的可信数据存储与溯源技术。本技术使用区块链和HDFS分布式数据库集合的链上链下双模存储方式，对云农场数据进行存储。区块链采用HyperledgerFabric平台，用于存储如环境信息等的结构化数据，对于图片、视频等非结构化数据，则存储在链下HDFS数据库中，并计算该数据的摘要值后上传到区块链中，通过对比区块链中存储的摘要值和HDFS内计算出的摘要值，即可判断数据是否被篡改。溯源过程中，用户只需扫描商品上的二维码，即可获取到可信的农作物生长加工全过程信息。（四）基于智能推荐的智慧电商技术。该技术系统界面可根据用户的浏览、点击和购买等行为数据，运用基于农产品的协同过滤算法、基于消费者的协同过滤算法等推荐算法，为用户进行个性化的智能推荐；根据用户的位置和喜好，向用户推荐附近所存在的适合用户的实体农场与农产品销售经营点。三、适宜区域安徽省茶叶、蔬菜、水果、食用菌等特色农产品实体种养基地与农场，并可拓展到家禽、牛羊等养殖基地。四、注意事项应用场所需通电通网，管理人员需定期巡检软硬件运行情况。五、技术依托单位（一）安徽农业大学信息与人工智能学院联系地址：合肥市蜀山区长江西路130号邮政编码：230036联系人：饶元、王坦、吴国栋联系电话子信箱：raoyuan@（二）安徽省农业信息中心联系地址：合肥市滨湖新区洞庭湖路3355号农业农村大厦邮政编码：230091联系人：叶显峰联系电话：0551－62677189，19956582026电子信箱：412630933@（三）岳西县特色农业服务中心联系地址：安庆市岳西县建设东路12号邮政编码：246600联系人：储海峰联系电话子邮箱：1322951307@163.com（四）舒城县农业科学研究所联系地址：六安市舒城县桃溪现代农业产业园邮政编码：231300联系人：葛自兵联系电话子邮箱：326948238@第60项：农业污染源调查信息技术推荐单位：安徽省农业生态环境总站一、技术概述（一）技术基本情况。2021年12月，中共安徽省委农村工作领导小组印发《巢湖流域农业面源污染治理五年专项行动计划（2021－2025年）》，制定了10项治理目标及重点任务。其中，首项任务就是开展农业面源污染大起底，摸清巢湖流域农业面源污染构成，建立分级分类工作台账。2018年起，安徽省农业生态环保与质量安全产业技术体系在省农业农村厅组织领导下，开始了巢湖流域农业污染源调查信息技术平台研发建设，并运用研发该平台，开展了2020、2022年巢湖流域农业污染源调查，厘清了巢湖流域农业源主要污染物产生、排放和处理情况，为巢湖流域农业面源污染负荷评估提供了有力技术支撑，基本解决了巢湖流域农业面源污染底数不清的问题，形成了先进适用的农业污染源调查信息技术体系。（二）技术示范推广情况。经过三年的运行和完善，《巢湖流域农业污染源调查技术方案》及配套调查信息平台应用渐广，累计开展农业源调查培训20场次，培训调查相关人员1200人次，调查范围涉及合肥、六安、芜湖、马鞍山、安庆等5市、17县（市、区）、208个乡镇（街道）、2337个行政村（社区），调查对象包括近8万个农业服务组织和分散农户，产生150万条农业污染源信息数据。此外，巢湖流域农业污染源调查平台参加了2022、2023年安徽省农交会科技成果展，受到与会嘉宾和领导的充分肯定。（三）提质增效情况。经济效益：通过走访调研，相关县（市、区）农业农村管理部门反馈，应用信息平台较传统纸质表格填报方式节约时间成本三分之二以上，节约经济成本60%以上。生态效益：基于调查数据构建的农业面源污染时空信息图谱，用于识别农业面源污染的关键时域，提供农业面源污染精准治理靶向，能够显著改善农业生态环境。（四）技术获奖情况。