农业科技领域智能农业管理系统建设及运营研究

农业科技领域智能农业管理系统建设及运营研究TOC\o"1-2"\h\u115第1章引言 4151891.1研究背景 4116121.2研究目的与意义 4327551.3国内外研究现状 47196第2章智能农业管理系统概述 587072.1智能农业管理系统的定义 5324122.2智能农业管理系统的发展历程 5260062.3智能农业管理系统的分类及特点 59031第3章智能农业关键技术 660213.1数据采集与传输技术 6254153.2大数据与云计算技术 6136313.3人工智能技术 7213933.4物联网技术 724601第4章智能农业管理系统设计与规划 7223924.1设计原则与目标 7246184.1.1设计原则 7267754.1.2设计目标 8232854.2系统架构设计 8182634.2.1总体架构 8175204.2.2感知层 882844.2.3传输层 813154.2.4平台层 8221704.2.5应用层 8262374.3功能模块设计 8242994.3.1数据采集模块 878234.3.2数据传输模块 8167164.3.3数据存储与管理模块 9242614.3.4数据分析与应用模块 9136294.3.5系统管理模块 995674.4技术选型与集成 9147974.4.1数据采集技术 9204034.4.2数据传输技术 9203164.4.3数据存储技术 970424.4.4数据分析技术 9266514.4.5系统集成技术 930690第5章农业数据采集与管理 935295.1农业数据采集方法 9190845.1.1手动采集方法 9282395.1.2自动化采集方法 9134565.1.3网络采集方法 10199955.2农业数据预处理 10311695.2.1数据清洗 1057395.2.2数据整合 1021285.2.3数据转换 1099625.3农业数据存储与管理 10190555.3.1数据存储 1034105.3.2数据管理 10312305.4数据质量保障 1068915.4.1数据采集质量控制 11119065.4.2数据预处理质量控制 11202485.4.3数据存储与管理质量控制 11245685.4.4数据共享与交换质量控制 111884第6章智能农业分析决策模型 11116026.1模型构建方法 11103646.1.1数据预处理：对收集到的气象、土壤、作物生长等数据进行清洗、整合、归一化等操作，提高数据质量。 11275316.1.2特征工程：根据农业生产过程中的关键因素，提取影响作物生长的相关特征，为模型训练提供依据。 11208996.1.3模型选择与训练：选择合适的机器学习算法，如线性回归、支持向量机、神经网络等，对特征数据集进行训练。 11273276.1.4模型评估与优化：通过交叉验证、调整参数等方法，评估模型功能，并不断优化模型，提高预测准确性。 11291076.2气象数据分析模型 1122206.2.1温度分析模型：通过分析历史温度数据，预测未来一段时间内的温度变化趋势，为作物生长提供参考。 1161946.2.2降水分析模型：对降水数据进行时空分析，预测未来降水情况，为农田灌溉提供决策依据。 1193446.2.3光照分析模型：分析光照强度与作物生长的关系，为农业生产提供光照资源优化利用策略。 12262166.3土壤数据分析模型 12260896.3.1土壤湿度分析模型：通过监测土壤湿度数据，预测土壤湿度变化趋势，为灌溉决策提供依据。 12273096.3.2土壤养分分析模型：分析土壤养分含量与作物生长的关系，为施肥决策提供指导。 1265846.3.3土壤盐分分析模型：监测土壤盐分含量，评估盐碱化程度，为土壤改良提供依据。 12161286.4农田灌溉决策模型 12144956.4.1灌溉需求预测模型：结合作物生长阶段、土壤湿度、气象数据等因素，预测农田灌溉需求。 12197916.4.2灌溉策略优化模型：根据灌溉需求预测结果，结合水资源状况，制定合理的灌溉策略。 1242986.4.3灌溉设备调度模型：根据灌溉策略，优化灌溉设备调度，提高灌溉效率，降低水资源浪费。 