智能化种植管理技术推广应用

智能化种植管理技术推广应用TOC\o"1-2"\h\u18463第一章智能化种植管理技术概述 340451.1智能化种植管理技术的定义 3255861.2智能化种植管理技术的重要性 3237772.1提高生产效率 3279492.2保障农产品品质 3310862.3促进农业可持续发展 3209722.4推动农业现代化进程 3293461.3智能化种植管理技术的发展趋势 3276783.1技术融合与创新 477443.2智能化程度不断提高 4224703.3个性化定制与精准服务 4308213.4普及推广与产业化发展 414373第二章智能感知技术 4144602.1环境参数监测 4193032.1.1温度监测 478742.1.2湿度监测 4267632.1.3光照监测 4181932.1.4土壤湿度监测 585942.2植物生长状态监测 5293782.2.1植物生理指标监测 5215762.2.2病虫害监测 527932.3数据采集与处理 515612.3.1数据采集 5259202.3.2数据传输 530282.3.3数据处理 526990第三章智能决策支持系统 5174863.1智能决策模型构建 6249813.1.1模型概述 695313.1.2模型构建方法 6226053.1.3模型应用场景 650513.2决策支持系统应用 6141963.2.1系统架构 636963.2.2系统功能 7139453.2.3系统应用场景 774433.3决策效果评估 7235703.3.1评估方法 7230113.3.2评估指标 713940第四章智能灌溉系统 7193044.1灌溉策略优化 7180584.2灌溉设备智能化 8146774.3灌溉效果监测与调控 815818第五章智能施肥技术 8157735.1肥料配方优化 8275215.1.1肥料配方概述 868915.1.2肥料配方优化方法 9240305.1.3肥料配方优化应用 9276795.2施肥设备智能化 971735.2.1施肥设备概述 972985.2.2施肥设备智能化技术 9189205.2.3施肥设备智能化应用 9222245.3施肥效果监测与调控 10193875.3.1施肥效果监测 10187555.3.2施肥效果调控 10282235.3.3施肥效果调控应用 1020292第六章智能植保技术 105706.1病虫害识别与监测 10218796.1.1病虫害识别技术 1032846.1.2病虫害监测技术 11131046.2植保无人机应用 11316666.2.1植保无人机的类型与功能 11196126.2.2植保无人机的作业流程 117676.3植保效果评估与调控 11110396.3.1植保效果评估方法 12155696.3.2植保效果调控策略 1226040第七章智能温室技术 1272957.1温室环境监测与调控 12167437.2温室作物种植管理 1276557.3温室生产效益分析 1329165第八章智能仓储与物流 1360768.1仓库智能化管理 13259488.2物流配送智能化 1344248.3仓储物流效益分析 146478第九章智能化种植管理技术政策与法规 14162069.1政策法规概述 14119719.2政策法规对智能化种植管理技术的支持 15104829.2.1财政支持政策 15230259.2.2税收优惠政策 15155559.2.3技术推广政策 15300909.3政策法规对智能化种植管理技术的监管 1580479.3.1市场准入监管 15320699.3.2产品质量监管 1622059.3.3技术应用监管 164534第十章智能化种植管理技术的推广与应用 162662110.1推广策略与措施 163063010.1.1政策引导 16706710.1.2技术培训与推广 162242810.1.3示范带动 16254110.1.4产业协同 162615910.2应用案例分析 161772210.2.1某地区智能化种植管理技术应用案例 16930010.2.2某地区智能化种植管理技术助力农业产业升级案例 171927310.3推广效果评价与展望 17788810.3.1推广效果评价 171932210.3.2展望 17第一章智能化种植管理技术概述1.1智能化种植管理技术的定义智能化种植管理技术是指运用物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术，对农业生产过程进行实时监控、数据分析和智能决策，以提高种植效率、降低生产成本、保障农产品品质和促进农业可持续发展的一种新型管理技术。