Интегрированная сельскохозяйственная платформа анализа больших данных и поддержки принятия решений Sky-land
Платформа анализа и поддержки принятия решений на основе интеграции наземных и спутниковых данных сельскохозяйственного назначения
Обзор решения
Интегрирует данные IoT, спутникового дистанционного зондирования, метеорологические данные, рыночные данные и данные управления производством. С использованием технологий больших данных и ИИ для глубокого анализа и обработки обеспечивает поддержку принятия решений для сельскохозяйственных производителей и государственных органов в области планирования производства, прогнозирования роста, предупреждения о вредителях, оценки урожайности и анализа рынка.
Изображения решения
Области применения
Крупные фермерские хозяйства, сельскохозяйственные кооперативы, агропромышленные парки и государственные органы управления сельским хозяйством.
Применимые культуры
Все виды сельскохозяйственных культур, с более глубоким применением особенно для основных продовольственных культур (рис, пшеница, кукуруза).
Детальное описание решения
Агрегация данных
С помощью API, парсеров и устройств IoT агрегируются большие объемы данных «небо (дистанционное зондирование), земля (IoT) и человек (ручной ввод)».
Обработка данных и моделирование
Очистка и интеграция разнородных данных из нескольких источников, построение профессиональных агроаналитических моделей с использованием алгоритмов машинного обучения (например, модели прогнозирования урожайности и модели идентификации болезней).
Принятие решений
Для производителя: Предоставляет рекомендации по оптимальным срокам посева, внесения удобрений, орошения и сбора урожая; создает карты-предписания для дифференцированных операций.
Для управленца: Создает карты распределения культур по регионам, карты мониторинга роста и оценки урожайности для помощи государственным органам в контроле и распределении субсидий.
Для рынка: Анализирует ценовые тренды, прогнозирует рыночные риски и помогает формировать стратегии продаж.
Визуализация
Наглядно представляет результаты анализа с помощью ГИС-карт, диаграмм и отчетов.
Технические особенности
Интегрированный мониторинг «Небо-Земля»
Сочетает макронаблюдение со спутников и точные измерения IoT для более полного анализа.
Профессиональные агромодели
Ключевое преимущество — сочетание глубоких агрономических знаний и технологий ИИ, что делает модели более подходящими для сельскохозяйственной практики.
Прогнозный анализ
Не только описывает текущую ситуацию, но и прогнозирует будущее (урожайность, цены, риски), обеспечивая переход от «реагирования постфактум» к «предупреждению».
Взаимодействие в цепочке поставок
Может связывать предпроизводственные, производственные и послепроизводственные этапы, способствуя интеграции первичного, вторичного и третичного секторов экономики.
Основные технические параметры
Эффекты от внедрения
Успешные кейсы
Проект современной фермы в уезде Лишу, провинция Цзилинь
Описание проекта
Sinochem Agriculture предоставляет комплексные услуги «план выращивания + поддержка принятия решений на основе больших данных» для демонстрационной фермы MAP в уезде Лишу, провинция Цзилинь, создавая интеллектуальную модель управления выращиванием кукурузы.
Результаты внедрения
По сравнению с традиционным земледелием урожайность с му увеличилась примерно на 10%, использование химических удобрений и пестицидов снизилось примерно на 15%, а совокупный доход с му вырос более чем на 200 юаней. Достигнута стандартизация и научный подход к выращиванию кукурузы.
Сводка отзывов пользователей
"Раньше мы занимались земледелием, глядя на соседей. Теперь платформа Sinochem говорит нам, что делать, когда и в каком объеме — это придает уверенности. В конце года подсчитали — действительно заработали больше, чем в прошлые годы."
— Фермер Ван **, уезд Лишу, Цзилинь
"Как руководитель кооператива, я благодаря платформе наладил точное управление: ясно видно, какие поля требуют удобрений, а какие — борьбы с вредителями. Объединенные закупки и операции значительно сократили расходы."
— Ли **, Кооператив по выращиванию кукурузы, Цзилинь
"Прогноз урожайности платформы очень точен. Мы знаем примерный объем сбора за месяц вперед, что очень помогает в планировании хранения и поиске покупателей, позволяет избежать проблем с затовариванием прошлых лет."
— Чжан **, Закупщик сельхозпродукции
© 2025 Платформа демонстрации агрорешений
Платформа анализа и поддержки принятия решений на основе интеграции наземных и спутниковых данных сельскохозяйственного назначения





