农业行业智能农业技术与应用实践方案

农业行业智能农业技术与应用实践方案TOC\o"1-2"\h\u17449第一章智能农业概述 3234531.1智能农业的定义与意义 395001.2智能农业技术发展趋势 432381第二章智能感知技术 4246822.1物联网感知技术 43572.1.1信息感知 4223672.1.2信息传输 4171832.1.3信息处理 4116522.2遥感技术 5167222.2.1农田资源调查 5146252.2.2作物长势监测 5295652.2.3灾害监测与预警 5278422.3传感器技术 578952.3.1土壤传感器 5107762.3.2植物生理传感器 5292512.3.3环境传感器 5124592.3.4病虫害监测传感器 529357第三章智能数据处理与分析 6120763.1数据采集与存储 6172953.1.1数据采集 6298163.1.2数据存储 6298123.2数据处理与分析方法 6259893.2.1数据预处理 69433.2.2数据分析方法 7183793.3决策支持系统 719493.3.1数据集成 7112413.3.2模型库 7151493.3.3知识库 7252453.3.4用户界面 720359第四章智能农业生产管理与决策 7302774.1生产管理系统 7133204.2决策支持模型 8136884.3生产过程优化 820200第五章智能农业装备与作业 9326495.1智能农业机械 9133815.2智能农业 9189195.3自动化控制系统 105743第六章智能农业信息化 10198976.1农业信息化基础设施 10168066.1.1概述 1018366.1.2信息采集设施 10180886.1.3信息传输设施 11154256.1.4信息处理设施 11211786.1.5信息发布设施 11120806.2农业电子商务 11269116.2.1概述 111386.2.2农产品交易电商平台 1143746.2.3农业物流电商平台 11101766.2.4农业金融服务电商平台 11258006.3农业大数据应用 12237546.3.1概述 1243216.3.2农业生产大数据应用 12255896.3.3农业市场大数据应用 1245106.3.4农业政策大数据应用 1229984第七章智能农业环境保护 1285987.1农业生态环境保护技术 125007.1.1概述 12121717.1.2技术手段 12314567.2农业废弃物处理 1271737.2.1概述 13288887.2.2处理方法 13175447.3资源循环利用 1387487.3.1概述 13208917.3.2循环利用途径 1313037第八章智能农业病虫害防治 1497338.1病虫害监测技术 1455728.1.1概述 142288.1.2图像识别技术 1441278.1.3光谱分析技术 14126838.1.4无人机监测技术 14238388.2防治策略与方法 14295188.2.1预防为主，综合防治 14196348.2.2生物防治方法 14308808.2.3化学防治方法 14268108.2.4物理防治方法 14102888.3绿色防控技术 15143878.3.1概述 15255798.3.2生物防治技术 15145128.3.3物理防治技术 15125548.3.4农业防治技术 1510414第九章智能农业安全生产 1545049.1安全生产监测与预警 15208759.1.1监测技术概述 1589759.1.2监测设备与应用 15138579.1.3预警系统建设 16294389.2安全生产管理体系 16295299.2.1管理体系构建 16168649.2.2管理体系实施 16189939.3安全生产技术规范 16280319.3.1生产环节技术规范 16181799.3.2管理环节技术规范 1718331第十章智能农业技术与应用实践案例 172255610.1智能农业技术应用案例 1768810.1.1智能灌溉系统 173017110.1.2智能植保无人机 