农业科技应用作业指导书

农业科技应用作业指导书TOC\o"1-2"\h\u17126第一章农业信息化技术 349741.1农业物联网技术 317561.1.1信息感知与采集 335031.1.2信息传输与处理 3259351.1.3应用与服务 3112221.2农业大数据分析 4314881.2.1数据来源 4175271.2.2数据处理与分析 496311.2.3应用领域 4251311.3农业云计算应用 46181.3.1云计算平台建设 4323121.3.2应用服务 468151.3.3安全保障 426024第二章农业智能装备 4298882.1智能农业 4174262.1.1概述 5145212.1.2分类 5270352.1.3技术特点 5180202.2智能灌溉系统 5199532.2.1概述 5227842.2.2组成 582862.2.3技术特点 5265202.3智能植保无人机 6299792.3.1概述 6126562.3.2分类 6252252.3.3技术特点 67910第三章农业生物技术 6135733.1转基因技术 688223.2组织培养技术 6221183.3生物肥料应用 725279第四章农业遥感技术 7118834.1遥感技术在农业监测中的应用 7321794.2遥感技术在农业资源调查中的应用 7111734.3遥感技术在农业灾害评估中的应用 830306第五章农业信息技术教育 8247355.1农业信息技术课程设置 8107495.1.1课程目标 8162095.1.2课程内容 8199675.1.3课程设置原则 933625.2农业信息技术实践教学 9185985.2.1实践教学目标 9153635.2.2实践教学内容 9322845.2.3实践教学组织与管理 9310895.3农业信息技术培训与推广 10163855.3.1培训对象 1026465.3.2培训内容 10149055.3.3培训方式 108015.3.4推广策略 1020259第六章农业物联网平台建设 1096266.1农业物联网平台架构 1099036.1.1概述 10148946.1.2感知层 1138156.1.3传输层 11104456.1.4平台层 114786.1.5应用层 11300976.2农业物联网平台功能设计 1110776.2.1数据采集与传输 11101836.2.2数据存储与管理 11267596.2.3数据分析与挖掘 1156486.2.4智能监控与控制 11101156.2.5决策支持与优化 12104206.3农业物联网平台运维管理 12147116.3.1系统运维 12274826.3.2数据运维 1214356.3.3应用运维 1220935第七章农业大数据应用 12236547.1农业大数据采集与存储 12284997.1.1数据采集 12239677.1.2数据存储 1279817.2农业大数据分析与挖掘 13287027.2.1数据预处理 13193737.2.2分析方法 13246517.2.3应用场景 13136327.3农业大数据可视化展示 1391847.3.1可视化工具 13239927.3.2可视化展示内容 1429819第八章农业智能控制系统 1489588.1智能温室控制系统 14163878.1.1概述 14113878.1.2系统组成 1494538.1.3技术特点 14104258.2智能农业生产管理系统 1586708.2.1概述 1512838.2.2系统组成 1569838.2.3技术特点 15222878.3智能农业气象监测系统 15120088.3.1概述 15125398.3.2系统组成 15195488.3.3技术特点 166685第九章农业科技创新与政策 167989.1农业科技创新体系 16316139.1.1概述 16147639.1.2主要构成 1612649.1.3重要作用 16242299.2农业科技政策制定与实施 16307609.2.1政策制定原则 17276889.2.2政策主要内容 17289889.2.3政策实施与监管 1758099.3农业科技国际合作与交流 17164999.3.1概述 1731369.3.2合作与交流内容 17182579.3.3合作与交流机制 183493第十章农业科技应用案例分析 18697610.1农业物联网应用案例 181512710.2农业大数据应用案例 1858610.3农业智能装备应用案例 18第一章农业信息化技术1.1农业物联网技术农业物联网技术是利用先进的物联网技术，将农业生产、管理和经营过程中的各类信息进行实时采集、传输、处理和应用的一种现代化农业技术。