1228450第7章智能农业管理系统实施与运营 1244607.1系统实施策略与步骤 1229547.1.1实施策略 12285277.1.2实施步骤 13116397.2系统运营模式 13217357.2.1运营目标 1376617.2.2运营模式 1364067.3系统维护与优化 13104147.3.1系统维护 13114077.3.2系统优化 14100597.4案例分析 141835第8章智能农业管理系统评估与优化 1435248.1系统评估方法 1410268.1.1定期监测评估：通过定期对系统运行数据进行采集、分析，评估系统功能及潜在问题。 14197388.1.2系统仿真测试：在虚拟环境中对系统进行模拟测试，以评估其在不同场景下的功能表现。 14206188.1.3用户反馈评估：收集用户在使用过程中的意见和建议，对系统进行改进和优化。 14172828.1.4专家评审：邀请农业领域专家对系统进行评审，从专业角度提出优化建议。 14262248.2系统功能指标 14284418.2.1系统稳定性：指系统在长时间运行过程中，能够保持正常运行的能力。 1445978.2.2系统响应速度：指系统处理任务的速度，包括数据采集、处理、传输等环节。 15325838.2.3系统准确性：指系统输出结果与实际结果之间的误差程度，包括数据分析和预测的准确性。 15205588.2.4系统兼容性：指系统与其他相关系统、设备之间的协同工作能力。 155668.2.5系统可扩展性：指系统能够根据需求扩展功能、升级版本的能力。 15280858.3系统优化策略 1558958.3.1系统架构优化：优化系统架构，提高数据处理速度，降低系统延迟。 15187678.3.2数据处理优化：采用先进的数据处理算法，提高数据分析和预测准确性。 1547828.3.3系统模块化设计：对系统进行模块化设计，提高系统可维护性和可扩展性。 1554068.3.4人才培养与培训：加强系统操作和维护人员的技术培训，提高系统使用效率。 15134608.4系统升级与扩展 15231848.4.1软件升级：根据技术发展及用户需求，定期对系统软件进行升级，提高系统功能。 15126628.4.2硬件升级：根据系统运行需求，升级硬件设备，提高系统处理能力。 1541998.4.3功能扩展：根据农业生产需求，增加系统功能模块，提高系统适用性。 15199968.4.4技术支持与维护：建立完善的技术支持与维护体系，为系统稳定运行提供保障。 1513586第9章智能农业管理与政策法规 15206989.1我国农业政策法规概述 15145209.2智能农业政策法规需求 1620359.3政策法规对智能农业的影响 1672789.4政策建议与展望 1621604第10章智能农业管理系统未来发展展望 17627510.1技术发展趋势 172549110.2市场前景分析 172707610.3产业布局与发展策略 172252710.4智能农业管理与乡村振兴战略的结合 17第1章引言1.1研究背景全球人口的不断增长和资源的日益紧张，传统农业生产模式已无法满足人们对食品质量和数量的需求。在此背景下，农业科技领域逐渐成为我国及世界各国关注的重点。智能农业管理系统作为农业科技领域的重要研究方向，以信息技术、物联网、大数据等现代科技手段为支撑，实现农业生产的高效、智能化管理，对于提高农业产量和农产品质量具有重要意义。1.2研究目的与意义本研究旨在深入探讨智能农业管理系统的建设及运营模式，以期实现以下目的：（1）分析我国农业产业发展现状及存在的问题，为智能农业管理系统建设提供现实依据。（2）系统梳理智能农业管理系统的关键技术，为我国农业科技领域的研究和发展提供理论支持。（3）摸索智能农业管理系统的运营模式，为我国农业产业转型升级提供实践指导。本研究具有以下意义：（1）提高农业生产效率，缓解我国农业资源紧张的现状。（2）促进农业产业结构调整，推动农业产业向现代化、智能化方向发展。（3）提升农产品质量和安全水平，满足消费者对优质农产品的需求。