农业农村部关于印发《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》的通知指出“完善国家农业农村大数据平台架构设计，到2025年，相关数据管理制度、标准规范基本建立，到2028年底，功能完备、上下协同、务实管用的国家农业农村大数据平台基本建成。”
智慧农业，从技术角度来理解，它就是利大数据、AI、GPS、RS、GIS等现代新兴信息技术，对农业生产进行定时定量管理，根据农产品生产情况合理分配资源，为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策，为加快发展现代农业提供新引擎。
中安数码积极响应相关政策，推出智慧农业大数据平台解决方案，全面推动农业发展向智能化、精准化迈进。
驾驶舱
驾驶舱通过集成和可视化农业生产等方面的数据，为管理员提供全面的数据洞察和决策支持。它可以帮助农业管理者实时监测农业用地流转情况、农作物类型分布特征、农作物生长情况、天气变化等关键指标，从而及时调整生产计划、优化资源配置、提高生产效率。
农业用地“一张图”
集成备案入库设施农业用地数据及“二调”“三调”及最新变更调查成果中的设施农业用地数据，可便捷获取设施农业用地的边界范围，为国土空间规划、永久基本农田划定、执法检查、建设项目用地预审以及设施农业用地监管等工作提供基础数据支撑。依托用地“一张图”，可进一步开发耕地种植用途管控、防灾减灾、生产托管、农机精准作业等各类应用。
土壤环境监测
通过传感器和监测设备对土壤的质地、养分含量、酸碱度等关键参数进行实时监测，可视化呈现土壤的健康状况和适宜性。同时，系统还可以利用大数据技术对采集到的土壤数据进行分析，建立土壤环境预测模型，预测土壤中营养物质的供应情况，并提供相应的调控建议。通过土壤环境监测与分析，专业技术人员可以更好地了解土壤状况，有针对性地施肥、调节水分等，从而提高土壤质量、增加产量和改善作物品质。
土地质量评价
以土壤环境监测数据为基础，将与土地质量相关的不同年限、不同介质数据收集、整理、入库，并补充最新土地质量相关成果资料，建立土地档案，同时采用时间序列模型分析，结合影响因素分析，通过对比不同时段的土地质量指标，揭示土地质量变化的规律和特征，结合各影响因素的变化特征和趋势，预测土地质量下一步的演变方向。
作物生长状态监测评估
通过图像识别技术和传感器的联合使用，实时获取作物的生长情况、叶片状态、植株高度、果实成熟度等关键指标。利用这些数据建立农作物生长模型，并结合大数据和AI技术进行作物生长趋势分析和生长评估预测。
农业生产管理
基于对土壤、作物生长情况的数据监测，构建测土配方、土壤墒情预测、作物需水模型等，评估和匹配土壤水分、肥力与作物生长需求，从而指导精准灌溉、精准施肥，在确保作物健康生长的同时达到节水节肥、避免环境污染和资源浪费的目的。
未来，中安数码将继续以行业政策为导向，以拓展GIS数字化服务应用为目标，推出更多类型解决方案，广泛服务于国计民生。
