农业科技中精准农业与智能灌溉系统研究

农业科技中精准农业与智能灌溉系统研究TOC\o"1-2"\h\u2288第一章精准农业概述 2267431.1精准农业的定义与发展 2268811.1.1精准农业的定义 2326291.1.2精准农业的发展 3213891.2精准农业的关键技术 3127631.2.1信息获取技术 3256951.2.2数据处理与分析技术 333171.2.3管理决策技术 365251.2.4农业生产机械化技术 3197041.2.5农业信息化技术 490921.2.6农业生态环境保护技术 46234第二章智能灌溉系统概述 4117982.1智能灌溉系统的定义与发展 4141062.1.1定义 421942.1.2发展 4115322.2智能灌溉系统的组成与分类 465722.2.1组成 460402.2.2分类 57324第三章精准农业传感器技术 5293483.1土壤传感器技术 5238123.1.1土壤传感器概述 5177753.1.2土壤水分传感器 537683.1.3土壤温度传感器 5326853.1.4土壤电导率传感器 623153.1.5土壤pH值传感器 6205223.2植物生理参数传感器技术 6105823.2.1植物生理参数传感器概述 6188603.2.2叶绿素含量传感器 6324563.2.3光合速率传感器 641013.2.4蒸腾速率传感器 6127523.3环境参数传感器技术 6221113.3.1环境参数传感器概述 6275363.3.2温湿度传感器 73373.3.3光照传感器 7261783.3.4风速传感器 74675第四章智能灌溉系统设计原理 7218814.1灌溉系统设计原则 7284424.2灌溉系统设计方法 734834.3灌溉系统设计参数 828760第五章精准农业数据处理与分析 8194735.1数据采集与传输 8125525.2数据处理与分析方法 9199565.3数据可视化与决策支持 914120第六章智能灌溉系统关键技术研究 1044316.1灌溉策略优化 101316.1.1灌溉策略概述 10156496.1.2灌溉策略优化方法 1079426.1.3灌溉策略优化效果评价 10201696.2水肥一体化技术 10105226.2.1水肥一体化技术概述 10244546.2.2水肥一体化技术关键环节 1196206.2.3水肥一体化技术应用效果 11110486.3灌溉系统故障诊断与维护 1161826.3.1灌溉系统故障类型及原因 1123486.3.2灌溉系统故障诊断方法 11149846.3.3灌溉系统故障维护策略 11214656.3.4灌溉系统故障诊断与维护效果评价 124010第七章精准农业与智能灌溉系统集成 12217817.1集成方法与策略 12106717.1.1集成方法 12202307.1.2集成策略 121267.2集成系统的优势与挑战 1299327.2.1优势 12261627.2.2挑战 13106937.3集成系统的应用案例 1320397第八章精准农业与智能灌溉系统的经济性与环境影响 13271998.1经济性分析 1369368.2环境影响评价 14221598.3社会效益分析 142843第九章精准农业与智能灌溉系统在我国的应用现状与展望 1514899.1应用现状分析 1594849.2存在的问题与挑战 15204679.3发展趋势与前景 1520843第十章精准农业与智能灌溉系统在国际的合作与交流 161297210.1国际合作现状 162288010.2国际交流与合作领域 162138710.3未来国际合作与交流趋势 17第一章精准农业概述1.1精准农业的定义与发展1.1.1精准农业的定义精准农业，又称精确农业、智能农业，是指在农业生产过程中，运用现代信息技术、生物技术、工程技术等多种高新技术，对农田进行精细化管理，实现农业生产的高效、优质、环保和可持续发展。