5.2. 数字农业生产体系

数字化农业需要形成产前、产中、产后紧密衔接的农业生产体系，包括农业生产资料的生产和供应，以及农产品的收获后的储藏、运输、加工和销售等部门。专业分工明确，高效协作，在相关数字化赋能体系的支撑下，农业生产体系运行有序而高效。

5.3. 数字农业科研和推广

农业种植业是以土地为基本生产资料，利用植物自身的光合作用能力和当地的光、热、水资源，从事生物生产的产业。由于中国幅员辽阔，自然条件复杂，气象和生物性灾害频繁，农户规模小而且分散，再加上农业传统的经验作业方式，呈现出生产的分散性，很强的地域性、时变性，很低的可控性和稳定性。造成农业生产是以及经验性强，但量化、规范、集成程度差的行业特点和弱势。先进的数据收集、处理和传递技术将有效地克服农业生产的分散化和小型化的行业弱势；强大的云计算能力、智能化技术，使农业生产中极其复杂和多变的生产要素定量化、规范化和集成化，改善了农业生产时空变化大和经验性强的弱点；将信息技术与遥感技术(RS)、农业地理信息系统技术(AGIS)以及全球定位系统(GPS)等相结合，大大加强了对影响农业资源、生态环境、生产条件、气象、生物灾变和生产状况的宏观监测和预警预报，提高了农业生产的可控性、稳定性和精确性，并能对农业生产全过程实行科学、有效的宏观管理掌控。

5.4. 农业灌溉上的应用

以灌溉工程上常见的“智能”灌溉控制器来说，它是已经出现在市场上用于农业和园林灌溉的控制器。灌溉协会(www.irrigation.org)将“智能控制器”定义为：通过监测和使用现场条件(如土壤湿度、雨水、风），以及坡度、土壤、植物类型等信息，根据环境因素施用适当的水，减少灌溉用水的控制器。因此，这些灌溉控制器可以从系统或接收传感器反馈或该地区天气数据的控制器，并相应地安排或调整灌溉时间和/或周期。例如，它们会减少在凉爽的月份的灌水，而在炎热和干燥的月份增加灌水。通常有两种类型的智能控制器：基于气象数据的控制器和基于土壤水分的控制器。就这样，所谓“智能”的灌溉控制器还是不能满足在农业种植生产领域的数字化应用要求。

因为“智能”灌溉控制的水量决策依据只来自作物耗水量。但是，作物的耗水量并非是需要灌水的唯一依据，某种情况下，当作物缺水时，由于提高作物产量或品质的需要（节水灌溉需要），农艺人员并不主张灌水。由于作物耗水量监测传感器精度不足，或传感器信号数据滞后。当收到土壤缺少水信号时作物已经缺水多时。基于工业自动化模式的灌溉控制器无法真正的考虑水分胁迫问题。如调亏灌溉，