农业智慧化应用实践指南

农业智慧化应用实践指南TOC\o"1-2"\h\u6899第一章智慧农业概述 3164481.1智慧农业的定义与意义 3107791.1.1定义 3197061.1.2意义 3148401.2智慧农业的发展历程 3198001.2.1传统农业阶段 3129581.2.2农业机械化阶段 3228601.2.3智慧农业阶段 49461.3智慧农业的应用领域 48631.3.1农业生产管理 4146391.3.2农业市场与贸易 494491.3.3农业科技研发与创新 4305061.3.4农业生态环境保护 4187591.3.5农村公共服务 47365第二章农业物联网技术 460102.1物联网技术概述 440242.2农业物联网应用实例 5220432.3农业物联网系统构建 532017第三章农业大数据技术 6172823.1农业大数据概述 62923.2大数据在农业中的应用 632183.2.1农业生产管理 6306523.2.2农业市场分析 6160163.2.3农业政策制定 7325233.3农业大数据采集与处理 7135403.3.1数据采集 7191843.3.2数据处理 718873第四章农业云计算技术 749964.1云计算技术概述 722684.2云计算在农业中的应用 82814.2.1农业数据管理 8241334.2.2农业生产管理 8186924.2.3农业市场信息服务 8179664.2.4农业社会化服务 825414.3农业云服务平台建设 8293534.3.1坚持引导、市场驱动 8111354.3.2注重技术创新、完善服务体系 8151164.3.3强化数据安全、保障信息安全 9257704.3.4推进区域协同、实现资源共享 92998第五章农业人工智能技术 9258085.1人工智能技术概述 92445.2人工智能在农业中的应用 9162865.2.1农业生产管理 9281755.2.2农业机械化 10308115.2.3农业信息化 10229885.2.4农业环境保护 10125255.3农业人工智能系统开发 109925.3.1需求分析 10250735.3.2数据采集与处理 10253925.3.3模型构建与训练 10277915.3.4系统集成与测试 10191495.3.5部署与运维 107156第六章农业遥感技术 1151316.1遥感技术概述 1170646.2遥感技术在农业中的应用 11241056.2.1农作物种植面积监测 11206676.2.2农作物生长状况监测 11144366.2.3农田土壤湿度监测 11145246.2.4农田病虫害监测 11290336.2.5农业资源调查与评估 11151596.3农业遥感监测与评估 11244436.3.1农业遥感监测体系 1156506.3.2农业遥感监测方法 12201846.3.3农业遥感监测精度与可靠性评估 12314476.3.4农业遥感监测应用案例分析 1228693第七章农业智能装备技术 12286967.1智能装备概述 12119167.2智能农业机械 12242347.2.1智能播种机 12222927.2.2智能施肥机 12127927.2.3智能植保无人机 12311287.2.4智能收割机 13275887.3农业智能 1310987.3.1农业植保 13202337.3.2农业采摘 13198437.3.3农业监测 1389307.3.4农业搬运 1310639第八章农业电子商务 13219138.1电子商务概述 13214978.2农业电子商务平台建设 14187698.3农业电子商务运营策略 1428689第九章农业信息化政策与法规 1579149.1农业信息化政策概述 15170899.2农业信息化法规建设 15146039.3农业信息化政策与法规实施 166124第十章智慧农业应用实践案例 161650610.1智慧农业应用实践概述 16612710.2成功案例分享 173178010.2.1某地区智能温室应用案例 171381910.2.2某农场无人机植保应用案例 