中国作为一个传统农业大国，在信息化技术在其它行业已经取得丰硕成果的今天，具有科技含量低，劳动生产率低下等特点的传统农业生产在目前仍然普通存在，近年来随着可用耕地的逐步减少、劳动力成本逐步提高，靠物化投入已经难以实现农业增收；同时，传统农业生产模式下的农业组织往往是单一的、分散的，农民从种养到产出、销售，没有完全形成产业链真正意义上的价值产品；力量分散，无法面对大市场信息，严重缺乏获取市场信息的能力，农村信息瓶颈，已经成为农村经济发展的严重障碍；因此，通过信息化技术，加速智慧农业的实施，坚持以农业信息化推动农业现代化，提升现代农业科技创新能力，加快传统农业产业升级；以信息技术推动农业产业化，以农业信息技术延伸和拓展政府服务为手段，转变基层政府职能，提高基层政府监管和服务水平；将粗放的生产方式改变为农业科技升级，让农业生产更精准、更科学、更便捷，从而实现集约化生产、产业化经营、社会化服务、市场化运作的现代农业模式。

行业分类-物理装置-AIPA智慧决策型精准农业系统.zip

中科院地理所精准农业农田地理信息系统由中科院地理所与北京超图地理信息技术有限公司合作开发。系统采用了全组件式GIS 软件SuperMap Objects 作为开发平台，充分利用其开发便利、易于与其它系统集成的特点，将农田GIS 和农田的定量计算模型系统进行结合，为定量化地研究农田生态系统，研究农田单位产值的提高，提供了有力的工具，从而达到提高效益、避免资源浪费、减少环境污染的目的。

大疆精准农业宣传手册，精品一级

精准农业-IOT-2018 介绍： 精确耕种被定义为特定地点的农田管理，利用现代技术来增加农作物的产量。 借助传感器和卫星图像，农民可以明智地使用其资源。 这样，整个农作物生产过程既有利可图又可持续。 这种智能农业管理的基础是AI和IOT。 例如，土壤传感器收集静态和动态数据，以分析和检查农作物的营养和水分需求。 借助IOT移动应用程序，农民可以了解其耕作实践中所使用和节约的水。 此外，智能灌溉解决方案无需农户亲自到田间就可以为农作物供食。 同样，机器学习分析和算法通过分析作物的需水量也能够准确检测和控制害虫。 所有这些技术共同构成了精准农业的核心。 这些决定因素助长了作物的生产周期，从而使农民的投资回报率最大化。 项目 提交给Smart India Hackathon的项目工作由BNest 2018组织：我们参加了Hackathon，我们成功进入了印度各地的前20名团队。 农业为印