多模式融合的农业现代化智能种植发展策略

多模式融合的农业现代化智能种植发展策略TOC\o"1-2"\h\u32450第一章引言 390621.1研究背景 3288041.2研究意义 360141.3研究方法 331043第二章多模式融合的农业现代化概述 427662.1农业现代化的概念与特征 4165902.1.1生产技术现代化 4290152.1.2生产组织现代化 4288762.1.3农业产业化 4258992.1.4农村城镇化 4322622.1.5农民知识化 499852.2多模式融合的内涵与作用 443812.2.1生产方式融合 493662.2.2技术手段融合 5127862.2.3经营模式融合 5150962.3我国农业现代化发展现状 513127第三章智能种植技术概述 5235893.1智能种植技术的基本原理 521433.2智能种植技术的应用现状 6150133.3智能种植技术的优势与挑战 615528第四章数据采集与处理技术 7294554.1数据采集技术概述 7178474.2数据处理与分析方法 7109034.3数据安全与隐私保护 727164第五章智能感知与监测技术 848805.1智能感知技术概述 830305.2智能监测技术概述 820645.3智能感知与监测技术的应用案例 923410第六章决策支持与优化技术 9220316.1决策支持系统概述 9248586.1.1概念与功能 99636.1.2系统架构 9294696.1.3发展趋势 10304636.2优化算法与应用 10117056.2.1常见优化算法 10230046.2.2算法应用实例 10241086.3决策支持与优化技术的实际应用 1025636.3.1农业生产决策支持 1090486.3.2农业产业转型升级 10274576.3.3农业灾害应对 1022653第七章农业物联网技术 11327257.1农业物联网的概念与架构 11171137.1.1概念 11317677.1.2架构 113017.2农业物联网的关键技术 11308247.2.1传感器技术 11298127.2.2网络通信技术 11152417.2.3数据处理与分析技术 12213307.3农业物联网的应用案例 12104447.3.1精准农业 12261217.3.2智能温室 12309167.3.3农业病虫害防治 1258697.3.4农产品追溯 12226117.3.5农业金融服务 129140第八章人工智能与大数据在农业现代化中的应用 12105668.1人工智能技术在农业现代化中的应用 12240908.1.1引言 12145788.1.2人工智能在农业生产中的应用 1378438.1.3人工智能在农业管理中的应用 1393058.2大数据技术在农业现代化中的应用 13252268.2.1引言 1379138.2.2大数据在农业生产中的应用 1356688.2.3大数据在农业管理中的应用 13142988.3人工智能与大数据技术的融合应用 13223238.3.1引言 14234628.3.2融合应用案例分析 1458908.3.3融合应用前景展望 1431295第九章农业现代化智能种植发展策略 145829.1政策支持与引导 14163599.1.1完善政策体系 1412989.1.2政策引导与激励 14322179.1.3政策监管与保障 15131549.2技术创新与推广 1523369.2.1加强技术创新 15253539.2.2推广应用智能种植技术 15187739.2.3促进产学研深度融合 15271439.3产业协同与融合发展 15159009.3.1优化产业结构 15196009.3.2促进产业融合 15147299.3.3培育新型经营主体 1616461第十章前景展望与政策建议 161610210.1未来发展趋势 162217110.2政策建议与措施 161239810.3建设性意见与结论 17第一章引言1.1研究背景我国社会经济的快速发展，农业现代化已上升为国家战略。我国高度重视农业现代化建设，积极推动农业产业结构调整和转型升级。智能种植作为农业现代化的重要组成部分，已成为农业科技创新的焦点。