17883910.2.3某地区农业大数据应用案例 172620310.3智慧农业应用实践策略与建议 171418010.3.1政策扶持与引导 17100510.3.2技术研发与创新 172453110.3.3人才培养与培训 171800110.3.4农业产业链整合 171029410.3.5社会力量参与 18第一章智慧农业概述1.1智慧农业的定义与意义1.1.1定义智慧农业是指在农业生产过程中，运用物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术，对农业生产要素进行智能监控、分析和管理，以提高农业生产效率、降低生产成本、保护生态环境和提升农产品品质的一种新型农业发展模式。1.1.2意义智慧农业的发展对于我国农业现代化具有重要的现实意义。智慧农业有助于提高农业生产效率，降低生产成本，实现农业可持续发展。智慧农业能够提升农产品品质，满足消费者对高品质农产品的需求。智慧农业还有利于保护生态环境，实现农业绿色发展。1.2智慧农业的发展历程1.2.1传统农业阶段在传统农业阶段，农业生产主要依靠人力、畜力和简单的农业工具，生产效率较低，受自然条件影响较大。1.2.2农业机械化阶段科技的发展，农业机械化水平不断提高，农业生产效率得到了显著提升。但这一阶段，农业生产仍然依赖于化肥、农药等化学物质，对生态环境造成一定程度的影响。1.2.3智慧农业阶段进入21世纪，我国农业发展进入智慧农业阶段。在这一阶段，现代信息技术与农业生产深度融合，农业生产逐渐实现智能化、信息化、精准化。1.3智慧农业的应用领域1.3.1农业生产管理智慧农业在生产管理领域主要包括作物生长监测、病虫害防治、灌溉施肥、农业气象等方面。通过物联网、大数据等技术，实现对农业生产过程的实时监控和精准管理。1.3.2农业市场与贸易智慧农业在市场与贸易领域主要包括农产品市场监测、价格预测、销售渠道拓展等。利用现代信息技术，提高农产品市场竞争力，促进农业产业升级。1.3.3农业科技研发与创新智慧农业在科技研发与创新领域主要包括农业遥感、智能农业设备、生物技术等。通过科技创新，推动农业现代化进程。1.3.4农业生态环境保护智慧农业在生态环境保护领域主要包括农业废弃物处理、农业面源污染治理等。运用现代信息技术，提高农业生态环境质量。1.3.5农村公共服务智慧农业在农村公共服务领域主要包括农村电商、智慧乡村建设等。通过信息技术，提升农村公共服务水平，促进城乡融合发展。第二章农业物联网技术2.1物联网技术概述物联网（InternetofThings,IoT）是一种通过互联网将各种信息感知设备与网络相连接的技术。在农业领域，物联网技术通过实时监测和收集农业生产过程中的各种信息，实现对农业生产环境的智能调控，提高农业生产效率。物联网技术主要包括感知层、传输层和应用层三个部分。感知层：主要包括各种传感器、控制器等设备，用于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。传输层：主要包括无线传感器网络、移动通信网络等，负责将感知层收集到的数据传输至应用层。应用层：主要包括数据处理、分析、决策等环节，通过对收集到的数据进行分析和处理，为农业生产提供智能化决策支持。2.2农业物联网应用实例以下为几个典型的农业物联网应用实例：（1）智能温室通过在温室内安装温度、湿度、光照等传感器，实时监测温室内的环境参数。当环境参数超出预设范围时，系统自动调节通风、加热、喷水等设备，保证作物生长环境的稳定。（2）智能灌溉利用土壤湿度、气象等传感器，实时监测农田水分状况。根据作物需水规律，自动控制灌溉系统进行精准灌溉，提高水资源利用效率。（3）智能养殖在养殖场内安装温度、湿度、光照等传感器，实时监测养殖环境。通过数据分析，为养殖户提供饲养管理建议，降低养殖风险。（4）农产品追溯在农产品生产、加工、销售等环节，利用物联网技术实现信息采集、传输和存储。消费者可通过扫描二维码等方式，查询农产品来源、生产过程等信息，保障食品安全。2.3农业物联网系统构建农业物联网系统的构建主要包括以下几个步骤：（1）需求分析根据农业生产的具体需求，明确物联网系统的功能、功能等指标，为系统设计提供依据。