来源：吉林省中农物联科技有限公司

根据耕地土壤类型，筛选历年主要土壤类型数据，如暗棕壤、白浆土、草甸土、风沙土、黑钙土、黑土、水稻土和新积土等，分析土壤类型在高标农田面积总量中的占比。

根据农田地力情况，按等级进行历年产量分析，如低等地、中等地、高等地和优等地的产量同比分析。

土壤PH值，就是土壤酸碱度，用以衡量土壤酸碱反应的强弱，分析酸性土壤、中性土壤和碱性土壤在高标农田总量中的占比。

土壤有机质是植物营养的主要来源之一，能促进植物的生长发育，改善土壤的物理性质，促进微生物和土壤生物的活动，加速土壤中营养元素的分解，提高土壤的保肥性和缓冲性。在其他条件相同或相近的情况下，在一定含量范围内，有机质的含量与土壤肥力水平呈正相关。

根据有机质含量范围定义在耕地总量中的占比，如<6(g/kg)、6-10(g/kg)、10-20(g/kg)、20-30(g/kg)、30-40(g/kg)和≥40(g/kg)。

过量使用化肥，不仅导致地力下降，还会产生严重的负面影响，化肥使用应考虑作物的需求。对于化肥使用量统计氮磷钾历年分别使用量，以及历年氮磷钾总施肥量对比分析。

农药泛滥，导致食品安全事故发生，过度使用带来诸多不良影响，应减少农药使用，推广无公害病虫防治，对于农药使用量统计历年农药使用量，如杀虫剂、杀虫菌、除草剂和植物生长调节剂的统计对比分析。

作物对微量元素的需求量很少，但对植物生长发育的作用与大量元素是同等重要的，对历年的微量元素含量，包括锰、铝、硼、贴、铜和锌的统计对比分析。

全量养分是土壤中各种形态氮磷钾养分的总量，包括速效养分、缓效养分和相对无效的养分，各种形态养分间是一个动态可以相互转化的关系，速效养分和全量养分之间是源和库的关系，速效养分是源，全养分是库。对历年全氮磷钾含量进行统计分析。

速效养分是土壤中水溶性和交换态的养分，植物可直接吸收利用或者可以很快从土壤胶体上交换出来供植物利用的养分。对历年速效氮磷钾含量进行统计分析。

整合合作社数量、主产业产量，各主体类型及土地流转等产业资源数据，结合GIS、可视化等技术，搭建“全县产业一张图”，对产业资源数据的时空变化进行动态展示，为下阶段的工作规划提供直观的数据支持和决策依据。

对各传感设备实时数据进行展示，包括空气温湿度、土壤温湿度、光照强度、降雨量、风速风向等，可查看传感设备的网络连接状态及电量情况，以曲线图的形式对历史数据进行展示，支持天、周、月、生长季的时段选择，提供数据校准和预警值设置功能。

1、实时监控：在一个页面展示多个现场视频画面，提供高清、标清拍摄模式的切换。

2、设备控制：摄像头的方向控制、放大缩小（变焦）、音频、对讲、录制及定点预设。

3、视频回放：可通过设备和时段选择，对各监测点历史监控影像进行回放，对监测点地块现状演变过程进行可视化展示。

对接县测土配方施肥系统数据，并根据大田地力评价，如肥力、酸碱性、有机质等情况进行定性或定量分析，总结出适宜种植的农作物品种，对所种植的农作物所需的各种肥料、需要的用量，以及对肥料进行成分分析、并给予施肥建议。

利用PC端系统或者相应的测土配方APP，输入需要查询的地块位置或自动定位到当前位置，输入种植作物和目标产量。后台获取到位置信息和作物信息后，根据位置信息查询到查询地块的有机质、氮磷钾含量等信息，并根据土壤各项指标数据和种植作物及目标产量，形成施肥建议卡，并推送给用户。

地块信息包括地块编号、田块位置和土种等基本信息，碱解氮、速效钾、有效磷和PH值等地力信息，通过种植农作物品种和产量生成测土配方施肥建议卡，包括土壤测值以及多个施肥方案可供选择。

