农业生产技术革新与智能化方案

农业生产技术革新与智能化方案TOC\o"1-2"\h\u25001第一章农业生产技术革新概述 2226401.1农业生产技术革新的意义 269851.2农业生产技术革新的发展趋势 34127第二章农业生产智能化基础设施 383662.1农业生产智能化硬件设施 3277122.2农业生产智能化软件平台 4293062.3农业生产智能化网络架构 417136第三章精准农业技术 536673.1精准施肥技术 58433.2精准灌溉技术 5139953.3精准植保技术 624224第四章农业物联网应用 6301344.1农业物联网架构设计 6174124.2农业物联网数据采集与处理 774504.3农业物联网在农业生产中的应用 72504第五章农业无人机技术 8205125.1农业无人机发展现状 8152025.2农业无人机在农业生产中的应用 8216145.3农业无人机操作与维护 830657第六章农业大数据分析与应用 914286.1农业大数据概述 9274326.2农业大数据分析方法 9271186.3农业大数据在农业生产中的应用 1023126.3.1农业生产决策支持 1070806.3.2农业病虫害监测与防治 1034346.3.3农业市场行情分析 1038256.3.4农业金融服务 10191756.3.5农业产业链优化 1018068第七章智能农业机械装备 10126217.1智能农业机械发展趋势 10211417.2智能农业机械关键技术研究 1167387.3智能农业机械在农业生产中的应用 114233第八章农业生产智能决策系统 1253908.1农业生产智能决策系统架构 1291408.1.1系统概述 12281768.1.2数据采集层 1228848.1.3数据处理与分析层 12249028.1.4决策支持层 12120528.1.5用户交互层 1230998.2农业生产智能决策算法 12163548.2.1算法概述 13106048.2.2机器学习算法 13281268.2.3深度学习算法 13118488.2.4数据挖掘算法 13207268.3农业生产智能决策系统应用 13219158.3.1作物种植结构优化 13308028.3.2病虫害防治 13230828.3.3施肥管理 137298.3.4灌溉管理 13229338.3.5农业生产预警 1328856第九章农业生产智能化管理与服务平台 14287249.1农业生产智能化管理平台设计 1477459.1.1设计背景与意义 14238179.1.2平台架构设计 1468109.1.3关键技术研究 14138559.2农业生产智能化服务平台构建 14248539.2.1构建目标 14146099.2.2平台架构设计 14292329.2.3服务平台功能模块设计 15247159.3农业生产智能化管理与服务平台应用 15290569.3.1应用场景 15284159.3.2应用效果 1522556第十章农业生产技术革新与智能化发展策略 152455310.1农业生产技术革新政策支持 15186110.1.1政策制定与实施 153183310.1.2政策引导与激励 16956010.2农业生产智能化技术培训与推广 162984810.2.1培训体系建设 161621010.2.2推广策略 161232210.3农业生产技术革新与智能化发展路径摸索 161521210.3.1强化科技创新 172004610.3.2深化产业融合 171986310.3.3优化政策环境 17第一章农业生产技术革新概述1.1农业生产技术革新的意义农业生产技术革新是指在农业生产过程中，运用新的科学技术、管理方法以及生产手段，以提高农业生产效率、降低生产成本、保障农产品质量与安全、改善生态环境和农民生活质量的一种实践活动。农业生产技术革新的意义主要体现在以下几个方面：（1）提高农业生产效率：农业生产技术革新有助于提高农作物产量、降低生产成本，从而提高农业生产效率，为我国粮食安全提供有力保障。