172818010.1.3智能农业物联网 172071910.2智能农业项目实践 171733810.2.1某省智能农业示范区 172443610.2.2某农业企业智能工厂 17752210.2.3某地区农业社会化服务体系 181023310.3智能农业产业发展趋势与展望 18512110.3.1技术发展趋势 182501410.3.2产业发展趋势 182550210.3.3发展前景展望 18第一章智能农业概述1.1智能农业的定义与意义智能农业是指在农业生产过程中，运用现代信息技术、物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术，实现对农业生产全过程的智能化管理和服务。智能农业通过优化资源配置、提高生产效率、减少资源浪费、保障农产品安全，促进农业可持续发展。智能农业的意义主要体现在以下几个方面：（1）提高农业生产效率：智能农业技术可以实时监测作物生长状况，为农民提供精准的农技服务，降低农业生产成本，提高农产品产量。（2）保障农产品质量与安全：智能农业技术可以对农产品质量进行全程监控，保证农产品质量符合国家标准，提高农产品市场竞争力。（3）促进农业产业结构调整：智能农业技术有助于优化农业产业结构，发展特色农业、绿色农业，提高农业附加值。（4）缓解农村劳动力短缺：智能农业技术可以替代部分劳动力，降低农村劳动力负担，促进农村劳动力转移。1.2智能农业技术发展趋势科技的不断进步，智能农业技术呈现出以下发展趋势：（1）物联网技术广泛应用：物联网技术在智能农业中的应用越来越广泛，通过实时监测农业生产环境，为农业生产提供数据支持。（2）大数据技术深度挖掘：大数据技术在智能农业中的应用逐渐深入，通过对海量数据的挖掘，为农业生产决策提供有力支持。（3）人工智能技术融入农业生产：人工智能技术逐渐应用于农业生产，如智能灌溉、智能施肥、智能植保等，提高农业生产智能化水平。（4）无人机、等先进技术助力农业：无人机、等先进技术在智能农业中的应用越来越广泛，如无人机施肥、无人机喷洒农药等，降低农业劳动力成本。（5）农业信息化服务不断完善：智能农业技术推动农业信息化服务不断升级，为农民提供更加便捷、高效的农业信息服务。（6）跨领域融合创新：智能农业技术与其他领域技术（如新能源、生物技术等）的融合创新，为农业发展提供新的动力。第二章智能感知技术2.1物联网感知技术物联网感知技术是智能农业技术体系中的重要组成部分，它通过将各类传感器、控制器、执行器等设备与网络进行连接，实现农业信息的实时监测、传输和处理。以下是物联网感知技术在农业领域的具体应用：2.1.1信息感知物联网感知技术可以实时监测农田土壤湿度、温度、光照、风速等环境参数，以及作物生长状况。通过对这些信息的采集，可以为农业生产提供科学依据。2.1.2信息传输物联网感知技术采用无线传输方式，将采集到的农业信息实时传输至数据处理中心。这种方式具有传输速度快、距离远、抗干扰能力强等特点，为农业生产提供了便捷的信息传输手段。2.1.3信息处理物联网感知技术通过数据处理中心对采集到的农业信息进行智能分析，为农业生产提供决策支持。例如，根据土壤湿度、温度等信息，制定合理的灌溉方案；根据光照、风速等信息，调整温室环境等。2.2遥感技术遥感技术是利用航空、航天遥感平台获取地表信息的一种技术。在农业领域，遥感技术可以应用于以下几个方面：2.2.1农田资源调查遥感技术可以快速、准确地获取农田资源信息，如土地利用类型、土壤质地、植被覆盖等。这些信息对于制定农业发展规划、优化农业生产布局具有重要意义。2.2.2作物长势监测遥感技术可以实时监测作物生长状况，如叶面积、生物量、光合效率等。通过对这些参数的分析，可以评估作物生长状况，指导农业生产。2.2.3灾害监测与预警遥感技术可以及时发觉农业灾害，如干旱、洪涝、病虫害等，为农业生产提供预警信息。2.3传感器技术传感器技术是智能农业技术体系中的关键环节，它通过将物理、化学、生物等信号转换为电信号，实现对农业信息的实时监测。以下是传感器技术在农业领域的具体应用：2.3.1土壤传感器土壤传感器可以监测土壤湿度、温度、pH值、电导率等参数，为农业生产提供土壤环境信息。