精准农业的核心在于获取农田时空变异信息，制定针对性的管理策略，优化资源配置，提高农业生产效益。1.1.2精准农业的发展精准农业的发展经历了以下几个阶段：（1）传统农业阶段：以人力、畜力、手工工具为主，农业生产效率较低，资源利用不充分。（2）机械化农业阶段：以机械化、电气化、化学化为特征，农业生产效率得到显著提高，但存在环境污染、资源浪费等问题。（3）精准农业阶段：以信息技术、生物技术、工程技术为支撑，实现农业生产的高效、优质、环保和可持续发展。1.2精准农业的关键技术1.2.1信息获取技术信息获取技术是精准农业的基础，主要包括遥感技术、地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）等。通过这些技术，可以实时获取农田的土壤、气候、作物生长状况等信息，为制定管理策略提供数据支持。1.2.2数据处理与分析技术数据处理与分析技术是精准农业的核心，主要包括数据挖掘、机器学习、人工智能等方法。通过对获取的信息进行处理和分析，可以揭示农田时空变异规律，为管理决策提供科学依据。1.2.3管理决策技术管理决策技术是精准农业的实施手段，主要包括智能灌溉、变量施肥、病虫害防治等。通过对农田信息的实时监测和分析，制定针对性的管理策略，实现农业生产的高效、优质、环保。1.2.4农业生产机械化技术农业生产机械化技术是精准农业的支撑，主要包括农业机械化、自动化、智能化等技术。通过机械化技术，可以提高农业生产效率，减轻农民劳动强度，实现农业现代化。1.2.5农业信息化技术农业信息化技术是精准农业的重要保障，主要包括农业电子商务、农业物联网、农业大数据等技术。通过信息化技术，可以实现农业生产、流通、消费等环节的信息共享和协同，提高农业产业链的效率。1.2.6农业生态环境保护技术农业生态环境保护技术是精准农业的可持续发展保障，主要包括农业废弃物资源化利用、农业生态环境保护与修复等技术。通过生态环境保护技术，可以实现农业生产与环境保护的协调发展。第二章智能灌溉系统概述2.1智能灌溉系统的定义与发展2.1.1定义智能灌溉系统是指利用现代信息技术、物联网技术、自动控制技术等，对灌溉过程进行智能化管理和优化控制的系统。该系统通过实时监测农田土壤水分、气象条件、作物需水量等信息，实现对灌溉过程的精确控制，以提高灌溉效率、降低水资源消耗、促进农业可持续发展。2.1.2发展智能灌溉系统的发展经历了以下几个阶段：1）传统灌溉阶段：以人力、畜力为主，灌溉设备简单，水资源利用效率较低。2）机械化灌溉阶段：引入水泵、喷灌、滴灌等机械设备，灌溉效率有所提高，但水资源浪费问题仍然严重。3）自动化灌溉阶段：采用自动控制系统，根据土壤水分、气象条件等因素自动调节灌溉量，水资源利用效率进一步提高。4）智能化灌溉阶段：集成物联网、大数据、云计算等技术，实现灌溉过程的智能化管理和优化控制，水资源利用效率达到较高水平。2.2智能灌溉系统的组成与分类2.2.1组成智能灌溉系统主要由以下几部分组成：1）信息采集系统：包括土壤水分、气象、作物需水量等信息的采集设备。2）传输系统：将采集到的信息传输至数据处理中心。3）数据处理与控制系统：对采集到的信息进行实时处理，根据处理结果控制灌溉设备。4）执行系统：包括水泵、阀门、喷头等灌溉设备，根据控制系统指令执行灌溉操作。5）用户界面：用于展示系统运行状态、历史数据等信息，便于用户进行监控和管理。2.2.2分类根据灌溉方式的不同，智能灌溉系统可分为以下几类：1）滴灌系统：通过管道将水直接输送到作物根部，水分利用率高，适合于蔬菜、花卉等需水量较大的作物。2）喷灌系统：将水喷洒到作物叶面上，适用于大田作物、草坪等。3）微灌系统：通过微喷头将水均匀喷洒到作物根部，适用于果树、药材等。4）地下灌溉系统：将水直接输送到作物根部土壤中，适用于水稻、小麦等。5）混合灌溉系统：结合多种灌溉方式，适用于不同作物和地形条件。