其主要内容包括：1.1.1信息感知与采集农业物联网通过部署各种传感器，如土壤湿度、温度、光照、风速等，对农业生产环境进行实时监测，为农业生产提供准确的数据支持。1.1.2信息传输与处理利用无线通信技术，将传感器采集的数据传输至数据处理中心，进行实时处理和分析，为农业生产提供决策依据。1.1.3应用与服务根据处理后的数据，为农业生产提供智能化管理、自动化控制、远程监控等服务，提高农业生产效率。1.2农业大数据分析农业大数据分析是指运用大数据技术，对农业领域中产生的海量数据进行挖掘、分析和应用，为农业决策提供科学依据。其主要内容包括：1.2.1数据来源农业大数据来源包括农业生产、市场、气象、土壤、水资源等多个领域，涉及多种类型的数据。1.2.2数据处理与分析对收集到的农业数据进行预处理、清洗、整合，运用数据挖掘和机器学习算法进行分析，提取有价值的信息。1.2.3应用领域农业大数据分析广泛应用于农业种植、养殖、市场预测、农业政策制定等领域，为农业发展提供决策支持。1.3农业云计算应用农业云计算是将云计算技术应用于农业领域，为农业生产、管理和经营提供高效、便捷的信息服务。其主要内容包括：1.3.1云计算平台建设构建农业云计算平台，提供数据存储、计算、应用等服务，满足农业生产各环节的信息需求。1.3.2应用服务基于云计算平台，开发各类农业应用，如智能种植、智能养殖、农业市场分析等，为农业生产提供智能化服务。1.3.3安全保障加强农业云计算平台的安全防护，保证数据安全和隐私保护，为农业信息化提供可靠保障。通过以上三个方面的阐述，可以看出农业信息化技术在农业生产、管理和经营中的重要作用，为我国农业现代化发展奠定了坚实基础。第二章农业智能装备2.1智能农业2.1.1概述智能农业是一种集成了现代信息技术、自动控制技术、传感器技术和人工智能技术的农业装备。其主要功能是替代人工完成农业生产中的各种繁重、危险和重复性工作，提高农业生产效率，降低劳动强度。2.1.2分类智能农业根据应用领域可分为以下几类：（1）播种：用于完成播种、覆土、镇压等作业。（2）施肥：根据作物生长需求，自动进行施肥作业。（3）喷药：自动进行病虫害防治，降低农药使用量。（4）收割：完成作物收割、运输等作业。2.1.3技术特点智能农业具有以下技术特点：（1）自主导航：能够根据预设的路径和任务，自主导航，避开障碍物。（2）视觉识别：通过摄像头等传感器，识别作物、病虫害等目标。（3）智能决策：根据作物生长状态、环境条件等信息，自动调整作业策略。（4）远程监控：通过无线网络，实时传输作业数据和图像，便于远程监控和管理。2.2智能灌溉系统2.2.1概述智能灌溉系统是指利用现代信息技术、自动控制技术和物联网技术，对农田灌溉进行智能化管理和控制，实现水资源的高效利用。2.2.2组成智能灌溉系统主要包括以下组成部分：（1）传感器：实时监测土壤湿度、气象数据等信息。（2）控制器：根据监测数据，自动控制灌溉设备。（3）执行设备：包括水泵、阀门、喷头等灌溉设备。（4）通信网络：实现数据传输和远程监控。2.2.3技术特点智能灌溉系统具有以下技术特点：（1）实时监测：实时获取农田土壤湿度、气象数据等信息。（2）智能决策：根据作物需水规律、土壤湿度等数据，自动制定灌溉方案。（3）远程控制：通过远程通信技术，实现灌溉设备的远程控制。（4）节水节能：通过优化灌溉策略，提高水资源利用效率，降低能源消耗。2.3智能植保无人机2.3.1概述智能植保无人机是一种集成了航空遥感、自动控制、物联网等技术，用于病虫害防治、作物监测和农业信息采集的无人机。2.3.2分类智能植保无人机根据搭载设备和应用领域可分为以下几类：（1）喷药无人机：用于喷洒农药，防治病虫害。