（2）感知层设计选择合适的传感器、控制器等设备，实现对农业生产环境中各种参数的实时监测。（3）传输层设计根据实际需求，选择合适的传输技术，如无线传感器网络、移动通信网络等，保证数据传输的稳定性和可靠性。（4）应用层设计开发数据处理、分析、决策等软件模块，实现对收集到的数据的智能化处理，为农业生产提供决策支持。（5）系统集成与测试将感知层、传输层和应用层进行集成，对系统进行测试，保证系统在实际应用中的稳定性和可靠性。（6）系统部署与运维在农业生产现场部署物联网系统，对系统进行运维管理，保证系统正常运行。同时根据实际需求，不断优化和升级系统功能。第三章农业大数据技术3.1农业大数据概述农业大数据是指在农业生产、管理、服务过程中产生的各类数据集合，包括气象数据、土壤数据、作物生长数据、市场数据等。这些数据具有来源多样、类型丰富、体量庞大、更新快速等特点。农业大数据技术旨在通过数据挖掘、分析、处理等手段，为农业生产提供科学决策支持，提高农业效益。3.2大数据在农业中的应用3.2.1农业生产管理大数据技术在农业生产管理中的应用，主要体现在以下几个方面：（1）土壤质量监测：通过收集土壤数据，分析土壤营养成分、水分、酸碱度等指标，为作物种植提供科学依据。（2）作物生长监测：利用大数据技术，实时监测作物生长状况，发觉病虫害等问题，及时采取措施进行防治。（3）农业气象预报：通过气象数据分析，为农业生产提供准确、及时的气象预报，降低自然灾害风险。3.2.2农业市场分析大数据技术在农业市场分析中的应用，主要包括：（1）市场需求预测：通过对农产品市场数据进行挖掘，预测农产品价格波动趋势，为农业生产者提供决策参考。（2）产业链分析：通过分析农产品生产、加工、销售等环节的数据，优化产业链结构，提高产业效益。3.2.3农业政策制定大数据技术在农业政策制定中的应用，主要体现在以下几个方面：（1）政策效果评估：通过收集农业政策实施后的数据，评估政策效果，为政策调整提供依据。（2）政策制定优化：利用大数据技术，分析农业产业发展现状和趋势，为政策制定提供科学依据。3.3农业大数据采集与处理3.3.1数据采集农业大数据的采集主要包括以下几种方式：（1）遥感技术：通过卫星遥感、无人机等技术，获取农业用地、作物生长等数据。（2）自动监测设备：利用物联网技术，部署自动监测设备，实时收集农业生产环境数据。（3）农业调查与统计：通过问卷调查、现场调查等方式，收集农业生产、市场等方面的数据。3.3.2数据处理农业大数据的处理主要包括以下几个环节：（1）数据清洗：对收集到的数据进行去重、去噪、缺失值处理等，提高数据质量。（2）数据整合：将不同来源、不同格式的数据整合在一起，形成统一的数据集。（3）数据挖掘：运用数据挖掘技术，从大量数据中提取有价值的信息。（4）数据分析：对挖掘出的信息进行深入分析，为农业生产提供决策支持。第四章农业云计算技术4.1云计算技术概述云计算技术，作为一种新兴的计算模式，是当前信息技术发展的重要方向。它通过互联网将大量的计算机资源进行整合，为用户提供按需获取的计算服务。云计算技术具有计算能力强大、资源弹性伸缩、成本效益高等特点，对于农业领域的信息化发展具有重要的推动作用。云计算技术主要包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）三种服务模式。其中，IaaS提供基础的计算机资源，如服务器、存储和网络等；PaaS提供开发、测试和部署应用程序的平台；SaaS则提供基于网络的软件应用服务。4.2云计算在农业中的应用4.2.1农业数据管理云计算技术为农业数据管理提供了高效、可靠的解决方案。通过构建农业大数据平台，可以实现对农业数据的集中存储、处理和分析，为农业生产、管理和决策提供数据支持。4.2.2农业生产管理云计算技术可以应用于农业生产管理的各个环节，如种植、养殖、灌溉、施肥等。通过实时采集农业生产现场的数据，结合云计算技术进行智能分析，可以为农业生产提供科学、精准的决策依据。4.2.3农业市场信息服务云计算技术可以搭建农业市场信息服务系统，实时采集和发布农产品市场价格、供需等信息，帮助农民及时了解市场动态，提高市场竞争力。