第三章精准农业传感器技术3.1土壤传感器技术3.1.1土壤传感器概述精准农业的实施离不开对土壤信息的实时监测，土壤传感器作为一种关键的技术手段，能够准确获取土壤的物理、化学和生物特性。土壤传感器主要包括土壤水分、土壤温度、土壤电导率、土壤pH值等传感器。3.1.2土壤水分传感器土壤水分传感器通过测量土壤中的水分含量，为作物灌溉提供依据。目前常用的土壤水分传感器有电容式、电阻式和时域反射式等。这些传感器具有响应速度快、测量精度高、稳定性好等特点。3.1.3土壤温度传感器土壤温度传感器用于监测土壤温度变化，对作物生长具有重要意义。常见的土壤温度传感器有热电偶、热敏电阻等。这些传感器能够准确测量土壤温度，为作物生长提供适宜的环境。3.1.4土壤电导率传感器土壤电导率传感器用于测量土壤中的离子含量，反映土壤肥力状况。土壤电导率传感器主要包括电极式和感应式两种。这些传感器能够实时监测土壤电导率，为作物施肥提供依据。3.1.5土壤pH值传感器土壤pH值传感器用于测量土壤酸碱度，对作物生长影响较大。目前常用的土壤pH值传感器有玻璃电极、离子选择性电极等。这些传感器具有测量精度高、稳定性好等特点。3.2植物生理参数传感器技术3.2.1植物生理参数传感器概述植物生理参数传感器用于监测作物生长过程中的生理指标，如叶绿素含量、光合速率、蒸腾速率等。这些参数对于了解作物生长状况、指导农业生产具有重要意义。3.2.2叶绿素含量传感器叶绿素含量传感器通过测量叶片中的叶绿素含量，反映作物生长状况。目前常用的叶绿素含量传感器有光谱式、电化学式等。这些传感器具有测量精度高、稳定性好等特点。3.2.3光合速率传感器光合速率传感器用于测量作物光合作用强度，反映作物生长状况。常见的光合速率传感器有红外线气体分析法和电化学法等。这些传感器能够实时监测作物光合速率，为农业生产提供依据。3.2.4蒸腾速率传感器蒸腾速率传感器用于测量作物蒸腾作用强度，反映作物水分需求。目前常用的蒸腾速率传感器有热脉冲式、红外线法等。这些传感器能够准确测量作物蒸腾速率，为作物灌溉提供依据。3.3环境参数传感器技术3.3.1环境参数传感器概述环境参数传感器用于监测农业生产环境中的各种参数，如温度、湿度、光照、风速等。这些参数对于作物生长和农业管理具有重要意义。3.3.2温湿度传感器温湿度传感器用于测量农业生产环境中的温度和湿度，为作物生长提供适宜的条件。目前常用的温湿度传感器有电容式、电阻式等。这些传感器具有响应速度快、测量精度高、稳定性好等特点。3.3.3光照传感器光照传感器用于测量农业生产环境中的光照强度，对作物生长具有重要意义。常见的光照传感器有硅光电池、光电二极管等。这些传感器能够准确测量光照强度，为作物生长提供依据。3.3.4风速传感器风速传感器用于测量农业生产环境中的风速，对作物生长和农业管理具有指导意义。目前常用的风速传感器有电容式、超声波式等。这些传感器具有测量精度高、稳定性好等特点。第四章智能灌溉系统设计原理4.1灌溉系统设计原则在设计智能灌溉系统时，应遵循以下原则：（1）科学性原则：根据作物需水量、土壤性质、气候条件等因素，科学合理地设计灌溉系统，保证灌溉水的有效利用。（2）经济性原则：在满足灌溉需求的前提下，尽量降低灌溉系统的投资成本和运行成本，提高经济效益。（3）可靠性原则：灌溉系统应具备较高的可靠性，保证在长时间运行过程中，系统稳定、安全、可靠。（4）适应性原则：灌溉系统应具有一定的适应性，能够根据不同作物、不同生长阶段的需水情况进行调整。（5）环保性原则：在灌溉系统设计过程中，充分考虑环境保护，减少对土壤、水资源等资源的破坏。4.2灌溉系统设计方法智能灌溉系统设计主要包括以下方法：（1）需求分析：根据作物需水量、土壤性质、气候条件等因素，确定灌溉系统的设计目标。（2）系统选型：根据需求分析结果，选择合适的灌溉设备、传感器、控制器等。（3）灌溉制度设计：制定合理的灌溉制度，包括灌溉周期、灌溉量、灌溉方式等。