（2）遥感无人机：用于获取农田作物生长信息、病虫害监测等。（3）信息采集无人机：用于采集农田环境数据、作物生长状况等。2.3.3技术特点智能植保无人机具有以下技术特点：（1）高效作业：无人机的飞行速度快，作业效率高。（2）精准喷洒：通过导航系统和喷洒控制系统，实现精准喷洒。（3）实时监测：通过搭载的传感器，实时监测作物生长状况和病虫害。（4）远程控制：通过无线通信技术，实现无人机的远程操控。第三章农业生物技术3.1转基因技术转基因技术是一种通过分子生物学手段，将外源基因导入到目标生物体的基因组中，使其表现出新的性状或增强原有性状的技术。在农业领域，转基因技术主要用于改良作物品种，提高农作物的抗病性、抗虫性、抗逆性等。转基因技术的核心环节包括：目的基因的克隆、载体构建、转化体系建立、转化子筛选与鉴定、遗传稳定性分析等。目前我国已成功研发出转基因抗虫棉、转基因抗病水稻、转基因高油酸大豆等一批具有自主知识产权的转基因作物。3.2组织培养技术组织培养技术是一种在无菌条件下，利用植物细胞、组织、器官等进行的体外培养技术。通过组织培养技术，可以快速繁殖植物，实现植物繁殖的规模化和产业化。组织培养技术还可以用于植物育种、脱毒、遗传改良等方面。组织培养技术主要包括：外植体处理、培养基配制、接种与培养、继代培养、生根与移栽等环节。在农业领域，组织培养技术已广泛应用于名贵药材、花卉、果树、蔬菜等作物的繁殖与育种。3.3生物肥料应用生物肥料是一种利用生物技术手段，将具有特定功能的微生物应用于农业生产中的肥料。生物肥料具有改善土壤结构、提高土壤肥力、促进植物生长、减少化肥用量、降低环境污染等优点。生物肥料主要包括：根瘤菌肥料、菌肥、光合细菌肥料、生物有机肥等。在农业应用中，生物肥料可以单独使用，也可以与化肥、有机肥等配合使用。生物肥料的应用，有助于提高农作物产量、品质，促进农业可持续发展。目前我国生物肥料的研究与应用已取得显著成果，但仍存在一些问题，如品种单一、生产工艺落后、市场不规范等。为进一步发挥生物肥料在农业生产中的作用，今后应加强生物肥料品种选育、生产工艺改进、市场管理等方面的研究与实践。第四章农业遥感技术4.1遥感技术在农业监测中的应用农业监测是保障我国粮食安全和提高农业生产力的重要手段。遥感技术在农业监测中具有广泛的应用，主要体现在以下几个方面：（1）作物种植面积监测：通过遥感图像，可以快速、准确地获取作物种植面积信息，为决策提供数据支持。（2）作物生长状况监测：利用遥感技术，可以实时监测作物的生长状况，如叶面积指数、植被指数等，为农业生产提供科学依据。（3）农业生态环境监测：遥感技术可以监测农业生态环境变化，如土壤侵蚀、盐碱化、水体污染等，为农业可持续发展提供参考。4.2遥感技术在农业资源调查中的应用农业资源调查是了解我国农业资源现状、合理利用农业资源的基础工作。遥感技术在农业资源调查中具有以下应用：（1）土地资源调查：遥感技术可以准确获取土地资源类型、分布、利用状况等信息，为土地资源管理提供依据。（2）水资源调查：遥感技术可以监测地表水体分布、水质状况、水资源利用情况等，为水资源管理提供数据支持。（3）农业气候资源调查：遥感技术可以获取农业气候资源信息，如气温、降水、蒸发等，为气候变化研究提供基础数据。4.3遥感技术在农业灾害评估中的应用农业灾害评估是减轻农业灾害损失、提高农业抗灾能力的重要环节。遥感技术在农业灾害评估中具有以下应用：（1）灾害监测：遥感技术可以实时监测农业灾害发生、发展过程，为灾害预警提供信息。（2）灾害损失评估：遥感技术可以快速、准确地评估农业灾害损失，为灾后恢复重建提供依据。（3）灾害预警：遥感技术可以预测农业灾害发生的可能性，为决策提供参考。通过以上分析，可以看出遥感技术在农业监测、农业资源调查和农业灾害评估中具有重要作用。遥感技术的不断发展，其在农业领域的应用将更加广泛，为我国农业现代化贡献力量。第五章农业信息技术教育5.1农业信息技术课程设置5.1.1课程目标农业信息技术课程旨在培养学生的信息技术素养，提高其在农业领域的实际应用能力。课程设置应结合我国农业发展趋势，以培养学生的创新精神和实践能力为核心，使其在农业信息化背景下具备竞争力。