1.3国内外研究现状国外研究方面，美国、日本、欧盟等发达国家在智能农业管理系统领域的研究较早，取得了显著成果。美国在精准农业技术方面具有较大优势，如卫星遥感、无人机监测等技术已广泛应用于农业生产；日本在农业、设施农业等领域取得了重要进展；欧盟则侧重于农业信息化、农业大数据分析等方面研究。国内研究方面，近年来我国对农业科技领域给予了高度重视，智能农业管理系统研究取得了较快发展。在关键技术方面，我国已成功研发出具有自主知识产权的农业物联网、农业大数据等核心技术；在应用实践方面，各地纷纷开展智能农业管理系统的试点和推广工作，如智能灌溉、智能温室等已在我国农业产业中得到广泛应用。但是我国智能农业管理系统在建设及运营方面仍存在诸多问题，如技术水平、政策支持、产业链整合等，亟待进一步研究和探讨。第2章智能农业管理系统概述2.1智能农业管理系统的定义智能农业管理系统是指运用现代信息技术、自动化技术、网络通信技术、智能控制技术等，对农业生产过程进行实时监测、智能决策和精准管理的一套综合集成系统。该系统能够实现对农业生产环境、生产资源、生产过程的有效监控和管理，提高农业生产效率、产品质量和资源利用率，降低生产成本，促进农业可持续发展。2.2智能农业管理系统的发展历程智能农业管理系统的发展可追溯至20世纪50年代的自动化控制系统。信息技术的飞速发展，智能农业管理系统也经历了以下几个阶段：（1）20世纪50年代至70年代：主要以自动化控制技术为基础，实现对农业生产过程的单一环节进行控制。（2）20世纪80年代至90年代：以计算机技术、通信技术为核心，实现对农业生产过程的集中监控和远程控制。（3）21世纪初至今：以物联网、大数据、云计算、人工智能等技术为支撑，发展具有感知、决策、执行能力的智能农业管理系统。2.3智能农业管理系统的分类及特点根据系统功能和实现技术的不同，智能农业管理系统可分为以下几类：（1）生产环境监测系统：主要用于监测农业生产环境参数，如土壤湿度、气温、光照等，为农业生产提供数据支持。特点：实时性、准确性、广泛性。（2）智能决策系统：基于农业生产数据，运用数据分析、模型预测等技术，为农业生产提供决策依据。特点：科学性、实用性、灵活性。（3）精准控制系统：通过智能设备（如无人机、等）实现对农业生产过程的精准控制。特点：精确性、高效性、自动化。（4）资源管理系统：对农业生产资源（如土地、水资源、肥料等）进行合理配置和利用。特点：系统性、动态性、可持续性。（5）农产品质量追溯系统：对农产品生产、加工、销售等环节进行全程监控，保证产品质量安全。特点：全程性、透明性、可靠性。第3章智能农业关键技术3.1数据采集与传输技术智能农业管理系统建设的基础是对农业生产过程中各类数据的实时、准确采集与高效传输。数据采集与传输技术主要包括以下几个方面：（1）传感器技术：采用温度、湿度、光照、土壤养分等传感器，实现对农业生产环境中关键参数的实时监测。（2）无线传输技术：利用ZigBee、WiFi、4G/5G等无线通信技术，实现数据的高速、稳定传输。（3）远程监测技术：通过构建远程监测系统，实现对农业生产现场的远程监控和管理。3.2大数据与云计算技术大数据与云计算技术在智能农业管理系统中发挥着重要作用，主要包括以下几个方面：（1）数据存储与管理：利用云计算平台，对海量农业数据进行存储、管理和分析，提高数据利用效率。（2）数据挖掘与分析：采用大数据技术，对农业数据进行分析挖掘，为农业生产提供决策支持。（3）农业模型构建：结合农业生产特点，构建适用于不同作物、不同生长阶段的农业模型，提高农业生产的科学性和精准性。3.3人工智能技术人工智能技术在智能农业管理系统中的应用主要体现在以下几个方面：（1）农业专家系统：通过模拟农业专家的决策过程，为农业生产提供智能化的决策支持。（2）图像识别技术：利用深度学习等人工智能技术，实现对病虫害、作物生长状况等图像信息的自动识别。（3）智能控制技术：采用模糊控制、神经网络等人工智能技术，实现对农业生产环境的智能调控。3.4物联网技术物联网技术在智能农业管理系统中的应用主要包括以下几个方面：（1）智能感知技术：利用物联网技术，实现对农业生产环境中各种信息的实时感知。