根据耕地土壤数据，实现专题图库自动发布功能。

按照统一的报表样式填写土壤相关指标数据，将数据报表导入系统后，能够自动生成GIS图，能够自动生成的27个专题图包括：1）土地利用现状图集、2）农用地地块图集、3）土壤类型图集、4）行政区划图集、5）耕地质量等级评价图集、6）水稻适宜性评价图集、7）小麦适宜性评价图集、8）施肥方案推荐图集、9）耕地质量等级调查评价点位图集、10）测土配方施肥点位图集、11）耕地土壤有机质含量分布图集、12）耕地土壤PH分布图集、13）耕地土壤全氮含量分布图集、14）耕地土壤有效磷含量分布图集、15）耕地土壤速效钾含量分布图集、16）耕地土壤交换性钙含量分布图集、17）耕地土壤交换性镁含量分布图集、18）耕地土壤有效铁含量分布图集、19）耕地土壤有效锰含量分布图集、20）耕地土壤有效铜含量分布图集、21）耕地土壤有效锌含量分布图集、22）耕地土壤水溶态硼含量分布图集、23）耕地土壤有效钼含量分布图集、24）耕地土壤有效硫含量分布图集、25）耕地土壤有效硅含量分布图集、26）土壤墒情监测点位图集、27）土壤养分采样点位图集。

传感器采集实时数据，以列表和图表形式展现，包括土壤含水量和土壤温度、气象数据、种植数据和专题图。其中土壤含水量和土壤温度是指土壤20cm/40cm/60cm/80cm/其它土层的数据，气象数据是指空气温湿度、相对湿度、总辐射、降水量、风速、风向和气压，种植数据是指干土层厚度、阶段无降水天数、阶段有降水天数、阶段降水总量、阶段灌水次数、灌水量、作物名称、作物生育期、作物表象、面积比例、墒情评价和生产指导建议，专题图是指GIS根据实时数据生成的图像。

所有传感器采集的数据按时间以列表形式展现，一目了然，支持导出Excel格式。

支持数据导入生成，通过导入墒情监测点坐标、监测点名称和监测数据参数，生成墒情监测点地理空间分布和对应的数据情况，并且根据监测数据动态刷新数据显示。可以根据不同传感器参数查看监测点分布情况以及墒情数据。

包括数据填报和历史数据，数据填报提供土壤含水量和土壤湿度、气象数据和种植数据的填报功能。历史数据展示所有历史采集到的土壤含水坐标量和土壤湿度、气象数据和种植数据。

利用GIS处理遥感栅格数据，导入墒情监测点坐标、监测名称和监测数据参数，在地图上绘制监测点地理空间分布情况和环境状况，监测数据动态实时更新，并自动刷新栅格覆盖。地图上层叠加气象实时数据、天气预报、墒情不同土层实时数据、墒情评价和苗情图片。

根据灌溉因子，包括有效积温和土体有效含水量，影响有效积温的因子有物候期、发育起点温度和有效积温，影响土体有效含水量的因子有根成深度、凋萎点和可利用土壤含水量。通过添加影响因子，可以做更多因子分析。

通过不同时间进行图表形式对比分析，包括环比（同一监测点、多参数、同一查询类型、同一时间周期对比分析）、同比（同一监测点、多参数、同一查询类型、不同年份、同一时间日期对比分析）、纵向（同一监测点、多参数、同一查询类型、可同时对比三个时间段数据）。

划分为站点Et0和作物Et0，站点Et0根据站点气象和墒情等数据计算站点的蒸发蒸腾量，作物Et0根据作物物候期和所需土壤含水量等计算作物的蒸发蒸腾量。

通过上级发布任务、下级接收完成任务，来执行墒情任务管理流程。发布任务可以添加附件发送，发布的任务在任务列表中，接收的任务在我的任务里。

遥感分析

利用GIS，按月的上、中、下旬节点，通过导入墒情等级评价数据，生成专题图，并根据数据更新，自动刷新覆盖栅格数据，生成新专题图。

利用GIS，按月的上、中、下旬节点，通过导入农作物分布数据，生成专题图，并根据数据更新，自动刷新覆盖栅格数据，生成新专题图。

利用GIS，按月的上、中、下旬节点，通过导入土壤水分监测数据，生成专题图，并根据监测数据实时更新，自动刷新覆盖栅格数据，生成新专题图。

利用GIS，按月的上、中、下旬节点，通过导入土壤盐分监测数据，生成专题图，并根据监测数据实时更新，自动刷新覆盖栅格数据，生成新专题图。

利用GIS，按月的上、中、下旬节点，通过导入植被覆盖数据，生成专题图，并根据数据更新，自动刷新覆盖栅格数据，生成新专题图。

对单个指标进行深度分析，如测评面积分布、适应性分析、监测历年变化趋势、智能分析各指标关联性，便于用户数据分析与决策。

可对特定地区，通过对比分析单项指标、显示面积占比、历年面积变化趋势等数据，为用户提供决策帮助。

对比历年耕地质量等级、面积，输出可视化图表，便于用户决策分析。

高标准农田节水灌溉狭义讲，就是通过灌溉系统施肥，作物在吸收水分的同时吸收养分。通常与灌溉同时进行的施肥，是在压力作用下，将肥料溶液注入灌溉输水管道而实现的。溶有肥料的灌溉水，通过灌水器（喷头、微喷头和滴头等），将肥液喷洒到作物上或滴入根区。广义讲，就是把肥料溶解后施用，包含淋施、浇施、喷施、管道施用等。同时结合土壤养分监测设备，土壤墒情监测设备，农田气候监测设备，病虫害监测设备等农业环境感知仪器，通过云端智能分析软件实现水肥自主管理。