4.2.4农业社会化服务云计算技术可以整合农业社会化服务资源，为农民提供在线咨询、远程诊断、技术培训等服务，提高农业服务水平。4.3农业云服务平台建设农业云服务平台是云计算技术在农业领域的具体应用，其建设应遵循以下原则：4.3.1坚持引导、市场驱动应充分发挥引导作用，推动农业云服务平台的建设和发展。同时充分发挥市场机制，鼓励企业、社会资本参与农业云服务平台的建设和运营。4.3.2注重技术创新、完善服务体系加强农业云计算技术的研究与创新，不断提高农业云服务平台的技术水平。同时完善农业服务体系，提升农业云服务平台的服务质量。4.3.3强化数据安全、保障信息安全在农业云服务平台的建设和运营过程中，要高度重视数据安全和信息安全，采取有效措施保护用户数据和隐私。4.3.4推进区域协同、实现资源共享加强区域间的合作与交流，推进农业云服务平台的资源共享，实现农业信息化建设的协同发展。农业云服务平台的建设主要包括以下几个方面：1）基础设施：构建稳定、可靠的云计算基础设施，为农业云服务平台提供计算、存储、网络等基础资源。2）服务平台：开发适用于农业领域的云计算服务应用，为农民提供便捷、高效的服务。3）数据资源：整合各类农业数据，构建农业大数据平台，为农业生产、管理和决策提供数据支持。4）信息安全：建立健全信息安全保障体系，保证农业云服务平台的安全稳定运行。5）运营管理：建立完善的运营管理体系，保证农业云服务平台的可持续发展。第五章农业人工智能技术5.1人工智能技术概述人工智能技术，简称，是计算机科学领域的一个重要分支，主要研究如何模拟、延伸和扩展人类的智能。人工智能技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面。大数据、云计算、物联网等技术的快速发展，人工智能技术取得了显著的成果，并在各行各业得到了广泛应用。5.2人工智能在农业中的应用5.2.1农业生产管理人工智能技术在农业生产管理中的应用主要包括作物种植、灌溉、施肥、病虫害防治等方面。通过大数据分析和人工智能算法，可以为农民提供精准的农业生产建议，提高作物产量和品质。5.2.2农业机械化人工智能技术在农业机械化领域的应用主要体现在智能农机研发和无人驾驶技术。智能农机可以自动完成播种、施肥、收割等作业，提高农业生产效率。无人驾驶技术则可以减少人工驾驶的劳动强度，降低农业风险。5.2.3农业信息化人工智能技术在农业信息化领域的应用主要包括农业电子商务、农产品追溯、农业大数据分析等。通过人工智能技术，可以实现对农产品市场需求的精准预测，提高农业产业链的运作效率。5.2.4农业环境保护人工智能技术在农业环境保护方面的应用主要体现在智能监测和环境预警。通过物联网技术和人工智能算法，可以实时监测农业生态环境，预警农业灾害，为农业生产提供安全保障。5.3农业人工智能系统开发农业人工智能系统开发需要遵循以下步骤：5.3.1需求分析在开发农业人工智能系统之前，首先要明确系统的目标、功能和功能要求。需求分析是保证系统设计合理、满足用户需求的关键环节。5.3.2数据采集与处理农业数据采集涉及到多种数据源，如遥感数据、气象数据、土壤数据等。数据预处理是关键步骤，包括数据清洗、数据整合、数据规范化等。5.3.3模型构建与训练根据需求分析和数据预处理结果，构建相应的机器学习模型。模型训练是关键环节，需要选择合适的算法和优化策略。5.3.4系统集成与测试将训练好的模型与前端、后端、数据库等系统集成，保证系统功能的完整性和稳定性。同时进行系统测试，验证系统功能是否满足预期。5.3.5部署与运维将系统部署到实际环境中，进行运维管理，保证系统正常运行。同时收集用户反馈，持续优化系统功能和功能。第六章农业遥感技术6.1遥感技术概述遥感技术是20世纪60年代发展起来的一种综合性技术，它通过非接触方式获取地表信息，以电磁波为载体，对地表物体进行探测、识别和监测。遥感技术具有宏观、快速、实时、动态监测等特点，为农业领域提供了丰富的信息资源。6.2遥感技术在农业中的应用6.2.1农作物种植面积监测遥感技术可以快速、准确地获取农作物种植面积信息，为决策提供科学依据。