（2）智能设备控制：通过物联网技术，实现对农业生产设备（如灌溉、施肥、通风等）的远程控制。（3）农业供应链管理：利用物联网技术，对农业供应链进行实时监控和管理，提高农产品质量与安全。（4）农业信息化平台：构建基于物联网的农业信息化平台，实现农业生产、管理、销售等环节的信息共享与协同。第4章智能农业管理系统设计与规划4.1设计原则与目标4.1.1设计原则智能农业管理系统设计应遵循以下原则：（1）实用性原则：系统设计需满足农业生产实际需求，提高农业管理效率。（2）可靠性原则：系统需具备稳定性和抗干扰能力，保证数据安全与系统稳定运行。（3）可扩展性原则：系统设计应考虑未来发展需求，便于功能扩展和技术升级。（4）易用性原则：系统界面友好，操作简便，便于用户快速掌握。（5）经济性原则：在满足功能需求的前提下，降低系统成本，提高投资回报率。4.1.2设计目标智能农业管理系统设计目标如下：（1）实现农业生产数据的实时采集、传输、存储与分析。（2）提高农业生产管理效率，降低人力成本。（3）优化农业生产资源配置，提高产量与品质。（4）为农业生产决策提供科学依据，提高农业产值。4.2系统架构设计4.2.1总体架构智能农业管理系统采用分层架构设计，分为感知层、传输层、平台层和应用层。4.2.2感知层感知层主要负责农业生产数据的采集，包括气象、土壤、作物、设备状态等数据。4.2.3传输层传输层负责将感知层采集的数据传输至平台层，可采用有线或无线通信技术。4.2.4平台层平台层对传输层的数据进行处理、存储与分析，为应用层提供数据支持。4.2.5应用层应用层提供用户界面和功能模块，实现农业生产管理、决策支持和数据分析等功能。4.3功能模块设计4.3.1数据采集模块数据采集模块负责实时采集农业生产数据，包括气象、土壤、作物、设备状态等。4.3.2数据传输模块数据传输模块实现感知层与平台层之间的数据传输，保证数据安全、高效传输。4.3.3数据存储与管理模块数据存储与管理模块负责对采集的数据进行存储、分类、查询和统计。4.3.4数据分析与应用模块数据分析与应用模块对采集的数据进行分析处理，为农业生产管理提供决策支持。4.3.5系统管理模块系统管理模块负责用户管理、权限控制、系统设置等功能，保证系统稳定运行。4.4技术选型与集成4.4.1数据采集技术采用传感器、无人机、卫星遥感等先进技术进行农业生产数据采集。4.4.2数据传输技术选择有线或无线通信技术，如4G/5G、LoRa、NBIoT等，实现数据高效传输。4.4.3数据存储技术采用大数据存储技术，如Hadoop、MongoDB等，满足海量数据存储需求。4.4.4数据分析技术运用大数据分析、机器学习、人工智能等技术，挖掘数据价值，为农业生产提供决策支持。4.4.5系统集成技术采用模块化设计，实现各功能模块的集成，保证系统整体功能与稳定性。第5章农业数据采集与管理5.1农业数据采集方法农业数据采集是智能农业管理系统的基础，对于农业生产过程的精准管理和决策支持具有重要意义。本节主要介绍以下几种农业数据采集方法：5.1.1手动采集方法手动采集方法主要包括问卷调查、现场观测和实验测定等。这些方法依赖于专业技术人员进行实地调查和数据记录，具有较高的可信度。5.1.2自动化采集方法自动化采集方法主要依赖于传感器、无人机、卫星遥感等现代信息技术手段。这些方法具有实时、动态、连续监测的特点，可大幅提高数据采集效率。5.1.3网络采集方法网络采集方法是指通过互联网、物联网等网络技术，从农业相关部门、企业、科研院所等渠道获取农业数据。这些数据具有较高的权威性和实时性。5.2农业数据预处理农业数据预处理主要包括数据清洗、数据整合和数据转换等步骤，旨在提高数据质量，为后续数据分析提供可靠保障。5.2.1数据清洗数据清洗主要包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等，保证数据的准确性和一致性。5.2.2数据整合数据整合是将不同来源、格式和结构的农业数据进行整合，形成统一的数据体系，便于后续分析和利用。5.2.3数据转换数据转换主要包括数据格式转换、数据规范化和数据归一化等，以满足不同分析方法和模型的需求。