2.3.2植物生理传感器植物生理传感器可以监测作物生长过程中的生理参数，如叶绿素含量、光合速率等，为作物生长调控提供依据。2.3.3环境传感器环境传感器可以监测大气环境参数，如温度、湿度、光照、风速等，为农业生产提供环境信息。2.3.4病虫害监测传感器病虫害监测传感器可以实时监测农田病虫害发生情况，为病虫害防治提供决策支持。通过以上分析，可以看出智能感知技术在农业领域的广泛应用，为我国农业现代化提供了有力支持。第三章智能数据处理与分析3.1数据采集与存储3.1.1数据采集在智能农业技术与应用实践中，数据采集是基础且关键的一环。数据采集主要包括环境数据、作物生长数据、土壤数据、气象数据等。以下是几种常见的采集方式：（1）物联网传感器：通过在农田中部署各种传感器，如温度传感器、湿度传感器、光照传感器等，实时监测农田环境变化。（2）卫星遥感技术：利用卫星遥感图像，获取农田作物生长状况、土壤类型、土地利用等信息。（3）无人机监测：利用无人机搭载的高分辨率相机和传感器，对农田进行实时监测，获取作物生长数据和病虫害信息。（4）农业大数据平台：整合各类农业数据资源，形成统一的数据采集和管理平台。3.1.2数据存储数据存储是保证数据安全、高效访问的关键。在智能农业领域，数据存储主要包括以下几种方式：（1）分布式存储：将数据分散存储在多个存储节点上，提高数据存储的可靠性和访问速度。（2）云存储：利用云计算技术，将数据存储在云端，实现数据的集中管理和高效访问。（3）数据库存储：采用关系型数据库或非关系型数据库，对数据进行结构化存储和管理。3.2数据处理与分析方法3.2.1数据预处理数据预处理是提高数据质量、降低数据噪声的重要步骤。主要包括以下几种方法：（1）数据清洗：去除数据中的重复、错误和不完整的数据。（2）数据归一化：将数据缩放到同一范围，消除不同数据之间的量纲影响。（3）数据降维：通过主成分分析等方法，降低数据的维度，提高分析效率。3.2.2数据分析方法在智能农业数据处理与分析中，以下几种方法被广泛应用：（1）机器学习：利用机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，对数据进行分类、回归和聚类分析。（2）深度学习：通过构建深度神经网络模型，对数据进行特征提取和模式识别。（3）数据挖掘：从大量数据中挖掘出有价值的信息和规律，为决策提供支持。3.3决策支持系统决策支持系统是基于智能数据处理与分析结果，为农业生产提供科学决策的软件系统。以下是决策支持系统的几个关键组成部分：3.3.1数据集成将采集到的各类农业数据集成到一个统一的平台上，为决策支持提供全面、实时的数据支持。3.3.2模型库构建包括作物生长模型、病虫害预测模型、灌溉模型等在内的模型库，为决策提供科学依据。3.3.3知识库整理和积累农业领域的专业知识，形成知识库，为决策提供参考。3.3.4用户界面设计友好的用户界面，方便用户根据实际情况进行决策，提高农业生产效益。第四章智能农业生产管理与决策4.1生产管理系统智能农业生产管理系统是农业信息化建设的重要组成部分。该系统通过集成物联网、大数据、云计算等先进技术，对农业生产过程中的各种信息进行实时收集、处理和分析，从而提高农业生产管理的智能化水平。生产管理系统主要包括以下几个方面：（1）作物生长环境监测：通过安装各种传感器，实时监测土壤温度、湿度、光照、养分等指标，为作物生长提供科学依据。（2）生产计划管理：根据作物生长周期、市场需求等因素，制定合理的生产计划，优化资源配置。（3）农业生产过程控制：对农业生产过程中的关键环节进行实时监控，保证生产过程顺利进行。（4）农产品质量追溯：建立农产品质量追溯体系，实现从田间到餐桌的全程监控，提高农产品安全水平。4.2决策支持模型决策支持模型是智能农业生产管理系统的核心组成部分。该模型通过对历史数据和实时数据进行分析，为农业生产者提供有针对性的决策建议。决策支持模型主要包括以下几个方面：（1）种植结构优化：根据土壤类型、气候条件、市场需求等因素，为农业生产者提供合理的种植结构建议。（2）作物品种选择：结合当地实际，为农业生产者推荐适宜的作物品种。