多模式融合的农业现代化智能种植技术，旨在整合各类资源，提高农业生产效率，保障国家粮食安全，促进农业可持续发展。1.2研究意义本研究旨在探讨多模式融合的农业现代化智能种植发展策略，具有以下研究意义：（1）有助于提高农业生产效率，降低生产成本，促进农业经济增长。（2）有助于保障国家粮食安全，提高我国农业的国际竞争力。（3）有助于促进农业产业结构调整，推动农业现代化进程。（4）有助于推动农业科技创新，提升农业智能化水平。1.3研究方法本研究采用以下研究方法：（1）文献综述法：通过查阅国内外相关文献，梳理多模式融合的农业现代化智能种植技术发展现状及趋势。（2）实证分析法：以我国典型农业区域为案例，分析多模式融合的农业现代化智能种植技术的应用效果及存在的问题。（3）对比分析法：对比分析国内外多模式融合的农业现代化智能种植技术发展水平，找出我国在技术、政策、产业等方面的差距。（4）专家访谈法：邀请农业领域专家进行访谈，了解他们对多模式融合的农业现代化智能种植技术发展的看法和建议。（5）SWOT分析法：从优势、劣势、机会、威胁四个方面，对多模式融合的农业现代化智能种植技术发展进行系统分析。（6）政策分析法：研究我国相关政策对多模式融合的农业现代化智能种植技术发展的影响，为政策制定提供参考。第二章多模式融合的农业现代化概述2.1农业现代化的概念与特征农业现代化是指在现代科技、经济、社会发展的基础上，对传统农业进行全方位的改革和提升，使之适应现代生产方式的过程。农业现代化主要包括生产力的现代化、生产关系的现代化和生态环境的现代化。其特征表现为：生产技术现代化、生产组织现代化、农业产业化、农村城镇化、农民知识化等。2.1.1生产技术现代化生产技术现代化是农业现代化的核心，主要体现在农业机械化、自动化、信息化、智能化等方面。通过引入先进的农业生产技术，提高农业生产效率，降低生产成本，实现农业可持续发展。2.1.2生产组织现代化生产组织现代化是指农业生产要素的合理配置和优化组合，包括土地、资金、劳动力、技术等资源的整合。通过建立健全农业社会化服务体系，提高农业的组织化程度，推动农业产业化发展。2.1.3农业产业化农业产业化是指以市场需求为导向，以企业为主体，以产业链为主线，将农业生产、加工、销售、服务融为一体，形成完整的产业体系。2.1.4农村城镇化农村城镇化是指农村人口向城镇转移，农村地域向城镇地域转变的过程。农村城镇化有助于优化农业产业结构，提高农民收入，促进农村经济社会发展。2.1.5农民知识化农民知识化是指提高农民的文化素质、科技素质和职业技能，使之成为具有现代农业生产观念和技能的新型农民。2.2多模式融合的内涵与作用多模式融合是指在农业现代化过程中，将多种生产方式、技术手段、经营模式相互融合，形成一种高效、可持续的农业发展模式。其内涵包括以下几个方面：2.2.1生产方式融合生产方式融合是指将传统农业生产方式与现代农业生产方式相结合，发挥各自优势，提高农业生产效率。2.2.2技术手段融合技术手段融合是指将现代科技手段与传统农业技术相结合，提高农业生产技术水平。2.2.3经营模式融合经营模式融合是指将家庭经营、合作经营、企业化经营等多种经营模式相结合，优化农业产业布局。多模式融合的作用主要体现在以下几个方面：（1）提高农业生产效率，促进农业可持续发展。（2）优化农业产业结构，增加农民收入。（3）提高农业抗风险能力，保障国家粮食安全。（4）促进农村经济社会发展，实现城乡一体化。2.3我国农业现代化发展现状我国农业现代化发展取得了显著成果，主要体现在以下几个方面：（1）农业生产技术水平不断提高，农业机械化、自动化、信息化、智能化取得较大进展。（2）农业产业化进程加快，产业链不断完善。（3）农村城镇化进程稳步推进，农民生活水平不断提高。（4）农民知识化程度逐渐提高，新型农民不断增加。但是我国农业现代化发展仍面临一些挑战，如农业生产要素配置不合理、农业组织化程度低、农业产业链不完整等。因此，推进多模式融合的农业现代化发展策略，对于我国农业现代化具有重要意义。第三章智能种植技术概述3.1智能种植技术的基本原理智能种植技术是依托现代信息技术、生物技术、自动化技术等多种技术手段，对农业生产过程进行智能化管理的一种新型农业生产方式。