（2）优化农业产业结构：通过技术创新，可以推动农业产业结构调整，发展高产、优质、高效的农业，促进农业现代化进程。（3）改善生态环境：农业生产技术革新有助于减少化肥、农药等化学品的过量使用，降低农业面源污染，改善生态环境。（4）提高农产品质量与安全：农业生产技术革新有助于提高农产品质量，降低农药残留，保证农产品安全。（5）促进农民增收：农业生产技术革新可以提高农民的生产技能和收入水平，助力农民增收致富。1.2农业生产技术革新的发展趋势科技的进步和社会的发展，农业生产技术革新呈现出以下发展趋势：（1）智能化：农业生产技术革新将越来越多地依赖于智能化技术，如物联网、大数据、云计算等，以提高农业生产效率和精确度。（2）绿色化：农业生产技术革新将更加注重环保，减少化肥、农药等化学品的过量使用，推广生物农药、有机肥料等绿色生产技术。（3）精准化：农业生产技术革新将实现精准管理，通过精确施肥、灌溉、病虫害防治等手段，提高农业生产效益。（4）标准化：农业生产技术革新将推动农业标准化生产，保证农产品质量与安全。（5）多样化：农业生产技术革新将促进农业多样化发展，如设施农业、观光农业、休闲农业等，丰富农业产业形态。（6）国际化：农业生产技术革新将加强与国际市场的接轨，引进国外先进技术和管理经验，提升我国农业的国际竞争力。第二章农业生产智能化基础设施2.1农业生产智能化硬件设施农业生产智能化硬件设施是农业生产智能化体系的基础，主要包括以下几个方面：（1）智能传感器：智能传感器是农业生产智能化硬件设施的核心，能够实时监测农田环境、作物生长状况等信息。常见的传感器有土壤湿度传感器、温度传感器、光照传感器、风速传感器等。（2）智能控制器：智能控制器根据传感器收集到的数据，实现对农业生产设备的自动控制。例如，智能灌溉系统根据土壤湿度传感器的数据自动调节灌溉水量，智能施肥系统根据作物生长需求自动施肥。（3）智能农业：智能农业可以替代人工完成一些重复性、高强度的工作，如施肥、喷药、收割等。它们能够根据作物生长状况和农田环境自动调整作业策略，提高农业生产效率。（4）智能无人机：智能无人机在农业生产中具有广泛应用，如植保作业、农田监测等。无人机具备高精度定位、快速响应等特点，能够实时监测农田状况，提高农业生产管理效率。2.2农业生产智能化软件平台农业生产智能化软件平台是农业生产智能化体系的重要组成部分，主要包括以下几个方面：（1）数据处理与分析平台：该平台负责对传感器收集到的数据进行处理、分析，为农业生产提供决策支持。平台具备数据清洗、数据挖掘、数据可视化等功能，能够帮助农民和管理者了解农田状况，制定合理的农业生产方案。（2）智能农业管理系统：该系统集成了农业生产各个环节的信息，如种植计划、农事活动、病虫害防治等。通过智能农业管理系统，农民和管理者可以实时掌握农业生产状况，提高管理效率。（3）农业物联网平台：农业物联网平台将农田、农业设备、农民等要素连接起来，实现信息的实时传递和共享。平台具备设备管理、数据监控、远程控制等功能，为农业生产提供便捷的技术支持。2.3农业生产智能化网络架构农业生产智能化网络架构是农业生产智能化体系的基础设施，主要包括以下几个方面：（1）有线网络：有线网络是农业生产智能化网络架构的基础，包括光纤、双绞线等传输介质。有线网络具有传输速率高、稳定性好等优点，适用于农田环境较为固定的场景。（2）无线网络：无线网络包括WiFi、4G/5G、LoRa等，具有部署灵活、扩展性强等特点。无线网络适用于农田环境复杂、设备数量较多的场景，能够实现农业设备之间的实时通信。（3）云计算与边缘计算：云计算和边缘计算为农业生产智能化提供强大的计算能力。云计算中心负责处理大量的数据分析和决策支持任务，边缘计算设备则负责实时处理农业生产现场的数据。（4）网络安全：农业生产智能化网络架构需要保证数据的安全和稳定传输。网络安全措施包括数据加密、身份认证、访问控制等，以防止数据泄露和非法操作。第三章精准农业技术精准农业作为现代农业的重要组成部分，是利用现代信息技术、生物技术、工程技术等手段，实现农业生产的高效、环保和可持续发展的重要途径。