（3）施肥方案制定：根据作物需求、土壤养分状况等因素，为农业生产者提供科学的施肥方案。（4）病虫害防治：通过实时监测和分析，为农业生产者提供病虫害防治措施。4.3生产过程优化智能农业生产管理系统的目标是实现农业生产过程的优化，提高农业生产效益。生产过程优化主要包括以下几个方面：（1）作物生长周期管理：根据作物生长周期，合理安排生产计划，提高资源利用效率。（2）灌溉管理：根据土壤湿度、作物需水量等因素，实现智能灌溉，降低水资源消耗。（3）施肥管理：根据土壤养分状况、作物需求等因素，实现科学施肥，提高肥料利用率。（4）病虫害防治：通过实时监测和分析，有针对性地开展病虫害防治，降低损失。（5）农产品产后处理与营销：提高农产品产后处理技术水平，拓宽销售渠道，增加农民收入。通过智能农业生产管理与决策系统的应用，农业生产者可以更加科学地进行生产管理，提高农业生产效益，实现可持续发展。第五章智能农业装备与作业5.1智能农业机械智能农业机械是智能农业技术的重要组成部分，主要包括自动驾驶拖拉机、植保无人机、智能收割机等。这些机械具备自主导航、精准作业、故障自诊断等功能，能够提高农业生产效率，降低劳动强度。自动驾驶拖拉机通过卫星定位系统和车载传感器，实现精准导航和自动行驶。在作业过程中，拖拉机能够根据土壤状况和作物生长情况，自动调整作业深度和速度，保证作业质量。自动驾驶拖拉机还具有故障自诊断功能，能够及时提醒驾驶员处理问题。植保无人机是一种应用于农作物病虫害防治的智能机械。通过搭载的高精度传感器和控制系统，无人机能够实时监测作物生长状况，准确识别病虫害，并自动喷洒农药。植保无人机具有作业效率高、喷洒均匀、减少农药用量等优点，有助于提高农作物产量和品质。智能收割机能够实现自主行走、自动收割、自动卸粮等功能。在作业过程中，收割机能够根据作物高度、密度等因素自动调整作业速度和割台高度，保证收割质量。智能收割机还具有故障自诊断功能，能够及时发觉并处理问题。5.2智能农业智能农业是集成了多种传感器、控制系统和执行器的自动化设备，能够完成播种、施肥、除草、采摘等农业生产任务。以下是几种常见的智能农业：（1）播种：播种能够根据土壤状况、作物种类和种植密度等信息，自动完成播种作业。通过精确控制播种深度和间距，提高种子发芽率和作物生长均匀度。（2）施肥：施肥根据作物生长需求，自动调整施肥量和施肥速度，保证作物充分吸收养分。同时施肥还能监测土壤养分状况，为科学施肥提供依据。（3）除草：除草通过识别作物和杂草，自动完成除草作业。这种能够降低人工除草成本，提高农业生产效率。（4）采摘：采摘能够识别成熟果实，自动完成采摘作业。采摘具有较高的作业效率和果实损伤率低的特点，有助于提高农产品品质。5.3自动化控制系统自动化控制系统是智能农业技术的核心组成部分，主要包括农业环境监测系统、智能灌溉系统、智能温室控制系统等。农业环境监测系统能够实时监测农田的温度、湿度、光照、土壤养分等环境参数，为农业生产提供科学依据。通过与环境监测系统相连的智能终端，农民可以随时了解农田状况，及时调整农业生产措施。智能灌溉系统根据作物需水量、土壤湿度等参数，自动控制灌溉设备进行精准灌溉。这种系统能够提高水资源利用率，减少灌溉成本，同时保证作物生长所需水分。智能温室控制系统通过监测温室内的温度、湿度、光照等环境参数，自动调整通风、加湿、补光等设备，为作物生长创造最佳环境。智能温室控制系统还具有远程监控功能，便于农民随时掌握温室状况。智能农业装备与作业技术的发展，为农业生产提供了新的机遇。通过运用智能农业机械、智能农业和自动化控制系统，可以提高农业生产效率，降低劳动强度，促进农业现代化发展。第六章智能农业信息化6.1农业信息化基础设施6.1.1概述农业信息化基础设施是智能农业技术与应用实践的基础，主要包括信息采集、传输、处理和发布等环节。农业信息化基础设施的建设，对于提升农业现代化水平、促进农业产业升级具有重要意义。6.1.2信息采集设施信息采集设施主要包括遥感技术、物联网技术、智能传感器等。遥感技术通过卫星、无人机等手段对农田进行实时监测，获取农田土壤、作物生长状况等信息。物联网技术通过传感器、控制器等设备实现农田环境信息的实时采集与传输。