该技术涵盖了种植环境的监测、作物生长过程的控制、病虫害防治、水肥管理等多个方面。1.2智能化种植管理技术的重要性2.1提高生产效率智能化种植管理技术通过实时监测和调控，可以实现对种植环境的精确控制，为作物生长提供最佳条件，从而提高生产效率。2.2保障农产品品质通过对作物生长过程的智能管理，可以及时发觉和解决病虫害问题，降低农药使用量，提高农产品品质。2.3促进农业可持续发展智能化种植管理技术有助于实现农业资源的合理利用，降低生产成本，减轻对环境的负担，促进农业可持续发展。2.4推动农业现代化进程智能化种植管理技术的推广和应用，有助于提高农业劳动生产率，减少人力投入，推动农业现代化进程。1.3智能化种植管理技术的发展趋势3.1技术融合与创新科技的不断发展，智能化种植管理技术将与其他领域的技术如遥感、无人机、等实现融合与创新，进一步拓展其在农业生产中的应用范围。3.2智能化程度不断提高未来，智能化种植管理技术的智能化程度将不断提高，实现从环境监测、决策支持到执行操作的全程智能化。3.3个性化定制与精准服务针对不同地区、不同作物和不同种植环境的实际需求，智能化种植管理技术将实现个性化定制和精准服务，为农业生产提供更加精细化的管理。3.4普及推广与产业化发展技术的成熟和成本的降低，智能化种植管理技术将在农业生产中实现普及推广，推动农业产业化发展。第二章智能感知技术智能感知技术在智能化种植管理系统中扮演着的角色。本章主要介绍智能感知技术在环境参数监测、植物生长状态监测以及数据采集与处理方面的应用。2.1环境参数监测环境参数监测是智能化种植管理的基础，主要包括温度、湿度、光照、土壤湿度等指标的监测。2.1.1温度监测温度是影响植物生长的关键因素之一。智能感知技术通过温度传感器实时监测种植环境中的温度变化，为植物生长提供适宜的温度条件。温度传感器具有高精度、响应速度快的特点，能够实时反馈温度信息，保证植物生长环境的稳定。2.1.2湿度监测湿度对植物生长同样具有重要影响。智能感知技术利用湿度传感器监测种植环境中的湿度变化，为植物生长提供适宜的湿度条件。湿度传感器具有较高的测量精度和稳定性，能够实时反馈湿度信息，有助于保持植物生长环境的稳定。2.1.3光照监测光照是植物进行光合作用的重要条件。智能感知技术通过光照传感器实时监测种植环境中的光照强度，为植物生长提供适宜的光照条件。光照传感器具有较高的测量精度和响应速度，能够实时反馈光照信息，有助于优化植物生长环境。2.1.4土壤湿度监测土壤湿度是影响植物生长的关键因素之一。智能感知技术通过土壤湿度传感器实时监测土壤湿度，为植物生长提供适宜的水分条件。土壤湿度传感器具有较高的测量精度和稳定性，能够实时反馈土壤湿度信息，有助于实现精准灌溉。2.2植物生长状态监测植物生长状态监测主要包括植物生理指标监测和病虫害监测。2.2.1植物生理指标监测智能感知技术通过植物生理指标传感器实时监测植物的生长状态，如叶面积、叶绿素含量、茎粗等。这些生理指标能够反映植物的生长状况，为农业生产提供科学依据。2.2.2病虫害监测病虫害是影响植物生长的重要因素。智能感知技术通过病虫害监测系统，如图像识别、光谱分析等手段，实时监测植物病虫害发生情况，为防治工作提供有力支持。2.3数据采集与处理智能感知技术采集到的环境参数和植物生长状态数据需要进行有效处理，以实现对种植环境的实时监控和调控。2.3.1数据采集数据采集是智能感知技术的基础环节。通过各种传感器实时采集种植环境中的温度、湿度、光照、土壤湿度等参数，以及植物生理指标和病虫害信息。