本章主要介绍精准农业技术中的精准施肥技术、精准灌溉技术和精准植保技术。3.1精准施肥技术精准施肥技术是指根据土壤养分状况、作物需肥规律和肥料效应，采用现代测试手段和智能控制系统，实现对作物施肥的精确控制。精准施肥技术的核心在于提高肥料利用率，减少肥料浪费，减轻环境污染。精准施肥技术主要包括以下几个方面：（1）土壤养分测试技术：通过测试土壤中的养分含量，了解土壤的供肥能力，为制定施肥方案提供依据。（2）作物需肥规律研究：研究作物在不同生育时期的养分需求，为制定施肥方案提供科学依据。（3）肥料效应模型：根据土壤养分状况、作物需肥规律和肥料效应，建立肥料效应模型，为施肥决策提供参考。（4）智能施肥控制系统：通过现代测试手段和智能控制系统，实现对作物施肥的精确控制。3.2精准灌溉技术精准灌溉技术是指根据作物需水规律、土壤水分状况和气候变化等因素，采用现代测试手段和智能控制系统，实现对作物灌溉的精确控制。精准灌溉技术的核心在于提高水资源利用率，减少水资源浪费，减轻环境负担。精准灌溉技术主要包括以下几个方面：（1）土壤水分测试技术：通过测试土壤水分含量，了解土壤的供水能力，为制定灌溉方案提供依据。（2）作物需水规律研究：研究作物在不同生育时期的需水量，为制定灌溉方案提供科学依据。（3）灌溉制度优化：根据土壤水分状况、作物需水规律和气候变化等因素，优化灌溉制度，提高水资源利用率。（4）智能灌溉控制系统：通过现代测试手段和智能控制系统，实现对作物灌溉的精确控制。3.3精准植保技术精准植保技术是指根据作物病虫害发生规律、生态环境和气候变化等因素，采用现代测试手段和智能控制系统，实现对作物病虫害防治的精确控制。精准植保技术的核心在于提高防治效果，减少农药使用，减轻环境污染。精准植保技术主要包括以下几个方面：（1）病虫害监测技术：通过监测病虫害的发生和扩散情况，为制定防治方案提供依据。（2）病虫害防治方法研究：研究高效、低毒、环保的防治方法，为防治决策提供参考。（3）病虫害防治制度优化：根据病虫害发生规律、生态环境和气候变化等因素，优化防治制度，提高防治效果。（4）智能植保控制系统：通过现代测试手段和智能控制系统，实现对作物病虫害防治的精确控制。第四章农业物联网应用4.1农业物联网架构设计农业物联网架构设计是构建高效、稳定、安全的农业信息系统的关键。该架构主要包括感知层、传输层、平台层和应用层四个层次。感知层是物联网的底层，主要负责收集农田、温室、畜牧场等农业生产环境中的各种信息，如温度、湿度、光照、土壤养分等。感知层设备包括传感器、执行器、RFID标签等。传输层主要负责将感知层收集到的数据传输至平台层。传输层设备包括无线传感器网络、移动通信网络、卫星通信等。平台层是农业物联网的核心，主要负责数据处理、存储、分析和管理。平台层主要包括云计算、大数据、人工智能等技术。应用层是农业物联网的最高层，主要负责将物联网技术应用于农业生产、管理、服务等方面，实现智能化、精准化、高效化的农业生产。4.2农业物联网数据采集与处理农业物联网数据采集与处理是农业物联网系统运行的基础。数据采集主要包括以下几个方面：（1）农田环境数据采集：通过部署在农田中的传感器，实时监测土壤湿度、温度、养分、病虫害等信息。（2）温室环境数据采集：通过部署在温室中的传感器，实时监测温室内的温度、湿度、光照、CO2浓度等信息。（3）畜牧环境数据采集：通过部署在畜牧场中的传感器，实时监测动物的生理指标、生长环境等信息。数据处理主要包括以下几个方面：（1）数据清洗：对收集到的数据进行去噪、去冗余、去错误等处理，保证数据的准确性。（2）数据存储：将清洗后的数据存储至数据库中，便于后续查询和分析。（3）数据分析：运用大数据、人工智能等技术，对数据进行挖掘和分析，为农业生产提供决策支持。4.3农业物联网在农业生产中的应用农业物联网在农业生产中的应用广泛，以下列举几个典型应用场景：（1）精准农业：通过农业物联网技术，实现对农田土壤、作物生长环境的实时监测，为农业生产提供精准的施肥、灌溉、病虫害防治等决策支持。