5.1.2课程内容农业信息技术课程内容应包括以下几个方面：（1）农业信息技术基础：介绍农业信息技术的基本概念、发展历程、现状及发展趋势。（2）农业信息化技术：包括农业数据库、地理信息系统、遥感技术、物联网、大数据分析等。（3）农业信息管理系统：介绍农业信息管理系统的设计、开发与应用，如农产品追溯系统、农业电子商务等。（4）农业信息技术应用案例：分析国内外农业信息技术在实际应用中的成功案例，提高学生的实际操作能力。（5）农业信息技术政策与法规：介绍我国农业信息化政策、法规及标准，培养学生的法律法规意识。5.1.3课程设置原则（1）实用性原则：课程设置应紧密结合农业生产实际，注重培养学生的实践能力。（2）前瞻性原则：课程内容应关注农业信息技术的发展趋势，使学生具备一定的创新精神。（3）综合性原则：课程设置应涵盖多个学科领域，提高学生的综合素质。5.2农业信息技术实践教学5.2.1实践教学目标农业信息技术实践教学旨在培养学生的实际操作能力和创新能力，使其在农业信息化背景下能够熟练运用所学知识。5.2.2实践教学内容（1）实验室教学：通过实验室教学，使学生掌握农业信息技术的实际操作技能。（2）实习基地教学：结合实习基地，开展农业信息技术应用实践，提高学生的实际操作能力。（3）企业实习：与企业合作，安排学生到企业进行实习，了解企业实际需求，提高学生的就业竞争力。（4）创新创业项目：鼓励学生参与创新创业项目，培养学生的创新精神和团队协作能力。5.2.3实践教学组织与管理（1）完善实践教学大纲：明确实践教学目标、内容、方法和评价标准。（2）加强师资队伍建设：提高实践教学教师的专业素质和教学能力。（3）加强实践教学资源建设：完善实验室设备，保障实践教学质量。（4）建立健全实践教学评价体系：对实践教学过程和成果进行全面评价，促进实践教学改革。5.3农业信息技术培训与推广5.3.1培训对象农业信息技术培训对象主要包括农业技术人员、农村致富带头人、农业企业员工等。5.3.2培训内容（1）农业信息技术基础知识：包括农业信息技术的概念、发展历程、现状等。（2）农业信息化技术：包括农业数据库、地理信息系统、遥感技术、物联网、大数据分析等。（3）农业信息管理系统：介绍农业信息管理系统的设计、开发与应用。（4）农业信息技术政策与法规：介绍我国农业信息化政策、法规及标准。5.3.3培训方式（1）线上培训：通过网络平台，提供在线课程、视频教程等。（2）线下培训：组织面对面培训，邀请专家进行授课。（3）实操培训：结合实际操作，提高学员的动手能力。（4）交流互动：组织研讨会、座谈会等活动，促进学员之间的交流与合作。5.3.4推广策略（1）政策引导：加大政策支持力度，鼓励农业信息技术应用。（2）宣传普及：通过媒体、网络等渠道，普及农业信息技术知识。（3）技术支持：提供技术指导、咨询等服务，帮助农业信息技术应用落地。（4）示范引领：选取典型案例，进行示范推广，发挥引领作用。第六章农业物联网平台建设6.1农业物联网平台架构6.1.1概述农业物联网平台是农业科技创新的重要成果，其架构设计是保证平台高效、稳定运行的基础。农业物联网平台架构主要包括感知层、传输层、平台层和应用层四个层次，各层次之间相互协作，共同构建起一个完整的农业物联网体系。6.1.2感知层感知层是农业物联网平台的基础，主要负责收集农田、温室、畜牧等农业生产现场的各类信息。感知层设备包括传感器、控制器、摄像头等，它们将收集到的信息实时传输至传输层。6.1.3传输层传输层负责将感知层收集到的信息传输至平台层。传输层设备主要包括无线通信模块、有线通信模块等，通过传输层设备，信息可以实现远程传输，提高数据传输效率。6.1.4平台层平台层是农业物联网平台的核心，主要负责数据处理、存储、分析等功能。平台层包括数据采集与处理模块、数据存储与检索模块、数据分析与挖掘模块等，这些模块共同保障农业物联网平台的高效运行。6.1.5应用层应用层是农业物联网平台的终端，主要包括各类应用系统，如智能监控系统、智能控制系统、决策支持系统等。应用层通过调用平台层的数据和服务，实现农业生产自动化、智能化。