2.3.2数据传输数据传输是保证数据实时性的关键。采用有线或无线传输方式，将采集到的数据实时传输至数据处理中心。2.3.3数据处理数据处理是对采集到的数据进行有效分析、处理和存储的过程。通过数据挖掘、机器学习等技术，实现对种植环境的实时监控和调控，为农业生产提供科学依据。数据处理主要包括数据清洗、数据分析和数据可视化等方面。第三章智能决策支持系统3.1智能决策模型构建3.1.1模型概述智能决策模型是基于大数据、人工智能和机器学习技术，针对种植管理过程中的关键环节，构建的一种决策支持系统。该模型旨在为种植者提供实时、准确的决策建议，提高种植效率，降低生产成本，实现农业现代化。3.1.2模型构建方法（1）数据采集与处理：收集种植过程中的各类数据，如土壤、气候、作物生长状况等，进行数据清洗、筛选和预处理。（2）特征工程：从原始数据中提取对决策有重要影响的特征，如土壤湿度、温度、光照等。（3）模型选择：根据问题特点和数据类型，选择合适的机器学习算法，如决策树、随机森林、神经网络等。（4）模型训练与优化：利用训练数据对模型进行训练，通过调整参数优化模型功能。（5）模型评估：利用测试数据对模型进行评估，验证模型的准确性和泛化能力。3.1.3模型应用场景智能决策模型可应用于以下场景：（1）作物生长监测：根据土壤、气候等数据，预测作物生长状况，为种植者提供调整种植策略的建议。（2）病虫害防治：通过分析作物生长数据，发觉病虫害发生规律，为种植者提供防治方案。（3）灌溉管理：根据土壤湿度、作物需水量等数据，智能调整灌溉策略，实现节水灌溉。3.2决策支持系统应用3.2.1系统架构决策支持系统主要由数据层、模型层和应用层组成。数据层负责收集和整理种植过程中的各类数据；模型层负责构建智能决策模型，为应用层提供决策支持；应用层则将决策建议以可视化形式展示给种植者。3.2.2系统功能（1）数据采集：自动收集种植过程中的各类数据，如土壤、气候、作物生长状况等。（2）数据分析：对采集到的数据进行分析，挖掘有价值的信息。（3）决策建议：根据分析结果，为种植者提供实时、准确的决策建议。（4）可视化展示：以图表、地图等形式展示决策建议，方便种植者理解和操作。3.2.3系统应用场景决策支持系统可应用于以下场景：（1）种植规划：根据土壤、气候等条件，为种植者提供作物种植建议。（2）生产管理：指导种植者进行灌溉、施肥、病虫害防治等生产活动。（3）市场预测：分析市场行情，为种植者提供种植结构调整建议。3.3决策效果评估3.3.1评估方法决策效果评估主要包括以下几个方面：（1）准确性评估：分析决策建议与实际情况的吻合程度。（2）效率评估：评估决策支持系统在处理大量数据时的功能。（3）稳定性评估：考察决策模型在不同条件下的表现。（4）实用性评估：分析决策建议在实际种植过程中的应用价值。3.3.2评估指标（1）决策准确性：以决策建议与实际情况的吻合程度为指标。（2）决策效率：以处理速度和响应时间为指标。（3）决策稳定性：以模型在不同条件下的表现稳定性为指标。（4）决策实用性：以种植者对决策建议的接受程度和实际效果为指标。通过以上评估方法，对智能决策支持系统的决策效果进行全面分析，为种植管理提供更加科学、高效的决策支持。，第四章智能灌溉系统4.1灌溉策略优化智能灌溉系统的核心在于灌溉策略的优化。通过对土壤湿度、气候条件、作物需水量等多方面因素的综合分析，制定出科学合理的灌溉计划。采用遥感技术对农田土壤湿度进行实时监测，获取土壤水分状况。结合气象数据，预测未来一段时间内的降水量，为灌溉策略提供依据。根据作物生长周期和需水量，制定不同阶段的灌溉方案，保证作物生长所需水分得到充分供应。4.2灌溉设备智能化灌溉设备的智能化是智能灌溉系统的重要组成部分。灌溉设备主要包括水泵、阀门、管道等。在智能化灌溉系统中，水泵和阀门均采用自动化控制，实现灌溉过程的自动启停。同时通过管道压力传感器实时监测灌溉水压力，保证灌溉效果。灌溉设备还具备故障诊断功能，当设备出现故障时，能够及时发出警报，便于维修和管理。4.3灌溉效果监测与调控为了保证灌溉效果，智能灌溉系统还需对灌溉效果进行实时监测与调控。