其基本原理是通过传感器、物联网、大数据分析、云计算等技术手段，实现对农田环境、作物生长状态等信息的实时监测和精准控制，从而优化农业生产过程，提高农业生产效益。智能种植技术主要包括以下几个方面：（1）信息采集与处理：通过传感器、无人机、卫星遥感等手段，实时采集农田环境、作物生长状态等信息，并通过数据处理系统对信息进行整理、分析。（2）智能决策：根据采集到的信息，结合农业专家知识、历史数据等，通过智能算法进行决策分析，为农业生产提供科学依据。（3）自动控制：根据智能决策结果，通过自动化控制系统对农业生产过程进行实时调整，实现对作物生长环境的精准控制。3.2智能种植技术的应用现状我国智能种植技术得到了迅速发展，已经在多个领域取得了显著成果。以下是一些典型的应用现状：（1）智能灌溉：通过土壤湿度、气象数据等信息，智能灌溉系统能够实时调整灌溉策略，实现节水、节能、提高作物产量的目的。（2）智能施肥：根据作物生长需求和土壤养分状况，智能施肥系统能够精准控制施肥量和施肥时机，提高肥料利用率。（3）病虫害监测与防治：通过无人机、卫星遥感等手段，实时监测作物病虫害发生情况，及时采取防治措施，减少病虫害损失。（4）智能收割：利用机器视觉、自动导航等技术，智能收割机能实现自动化收割，提高收割效率。3.3智能种植技术的优势与挑战智能种植技术具有以下优势：（1）提高农业生产效率：通过智能化管理，降低劳动力成本，提高农业生产效率。（2）优化资源配置：实现对农业生产过程中的资源进行合理配置，提高资源利用率。（3）减少环境污染：精准控制农业生产过程，降低化肥、农药等对环境的污染。（4）提高农产品质量：通过智能化管理，提高农产品品质，增强市场竞争力。但是智能种植技术在发展过程中也面临一定的挑战：（1）技术成熟度：智能种植技术涉及多个领域，技术成熟度参差不齐，部分技术尚需进一步研发。（2）投入成本：智能种植技术的投入成本较高，对农业生产者的经济压力较大。（3）人才短缺：智能种植技术需要具备跨学科知识的人才，目前我国相关人才相对短缺。（4）政策支持：智能种植技术的发展需要政策引导和扶持，相关政策尚需完善。第四章数据采集与处理技术4.1数据采集技术概述数据采集是农业现代化智能种植的核心环节，其关键在于获取准确、全面、实时的农业生产数据。数据采集技术主要包括地面传感器、卫星遥感、无人机遥感、物联网等。地面传感器通过部署在农田中的各类传感器，实时监测土壤湿度、温度、养分含量等参数，为智能种植提供基础数据支持。卫星遥感技术通过卫星搭载的传感器，对农田进行大规模、长周期的遥感监测，获取农田植被指数、土壤湿度等信息。无人机遥感技术则具有灵活、快速、高精度的特点，适用于小块农田的精细化管理。物联网技术将农田中的各类设备连接起来，实现数据的快速传输和共享。4.2数据处理与分析方法采集到的数据需要进行处理与分析，以提取有价值的信息。数据处理与分析方法主要包括数据清洗、数据整合、特征提取、模型建立等。数据清洗是对采集到的数据进行预处理，去除异常值、填补缺失值等，保证数据的准确性。数据整合是将不同来源、格式、类型的数据进行统一处理，形成结构化、标准化的数据集。特征提取是从原始数据中提取关键信息，为后续模型建立提供基础。模型建立是根据提取到的特征，运用机器学习、深度学习等方法，构建预测模型，为智能种植提供决策支持。4.3数据安全与隐私保护在农业现代化智能种植中，数据安全与隐私保护。为保障数据安全与隐私，需采取以下措施：（1）数据加密：对采集到的数据进行加密存储和传输，防止数据泄露。（2）访问控制：设置数据访问权限，保证授权用户才能访问相关数据。（3）数据审计：对数据访问和使用进行实时监控，发觉异常行为及时报警。（4）数据备份：定期对数据进行备份，防止数据丢失或损坏。（5）法律法规：遵循相关法律法规，对数据采集、存储、处理、传输等环节进行合规性审查。通过以上措施，保证农业现代化智能种植中的数据安全与隐私保护，为我国农业现代化发展奠定坚实基础。第五章智能感知与监测技术5.1智能感知技术概述智能感知技术是农业现代化智能种植发展策略中的关键技术之一。