智能传感器则可以实时监测作物生长过程中的各项指标，为农业生产提供数据支持。6.1.3信息传输设施信息传输设施主要包括有线通信、无线通信、互联网等。有线通信通过光缆、电缆等传输介质，实现信息的稳定传输。无线通信技术包括移动通信、短波通信等，可满足农田偏远地区的信息传输需求。互联网则提供了丰富的信息资源，为农业信息化提供了便捷的渠道。6.1.4信息处理设施信息处理设施主要包括计算机、服务器、云计算等。计算机和服务器为农业生产提供数据处理、存储和分析的能力。云计算技术则可实现大规模数据的处理和分析，为农业生产提供智能化决策支持。6.1.5信息发布设施信息发布设施主要包括显示屏、广播、电视、互联网等。通过这些设施，农民可以实时了解农业生产相关信息，提高农业生产效益。6.2农业电子商务6.2.1概述农业电子商务是利用互联网技术，实现农产品交易、物流、支付等环节的在线化、数字化。农业电子商务的发展，有助于提高农产品流通效率，降低流通成本，促进农民增收。6.2.2农产品交易电商平台农产品交易电商平台主要包括淘宝、京东、拼多多等。这些平台为农民提供在线销售农产品的渠道，拓宽了销售市场，提高了农产品价格。6.2.3农业物流电商平台农业物流电商平台主要包括顺丰、京东物流等。这些平台提供专业的物流服务，保证农产品的新鲜度和品质，提高物流效率。6.2.4农业金融服务电商平台农业金融服务电商平台主要包括支付等。这些平台为农民提供在线支付、贷款等服务，解决农民融资难题。6.3农业大数据应用6.3.1概述农业大数据应用是指利用大数据技术，对农业生产、市场、政策等数据进行挖掘和分析，为农业生产提供智能化决策支持。6.3.2农业生产大数据应用农业生产大数据应用主要包括作物生长监测、病虫害预测、农业气象预报等。通过大数据分析，可以实现对农田环境的实时监测，提高农业生产效益。6.3.3农业市场大数据应用农业市场大数据应用主要包括农产品价格预测、市场趋势分析等。通过大数据分析，可以为农民提供市场信息，指导农业生产。6.3.4农业政策大数据应用农业政策大数据应用主要包括政策效果评估、政策优化等。通过大数据分析，可以为制定农业政策提供依据，提高政策实施效果。第七章智能农业环境保护7.1农业生态环境保护技术7.1.1概述我国农业现代化进程的推进，农业生态环境保护技术逐渐成为智能农业发展的重要方向。农业生态环境保护技术旨在通过科技创新，降低农业生产对环境的影响，实现农业可持续发展。7.1.2技术手段（1）精准施肥技术：通过土壤检测、作物需肥规律研究，实现精确施肥，降低化肥使用量，减轻土壤污染。（2）生物防治技术：利用生物农药、天敌昆虫等生物资源，对农业害虫进行防治，减少化学农药的使用。（3）农田水分管理技术：采用智能灌溉系统，合理调配农田水分，提高水资源利用效率，减少水资源的浪费。（4）生态农业模式：推广立体农业、循环农业等生态农业模式，实现农业资源的高效利用。7.2农业废弃物处理7.2.1概述农业废弃物是指在农业生产过程中产生的各类废弃物，如农作物秸秆、农产品加工废弃物、畜禽粪便等。合理处理农业废弃物，是智能农业环境保护的重要任务。7.2.2处理方法（1）秸秆还田技术：将农作物秸秆直接还田，提高土壤有机质含量，改善土壤结构。（2）秸秆生物质能源化利用：将秸秆转化为生物质燃料，实现能源的可持续利用。（3）畜禽粪便资源化利用：采用生物发酵、干燥等技术，将畜禽粪便转化为有机肥料，减少环境污染。（4）农产品加工废弃物综合利用：通过技术创新，将农产品加工废弃物转化为高附加值产品，提高资源利用率。7.3资源循环利用7.3.1概述资源循环利用是智能农业环境保护的核心内容，旨在实现农业资源的可持续利用，降低资源浪费。7.3.2循环利用途径（1）农业废弃物循环利用：将农业废弃物转化为有机肥料、生物质能源等资源，实现农业资源的循环利用。（2）水资源循环利用：采用节水灌溉技术，提高水资源利用效率，减少水资源浪费。（3）农业投入品循环利用：通过技术创新，提高化肥、农药等农业投入品的利用效率，降低资源浪费。（4）农产品加工废弃物循环利用：将农产品加工废弃物转化为高附加值产品，实现资源的综合利用。