农业污染源调查主体技术先后荣获神农中华农业科技三等奖（2013年），安徽省科学技术二等奖（2017年），全国农牧渔业丰收奖二等奖（2019年）。二、技术要点（一）信息化数据采集。传统的问卷调查采用纸质表格，调查内容增删、修改不便，数据填写规范性难以保证，数据报送、审核、反馈过程繁琐，调查内容数字化工作量大。为避免纸质问卷调查耗时、费力、不环保等问题，农业污染源调查全程采用信息化手段采集数据。其中，常规业务数据可从归口管理部门获取，根据需要通过加密环境进行数据传递；其他数据可通过自主研发的农业污染源调查信息平台调查获取（表1）。表1农业污染源调查指标及支撑数据来源序号指标内容支撑数据来源数据归口管理部门调查数据业务数据1化肥使用量√农业农村2测土配方技术覆盖率√农业农村3农药使用量√农业农村4病虫害绿色防控覆盖率√农业农村5畜禽粪污综合利用率√农业农村6秸秆综合利用率√农业农村7规模水产养殖尾水达标率√农业农村8农膜回收率√√农业农村或供销合作社9农药包装废弃物回收率√√10农村生活污水治理率√生态环境信息平台由农业污染源调查平台和调查进度查询系统组成，前者基于微信小程序平台开发，支持调用微信平台位置信息接口，可精准拾取调查对象的经纬度，并且能够灵活地增删、修改、查询、分级显示数据，填报数据即时入库，审核结果实时反馈，并可根据专家知识实现数据漏填、误填智能提示，保证填报数据的规范性；后者为PC端在线系统，支持实时访问调查信息平台数据库，动态绘制调查进度图表，也可将用户自定义查询时段的调查进度数据列表导出为Excel文件。（二）模块化任务分解。根据农业污染源调查内容之间的逻辑关系，将其纳入种植业基本情况、种植业典型地块、规模畜禽养殖场、规下畜禽养殖户、水产养殖场（户）等5个调查模块，涉及村级统计、入户调查、抽样调查3种调查方式（表2）。表2农业污染源调查平台模块及调查方式模块名称调查方式主要调查内容种植业基本情况村级统计作物种植面积、秸秆综合利用率、利用方式及比例、农膜覆膜面积种植业典型地块抽样调查作物施肥方式及施用量、施药目的及施用量、农药包装使用量规模畜禽养殖场入户调查养殖种类、养殖量、粪污综合利用率、利用方式及比例规下畜禽养殖户村级统计水产养殖场（户）入户调查养殖方式、养殖面积、产量、尾水处理工艺、尾水排放情况调查内容录入力求简便，尽可能通过勾选、列表选择方式采集信息，部分内容可由系统预置程序根据录入数据自动计算生成，如秸秆产生量、粪污产生量；并可根据选择的作物名称、养殖种类自动生成差异化填报界面，如根据有无预置的草谷比等参数，判断是否产生秸秆信息栏。（三）多角色协同调查。农业污染源调查平台采用B/S架构设计，支持多端、多用户、多角色同时填报、审核、查看数据。系统用户角色包括乡镇调查员、县级审核员、市级联络员，分别具有其辖区数据操作权限（表3）。表3不同角色用户软件操作权限软件名称调查人员操作权限巢湖流域农业污染源调查平台乡镇调查员R填报R删除R修改£审核县级审核员£填报£删除R修改R审核巢湖流域农业污染源调查进度查询系统县级审核员R查看进度R导出进度表市级联络员R查看进度R导出进度表不同角色用户通过与行政区关联的账号、密码登录系统，展现的功能界面及数据操作权限不同。乡镇调查员可通过调查平台进行辖区调查数据填报、删除、修改，县级审核员可对辖区填报数据进行修改、审核；县级审核员、市级联络员可通过调查进度查询系统，查看辖区农业污染源调查进度及自定义导出查询数据。三、适宜区域全省范围内的农业农村、生态环境、供销合作社等涉及农业污染源调查的管理部门或科研机构均可使用。四、注意事项选派精通相关业务，熟悉智能手机、办公软件操作的农技人员为乡镇调查员、县级审核员。五、技术依托单位（一）安徽农业大学—安徽省农业生态环保与质量安全产业技术体系联系地址：