农业AI--智能引领农业未来
技术特性

机器学习 +计算机视觉,实现种植、养殖全流程智能决策

核心优势

提高生产效率:自动化农业生产环节,如精准施肥、智能采收。
优化管理决策:分析海量农业数据,提供科学决策支持。
增强竞争力:提升产品质量,降低成本,优化供应链。

应用场景
土壤健康诊断
病虫害AI识别
产量预测
农业物联网--让土地会“说话”
技术特性

农业物联网通过传感器、i设备、网络和数据分析技术,实现对农业生产过程的监测、控制和管理。

核心优势

环境监测:实时采集土壤湿度、温度、光照等数据。
智能控制:根据监测数据自动调节灌溉、施肥等。
产量预测与品质追溯:结合历史数据和气象信息预测产量,记录生产全过程数据。

应用场景
温室大棚自动化控制
农田精准管理
农产品质量追溯
农业大数据--挖掘农业的“数字金矿”
技术特性

基于生产数据、环境数据、市场数据,融合农业地域性、季节性特征,进行多维、深入、精准的价值分析应用。

核心优势

精准农业:通过分析作物生长数据,实现个性化管理和决策。
农业市场信息服务:预测市场趋势,为生产者提供销售决策支持。
农业资源管理与可持续发展:监测农业生态环境和资源,实现可持续发展。

技术工具
农业大数据中心
消费者画像分析
可视化大屏