监测手段包括土壤水分、作物生长状况、灌溉水利用率等指标。通过这些指标，可以评估灌溉策略的实际效果，为灌溉计划的调整提供依据。系统还可以根据监测数据，自动调整灌溉策略，实现灌溉过程的精细化管理。在灌溉效果调控方面，智能灌溉系统采用以下措施：（1）根据土壤水分状况，自动调整灌溉水量，避免水分过多或过少。（2）结合气象数据，预测未来一段时间内的气候条件，提前调整灌溉计划。（3）根据作物生长周期和需水量，实时调整灌溉策略，保证作物生长所需水分。（4）通过数据分析，找出灌溉过程中的不足之处，为灌溉设备升级和改进提供依据。智能灌溉系统通过优化灌溉策略、智能化灌溉设备以及实时监测与调控，实现了灌溉过程的精细化管理，提高了灌溉水利用率，降低了农业生产成本，为我国农业可持续发展提供了有力保障。第五章智能施肥技术5.1肥料配方优化5.1.1肥料配方概述肥料配方是智能施肥技术的基础，主要包括氮、磷、钾等大量元素以及中微量元素的配比。肥料配方的优化旨在根据作物需肥规律、土壤供肥功能和肥料效应，制定出科学、合理的施肥方案。5.1.2肥料配方优化方法（1）作物需肥规律研究：通过分析作物生长过程中的养分需求，确定不同生育期的肥料用量和配比。（2）土壤供肥功能评价：根据土壤类型、质地、有机质含量等因素，评估土壤的供肥能力，为肥料配方提供依据。（3）肥料效应试验：通过田间试验，研究不同肥料配比对作物产量和品质的影响，优化肥料配方。（4）计算机辅助设计：利用计算机技术，建立肥料配方模型，实现肥料配方的快速、准确计算。5.1.3肥料配方优化应用肥料配方优化在农业生产中具有重要意义，可提高肥料利用率，减少环境污染，促进作物生长和品质提升。在实际应用中，应根据地区特点和作物需求，制定出适宜的肥料配方。5.2施肥设备智能化5.2.1施肥设备概述施肥设备是智能施肥技术的关键环节，主要包括播种施肥机、植保无人机、智能施肥车等。施肥设备的智能化程度直接影响到施肥效果。5.2.2施肥设备智能化技术（1）传感器技术：利用传感器实时监测土壤养分、作物生长状况等参数，为施肥决策提供数据支持。（2）自动控制技术：通过自动控制系统，实现施肥设备的精确控制，保证肥料用量和配比的准确性。（3）物联网技术：将施肥设备与物联网技术相结合，实现远程监控和管理，提高施肥效率。（4）大数据技术：收集和分析施肥数据，优化施肥策略，提高肥料利用率。5.2.3施肥设备智能化应用施肥设备智能化在农业生产中的应用，有助于提高施肥效率，降低劳动强度，减少肥料浪费。在实际应用中，应根据作物需求和土壤状况，选择合适的施肥设备。5.3施肥效果监测与调控5.3.1施肥效果监测施肥效果监测是智能施肥技术的重要组成部分，主要包括土壤养分、作物生长状况和产量等方面的监测。（1）土壤养分监测：通过土壤检测仪器，定期检测土壤养分含量，评估施肥效果。（2）作物生长状况监测：利用遥感技术、图像处理技术等手段，监测作物生长状况，为施肥决策提供依据。（3）产量监测：通过田间调查、测产等方式，了解作物产量变化，评估施肥效果。5.3.2施肥效果调控根据施肥效果监测数据，及时调整施肥策略，实现施肥效果的优化。（1）肥料用量调整：根据土壤养分状况和作物需求，合理调整肥料用量。（2）肥料配比调整：根据作物生长状况和土壤供肥功能，优化肥料配比。（3）施肥时期调整：根据作物生育期和土壤养分释放规律，确定最佳施肥时期。5.3.3施肥效果调控应用施肥效果调控在农业生产中的应用，有助于实现作物优质高产，降低肥料成本，减轻环境污染。在实际应用中，应根据监测数据和作物需求，灵活调整施肥策略。第六章智能植保技术6.1病虫害识别与监测科技的发展，智能植保技术在农业生产中发挥着越来越重要的作用。病虫害识别与监测作为智能植保技术的核心部分，旨在实现对病虫害的早期发觉、准确识别和及时预警。6.1.1病虫害识别技术病虫害识别技术主要包括图像识别、光谱分析、气味识别等方法。其中，图像识别技术通过对植物叶片、果实等部位的图像进行采集和处理，实现对病虫害的自动识别。光谱分析技术通过对植物光谱特征的分析，判断植物是否受到病虫害影响。