系统简介2004年至2022年中央连续19年发布以三农为主题的中央壹号文件，强调农业、农村、农民问题在中国社会主义现代化建设时期的重中之重的地位。在2018年提出乡村振兴战略，2021年提出全面推进乡村振兴，加快农业农村现代化。2022年提出推进智慧农业发展，促进信息技术与农机农艺融合应用。加强农民数字素养与技能培训。着眼解决实际问题，拓展农业农村大数据应用场景。可以预见，农业未来前景可期！
为了顺应时代要求，也为了响应国家政策，卓尔软件先后承接了中国农业科学院烟草研究所、中国水产科学研究院、中国动物卫生与流行病学中心、胶州市农业农村局、青岛市黄岛区海洋发展局等多个地方性和全国性项目，在项目中不断的打磨形成了卓尔智慧农业云平台。平台实现种植前的适宜性分析和种植过程中的农事全过程记录和智能化管理。种植前通过分析土壤、气候、基础设施、人文等相关影响因子，给出相应的种植建议。种植过程中的播种、农作物生长长势情况、病虫害情况、墒情雨情、施肥用药情况，进行全过程的记录和管控，实现农业的标准化操作，达到合理利用资源、降低生产成本，提高农业生产效率的目的。
适用场景
政府部门
形成互联互通、治理高效的数据中心，建立覆盖全面、管理服务一体的系统，满足科学化精细化管控的需要，打造智慧决策平台。
农民和涉农企业
提升农业生产的科含量，打造现代农业示范点，实现精准农业生产，降低农产品投入，促进产品质量和产量的提升，达到降本增效的目的。
科研机构
通过大数据分析，结合专家研究经验，为生产决策提供支撑服务，把论文写在大地上。
层级管理
省级平台
主要负责各类数据的预测预报和数据的统计分析，制定相应的技术规范和管理办法，宏观把握全省的农业相关数据
区县站点
负责发布本区域的数据汇总分析和审核，监管镇级平台
市级平台
主要负责制定全市的智慧农业管理体系，对区县进行业务指导和管理
镇级平台
负责第一手数据的采集和上报
产品介绍
核心数据资源库
典型客户：中国农业科学院烟草研究所、山东中烟工业有限责任公司
本着“立足当前、兼顾全局，资源整合、逐步扩展”的原则，核心数据资源库建设充分考虑数据资源库建设的正确性、可靠性、先进性、科学性和扩展性，整合区域内各类涉农数据资源，建立统一的农业核心数据资源库库，实现数据共建共享。通过对各类农业相关数据的分类、抽取、过滤和入库，建立完整的数据资源库，建立的数据库最终为满足各类应用提供服务。
核心数据资源库包括：农田基本信息数据库、农户和种植基地数据库、农事过程数据库、种植作物数据库、病虫草害数据库、技术专家数据库、气象数据库、农业基础设施数据库、农药化肥数据库。
适宜性分析系统
典型客户：四川中烟工业有限责任公司、重庆中烟工业有限责任公司、云南中烟工业有限责任公司大理烟叶生产基地
通过分析地区的土壤、气候，经济人文，基础设施等给出该地区种植某种作物的适宜性分析，指导合理种植农作物。根据各要素的时空演变规律，引导和组织农民进行农业结构调整和生产布局，做出科学的宏观决策。
土壤分析：查清田块内部的土壤性状进行定位，然后进行土壤诊断分析土壤类型、有机质含量、氮磷钾含量等、优化配方，调动土壤生产力，以最节省的投入达到更高的收入，并改善环境，高效地利用各类土地资源，取得更好的经济效益和环境效益。
气候分析：包括气候类型，海拔平均值，海拔最高值，海拔最低值，年温度最高值，年温度最低值，旬均温度，种植期温度最高值，种植期温度最低值，年降雨量，种植期降雨量，日均温>20天数，年日照时数，详细说明，日均气温，日日照时数，日相对湿度，日降水量，日昼夜温差，年无霜期，旬日照时数，旬相对湿度，旬降水量，旬昼夜温差。
基础设施分析：道路、水渠、河流、电力设施等基础设施建设情况。
经济人文分析：村委会数，自然村数，人口总数，农户数，每户平均种植面积、种植收入。农户受教育程度、年龄情况、收入情况、主要收入来源、劳动力情况等。
病虫草害管理系统
典型客户：云南中烟工业有限责任公司大理烟叶生产基地、湖南省湘西土家族苗族自治州烟草公司、红塔烟草（集团）有限责任公司
病、虫、草害一直是影响我国农业生产可持续发展的重要因素，每年造成巨大的经济损失。信息化系统首先将农业病虫草害的种类、各种病害虫草的形态特征、生活习性、各种病害虫害草害对农业作物的危害及其防治技术与方法等知识，建立病虫草害查询系统。为生产提供即时的信息服务，对于进一步促进农业信息化的发展，广泛地传播病虫草害防治技术等具有重要的意义。
其次，建立病虫草害测报管理系统，进行病虫草害的普查和测报，及时上报病虫草害发生信息，发生等级，发生程度等重要信息。实行多级管理，形成预测分析模型，进行及时的预测和预警。通过开展有害生物（病害、虫害、草害）调查工作，明确有害生物种类、摸清有害生物发生规律、构建有害生物检测体系和建立有害生物信息系统。有助于减轻有害生物灾害，有助于提高有害生物预测预报水平，有助于提升植保技术创新水平，有助于增强抗病育种工作的针对性。