它主要利用计算机视觉、机器学习、物联网等技术手段，对农田环境、作物生长状态等数据进行实时采集、处理和分析，为种植者提供精准的决策支持。智能感知技术包括以下几个方面：（1）农田环境感知：通过气象站、土壤传感器等设备，实时监测农田的温度、湿度、光照、土壤养分等环境参数。（2）作物生长状态感知：通过无人机、摄像头等设备，实时获取作物的生长状态，如叶面积、株高、病虫害等。（3）作物品质感知：通过光谱分析、图像识别等技术，对作物品质进行实时监测，如营养成分、色泽、形状等。5.2智能监测技术概述智能监测技术是农业现代化智能种植发展策略中的另一个关键技术。它主要利用物联网、大数据、云计算等技术手段，对农田环境、作物生长状态等进行实时监测，为种植者提供全面的决策依据。智能监测技术包括以下几个方面：（1）农田环境监测：通过气象站、土壤传感器等设备，实时监测农田的温度、湿度、光照、土壤养分等环境参数。（2）作物生长状态监测：通过无人机、摄像头等设备，实时获取作物的生长状态，如叶面积、株高、病虫害等。（3）病虫害监测：通过病虫害识别技术，实时监测农田中的病虫害发生情况，为种植者提供防治依据。5.3智能感知与监测技术的应用案例以下是一些智能感知与监测技术在农业现代化智能种植中的应用案例：案例一：基于无人机和机器学习的农田环境监测某农场采用无人机对农田进行定期巡航，通过无人机搭载的摄像头和传感器，实时获取农田的温度、湿度、光照等环境参数。同时利用机器学习技术对采集到的数据进行处理和分析，为种植者提供农田环境变化趋势和决策建议。案例二：基于物联网的作物生长状态监测某农业企业采用物联网技术，将农田中的土壤传感器、气象站等设备连接成一个整体。通过实时监测土壤湿度、温度、养分等参数，以及气象数据，为种植者提供作物生长状态的实时数据，帮助种植者制定科学的管理措施。案例三：基于光谱分析的作物品质监测某农产品加工企业采用光谱分析技术，对农产品进行品质检测。通过实时监测农产品的营养成分、色泽、形状等指标，为企业提供优质农产品的筛选和品质保证。这些案例表明，智能感知与监测技术在农业现代化智能种植中具有广泛的应用前景，有助于提高农业生产效率、降低成本、提升农产品品质。第六章决策支持与优化技术6.1决策支持系统概述6.1.1概念与功能决策支持系统（DecisionSupportSystem，DSS）是一种旨在辅助决策者进行决策的计算机信息系统。其主要功能是收集、处理和传递与决策相关的信息，以支持决策者对复杂问题的分析和决策。在农业现代化智能种植领域，决策支持系统通过整合多源数据、模型和算法，为种植者提供科学的决策依据。6.1.2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。数据层负责收集和存储各类农业数据，如气象、土壤、作物生长状况等；模型层包括各种预测、优化和评估模型，如作物生长模型、病虫害预测模型等；应用层则为用户提供交互界面，实现决策支持功能。6.1.3发展趋势信息技术的不断发展，决策支持系统在农业领域的应用逐渐呈现出以下趋势：集成化、智能化、网络化和个性化。集成化是指将多种数据源、模型和算法进行整合，提高系统的综合分析能力；智能化是指运用人工智能技术，实现自动分析和决策；网络化是指利用互联网技术，实现远程数据传输和在线决策；个性化是指根据用户需求，定制化开发决策支持系统。6.2优化算法与应用6.2.1常见优化算法优化算法是决策支持系统的核心组成部分，主要包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法等。这些算法在农业现代化智能种植领域具有广泛的应用。6.2.2算法应用实例以下为几种优化算法在农业现代化智能种植领域的应用实例：（1）遗传算法：用于优化作物种植结构和布局，提高土地利用率。（2）模拟退火算法：用于求解作物生长过程中的最优灌溉策略，实现水资源的合理利用。（3）蚁群算法：用于预测病虫害发生趋势，为防治工作提供依据。（4）粒子群算法：用于优化农业生产过程中的劳动力分配，提高生产效率。6.3决策支持与优化技术的实际应用6.3.1农业生产决策支持决策支持系统在农业生产中的应用主要包括：作物种植决策、病虫害防治决策、农业生产资料采购决策等。