气味识别技术则通过检测植物释放的挥发性有机物，判断病虫害的发生。6.1.2病虫害监测技术病虫害监测技术包括无人机遥感监测、地面监测和卫星遥感监测等。无人机遥感监测利用无人机搭载的传感器，对农田进行实时监测，获取病虫害发生的空间分布信息。地面监测通过在农田设置监测点，定期采集病虫害样本，分析病虫害发生动态。卫星遥感监测则通过卫星图像分析，实现对病虫害的大范围监测。6.2植保无人机应用植保无人机作为一种新兴的植保设备，具有操作简便、效率高、喷洒均匀等优点，成为智能植保技术的重要组成部分。6.2.1植保无人机的类型与功能植保无人机主要分为固定翼无人机、旋翼无人机和多旋翼无人机等。固定翼无人机具有航程远、载重大的特点，适用于大规模农田的植保作业。旋翼无人机和多旋翼无人机则具有垂直起降、操作灵活的优点，适用于小块农田和复杂地形的植保作业。植保无人机的功能主要包括病虫害监测、喷洒农药、施肥等。在病虫害监测方面，无人机可搭载高清摄像头、光谱传感器等设备，实时监测农田病虫害发生情况。在喷洒农药方面，无人机可搭载喷雾装置，实现对农田的精准喷洒。6.2.2植保无人机的作业流程植保无人机的作业流程主要包括任务规划、航线设定、飞行执行和数据处理等。任务规划阶段，根据农田实际情况制定作业计划，包括喷洒药剂类型、喷洒量、作业区域等。航线设定阶段，根据任务规划，为无人机设定合理的飞行航线。飞行执行阶段，无人机按照设定航线进行植保作业。数据处理阶段，对无人机采集的农田数据进行处理，分析病虫害发生情况。6.3植保效果评估与调控植保效果评估与调控是智能植保技术的重要组成部分，旨在实现对植保作业效果的实时监测和调整。6.3.1植保效果评估方法植保效果评估方法包括田间调查、实验室检测和遥感监测等。田间调查通过对农田进行实地考察，评估植保作业对病虫害的控制效果。实验室检测则通过对病虫害样本进行分析，评估植保药剂的效果。遥感监测通过分析无人机和卫星图像，评估植保作业对农田的影响。6.3.2植保效果调控策略植保效果调控策略主要包括调整植保药剂种类和用量、优化植保作业时机和方式等。根据植保效果评估结果，适时调整植保药剂种类和用量，以提高防治效果。优化植保作业时机和方式，保证植保作业在最佳时机进行，提高防治效果。通过对病虫害识别与监测、植保无人机应用和植保效果评估与调控的研究，智能植保技术在农业生产中具有广阔的应用前景。第七章智能温室技术7.1温室环境监测与调控智能温室技术是现代农业领域的重要组成部分，其中温室环境监测与调控是核心技术之一。该技术主要包括对温室内的温度、湿度、光照、二氧化碳浓度等环境参数的实时监测和自动调控。温室环境监测系统主要由传感器、数据采集卡、传输设备和数据处理软件组成。传感器可以实时监测温室内的环境参数，数据采集卡将传感器采集到的数据传输到计算机，传输设备将数据实时传输到监控中心，数据处理软件对数据进行分析和处理，为温室环境调控提供依据。温室环境调控系统主要包括加热、降温、加湿、除湿、补光、遮阳等设备。根据环境监测系统提供的数据，计算机自动控制这些设备的启停，保证温室内的环境参数保持在适宜作物生长的范围内。7.2温室作物种植管理智能温室作物种植管理技术主要包括作物生长监测、病虫害防治、水肥管理等方面。作物生长监测通过图像识别、光谱分析等技术，实时监测作物生长状况，为调整种植策略提供依据。病虫害防治技术通过智能识别病虫害，及时采取防治措施，降低病虫害对作物的影响。水肥管理技术根据作物需水需肥规律，智能控制灌溉和施肥，提高肥料利用率，减少资源浪费。7.3温室生产效益分析智能温室技术的应用，可以显著提高温室生产效益。以下是智能温室生产效益的几个方面：（1）提高产量：通过精确控制温室环境，作物生长周期缩短，产量提高。（2）降低成本：智能温室技术减少了人力投入，降低了劳动力成本；同时精确的水肥管理和病虫害防治技术，减少了肥料和农药的使用，降低了生产成本。（3）提高品质：智能温室技术有助于实现作物优质生长，提高产品品质。（4）减少资源浪费：智能温室技术实现了资源的合理利用，降低了资源浪费。（5）改善生态环境：智能温室技术减少了化肥、农药的使用，有利于生态环境保护。