（4）水肥一体化设计：根据作物需肥规律，将灌溉与施肥相结合，提高肥料利用率。（5）控制系统设计：根据灌溉制度和设备选型，设计智能灌溉控制系统。（6）系统优化：通过模拟分析、优化算法等手段，对灌溉系统进行优化，提高系统功能。4.3灌溉系统设计参数智能灌溉系统设计参数主要包括以下几方面：（1）作物需水量：根据作物类型、生长阶段、气候条件等因素确定作物需水量。（2）土壤性质：分析土壤质地、渗透性、持水性等特性，为灌溉设计提供依据。（3）灌溉设备：根据灌溉需求，选择合适的灌溉设备，如喷头、滴灌管、泵等。（4）传感器：根据灌溉系统需求，选择合适的土壤湿度、土壤温度、气候等传感器。（5）控制器：根据灌溉制度和设备选型，选择合适的控制器，如单片机、PLC等。（6）通信系统：根据灌溉系统规模和现场环境，选择合适的通信方式，如无线通信、有线通信等。（7）电源系统：根据灌溉系统设备功耗和现场条件，设计合适的电源系统，如太阳能电源、市电等。第五章精准农业数据处理与分析5.1数据采集与传输精准农业的实施依赖于大量的农业数据，这些数据包括土壤属性、气象信息、作物生长状况等。我们需要对数据进行采集。数据采集的方式包括地面传感器、无人机遥感、卫星遥感等。地面传感器可以实时监测土壤湿度、温度等参数；无人机遥感可以获取高分辨率的作物生长状况图像；卫星遥感则可以提供大范围的农业区域信息。在数据采集完成后，我们需要将这些数据传输至数据处理与分析系统。数据传输的方式有有线传输和无线传输两种。有线传输主要包括光纤、网线等，无线传输则包括WiFi、4G/5G等。在选择数据传输方式时，需要考虑传输速度、距离、成本等因素。5.2数据处理与分析方法数据处理与分析是精准农业核心环节。我们需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据整合等。数据清洗主要是去除异常值、填补缺失值等，以保证数据的准确性；数据整合则是将不同来源、格式、类型的数据进行统一处理，以便后续分析。（1）机器学习方法：通过构建机器学习模型，如线性回归、支持向量机、神经网络等，对数据进行分类、回归、聚类等分析。这些方法可以帮助我们挖掘数据中的潜在规律，为精准农业提供决策支持。（2）深度学习方法：深度学习是机器学习的一个分支，具有强大的特征提取能力。通过卷积神经网络、循环神经网络等模型，可以实现对图像、时间序列等数据的深度分析。（3）空间分析方法：空间分析是地理信息系统（GIS）的核心技术，可以对地理空间数据进行处理和分析。在精准农业中，空间分析可以用于土壤质量评估、作物产量预测等。5.3数据可视化与决策支持数据可视化是将数据以图形、图表等形式直观地展示出来，以便用户更好地理解数据。在精准农业中，数据可视化可以帮助农业从业者了解作物生长状况、土壤质量等信息，从而做出更加科学的决策。以下是几种常用的数据可视化方法：（1）散点图：用于展示两个变量之间的关系，如土壤湿度与作物生长状况的关系。（2）折线图：用于展示时间序列数据，如气象信息的变化趋势。（3）柱状图：用于展示分类数据，如不同地块的土壤质量等级。（4）热力图：用于展示空间数据的分布情况，如土壤湿度分布图。决策支持系统是基于数据处理与分析结果，为用户提供决策建议的系统。在精准农业中，决策支持系统可以根据作物生长模型、土壤质量评估等结果，为用户提供施肥、灌溉等决策建议。决策支持系统还可以结合市场信息、政策法规等，为农业从业者提供全面的决策支持。第六章智能灌溉系统关键技术研究6.1灌溉策略优化6.1.1灌溉策略概述灌溉策略是智能灌溉系统的核心组成部分，其目的是根据作物需水规律、土壤特性、气候条件等因素，制定出合理的灌溉方案，以提高灌溉效率，降低水资源浪费。本章主要从以下几个方面对灌溉策略进行优化研究。6.1.2灌溉策略优化方法（1）基于作物需水模型的灌溉策略优化通过建立作物需水模型，根据作物生长周期、土壤湿度、气候条件等因素，实时调整灌溉策略，实现精准灌溉。