（2）智能温室：运用物联网技术，实现温室环境的自动调节，提高作物生长效率，降低能耗。（3）智能畜牧：通过物联网技术，实时监测动物生理指标，实现精细化养殖，提高畜牧业效益。（4）农产品质量追溯：利用物联网技术，实现农产品从生产、加工、运输到销售全过程的信息追踪，保障食品安全。（5）农业灾害预警：通过物联网技术，实时监测农业灾害风险，提前预警，降低灾害损失。（6）农业电商：结合物联网技术，实现农产品在线销售，提高农业附加值。农业物联网技术的广泛应用，将有助于推动我国农业现代化进程，提高农业生产效率，促进农业可持续发展。第五章农业无人机技术5.1农业无人机发展现状我国科技水平的提升，农业无人机技术得到了快速的发展。据统计，我国农业无人机市场规模逐年扩大，无人机数量和应用范围也在持续增加。目前我国农业无人机技术已经取得了显著的成果，不仅在硬件设备方面取得了突破，而且在飞行控制系统、数据处理和智能识别等方面也取得了重要进展。当前，我国农业无人机市场呈现出多元化、竞争激烈的态势，多家企业纷纷推出具有自主知识产权的无人机产品。5.2农业无人机在农业生产中的应用农业无人机在农业生产中的应用越来越广泛，主要体现在以下几个方面：（1）植保作业：农业无人机可以搭载喷洒设备，进行农药喷洒、肥料撒施等作业，提高植保效率，降低劳动强度。（2）作物监测：通过无人机搭载的高分辨率相机和传感器，对农田进行实时监测，了解作物生长状况，为精准施肥、病虫害防治提供数据支持。（3）地形测绘：无人机可以快速获取农田地形数据，为农田水利建设、土地整理等提供科学依据。（4）农业保险：无人机可以对农田进行定期的拍摄，为农业保险理赔提供真实、准确的依据。（5）环境监测：无人机可以搭载相应的传感器，对农田环境进行监测，为农业环境保护提供数据支持。5.3农业无人机操作与维护农业无人机的操作与维护是保证无人机安全、高效作业的关键。以下为农业无人机操作与维护的几个方面：（1）操作培训：农业无人机操作人员应接受专业培训，了解无人机的功能、操作方法和安全要求。（2）飞行前检查：在飞行前，应对无人机的各项功能进行检查，保证设备完好、电量充足。（3）飞行环境评估：在飞行前，应对飞行环境进行评估，避开高压线、通信塔等危险区域。（4）飞行操作：在飞行过程中，应遵循相关法律法规，保持安全距离，避免碰撞。（5）维护保养：在无人机作业结束后，应及时进行维护保养，包括清洁、检查、更换零部件等。（6）数据管理：对无人机采集的数据进行整理、分析和存储，为农业生产提供决策依据。第六章农业大数据分析与应用6.1农业大数据概述信息技术和物联网的快速发展，农业领域的数据量呈现出爆炸式增长。农业大数据是指在农业生产、管理、服务过程中产生的海量数据，包括气象数据、土壤数据、作物生长数据、市场行情数据等。农业大数据具有数据量大、类型多样、处理速度快、价值密度低等特点。通过对农业大数据的分析与应用，可以有效提高农业生产效率、降低成本、优化农业产业结构。6.2农业大数据分析方法农业大数据分析方法主要包括以下几种：（1）数据预处理：对收集到的农业数据进行清洗、整合、归一化等处理，以提高数据质量。（2）统计分析：运用统计学方法对农业数据进行描述性统计、相关性分析、回归分析等，挖掘数据中的规律和趋势。（3）机器学习：通过训练模型对农业数据进行分类、预测、聚类等处理，为农业生产提供决策支持。（4）深度学习：利用深度神经网络对农业数据进行特征提取和表示，实现更高级别的数据分析和应用。（5）可视化分析：将农业数据以图形、图像等形式展示，便于直观地了解数据特征和变化趋势。6.3农业大数据在农业生产中的应用6.3.1农业生产决策支持农业大数据可以为农业生产决策提供有力支持。通过分析气象数据、土壤数据、作物生长数据等，可以为农民提供科学合理的种植建议，如作物品种选择、播种时间、施肥方案等。农业大数据还可以帮助和企业制定农业政策、优化资源配置、提高农业生产效益。6.3.2农业病虫害监测与防治农业大数据在病虫害监测与防治方面具有重要作用。