智能温室技术在提高温室生产效益方面具有显著优势，有助于推动我国现代农业的发展。第八章智能仓储与物流8.1仓库智能化管理智能化种植管理技术的推广应用，仓库智能化管理逐渐成为农业供应链的重要组成部分。仓库智能化管理主要包括库存管理、出入库操作、仓储环境监控等方面。在库存管理方面，通过引入先进的物联网技术和RFID技术，实现对仓库内物资的实时监控和精准定位，提高库存管理的准确性和效率。同时结合大数据分析和人工智能算法，对库存数据进行深度挖掘，为企业决策提供有力支持。在出入库操作方面，运用自动化设备和智能控制系统，实现出入库作业的自动化、智能化。例如，采用自动化搬运、无人叉车等设备，减少人工操作，提高作业效率；利用智能控制系统，实现库房内货物的自动盘点、分类和配送。在仓储环境监控方面，通过安装各类传感器，实时监测仓库内的温湿度、光照、氧气等环境参数，保证仓储物资的安全和品质。利用智能分析技术，对仓储环境数据进行分析，为优化仓储条件提供依据。8.2物流配送智能化物流配送智能化是智能化种植管理技术的重要组成部分。其主要目标是提高物流配送效率，降低物流成本，提升客户满意度。在物流配送过程中，运用大数据分析和人工智能算法，对订单进行智能调度和优化。通过预测客户需求，提前准备库存，实现订单的快速响应和准时配送。采用智能物流设备，如无人车、无人机等，提高配送速度和准确性。同时物流配送智能化还涉及到物流网络优化、运输路径规划等方面。通过构建智能物流网络，实现物流资源的合理配置，降低物流成本。利用先进的运输路径规划算法，为物流配送提供最佳路线，提高配送效率。8.3仓储物流效益分析仓储物流效益分析是评价智能化种植管理技术应用效果的重要手段。以下从以下几个方面进行分析：（1）提高作业效率：智能化仓储物流系统通过自动化设备和智能控制系统，实现出入库、配送等作业的自动化，减少人工操作，提高作业效率。（2）降低物流成本：通过优化库存管理、运输路径规划等方面，降低物流成本，提高企业竞争力。（3）提升客户满意度：智能化物流配送系统实现订单的快速响应和准时配送，提升客户满意度。（4）提高仓储环境质量：通过实时监测仓储环境参数，保证仓储物资的安全和品质。（5）促进农业供应链协同发展：智能化仓储物流系统与种植管理、销售管理等环节紧密相连，实现供应链各环节的信息共享和协同发展。智能化仓储物流技术在提高农业供应链效益方面具有重要作用，有助于推动农业现代化进程。第九章智能化种植管理技术政策与法规9.1政策法规概述智能化种植管理技术的迅速发展，引发了农业领域的深刻变革。为了引导和规范这一新兴技术的发展，我国制定了一系列政策法规，旨在促进智能化种植管理技术的推广应用，保障农业生产安全，提高农业现代化水平。政策法规主要包括国家法律法规、部门规章、地方性法规和规范性文件。这些政策法规明确了智能化种植管理技术的定义、应用范围、技术研发、推广与示范、市场准入、产品质量监管等方面的要求。9.2政策法规对智能化种植管理技术的支持9.2.1财政支持政策我国对智能化种植管理技术给予了大力支持，通过财政补贴、奖励等方式，鼓励企业、科研机构、农民专业合作社等开展技术研发和推广应用。这些政策包括：对购买智能化种植管理设备的企业和农户给予购置补贴；对开展智能化种植管理技术研发的企业和科研机构给予研发补贴；对推广智能化种植管理技术的农民专业合作社给予推广补贴。9.2.2税收优惠政策为了降低智能化种植管理技术企业的运营成本，出台了一系列税收优惠政策，包括：对智能化种植管理技术企业减免企业所得税；对企业研发智能化种植管理技术所购置的设备给予加速折旧；对企业销售智能化种植管理技术产品给予增值税减免。9.2.3技术推广政策通过以下方式推广智能化种植管理技术：建立智能化种植管理技术示范项目，展示技术的优势和效果；开展技术培训，提高农民和技术人员的技术水平；鼓励企业、科研机构与农民专业合作社合作，共同推广智能化种植管理技术。9.3政策法规对智能化种植管理技术的监管9.3.1市场准入监管为了保障智能化种植管理技术的产品质量和安全，实施了市场准入制度，对以下方面进行监管：对生产智