6.2农业物联网平台功能设计6.2.1数据采集与传输农业物联网平台应具备实时采集农业生产现场各类信息的能力，包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等，并通过传输层设备实现数据的远程传输。6.2.2数据存储与管理农业物联网平台应具备大数据存储与管理能力，保证数据的安全、可靠和高效存储，同时提供数据检索、备份等功能。6.2.3数据分析与挖掘农业物联网平台应具备数据分析和挖掘能力，通过智能算法对数据进行处理，为农业生产提供决策支持。6.2.4智能监控与控制农业物联网平台应实现智能监控与控制功能，通过调用各类传感器和控制器，实时监控农业生产现场，实现自动化、智能化管理。6.2.5决策支持与优化农业物联网平台应具备决策支持与优化功能，为农业生产者提供科学、合理的决策建议，提高农业生产效益。6.3农业物联网平台运维管理6.3.1系统运维农业物联网平台的系统运维主要包括硬件设备维护、软件更新、网络安全防护等方面。运维人员应定期检查设备运行状态，保证硬件设备稳定运行；及时更新软件，修复漏洞，提高系统安全性。6.3.2数据运维农业物联网平台的数据运维主要包括数据清洗、数据整合、数据备份等方面。数据运维人员应定期对数据进行清洗、整合，保证数据的准确性、完整性和可靠性；定期进行数据备份，防止数据丢失。6.3.3应用运维农业物联网平台的应用运维主要包括应用系统维护、用户服务支持等方面。应用运维人员应保证应用系统稳定运行，及时解决用户在使用过程中遇到的问题，提供优质的服务支持。第七章农业大数据应用7.1农业大数据采集与存储7.1.1数据采集农业大数据的采集是农业信息化发展的基础。数据采集主要包括以下几个方面：（1）农业生产数据：包括种植、养殖、气象、土壤、水资源等方面的数据，可通过物联网技术、遥感技术、自动化监测设备等手段进行采集。（2）农业市场数据：包括农产品价格、供需、市场动态等方面的数据，可通过电商平台、农产品批发市场、农业部门等渠道进行采集。（3）农业政策数据：包括国家政策、地方政策、农业补贴等方面的数据，可通过网站、农业部门等渠道进行采集。7.1.2数据存储农业大数据的存储要求高效率、高可靠性。以下是几种常用的数据存储方式：（1）关系型数据库：适用于结构化数据的存储，如MySQL、Oracle等。（2）非关系型数据库：适用于非结构化数据的存储，如MongoDB、HBase等。（3）分布式文件系统：适用于大规模数据的存储，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）。（4）云存储：利用云计算技术，实现数据的远程存储和备份，如云、云等。7.2农业大数据分析与挖掘7.2.1数据预处理在进行分析与挖掘之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据转换等步骤，以提高数据的可用性和准确性。7.2.2分析方法（1）描述性分析：通过统计方法对数据进行描述，了解数据的分布、趋势等特征。（2）关联性分析：分析不同数据之间的关联性，找出潜在的规律和关系。（3）聚类分析：对数据进行分类，找出具有相似性的数据集合。（4）预测分析：利用历史数据，建立预测模型，预测未来农业发展趋势。7.2.3应用场景（1）农业生产优化：通过分析气象、土壤、水资源等数据，优化农业生产布局和种植结构。（2）农产品市场分析：分析农产品价格、供需等数据，为农产品营销决策提供支持。（3）农业政策制定：利用农业大数据，为制定农业政策提供科学依据。7.3农业大数据可视化展示7.3.1可视化工具（1）ECharts：一款基于JavaScript的数据可视化库，适用于网页端的数据展示。（2）Tableau：一款强大的数据可视化软件，支持多种数据源和图表类型。（3）PowerBI：一款基于云的数据分析和可视化工具，适用于企业级的数据展示。7.3.2可视化展示内容（1）农业生产数据：通过折线图、柱状图等展示农业生产各项指标的变化趋势。（2）农产品市场数据：通过地图、雷达图等展示农产品市场分布和价格波动。（3）农业政策数据：通过柱状图、饼图等展示农业政策实施效果和影响力。（4）农业大数据综合分析：通过多维数据可视化展示，展现农业大数据的综合价值。