通过实时监测和预测各类农业数据，决策支持系统可以为种植者提供科学的决策依据，提高农业生产的效益。6.3.2农业产业转型升级决策支持系统在农业产业转型升级中的应用主要体现在：优化产业结构、提高产业链附加值、促进农业现代化等方面。通过对农业产业链各环节的数据分析，决策支持系统可以为和企业提供有针对性的政策建议，推动农业产业转型升级。6.3.3农业灾害应对决策支持系统在农业灾害应对中的应用主要包括：灾害预警、灾害评估和灾害救助。通过对气象、土壤、作物生长等数据的实时监测和分析，决策支持系统可以提前预警灾害风险，为和企业提供科学的灾害应对策略。在灾害发生后，决策支持系统还可以对灾害损失进行评估，为灾害救助工作提供依据。第七章农业物联网技术7.1农业物联网的概念与架构7.1.1概念农业物联网是指通过将物联网技术应用于农业生产、管理和服务领域，实现农业生产自动化、智能化和高效化的一种新型农业发展模式。农业物联网融合了传感器技术、信息处理技术、网络通信技术等多种现代信息技术，旨在提高农业生产的效率、降低生产成本，同时保护生态环境。7.1.2架构农业物联网的架构主要包括感知层、传输层和应用层三个部分：（1）感知层：通过传感器、RFID、摄像头等设备，实时监测农业生产环境中的温度、湿度、光照、土壤状况等参数，为后续的数据处理和分析提供基础数据。（2）传输层：通过有线或无线网络，将感知层获取的数据传输至数据处理中心。传输层的关键技术包括网络通信、数据加密和压缩等。（3）应用层：对收集到的数据进行处理、分析和挖掘，为农业生产提供决策支持。应用层包括数据分析、智能决策、远程监控等功能。7.2农业物联网的关键技术7.2.1传感器技术传感器技术是农业物联网的核心技术之一，通过实时监测农业生产环境中的各种参数，为农业生产提供数据支持。传感器技术包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器、土壤传感器等。7.2.2网络通信技术网络通信技术是农业物联网的传输层关键技术，主要包括有线通信和无线通信两种方式。有线通信包括光纤通信、以太网通信等；无线通信包括WiFi、蓝牙、ZigBee、LoRa等。7.2.3数据处理与分析技术数据处理与分析技术是农业物联网应用层的关键技术，主要包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化等。通过对收集到的数据进行处理和分析，为农业生产提供决策支持。7.3农业物联网的应用案例7.3.1精准农业精准农业是指利用农业物联网技术，实现对农田的精细化管理。通过在农田中布置传感器，实时监测土壤状况、作物生长情况等，为农业生产提供决策支持。例如，利用物联网技术监测土壤湿度，实现自动灌溉，降低水资源浪费。7.3.2智能温室智能温室利用农业物联网技术，实现对温室环境的实时监测和自动调节。通过传感器监测温度、湿度、光照等参数，自动调节通风、加湿、补光等设备，为作物生长提供最佳环境。7.3.3农业病虫害防治农业物联网技术可以实现对病虫害的实时监测和预警。通过在农田中布置传感器，监测病虫害发生情况，结合大数据分析，为农民提供病虫害防治建议，提高防治效果。7.3.4农产品追溯利用农业物联网技术，可以实现农产品从生产、加工、运输到销售全过程的追溯。消费者可以通过扫描产品包装上的二维码，了解产品的生产过程、质量等信息，提高消费者信心。7.3.5农业金融服务农业物联网技术可以为农业金融服务提供数据支持。通过实时监测农业生产情况，为金融机构提供贷款风险评估、保险理赔等数据，降低金融服务风险。第八章人工智能与大数据在农业现代化中的应用8.1人工智能技术在农业现代化中的应用8.1.1引言人工智能技术作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，已逐渐渗透到农业领域。我国农业现代化进程中，人工智能技术的应用日益广泛，为农业生产、管理和决策提供了新的手段。8.1.2人工智能在农业生产中的应用（1）智能种植：通过智能传感器、物联网、无人机等技术，实现对农田环境、作物生长状态的实时监测，为农业生产提供数据支持。