（2）基于数据驱动的灌溉策略优化采用数据挖掘技术，对历史灌溉数据进行挖掘，找出灌溉规律，为优化灌溉策略提供依据。（3）基于多目标优化的灌溉策略优化将灌溉策略优化问题转化为多目标优化问题，通过求解多目标优化模型，得到一组满足不同目标的灌溉策略。6.1.3灌溉策略优化效果评价通过对灌溉策略优化前后的灌溉效果进行对比分析，评价优化效果，主要包括灌溉水利用效率、作物生长状况、土壤湿度等方面。6.2水肥一体化技术6.2.1水肥一体化技术概述水肥一体化技术是将灌溉与施肥相结合的一种高效农业技术，通过将肥料与灌溉水混合，实现水肥同步供应，提高肥料利用率，减少肥料流失。6.2.2水肥一体化技术关键环节（1）肥料选择与配比根据作物需肥规律和土壤特性，选择合适的肥料品种和比例，保证作物生长所需营养的充分供应。（2）施肥方式与设备采用先进的施肥设备，如滴灌施肥系统、喷灌施肥系统等，实现肥料与灌溉水的同步输送。（3）水肥一体化控制系统通过智能控制系统，实时监测土壤湿度、作物生长状况等参数，自动调整施肥量和灌溉量，实现精准水肥管理。6.2.3水肥一体化技术应用效果分析水肥一体化技术在提高肥料利用率、减少肥料流失、促进作物生长等方面的效果，为农业生产提供技术支持。6.3灌溉系统故障诊断与维护6.3.1灌溉系统故障类型及原因分析灌溉系统常见的故障类型，如管道破裂、阀门损坏、水泵故障等，探讨故障产生的原因。6.3.2灌溉系统故障诊断方法（1）基于信号的故障诊断通过监测灌溉系统运行过程中的各种信号，如流量、压力、电流等，判断系统是否存在故障。（2）基于模型的故障诊断建立灌溉系统模型，通过模型仿真分析，找出可能导致故障的因素。（3）基于人工智能的故障诊断采用人工智能技术，如神经网络、支持向量机等，对灌溉系统故障进行识别和预测。6.3.3灌溉系统故障维护策略针对不同类型的故障，提出相应的维护策略，如更换损坏部件、调整系统参数等，保证灌溉系统正常运行。6.3.4灌溉系统故障诊断与维护效果评价通过对比故障诊断与维护前后的灌溉系统运行状况，评价故障诊断与维护效果，为灌溉系统运行管理提供依据。第七章精准农业与智能灌溉系统集成7.1集成方法与策略7.1.1集成方法精准农业与智能灌溉系统的集成，旨在通过优化资源配置，提高农业生产的自动化程度和效率。集成方法主要包括以下几个方面：（1）数据采集与处理：利用传感器、遥感技术等手段，实时采集农田土壤、气候、作物生长等信息，通过数据处理与分析，为智能灌溉决策提供依据。（2）智能决策支持：基于大数据分析，构建智能决策模型，根据作物需水量、土壤湿度等参数，制定合理的灌溉策略。（3）自动控制技术：采用自动化控制系统，实现对灌溉设备的精确控制，保证灌溉均匀性和有效性。（4）物联网技术：通过物联网技术，将农田、灌溉设备、智能决策系统等环节连接起来，实现信息的实时传递与共享。7.1.2集成策略为实现精准农业与智能灌溉系统的有效集成，以下策略：（1）顶层设计：明确集成目标，制定整体规划，保证各子系统之间的协调与配合。（2）技术选型：根据实际需求，选择成熟、可靠的集成技术，保证系统的稳定性和可扩展性。（3）平台建设：搭建统一的集成平台，实现各子系统之间的数据交换与共享。（4）人才培养：加强人才培养，提高农业从业人员的集成技术应用能力。7.2集成系统的优势与挑战7.2.1优势精准农业与智能灌溉系统集成具有以下优势：（1）提高灌溉效率：根据作物需水量和土壤湿度，实现精准灌溉，减少水资源浪费。（2）提高作物产量与品质：通过优化灌溉策略，提高作物生长条件，增加产量，改善品质。（3）减轻农业劳动强度：自动化控制灌溉设备，降低农业劳动强度，提高劳动生产率。（4）减少化肥农药使用：精准灌溉有助于减少化肥和农药的使用，减轻环境污染。7.2.2挑战集成系统的推广与应用也面临以下挑战：（1）技术复杂性：集成系统涉及多个技术领域，技术复杂性较高。