通过分析遥感图像，可以判断不同类型农作物的种植区域，从而实现对农作物种植面积的动态监测。6.2.2农作物生长状况监测遥感技术可以监测农作物的生长状况，如植被指数、叶面积指数等。通过分析这些指标，可以评估农作物生长状况，为农业生产提供科学指导。6.2.3农田土壤湿度监测遥感技术可以实时监测农田土壤湿度，为灌溉决策提供依据。通过对遥感图像的分析，可以了解土壤水分分布状况，合理调配水资源，提高农业用水效率。6.2.4农田病虫害监测遥感技术可以监测农田病虫害的发生和传播情况。通过分析遥感图像，可以发觉病虫害的早期症状，为防治工作提供预警信息。6.2.5农业资源调查与评估遥感技术可以用于农业资源的调查与评估，如土地资源、水资源、气候资源等。通过对遥感图像的分析，可以了解农业资源的分布状况，为农业生产布局和规划提供依据。6.3农业遥感监测与评估6.3.1农业遥感监测体系农业遥感监测体系包括数据采集、数据处理、数据分析和应用等多个环节。其中，数据采集环节主要包括卫星遥感数据、航空遥感数据和地面遥感数据；数据处理环节主要包括遥感图像预处理、特征提取和分类；数据分析环节主要包括模型建立、参数估计和评估；应用环节主要包括农业资源调查、农业生产管理和农业环境保护等。6.3.2农业遥感监测方法农业遥感监测方法主要包括光学遥感、雷达遥感、热红外遥感等。光学遥感主要用于获取地表反射率、植被指数等信息；雷达遥感主要用于获取地表粗糙度、土壤湿度等信息；热红外遥感主要用于获取地表温度、作物水分等信息。6.3.3农业遥感监测精度与可靠性评估农业遥感监测精度与可靠性评估是农业遥感应用的重要环节。评估指标包括遥感图像的分辨率、信噪比、光谱特征等。通过对遥感监测结果的验证和评估，可以不断提高农业遥感监测的精度和可靠性。6.3.4农业遥感监测应用案例分析以我国某地区为例，应用遥感技术对农作物种植面积、生长状况、土壤湿度等进行监测。通过分析遥感图像，发觉该地区农作物种植面积呈逐年增加趋势，生长状况良好，土壤湿度分布较为均匀。这为当地制定农业政策提供了有力支持。第七章农业智能装备技术7.1智能装备概述信息技术的快速发展，农业智能装备技术在农业生产中的应用日益广泛。智能装备是指将先进的传感器、控制系统、执行机构等技术与农业机械设备相结合，实现对农业生产过程的智能化、自动化管理。智能装备主要包括智能农业机械、农业智能、农业物联网设备等。本章将重点介绍农业智能装备技术的应用实践。7.2智能农业机械智能农业机械是指在农业机械中融入计算机技术、通信技术、传感器技术等，实现对农业生产的精确控制与高效管理。以下为几种常见的智能农业机械：7.2.1智能播种机智能播种机通过先进的传感器和控制系统，实现对种子播种深度、间距、速度等参数的精确控制，提高播种质量，降低劳动力成本。7.2.2智能施肥机智能施肥机根据土壤养分含量、作物生长需求等信息，自动调整施肥量、施肥速度等参数，实现精准施肥，提高肥料利用率。7.2.3智能植保无人机智能植保无人机具备自动飞行、喷洒农药等功能，可实现对作物病虫害的及时发觉与防治，降低农药使用量，提高防治效果。7.2.4智能收割机智能收割机通过计算机视觉、激光雷达等技术，实现对作物成熟度的自动识别，提高收割效率，减少损失。7.3农业智能农业智能是集成了多种传感器、控制系统和执行机构的智能装备，能够在农业生产环境中自主完成任务。以下为几种常见的农业智能：7.3.1农业植保农业植保具备自动行走、识别病虫害、喷洒农药等功能，可代替人工进行植保工作，降低劳动力成本。7.3.2农业采摘农业采摘通过计算机视觉、触觉传感器等技术，实现对果实成熟度的自动识别和采摘，提高采摘效率，降低人工成本。7.3.3农业监测农业监测可实时监测作物生长状况、土壤环境等信息，为农业生产提供数据支持，指导农业生产管理。7.3.4农业搬运农业搬运具备自主行走、搬运物品等功能，可代替人工完成农资、农产品等物品的搬运工作，提高农业生产效率。通过以上智能装备技术的应用，农业生产的智能化、自动化水平将得到显著提高，为我国农业现代化发展奠定坚实基础。