再次，建立AI自动化虫情监测测报点。通过光、电、数控技术，实现了在无人监管的情况下，自动完成诱虫、杀虫、收集、分装、排水等系统作业，通过4G移动无线网络，定时拍照采集接虫盒内收集的虫体图片，自动上传到远程物联网监控平台，平台自动记录采集数据，形成虫害数据库和虫子种类数量报告，根据专家库防治经验给出防治建议。
农事管理系统
典型客户：胶州市农业农村局、河南信阳平桥区农业农村局、湖南省湘西土家族苗族自治州烟草公司
从播种育苗，到移栽，再到作物生长期的农药化肥使用，农作物病虫害情况，墒情雨情情况，自然灾害情况等所有的农事活动，都有相应的记录。也为后期实现农产品从农田到餐桌的溯源信息做足准备。促进农业生产管理标准化、资源管理信息化以及运营管理平台化发展。
用药管理：对用药种类和数量进行登记，并对药剂包装进行回收并登记，将用药记录绑定种植区域。运用动态管理模式将农药通用名、基本属性、禁限范围（对应农作物类型、品种）、农药使用限额以及使用周期等信息集中管理，形成“预警阈值”。
施肥管理：对施肥种类和数量进行登记，将施肥记录绑定种植区域。可记录根据种植作物类型、种植面积和种植周期制定的不同化肥施用方案，为化肥施用管控、预测预警功能提供依据。
专家服务系统
典型客户：中国水产科学院黄海水产研究所、胶州市农业农村局、湖南中烟工业有限责任公司
农业专家系统综合了大量农业专家的经验，把分散的、局部的单项农业生产技术综合集成起来，经过智能化的、综合性的信息决策处理，能针对不同的生产条件，给出最佳的农业生产管理解决方案，为农业生产全过程提供高水平的信息和决策服务。通过专家服务系统建立农户与专家的实时对接，解决农户的相关问题。
GIS一张图系统
典型客户：中国动物卫生与流行病学中心、青岛市黄岛区海洋发展局
GIS管理不是简单的一张地理地图，它加载了全部的农业数据，包括农田分布、作物情况，农事提醒，病虫草害地图等专题图。利用统一的GIS平台，将管辖区的所有农业数据和空间数据进行整合，形成农业管理一张图。提供全局视野的区域全景视图，直观展示农业生产管理工作的全貌、分析现状，及时预警预测和协同调度。利用GIS的空间分析、时空分析方法，分析各类问题。从而为相关人员提供空间化的、直观的和集成化的农业信息服务，以更加精细和动态的方式实现农业管理和决策的智慧化。
作物质量综合评价系统
典型客户：贵州中烟工业有限责任公司、红塔烟草（集团）有限责任公司、湖北省烟草公司恩施州公司
传统的能农作物质量评价方法主要是依据于对作物外观质量的评价，外观质量评价属于感官性的评价，会受评价者的分级水平和个人评价眼光的影响，这些因素可能会对质量评价带来一些波动。本系统采用多因素综合评价的方法，达到分析评价作物质量更加客观可信，也预测作物的综合产量。评价因子包括、农作物外观质量、农作物化学成分分析、农作物重金属含量监测、农作物的农药残留检测等因素。
样品管理系统
典型客户：湖南中烟工业有限责任公司、颐中烟草（集团）有限公司
样品的代表性、有效性和完整性直接影响检验结果的准确性，因为必须对各种样品从样品取样，再到样品送检，再到结果上报，形成结果的统计分析。具体管理包括：土壤样品管理、实验样品管理、大田样品管理、作物样品管理。包括样品的详细信息如样品编号、所属基地、取样地点、取样日期、品种、等级、部位、经度、纬度、海拔、施肥水平、育苗方式、移栽日期、取样人、样品类别（大田样、试验样）、所属试验项目、检测单位等详细信息的管理。
物联网设备
典型客户：胶州市水文局、湖北省烟草公司恩施州公司、山东中烟工业有限责任公司、河北唐县农业农村局
通过在田间安装智能化监测设备，用于农业生产过程中的信息采集和处理，从而实现自动检测、记录、统计、监视、报警和自动启停等。管理人员可以通过电脑端或者手机方便的收到报警信息，实现对相关设备的远程控制和管理。
农业气象检测实现对农业小区域内温湿度、光照、二氧化碳、大气压、雨量、光合有效辐射、日照时数、土壤温湿度、风速、风向等要素进行实时在线监测。通过这些农业气象环境要素的监测,可以进一步提高农业气象灾害监测水平和气象现代化为农服务水平。
病害孢子分析，全天候自动捕获病菌孢子并进行自动拍摄和连续监测，以达到减药控害的目的。土壤监测仪，监测土壤温度、湿度、铵态氮，有效磷、速效钾等元素的检测。
辅助决策
典型客户：青岛市黄岛区海洋发展局、河北唐县农业农村局、贵州中烟工业有限责任公司、云南中烟工业有限责任公司
实现对区域内农业实时环境数据、病虫害数据、苗情数据的可视化展示，智能设施的远程查看和管理。通过平台可设定环境数据预警值，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管理和控制。同时可以将园区空气温度、空气湿度、二氧化碳浓度等环境监测数据以及环境预警事件信息以图表形式或曲线图形式形成统计报表，供管理人员做出适当的作物生长管理、分析与决策。
在采集、集成、管理大量农业数据之后，通过可视化的领导驾驶舱将这些数据进入深入挖掘、多维分析，并涉及涵盖所有农业信息和分析结果的展示，实现农业管理大数据的空间化、可视化展示。分析管理现状及发展趋势、及时预警提醒，真正实现对全辖区进行全方位、无盲区的管理。为相关人员提供智能的大数据决策支持，实现管理的智能分析决策。