（2）投资成本：集成系统需要投入大量资金，包括硬件设备、软件开发等。（3）人才培养与普及：集成技术的普及需要培养大量专业人才，提高农业从业人员的素质。（4）政策支持：集成系统的推广需要政策引导和扶持，以降低应用门槛。7.3集成系统的应用案例以下为精准农业与智能灌溉系统集成的一些应用案例：（1）新疆某农场：通过集成系统，实现了灌溉自动化，提高了灌溉效率，降低了水资源浪费。（2）江苏某农场：利用物联网技术，实时监测农田土壤湿度，制定合理的灌溉策略，提高了作物产量和品质。（3）浙江某农场：采用精准农业技术，实现了化肥、农药减量化，减轻了环境污染。（4）广东某农场：通过集成系统，实现了自动化灌溉，降低了农业劳动强度，提高了劳动生产率。第八章精准农业与智能灌溉系统的经济性与环境影响8.1经济性分析精准农业与智能灌溉系统作为现代农业生产的重要组成部分，其经济性分析是评价该技术可行性的关键因素。我们从投资成本、运营成本和收益三个方面进行分析。在投资成本方面，精准农业与智能灌溉系统需要购置先进的设备和技术，包括传感器、控制器、执行器等。这些设备的购置和安装费用相对较高，但考虑到其长远发展，投资回报率仍然可观。运营成本方面，主要包括设备维护、能源消耗和人力成本。与传统灌溉方式相比，精准农业与智能灌溉系统在运营成本方面具有明显优势。由于系统可以根据土壤湿度、作物需水量等信息自动调节灌溉，有效降低了能源消耗和人力成本。在收益方面，精准农业与智能灌溉系统可以提高作物产量、品质和抗逆性，从而提高农业产值。同时减少化肥、农药的使用，降低环境污染，有助于提高农产品市场竞争力和农民收入。综合投资成本、运营成本和收益，精准农业与智能灌溉系统具有较高的经济性。8.2环境影响评价精准农业与智能灌溉系统对环境的影响主要体现在以下几个方面：该系统能够精确控制灌溉水量，避免水资源的浪费。我国水资源短缺，通过智能灌溉技术提高水资源利用效率，有利于缓解水资源压力。精准农业与智能灌溉系统可以减少化肥、农药的使用，降低化学物质对土壤和水源的污染。这对于保护生态环境、提高农业可持续发展水平具有重要意义。智能灌溉系统还可以减少农业排放，降低温室气体排放量，有助于应对全球气候变化。精准农业与智能灌溉系统对环境具有积极的影响。8.3社会效益分析精准农业与智能灌溉系统的推广和应用，将带来以下社会效益：提高农业生产效率，保障粮食安全。通过智能灌溉技术，可以提高作物产量，增加粮食供给，有助于保障国家粮食安全。促进农业现代化进程。精准农业与智能灌溉系统是农业现代化的重要组成部分，其推广和应用有助于提高农业科技水平，推动农业现代化进程。提高农民素质。智能灌溉系统的应用需要农民掌握一定的科技知识，这有助于提高农民的整体素质，促进农村劳动力转移。促进农业产业升级。精准农业与智能灌溉系统可以推动农业向高质量、高效益方向发展，助力农业产业升级。精准农业与智能灌溉系统的推广和应用，将带来显著的社会效益。第九章精准农业与智能灌溉系统在我国的应用现状与展望9.1应用现状分析精准农业与智能灌溉系统在我国的应用日益广泛，主要体现在以下几个方面：政策扶持力度加大。我国高度重视农业现代化建设，出台了一系列政策措施，鼓励精准农业与智能灌溉系统的研究与应用。技术不断创新。我国科研团队在精准农业与智能灌溉领域取得了显著成果，研发出了一系列具有自主知识产权的关键技术。产业规模逐步扩大。精准农业与智能灌溉技术的推广，相关产业得到了快速发展，涌现出一批具有竞争力的企业。应用效果显著。精准农业与智能灌溉系统在提高作物产量、节约水资源、降低生产成本等方面取得了良好效果。9.2存在的问题与挑战尽管精准农业与智能灌溉系统在我国取得了长足发展，但仍然面临以下问题与挑战：技术成熟度有待提高。与发达国家相比，我国在精准农业与智能灌溉技术方面仍存在一定差距，部分技术尚处于试验阶段。推广力度不足。精准农业与智能灌溉系统在我国的应用范围有限，尚未覆盖到全部农业