第八章农业电子商务8.1电子商务概述电子商务，简称电商，是指通过互联网及电子技术手段进行商务活动的一种新型商业模式。它涵盖了企业与企业之间（B2B）、企业与消费者之间（B2C）、消费者与消费者之间（C2C）等多种交易模式。电子商务以其便捷、高效、低成本的特点，在全球范围内迅速发展，对各行各业产生了深远影响。在我国农业领域，电子商务的发展同样具有重要意义。农业电子商务是指利用互联网、移动通信等现代信息技术手段，实现农产品交易、信息发布、物流配送等环节的在线化、智能化。农业电子商务的发展有助于解决农产品流通环节的问题，提高农业产业链的效率，促进农民增收。8.2农业电子商务平台建设农业电子商务平台是农业电子商务发展的基础，其建设应遵循以下原则：（1）平台定位：明确平台的服务对象、业务范围和核心竞争力，以满足不同类型农业企业的需求。（2）技术支持：采用先进、稳定的互联网技术，保证平台的安全、高效、稳定运行。（3）功能完善：提供在线交易、信息发布、物流配送、数据分析等多样化服务功能。（4）用户体验：注重用户界面设计，提高用户操作便捷性，提升用户满意度。农业电子商务平台建设的主要内容包括：（1）平台架构：构建包括前端展示、后端管理、数据库、服务器等在内的整体架构。（2）系统开发：根据平台功能需求，开发相应的软件系统，包括交易系统、信息发布系统、物流管理系统等。（3）数据接口：与相关部门和企业的信息系统进行对接，实现数据共享和业务协同。（4）运营推广：制定运营策略，进行线上线下宣传推广，吸引更多用户入驻和使用。8.3农业电子商务运营策略农业电子商务运营策略是保证平台可持续发展的重要手段，以下为几种常见的运营策略：（1）市场定位：明确平台的目标市场，针对不同市场制定相应的运营策略。（2）产品策略：筛选优质农产品，丰富产品种类，满足消费者多样化需求。（3）价格策略：根据市场需求和竞争态势，合理制定产品价格，提高市场竞争力。（4）促销活动：定期举办促销活动，吸引消费者关注，提高平台活跃度。（5）物流配送：与优质物流企业合作，提高物流配送效率，降低物流成本。（6）售后服务：建立完善的售后服务体系，保障消费者权益，提升用户满意度。（7）数据分析：利用大数据技术，分析用户行为，优化运营策略，提高平台运营效果。（8）合作伙伴关系：与企业、协会等建立良好的合作关系，共同推进农业电子商务发展。第九章农业信息化政策与法规9.1农业信息化政策概述农业信息化政策是指国家或地方为推动农业信息化建设，加快农业现代化进程而制定的一系列指导性政策。农业信息化政策旨在通过信息技术手段，提高农业生产效率，促进农业产业升级，拓宽农民增收渠道，实现农业可持续发展。农业信息化政策主要包括以下几个方面：（1）农业信息化发展规划：明确农业信息化的发展目标、重点任务、政策措施等，为农业信息化建设提供总体指导。（2）农业信息技术创新与应用：支持农业信息技术研发，推广农业信息技术应用，提高农业生产智能化水平。（3）农业信息基础设施建设：加强农业信息基础设施建设，提高农业信息服务能力。（4）农业信息服务体系：建立健全农业信息服务体系，为农民提供及时、准确、实用的农业信息。（5）农业信息化人才培养：加强农业信息化人才培养，提高农业信息化队伍整体素质。9.2农业信息化法规建设农业信息化法规建设是农业信息化政策实施的重要保障。农业信息化法规主要包括以下几个方面：（1）农业信息化法律法规：制定农业信息化相关法律法规，明确农业信息化建设的基本原则、法律责任等。（2）农业信息化标准体系：建立健全农业信息化标准体系，规范农业信息化建设和发展。（3）农业信息化监管制度：建立农业信息化监管制度，加强对农业信息化项目的管理和监督。（4）农业信息化信息安全保障：加强农业信息化信息安全保障，保护农业信息数据安全和农民个人信息隐私。（5）农业信息化政策宣传与普及：加大农业信息化政策宣传力度，提高农民对农业信息化的认识和应用水平。9.3农业信息化政策与法规实施农业信息化政策与法规实施是推动农业信息化建设的关键环节。以下是从几个方面推进农业信息化政策与法规实施的建议：（1）加强组织领导：成立农业信息化领导小组，统筹协调各方力量，推动农业信息化政策