通过实时监测气象数据、土壤数据、作物生长数据等，可以及时发觉病虫害发生的迹象，并制定针对性的防治措施。同时农业大数据还可以预测病虫害的发生趋势，为农民提供预警信息。6.3.3农业市场行情分析农业大数据可以为农业市场行情分析提供数据支持。通过对市场行情数据进行分析，可以了解农产品价格波动、供需状况等信息，为农民和企业提供市场预测和决策依据。6.3.4农业金融服务农业大数据在农业金融服务方面具有广泛应用。通过对农业大数据的分析，可以评估农民的信用状况，为金融机构提供贷款审批的依据。同时农业大数据还可以为保险公司提供风险评估和理赔服务，降低农业保险的风险。6.3.5农业产业链优化农业大数据有助于优化农业产业链。通过对产业链各环节的数据分析，可以发觉产业链中的瓶颈和优化潜力，为企业提供决策支持。农业大数据还可以促进农业产业上下游企业的协同发展，提高整个产业链的运行效率。第七章智能农业机械装备7.1智能农业机械发展趋势科技的不断发展，智能农业机械装备逐渐成为农业现代化的重要组成部分。智能农业机械发展趋势主要体现在以下几个方面：（1）高度集成化。智能农业机械将采用先进的传感器、控制器、执行器等组件，实现各部件的高度集成，提高机械的自动化水平和作业效率。（2）精准作业。通过卫星定位、激光雷达、视觉识别等技术，智能农业机械能够实现精准作业，提高农作物产量和品质。（3）网络化。智能农业机械将借助物联网技术，实现与农业生产管理系统的无缝对接，提高农业生产的信息化水平。（4）绿色环保。智能农业机械在提高农业生产效率的同时注重环保，降低能耗，减少对环境的污染。7.2智能农业机械关键技术研究智能农业机械关键技术研究主要包括以下几个方面：（1）传感器技术。传感器是实现智能农业机械自动化的基础，主要包括视觉传感器、激光雷达、超声波传感器等。通过传感器获取农作物生长信息、土壤状况等数据，为智能农业机械提供决策依据。（2）控制器技术。控制器是智能农业机械的“大脑”，负责解析传感器数据，控制信号，驱动执行器完成相应作业。（3）执行器技术。执行器是智能农业机械的“手”，包括电机、液压系统等。通过执行器实现农业机械的行走、作业等功能。（4）数据处理与分析技术。智能农业机械需要处理大量的数据，通过数据处理与分析技术，为农业生产提供决策支持。7.3智能农业机械在农业生产中的应用智能农业机械在农业生产中的应用主要体现在以下几个方面：（1）播种环节。智能播种机能够根据土壤状况、作物需求等信息，实现精准播种，提高种子发芽率和农作物产量。（2）施肥环节。智能施肥机根据作物生长需求，自动调整施肥量，实现精准施肥，减少化肥使用，降低环境污染。（3）灌溉环节。智能灌溉系统根据土壤湿度、气象条件等信息，自动调节灌溉水量，实现节水灌溉，提高水资源利用率。（4）收割环节。智能收割机能够自动识别成熟作物，实现高效收割，降低劳动强度，提高农业生产效率。（5）植保环节。智能植保无人机具备病虫害监测、防治等功能，能够快速、准确地对农作物进行植保作业。（6）运输环节。智能运输机械能够实现农产品的高效运输，降低运输成本，提高农产品市场竞争力。智能农业机械技术的不断发展，其在农业生产中的应用将越来越广泛，为我国农业现代化提供有力支撑。第八章农业生产智能决策系统8.1农业生产智能决策系统架构8.1.1系统概述农业生产智能决策系统旨在为农业生产提供科学、高效、智能的决策支持，以实现农业生产过程的自动化、智能化管理。该系统架构主要包括数据采集层、数据处理与分析层、决策支持层和用户交互层四个部分。8.1.2数据采集层数据采集层负责收集农业生产过程中的各类数据，包括气象数据、土壤数据、作物生长数据、市场行情数据等。数据采集方式包括传感器、物联网、卫星遥感等。8.1.3数据处理与分析层数据处理与分析层对采集到的数据进行清洗、整合、分析和挖掘，为决策支持层提供可靠的数据基础。该层主要包括数据预处理、数据挖掘和模型建立等模块。8.1.4决策支持层决策支持层根据数据处理与分析层提供的数据，运用智能决策算法为农业生产提供决策建议。决策内容涵盖种植结构优化、作物施肥、病虫害防治、灌溉管理等方面。