通过以上途径，智能农业环境保护技术为我国农业可持续发展提供了有力保障。在农业生态环境保护技术的指导下，农业废弃物处理和资源循环利用取得了显著成效，但仍需进一步研究和推广，以实现农业环境的持续改善。第八章智能农业病虫害防治8.1病虫害监测技术8.1.1概述智能农业病虫害监测技术是利用现代信息技术，对作物病虫害进行实时、动态监测和预警，以提高病虫害防治的时效性和准确性。该技术主要包括图像识别、光谱分析、无人机监测等多种手段。8.1.2图像识别技术图像识别技术是通过高分辨率摄像头捕捉作物病虫害图像，运用深度学习算法对图像进行识别，从而实现对病虫害的自动监测。该技术具有识别速度快、准确率高等优点。8.1.3光谱分析技术光谱分析技术是利用光谱仪器对作物叶片进行光谱分析，通过光谱曲线反映作物的生理状态，从而实现对病虫害的监测。该技术具有非破坏性、实时性等特点。8.1.4无人机监测技术无人机监测技术是利用无人机搭载的高分辨率摄像头和光谱仪器，对农田进行大面积、快速、高效的监测。该技术可以减少人力成本，提高监测效率。8.2防治策略与方法8.2.1预防为主，综合防治预防为主，综合防治是智能农业病虫害防治的基本原则。通过加强农业管理，优化种植结构，提高作物抗病性，减少病虫害的发生。8.2.2生物防治方法生物防治方法是通过利用生物天敌、微生物等生物资源，对病虫害进行控制。该方法具有环保、可持续等优点。8.2.3化学防治方法化学防治方法是通过施用化学农药，对病虫害进行防治。该方法具有快速、高效等优点，但需要注意农药残留和环境污染问题。8.2.4物理防治方法物理防治方法是通过利用物理手段，如光、热、电等，对病虫害进行防治。该方法具有操作简单、无污染等优点。8.3绿色防控技术8.3.1概述绿色防控技术是指在病虫害防治过程中，采用环保、可持续的方法，减少化学农药使用，保障农产品安全和生态环境。主要包括生物防治、物理防治、农业防治等技术。8.3.2生物防治技术生物防治技术包括利用天敌昆虫、病原微生物、昆虫激素等生物资源，对病虫害进行控制。如：利用捕食螨防治红蜘蛛，利用昆虫激素防治害虫等。8.3.3物理防治技术物理防治技术包括利用光、热、电等物理手段，对病虫害进行防治。如：利用太阳能灭虫灯诱杀害虫，利用高频电磁场防治植物病毒等。8.3.4农业防治技术农业防治技术是通过优化种植结构、改善土壤环境、加强农业管理等方式，提高作物抗病性，减少病虫害的发生。如：合理轮作、间作，提高土壤肥力，降低病虫害发生风险。第九章智能农业安全生产9.1安全生产监测与预警9.1.1监测技术概述智能农业安全生产监测技术主要包括物联网、大数据、云计算等现代信息技术。通过实时采集农业生产过程中的环境参数、作物生长状态、病虫害等信息，实现对农业生产全过程的监控。9.1.2监测设备与应用（1）环境监测设备：包括气象站、土壤水分仪、光照传感器等，用于实时监测农业生产环境；（2）作物生长监测设备：如植物生长分析仪、作物生长模型等，用于评估作物生长状态；（3）病虫害监测设备：如病虫害识别系统、无人机巡查等，用于及时发觉病虫害。9.1.3预警系统建设预警系统通过分析监测数据，结合历史数据、气象预报等信息，对农业生产过程中可能出现的安全生产隐患进行预警。主要包括以下方面：（1）病虫害预警：根据监测数据，分析病虫害发展趋势，提前发布预警信息；（2）气象灾害预警：结合气象预报，预测可能发生的气象灾害，如干旱、洪涝等；（3）安全生产隐患预警：分析监测数据，发觉可能存在的安全生产隐患，及时提醒农业生产者。9.2安全生产管理体系9.2.1管理体系构建智能农业安全生产管理体系包括政策法规、技术规范、管理手段等多个方面。具体如下：（1）政策法规：制定相关法规，明确安全生产责任、监管措施等；（2）技术规范：制定农业生产技术规范，指导农业生产者科学种植、养殖；（3）管理手段：采用现代信息技术，提高农业生产管理水平。9.2.2管理体系实施（1）加强政策宣传与培训，提高农业生产者安全生产意识；（2）建立健全安全生产责任制度，明确各级职责；（3）推广现代信息技术，提高农业生产管理效率。9.3安全生产技术规范9.3.1生产环节技术规范生产环节技术规范主要包括种子（种苗）选择、栽培技术、