第八章农业智能控制系统8.1智能温室控制系统8.1.1概述智能温室控制系统是利用现代信息技术，对温室内的环境因子进行实时监测和自动调控，以达到优化作物生长环境、提高生产效率的目的。系统主要包括环境监测、自动控制、数据采集与处理等模块。8.1.2系统组成智能温室控制系统主要由以下几部分组成：（1）环境监测模块：包括温度、湿度、光照、CO2浓度等传感器的数据采集。（2）自动控制模块：包括自动调节温室内的温度、湿度、光照、CO2浓度等环境因子的设备。（3）数据采集与处理模块：将环境监测数据实时传输至数据处理中心，进行数据分析与处理。（4）通信模块：实现系统各部分之间的数据传输。8.1.3技术特点智能温室控制系统具有以下技术特点：（1）实时监测：系统可实时监测温室内的环境因子，保证作物生长环境的稳定性。（2）自动控制：根据作物生长需求，自动调节温室内的环境因子。（3）数据驱动：基于大数据分析，优化温室管理策略。（4）远程监控：通过互联网实现温室的远程监控与管理。8.2智能农业生产管理系统8.2.1概述智能农业生产管理系统是利用物联网、大数据、云计算等技术，对农业生产过程进行智能化管理，提高农业生产效率和质量。8.2.2系统组成智能农业生产管理系统主要包括以下几部分：（1）农业生产环境监测模块：包括土壤、水分、养分、病虫害等监测。（2）农业生产过程控制模块：包括播种、施肥、灌溉、收割等环节的自动化控制。（3）数据采集与处理模块：将监测数据实时传输至数据处理中心，进行数据分析与处理。（4）决策支持模块：根据数据分析结果，为农业生产提供决策支持。8.2.3技术特点智能农业生产管理系统具有以下技术特点：（1）实时监测：系统可实时监测农业生产环境，为作物生长提供保障。（2）自动化控制：实现农业生产过程的自动化控制，提高生产效率。（3）数据分析：基于大数据分析，优化农业生产管理策略。（4）决策支持：为农业生产提供科学决策支持，降低生产风险。8.3智能农业气象监测系统8.3.1概述智能农业气象监测系统是利用现代气象观测设备和技术，对农业气象因子进行实时监测，为农业生产提供气象保障。8.3.2系统组成智能农业气象监测系统主要包括以下几部分：（1）气象观测设备：包括温度、湿度、风速、降水量等气象因子的观测设备。（2）数据采集与传输模块：将气象观测数据实时传输至数据处理中心。（3）数据处理与分析模块：对气象数据进行处理与分析，气象产品。（4）气象服务模块：根据气象数据分析结果，为农业生产提供气象服务。8.3.3技术特点智能农业气象监测系统具有以下技术特点：（1）实时监测：系统可实时监测农业气象因子，为农业生产提供及时气象信息。（2）数据驱动：基于大数据分析，提高气象预报准确率。（3）智能服务：根据气象数据分析结果，为农业生产提供有针对性的气象服务。（4）预警发布：对可能发生的气象灾害进行预警，帮助农民及时采取措施。第九章农业科技创新与政策9.1农业科技创新体系9.1.1概述农业科技创新体系是指在一定区域内，以科技创新为核心，集农业科学研究、技术开发、成果转化、推广应用于一体的有机整体。该体系旨在推动农业科技进步，提高农业综合生产能力，促进农业现代化发展。9.1.2主要构成（1）农业科学研究与教育：以农业院校、科研院所为依托，培养农业科技人才，开展基础研究和应用研究。（2）农业技术开发与推广：以企业、科研机构为主体，开展农业技术集成创新和成果转化。（3）农业科技服务平台：提供农业科技信息、技术培训、咨询等服务，促进农业科技成果的推广与应用。（4）农业科技创新政策体系：为农业科技创新提供政策支持，包括财政、税收、金融等方面的优惠政策。9.1.3重要作用农业科技创新体系在推动农业现代化、保障国家粮食安全、促进农民增收等方面具有重要作用。9.2农业科技政策制定与实施9.2.1政策制定原则农业科技政策制定应遵循以下原则：（1）符合国家发展战略和农业现代化要求。（2）充分发挥市场机制作用，调动各方面积极性。（3）注重政策创新，提高政策效果。（4）加强政策协调，形成政策合力。9.2.2政策主要内容（1）加大农业科技创新投入，提高农业科技创新能力。（2）优化农业科技创新环境，激发农业科技创新