8.1.5用户交互层用户交互层负责将决策支持层的建议以友好、易用的形式展示给用户，包括决策结果展示、操作界面设计等。8.2农业生产智能决策算法8.2.1算法概述农业生产智能决策算法主要包括机器学习、深度学习、数据挖掘等方法。这些算法能够处理大量数据，发觉数据中的规律，为农业生产提供有针对性的决策建议。8.2.2机器学习算法机器学习算法包括监督学习、无监督学习和半监督学习等。在农业生产智能决策系统中，监督学习算法主要用于分类和回归任务，如作物病虫害识别、产量预测等。8.2.3深度学习算法深度学习算法具有强大的特征提取能力，适用于复杂场景下的决策任务。在农业生产智能决策系统中，深度学习算法可用于作物生长状态识别、土壤质量评估等。8.2.4数据挖掘算法数据挖掘算法从大量数据中挖掘出有价值的信息，为农业生产提供决策支持。常用的数据挖掘算法包括关联规则挖掘、聚类分析等。8.3农业生产智能决策系统应用8.3.1作物种植结构优化通过分析气象数据、土壤数据、市场行情数据等，农业生产智能决策系统可以为农民提供作物种植结构优化的建议，提高农业产值。8.3.2病虫害防治农业生产智能决策系统可以根据作物生长数据、病虫害发生规律等，为农民提供病虫害防治方案，降低病虫害损失。8.3.3施肥管理农业生产智能决策系统可以根据土壤数据、作物生长数据等，为农民提供施肥建议，提高肥料利用率，减少环境污染。8.3.4灌溉管理农业生产智能决策系统可以根据气象数据、土壤湿度数据等，为农民提供灌溉建议，实现节水灌溉，提高水资源利用效率。8.3.5农业生产预警农业生产智能决策系统可以根据历史数据和实时监测数据，预测农业生产过程中可能出现的风险，为农民提供预警信息，降低农业生产风险。第九章农业生产智能化管理与服务平台9.1农业生产智能化管理平台设计9.1.1设计背景与意义我国农业现代化进程的推进，农业生产智能化管理平台的设计具有重要的现实意义。该平台旨在通过信息化手段，提高农业生产管理的效率和水平，降低生产成本，促进农业可持续发展。9.1.2平台架构设计农业生产智能化管理平台采用分层架构设计，包括数据采集层、数据处理与分析层、应用层三个部分。（1）数据采集层：通过物联网技术，实时采集农业生产过程中的各类数据，如土壤湿度、气象信息、作物生长状况等。（2）数据处理与分析层：对采集到的数据进行处理和分析，为农业生产提供决策支持。（3）应用层：为用户提供直观、便捷的操作界面，实现农业生产智能化管理。9.1.3关键技术研究在农业生产智能化管理平台设计中，关键技术研究包括数据采集技术、数据处理与分析技术、人工智能技术等。9.2农业生产智能化服务平台构建9.2.1构建目标农业生产智能化服务平台的构建旨在为农业生产提供全面、高效、便捷的服务，包括技术支持、市场信息、政策法规等。9.2.2平台架构设计农业生产智能化服务平台采用B/S架构，分为客户端和服务端两个部分。（1）客户端：用户通过浏览器访问平台，获取所需信息和服务。（2）服务端：负责处理客户端请求，提供数据存储、数据处理、服务推送等功能。9.2.3服务平台功能模块设计农业生产智能化服务平台包括以下功能模块：（1）数据管理模块：负责数据采集、存储、查询和统计。（2）决策支持模块：根据用户需求，提供智能决策支持。（3）技术支持模块：提供农业生产相关技术信息。（4）市场信息模块：发布农产品市场行情、供需信息等。（5）政策法规模块：发布国家和地方政策法规信息。9.3农业生产智能化管理与服务平台应用9.3.1应用场景农业生产智能化管理与服务平台的应用场景包括：（1）作物种植管理：根据土壤湿度、气象信息等数据，制定合理的灌溉、施肥方案。（2）病虫害防治：根据作物生长状况、病虫害发生规律，提供防治方案。（3）农产品销售：发布农产品市场行情，帮助农民合理定价、拓展销售渠道。（4）政策法规查询：方便农民了解国家和地方政策法规，提高法律意识。9.3.2应用效果农业生产智能化管理与服务平台的应用，将有效提高农业生产管理水平，降低生产成本，促进农业可持续发展