5.3农业数据存储与管理农业数据存储与管理是智能农业管理系统的重要组成部分，关系到数据的安全、高效访问和利用。5.3.1数据存储采用分布式数据库、云存储等技术，实现农业数据的集中存储和备份，保证数据安全。5.3.2数据管理建立农业数据管理体系，包括数据分类、数据标签、元数据管理等，便于数据的查询、更新和共享。5.4数据质量保障为保证农业数据的真实、准确、完整，本节从以下几个方面阐述数据质量保障措施：5.4.1数据采集质量控制制定严格的数据采集规范和标准，对数据采集过程进行实时监控，保证数据质量。5.4.2数据预处理质量控制对数据进行清洗、整合和转换，保证数据的准确性和一致性。5.4.3数据存储与管理质量控制建立完善的数据存储和管理制度，定期检查数据存储设备，保证数据安全。5.4.4数据共享与交换质量控制建立数据共享与交换平台，对共享数据进行严格审核，保证数据质量。同时加强对数据使用者的培训和指导，提高数据利用效率。第6章智能农业分析决策模型6.1模型构建方法智能农业分析决策模型是通过对农业大数据的挖掘与分析，实现对农业生产过程中关键环节的智能化决策支持。本章节主要介绍以下几种模型构建方法：数据预处理、特征工程、模型选择与训练、模型评估与优化。具体包括：6.1.1数据预处理：对收集到的气象、土壤、作物生长等数据进行清洗、整合、归一化等操作，提高数据质量。6.1.2特征工程：根据农业生产过程中的关键因素，提取影响作物生长的相关特征，为模型训练提供依据。6.1.3模型选择与训练：选择合适的机器学习算法，如线性回归、支持向量机、神经网络等，对特征数据集进行训练。6.1.4模型评估与优化：通过交叉验证、调整参数等方法，评估模型功能，并不断优化模型，提高预测准确性。6.2气象数据分析模型气象数据对作物生长具有显著影响，本节主要介绍以下气象数据分析模型：6.2.1温度分析模型：通过分析历史温度数据，预测未来一段时间内的温度变化趋势，为作物生长提供参考。6.2.2降水分析模型：对降水数据进行时空分析，预测未来降水情况，为农田灌溉提供决策依据。6.2.3光照分析模型：分析光照强度与作物生长的关系，为农业生产提供光照资源优化利用策略。6.3土壤数据分析模型土壤数据对作物生长同样具有重要意义，本节主要介绍以下土壤数据分析模型：6.3.1土壤湿度分析模型：通过监测土壤湿度数据，预测土壤湿度变化趋势，为灌溉决策提供依据。6.3.2土壤养分分析模型：分析土壤养分含量与作物生长的关系，为施肥决策提供指导。6.3.3土壤盐分分析模型：监测土壤盐分含量，评估盐碱化程度，为土壤改良提供依据。6.4农田灌溉决策模型农田灌溉决策模型旨在根据气象、土壤、作物需水等数据，为农业生产提供合理的灌溉方案。本节主要介绍以下模型：6.4.1灌溉需求预测模型：结合作物生长阶段、土壤湿度、气象数据等因素，预测农田灌溉需求。6.4.2灌溉策略优化模型：根据灌溉需求预测结果，结合水资源状况，制定合理的灌溉策略。6.4.3灌溉设备调度模型：根据灌溉策略，优化灌溉设备调度，提高灌溉效率，降低水资源浪费。第7章智能农业管理系统实施与运营7.1系统实施策略与步骤7.1.1实施策略智能农业管理系统的实施应遵循以下策略：（1）需求导向：充分调研与分析农业生产的实际需求，保证系统功能与农业生产过程紧密结合；（2）技术先进：采用国内外先进的农业信息技术，提高系统的可靠性和先进性；（3）模块化设计：系统模块化设计，便于后期维护和升级；（4）协同实施：加强各部门间的沟通与协作，保证系统实施顺利进行。7.1.2实施步骤（1）项目立项：明确项目目标、范围和预算，进行项目立项；（2）需求分析：深入了解农业生产过程中的需求，制定详细的系统需求说明书；（3）系统设计：根据需求分析，进行系统架构、模块划分和界面设计；（4）系统开发：采用合适的开发工具和技术，进行系统编程和模块集成；（5）系统测试：对系统进行全面测试，保证系统稳定、可靠、易用；（6）系统部署：将系统部署到农业生产现场，进行实际应用；（7）培训与验收：对用户进行系统操作培训，完成系统验收。7.2系统运营模式7.2.1运营目标智能农业管理系统的运营目标主要包括：（1）提高农业生产效率，降低生产成本；（2）提高农产品品质，增加农民收入；（3）实现农业生产过程的智能化、信息化管理；（4）促进农业可持续发展。