 

根据节水灌溉模式及管理水平支持多种控制灌溉方式，在实际操作中可根据具体情况选取适合的控制灌溉方式。可编程控制器通过程序将传感器检测的湿度信号与预先设定的标准湿度范围值相比较，如果检测的湿度值小于设定湿度值，（低于设定值则调大电动机转速，高于设定值则调小电动机转速）则自动调节电动机转速，进行灌溉操作。由于实际情况中存在墒情采集及分析水平不足的因素，在现状自动化控制中主要还是依据节水工程设计中规定的耗水定额、灌溉时间及作物的需肥等数据来作为自动化控制发出命令的依据。

用户可以登录云端实时查看设备运行情况，接收墒情等信息推送，并根据数据控制相关设备的开启和关闭，实现远程灌溉施肥操作。

当空气温度、空气湿度等环境监测数据超过设定的预警值时，系统自动预警，生成预警事件，通过手机短信及网页报警提示管理人员或工作人员进行远程灌溉的管理和控制。该模块还可对系统产生的各个环境预警事件进行详细记录，便于事后查询和对工作人员工作质量进行跟踪监督。

用户可以通过手机APP接收墒情等信息推送，查看实时数据、历史数据，并能实现远程灌溉管理操作。

1 监测点分布图

梳理国家、省、市、县四级监测点网络，整合监测点基本信息数据，结合GIS、可视化等技术，构建“监测点分布图”，对监测点的时空变化进行动态展示，为下阶段工作规划提供直观的数据支持和决策依据。

2 监测点管理

对各级监测点基本信息进行统一管理，包括监测点编号、所属行政区域、建点年度等信息。

3 报表管理

为规范高标农田监测点数据汇总及报送工作流程，运用数字化、信息化、智能化等手段，开发报表管理模块，对监测点基本情况、监测数据等报表进行电子化管理，为监测数据的深度挖掘提供数据基础。

4 数据上报系统

可实现省级以下监测点数据报表的电子化报送，省级用户可对各市县报送的数据规范性进行审核，审核通过后，系统会自动对数据进行更新。

1、项目列表

对高标准农田建设项目进行统一管理，包括项目类型、项目名称、行政级别、年度等信息，提供项目的增删改查功能。

2、项目类型管理

可根据各地实际建设项目，对项目类型进行梳理、定义，对各类项目进行分组，为项目文档查询提供便捷。

3、项目档案管理

对项目从立项到验收的全流程涉及的文档进行梳理，分招标采购、组织领导、技术支撑、会议培训、验收等环节，对项目文档进行统一管理，支持多种格式文件的上传及下载，上传、下载权限只向管理员开放，普通用户只开放文档的查看权限。

1 作物表型管理

通过相应传感器，采集作物茎秆微变化、叶面温度、果实膨大等生长参数，采用相关仪器设备记录作物结构、株高、颜色、体积、枯萎程度、鲜重、花/果实的数目等，为将基因型-表型进行关联分析，从而达到高级遗传育种作基础铺垫。

2 生长模型管理

在种植管理专家的协同下，建设作物生长模型，为农事管理提供精细化、科学化管理的标准，同时为作物生长研究提供数据支持。

3 农事操作管理

用信息化的方式进行农事操作管理，让作物种植更加规范化和标准化。农事操作管理分为灌溉、施肥、喷药、除草等操作，所有已添加的农事操作信息会显示在对应农事操作页面中，以列表的形式展示，用户可对农事操作信息进行增删改查操作。农事操作信息也可为产品追溯提供数据支撑。

4 计划任务管理

计划任务管理可实现库存管理和采收管理的智能化。

库存管理实现的是对物资出、入库以及库存信息的管理。物资包括化肥、农药、种苗、仪器、耗材等。库存信息会随出入库操作而自动更新。

采收管理是对作物的采收信息进行配置与管理。作物只有在采收后，才能生成追溯信息。当作物因生产结束或其他原因，需要采收时，可在采收管理页面点击“+新增”，然后在跳出的“新增采收”页面输入采收的作物品种、采收总量等采收信息，之后点“提交”完成采收信息的新增。