（2）智能养殖：运用人工智能技术，实现养殖环境的自动调控、疫病智能诊断和养殖过程优化。（3）智能农业机械：通过无人驾驶、智能导航等技术，提高农业机械的作业效率和质量。8.1.3人工智能在农业管理中的应用（1）农业大数据分析：利用人工智能技术对农业数据进行挖掘和分析，为政策制定、产业布局提供依据。（2）农业智能决策：基于人工智能算法，为农业生产、管理提供决策支持。8.2大数据技术在农业现代化中的应用8.2.1引言大数据技术在农业领域的应用，有助于提高农业生产效率、优化资源配置和提升农业管理水平。以下是大数据技术在农业现代化中的应用概述。8.2.2大数据在农业生产中的应用（1）作物生长监测：通过收集农田环境、作物生长数据，实现作物生长过程的实时监测。（2）农业生产优化：利用大数据分析技术，优化农业生产布局、调整种植结构。（3）农产品市场分析：基于大数据技术，分析农产品市场供需、价格波动等信息，为农产品营销提供依据。8.2.3大数据在农业管理中的应用（1）农业资源管理：通过大数据技术，实现农业资源的合理配置和有效利用。（2）农业风险预警：利用大数据分析，对农业灾害、疫病等风险进行预警。（3）农业政策制定：基于大数据技术，为农业政策制定提供数据支持。8.3人工智能与大数据技术的融合应用8.3.1引言人工智能与大数据技术的融合，为农业现代化提供了新的发展机遇。以下是人工智能与大数据技术在农业现代化中的融合应用。8.3.2融合应用案例分析（1）智能农业监测系统：结合人工智能与大数据技术，实现对农田环境、作物生长状态的实时监测。（2）农业智能决策系统：利用人工智能算法和大数据分析，为农业生产、管理提供决策支持。（3）农业风险防控系统：通过人工智能与大数据技术，对农业灾害、疫病等风险进行预警和防控。8.3.3融合应用前景展望（1）农业产业链优化：人工智能与大数据技术的融合应用，有助于优化农业产业链，提高产业效益。（2）农业科技创新：融合人工智能与大数据技术，推动农业科技创新，提升农业现代化水平。（3）农业可持续发展：通过人工智能与大数据技术的融合应用，实现农业资源的合理利用，促进农业可持续发展。第九章农业现代化智能种植发展策略9.1政策支持与引导9.1.1完善政策体系为推动农业现代化智能种植的发展，需不断完善政策体系，制定一系列具有针对性的政策措施。主要包括：加大农业科技创新投入，鼓励企业、科研机构和高校开展智能种植技术研发；优化农业产业结构，引导农民转向智能化种植模式；落实农业保险政策，降低智能种植过程中的风险；加强农业人才培养，提升农民的智能化种植技能。9.1.2政策引导与激励应通过政策引导与激励，推动农业现代化智能种植的快速发展。具体措施包括：设立智能种植示范区，发挥示范引领作用；对采用智能种植技术的农户给予补贴、贷款贴息等政策支持；开展农业智能种植培训，提高农民的认知度和接受度。9.1.3政策监管与保障在推动农业现代化智能种植的过程中，需加强对市场的监管与保障。，要保证智能种植技术的质量，防止假冒伪劣产品流入市场；另，要建立健全农业智能种植服务体系，为农民提供全方位的技术支持和服务。9.2技术创新与推广9.2.1加强技术创新和企业应加大技术创新投入，重点发展以下领域：智能传感器技术、物联网技术、大数据分析技术、人工智能技术等。通过技术创新，提升农业现代化智能种植的科技含量和效益。9.2.2推广应用智能种植技术为加快智能种植技术的推广，应采取以下措施：建立智能种植技术示范推广体系，加强技术宣传和培训；鼓励企业研发适用于不同地区、不同作物的智能种植设备；推动农业信息化建设，提高农民对智能种植技术的认知和应用能力。9.2.3促进产学研深度融合产学研各方应加强合作，共同推动农业现代化智能种植技术的发展。具体措施包括：建立产学研合作平台，共享资源、成果和技术；鼓励企业参与高校、科研机构的研发项目，推动技术创新和产业升级；加强国际合作，引进国外先进技术和管理经验。9.3产业协同与融合发展9.3.1优化产业结构应引导农业产业向智能化、绿色化、高端化方向发展，优化产业结构。具体措施包括：发展设施农业、观光农业、生态农业等新型业态；推动农业产业链整合，实现上下游产业的协同发展。9.3.2促进产业融合和企业应积极推动农业与第二、第三产业的融合