指利用现代信息技术（如物联网、大数据、人工智能、传感器等）对农业生产全流程进行数字化、智能化和精细化管理的新型农业模式。它通过实时数据采集、分析和自动化控制，优化资源利用、提升生产效率，并推动农业可持续发展。
空地协同防治系统是一种融合物联网、人工智能、自动化控制等技术的智能植保解决方案，通过无人机（空中）与地面PLC设备协同作业 ，实现对病虫害的精准监测、智能决策、高效执行和持续优化 。
AI识别病虫害区域后，PLC控制设备仅对感染区域施药，避免全田盲目喷洒。
无人机1小时可覆盖2000亩，效率是人工的200倍；PLC联动设备减少人工操作。AI提前预警虫害爆发，例如在蝗虫迁徙前启动拦截喷洒，避免绝收风险。
利用无人机可抵达山地、沼泽等区域，实时回传数据→AI分析→PLC启动设备，全过程≤30分钟（传统人工需1-3天）。PLC精确控制农药喷洒量，确保药液均匀覆盖目标区域，同步控制地面设备协同作业，解决传统农机无法进入的难题。
精准施药降低土壤/水源污染，PLC控制天敌投放装置，减少农药污染。系统自动生成用药记录和减药报告，助力通过绿色食品、有机认证及环保监管。
AI持续学习不同作物、地域的病虫害特征，结合历史数据预测虫害周期，病虫害数据库构建，统计农药、设备、人力消耗，生成亩均成本分析报表，辅助财务决策。
数据共享至灌溉、施肥系统，与智慧农业系统无缝集成，在暴雨、高温等灾害天气下，无人机快速评估灾后病虫害风险，PLC启动应急防治，应对极端气候能力。
实时采集多光谱影像、温湿度、虫害活动数据，构建农田数字孪生模型。
深度学习识别病虫害（如YOLO模型检测虫卵）、生成防治热力图、制定动态策略。
接收AI指令，联动无人机精准喷洒、地面喷雾机变量施药、杀虫灯/诱捕器启停控制。
存储历史病虫害数据、施药记录，支持溯源审计，为AI模型持续优化提供训练数据。
通过无人机结合先进的喷洒设备精准植保，根据农作物的生长周期和病虫害预测模型，操控员设定无人机的飞行路线和喷洒参数，确保农药均匀覆盖且不过量使用，并实时监控无人机的飞行状态和喷洒效果，及时调整策略以应对突发情况。这不仅大幅提高了农药的使用效率和作物产量，同时还降低了农药残留和环境污染风险。因此，借助无人机进行科学管理带来了显著的经济效益和社会效益，推动了当地农业现代化进程。
病虫害智能监测系统是一种结合物联网（IoT）、人工智能（AI）、大数据分析和传感器技术的智能化农业监测工具，旨在实时、精准地识别和预警农作物病虫害的发生，帮助农户或农业企业及时采取防控措施，减少损失并提高农业生产效率。
通过早期病虫害预警和精准诊断，帮助农户在病虫害爆发初期采取防控措施，减少作物损失；精准用药建议可减少农药滥用），降低人工巡查和盲目施药的人力成本。
精准施药减少化学农药残留，降低对土壤、水源和生态系统的破坏，减少农药污染；通过智能农机联动（如无人机飞防）替代传统高能耗作业方式，减少农业生产的碳足迹。
7×24小时全天候监测替代人工巡查，显著提升田间管理效率。
基于数据和模型提供可操作的防治建议，避免经验主义误判，提升决策科学性。
长期积累的病虫害发生规律、环境关联数据，作物生长周期数据与环境参数的结合，为病虫害预测模型优化、品种改良、种植模式优化等提供数据支撑。
符合“数字乡村”“智慧农业”等政策方向，助力农业现代化转型。
该架构通过分层解耦和智能化分析，实现了从“数据感知”到“精准执行”的闭环，能够有效应对农业场景中的碎片化、实时性需求，为病虫害防控提供可靠的技术底座。
为数据采集端，通过气象站、土壤传感器、高清摄像头、只能虫情灯、声学传感器等硬件设备实时采集田间环境、作物生长状态及病虫害相关数据。
为通信网络，将感知层数据高效、稳定传输至云端或边缘计算节点。并在在田间部署边缘网关，预处理数据（如图像压缩、异常过滤）以减少云端负载。
为通信网络通信网络，主要有数据存储、清洗、建模及智能分析等功能，可结合环境数据与历史病虫害发生规律，构建LSTM（长短期记忆网络）等时序预测模型，为生成病虫害预警与决策提供建议。
为业务功能与交互，具有实时监测看板、病虫害预警与诊断 、自动推送报警信息和数据追溯与报告，面向农户、农技人员、政府部门的可视化与操作界面。
为运维和安全，具有远程监控设备状态（电量、信号强度）、OTA（远程固件升级）。
通过部署在田间的智能监测设备和智能识别设备，每天自动采集记录气温、水分、土壤等环境因素和作物虫害、病害的发生和增长情况，平台能够自动识别病虫害类型，结合知识图谱技术的专家库，智能分析，发送预警信息，提供防治方法和用药建议，精准用药、高效防治，提升农作物产量和产品质量。
智能灌溉系统是一种基于物联网（IoT）、传感器技术和数据分析的现代农业管理系统，旨在通过实时监测环境参数并动态调整灌溉策略，实现水肥资源的精准化、自动化管理。其核心目标是解决传统灌溉模式中资源浪费、效率低下、依赖人工经验等问题，提升农业生产的可持续性和经济效益。
精准节水机制，通过对布设的各类传感器进行动态阈值控制，实时监测数据，并结合多参数协同优化，动态调整灌溉量，实现水资源节约。
通过闭环控制保持土壤湿度在最优区间，维持作物生长环境稳态，结合水肥一体化技术，实现养分精准输送，提升产量。
通过物联网网关与PLC控制器实现阀门自动启停，自动化替代人工，减少田间巡查人力需求。
避免过量灌溉导致的土壤板结与盐渍化，精准灌溉减少柴油机水泵运行时长，结合光伏驱动系统，可维护土壤健康，减少碳排放。
系统积累数据可通过机器学习模型预测灌溉需求，辅助制定种植计划。实时监测极端天气，提前启动应急灌溉。
通过电容式或TDR土壤湿度传感器实时采集土壤含水量；集成土壤温度、电导率（EC值）传感器进行土壤监测；通过气象站获取降雨量、风速、光照强度、空气温湿度等参数。
通过PLC作为本地控制中枢，执行预设算法（如PID控制）对传感器数据进行实时处理，降低云端依赖。此外，采用LoRa、NB-IoT或4G/5G技术实现田间设备与云平台的数据交互，确保远程监控与指令下发。
动态调节包括电磁阀、滴灌/喷灌喷头、变频水泵等灌溉设备，响应控制信号调节水流量。还集成EC/pH调控模块等水肥一体化配置，按需配比肥料溶液，实现精准施肥。
通过机器学习模型（如随机森林、LSTM）预测作物需水量，结合历史数据优化灌溉计划；支持手机App或Web端可视化操作界面。
采用PLC控制多路不同的土壤湿度，浇灌的开启和停止完全由土壤的湿度信号控制，能使土壤的湿度值保持在作物生长所需要的最佳范围之内。不仅能提高资源利用率，缓解水资源日趋紧张的矛盾，还增加农作物的产量，降低农产品的成本。
hr@zsyktech.com