7.2.2运营模式（1）主导型：投资建设智能农业管理系统，为农民提供服务；（2）企业主导型：企业投资建设系统，通过收取服务费实现盈利；（3）政企合作型：与企业共同投资建设，共同运营管理系统；（4）第三方服务型：第三方专业机构提供智能农业管理系统建设和运营服务。7.3系统维护与优化7.3.1系统维护（1）定期检查系统硬件设备，保证设备正常运行；（2）定期对系统软件进行升级和优化；（3）对用户进行持续培训，提高用户操作水平；（4）建立系统运行档案，记录系统运行情况。7.3.2系统优化（1）根据农业生产需求，不断优化系统功能；（2）引入新技术、新设备，提高系统功能；（3）加强与其他农业信息化系统的对接，实现资源共享。7.4案例分析以某地区智能农业管理系统为例，分析其实施与运营情况。该系统采用主导型运营模式，实现了以下成效：（1）提高农业生产效率，降低生产成本；（2）农产品品质得到提升，农民收入增加；（3）实现农业生产过程的智能化、信息化管理，提高农业管理水平；（4）为决策提供数据支持，促进农业政策制定和调整。通过以上案例分析，可以看出智能农业管理系统在提高农业生产效益、促进农业发展等方面具有重要作用。在实施与运营过程中，应注重需求导向、技术先进、协同实施等原则，保证系统的稳定运行和持续优化。第8章智能农业管理系统评估与优化8.1系统评估方法为了保证智能农业管理系统的稳定运行和高效功能，本章提出了以下系统评估方法：8.1.1定期监测评估：通过定期对系统运行数据进行采集、分析，评估系统功能及潜在问题。8.1.2系统仿真测试：在虚拟环境中对系统进行模拟测试，以评估其在不同场景下的功能表现。8.1.3用户反馈评估：收集用户在使用过程中的意见和建议，对系统进行改进和优化。8.1.4专家评审：邀请农业领域专家对系统进行评审，从专业角度提出优化建议。8.2系统功能指标智能农业管理系统的功能指标主要包括以下几个方面：8.2.1系统稳定性：指系统在长时间运行过程中，能够保持正常运行的能力。8.2.2系统响应速度：指系统处理任务的速度，包括数据采集、处理、传输等环节。8.2.3系统准确性：指系统输出结果与实际结果之间的误差程度，包括数据分析和预测的准确性。8.2.4系统兼容性：指系统与其他相关系统、设备之间的协同工作能力。8.2.5系统可扩展性：指系统能够根据需求扩展功能、升级版本的能力。8.3系统优化策略针对系统评估过程中发觉的问题，提出以下优化策略：8.3.1系统架构优化：优化系统架构，提高数据处理速度，降低系统延迟。8.3.2数据处理优化：采用先进的数据处理算法，提高数据分析和预测准确性。8.3.3系统模块化设计：对系统进行模块化设计，提高系统可维护性和可扩展性。8.3.4人才培养与培训：加强系统操作和维护人员的技术培训，提高系统使用效率。8.4系统升级与扩展8.4.1软件升级：根据技术发展及用户需求，定期对系统软件进行升级，提高系统功能。8.4.2硬件升级：根据系统运行需求，升级硬件设备，提高系统处理能力。8.4.3功能扩展：根据农业生产需求，增加系统功能模块，提高系统适用性。8.4.4技术支持与维护：建立完善的技术支持与维护体系，为系统稳定运行提供保障。第9章智能农业管理与政策法规9.1我国农业政策法规概述我国农业政策法规体系经过多年的发展，已经初步形成了以《农业法》为核心，包括农业产业结构、农业科技、农业资源与环境保护、农产品质量安全等多个方面的法律法规体系。这些法律法规为我国农业的发展提供了有力的法制保障，对推动农业现代化具有重要作用。9.2智能农业政策法规需求智能农业的发展，对政策法规的需求也日益凸显。主要体现在以下几个方面：（1）加强智能农业技术研发与推广的政策支持，促进农业科技成果转化。（2）完善农业大数据产权、使用权和收益权等方面的法律法规，保障农业数据安全。（3）规范农业无人机、智能农机等农业智能化设备的生产、销售和使用，保证农产品质量安全。（4）加大对智能农业产业链的扶持力度，推动农业产业转型升级。9.3政策法规对智能农业的影响政策法规对智能农业的影响主要体