科创中国

行业领域

制造业,食品制造业

需求背景

宁夏振新农业科技有限公司是一家专业从事果树种植、加工、销售的现代农业企业，拥有自主品牌“振新果园”，主要生产优质苹果、梨、杏等水果。

为了提高果园的生产效率和品质，降低生产成本和风险，公司希望引进先进的农业信息化技术，建立一个基于物联网和大数据的果园智能管理系统，实现对果园的实时监测、智能控制、精准施肥、灾害预警、产量预测等功能，提升果园的经济效益和社会效益。

需解决的主要技术难题

设计和部署一个覆盖果园全域的物联网传感器网络，实现对果树生长环境（如温度、湿度、光照、土壤水分、肥力等）和果实品质（如糖度、酸度、硬度等）的高精度、低功耗、低成本的数据采集和传输

构建和优化一个适用于果园特点的大数据平台，实现对物联网传感器数据的高效存储、清洗、分析和可视化，以及对其他相关数据（如气象数据、市场数据、专家知识等）的有效整合和利用

开发和应用一个基于机器学习和人工智能的果园智能管理系统，实现对果树生长状态的智能识别和评估，对果园管理措施（如灌溉、施肥、病虫害防治等）的智能推荐和控制，对果园灾害（如干旱、冻害、霜冻等）的智能预警和应对，以及对果园产量和品质的智能预测和优化

期望实现的主要技术目标

建立一个覆盖5000亩果园全域的物联网传感器网络，每亩至少安装一个无线传感器节点，每个节点至少包含温湿度传感器、光照传感器、土壤水分传感器、土壤肥力传感器和糖度传感器等五种传感器，每个节点的功耗不超过0.5W，每个节点的通信距离不低于100米，每个节点的数据采集频率不低于1小时/次，每个节点的数据传输成功率不低于95%。

构建一个适用于果园特点的大数据平台，实现对物联网传感器数据的高效存储、清洗、分析和可视化，以及对其他相关数据（如气象数据、市场数据、专家知识等）的有效整合和利用。平台具有良好的可扩展性、可靠性和安全性，能够支持多种数据格式和来源，能够提供多种数据分析和挖掘方法，能够提供多种数据可视化和展示方式，能够实现数据的实时更新和动态调整。

开发和应用一个基于机器学习和人工智能的果园智能管理系统，实现对果树生长状态的智能识别和评估，对果园管理措施（如灌溉、施肥、病虫害防治等）的智能推荐和控制，对果园灾害（如干旱、冻害、霜冻等）的智能预警和应对，以及对果园产量和品质的智能预测和优化。系统具有良好的用户友好性、交互性和智能性，能够根据果树生长环境、果实品质、气象条件等多种因素，自动调整管理参数和策略，提供最优化的管理方案，并通过物联网设备实现远程控制。系统能够利用历史数据和当前数据，建立果园灾害的预测模型，并在灾害发生前及时提醒用户采取应急措施，降低灾害损失。系统能够利用机器学习和人工智能技术，建立果园产量和品质的预测模型，并在收获前给出准确的预测结果，为市场销售提供参考依据。

处理进度