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A包項目說明一、項目概述為貫徹落實農(nóng)業(yè)農(nóng)村部《關(guān)于印發(fā)<全國智慧農(nóng)業(yè)行動計劃（2024—2028年）>的通知要求》（農(nóng)市發(fā)〔2024〕4號），按照《全國智慧農(nóng)業(yè)行動計劃（2024—2028年）》指導(dǎo)意見，切實提升我省智慧農(nóng)業(yè)公共服務(wù)能力和水平，擬面向小麥、玉米、大豆等我省主要糧食作物，以空天地一體化遙感技術(shù)為主要手段，依托人工智能技術(shù)，建設(shè)符合我省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀的糧食安全遙感監(jiān)測與綜合服務(wù)平臺，開發(fā)具有自主知識產(chǎn)權(quán)的糧食作物種植分布監(jiān)測、土壤肥力和墑情預(yù)測、病蟲害預(yù)測預(yù)警、以及農(nóng)作物長勢監(jiān)測及產(chǎn)量預(yù)測等基礎(chǔ)模型算法，為大田種植智慧化管理和糧食安全宏觀決策提供技術(shù)底座，從而提升我省農(nóng)業(yè)領(lǐng)域信息化、智慧化水平，提高農(nóng)業(yè)部門對農(nóng)情信息獲取的自主能力，為高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)監(jiān)管、耕地質(zhì)量提升和糧食安全戰(zhàn)略實施提供技術(shù)支撐。二、建設(shè)內(nèi)容建設(shè)內(nèi)容數(shù)量單位A包：山東省糧食安全遙感監(jiān)測與綜合服務(wù)平臺建設(shè)1套本項目以農(nóng)業(yè)遙感基礎(chǔ)算法模型研制與集成為主要建設(shè)內(nèi)容，主要包括面向小麥、玉米、大豆等主要糧食作物的種植分布識別及面積估算、多生育期長勢監(jiān)測、與產(chǎn)量預(yù)測、病蟲害測報以及耕地肥力和墑情監(jiān)測等農(nóng)業(yè)主要基礎(chǔ)模型的平臺搭建。1平臺建設(shè)目標(biāo)面向山東省糧食安全政府決策和農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化、數(shù)字化管理需求，以對地觀測技術(shù)為主要手段，綜合利用北斗技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、人工智能技術(shù)，打造面向我省主要糧食作物農(nóng)情信息快速獲取的智能化基礎(chǔ)服務(wù)平臺。通過搭建大宗糧食作物種植與生長狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)模型和算法平臺，強(qiáng)化農(nóng)田現(xiàn)狀及趨勢狀況的及時性、精準(zhǔn)性，提升農(nóng)業(yè)主管部門業(yè)務(wù)管理的信息化水平，強(qiáng)化預(yù)測預(yù)警能力，推進(jìn)智慧農(nóng)業(yè)、數(shù)字農(nóng)業(yè)先行先試，面向省-市-縣等多級業(yè)務(wù)管理部門以及科研院所、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體，提供全面遙感應(yīng)用服務(wù)與支持，為我省糧食安全領(lǐng)域日常監(jiān)管和宏觀決策提供數(shù)據(jù)支撐。2功能模塊建設(shè)圍繞小麥、玉米、大豆等主要糧食作物生產(chǎn)管理，利用空天地一體化技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，開展涉及糧食作物種植分布監(jiān)測、土壤肥力和墑情預(yù)測分，病蟲害預(yù)測預(yù)警、長勢監(jiān)測及產(chǎn)量預(yù)測分析等多個功能的模型研發(fā)，打造農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)算法平臺，提升智慧農(nóng)業(yè)信息化產(chǎn)品研制的自動化、智能化，強(qiáng)化預(yù)測預(yù)警能力。21糧食作物種植分布監(jiān)測功能（1）農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)資源建設(shè)模塊針對作物物候關(guān)鍵時期、關(guān)鍵地區(qū)遙感影像缺失問題，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，研制遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，完善糧食安全遙感監(jiān)測與綜合服務(wù)平臺基礎(chǔ)遙感數(shù)據(jù)資源；建設(shè)歷史農(nóng)情數(shù)據(jù)庫，為歷史農(nóng)情信息參考提供可靠信息補(bǔ)充；開發(fā)農(nóng)情數(shù)據(jù)采集軟件，建立航拍視角與地面視角空間匹配與地理定位，實現(xiàn)地面地物快速標(biāo)定。（2）耕地地塊提取模塊基于高分辨率遙感影像，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)耕地地塊邊界信息的自動化精準(zhǔn)提取，高效獲取地塊面積、空間分布等關(guān)鍵信息，完成從原始影像到結(jié)構(gòu)化耕地信息的智能轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)地塊邊界與地塊實體的端到端一體化提取，為耕地“非農(nóng)化”動態(tài)監(jiān)測提供核心數(shù)據(jù)支撐。（3）作物識別與分類模塊構(gòu)建面向省域和縣域尺度的全口徑遙感作物分類體系，研發(fā)基于時序遙感影像和深度時空譜特征的地塊尺度作物種植結(jié)構(gòu)智能化提取框架。重點(diǎn)研發(fā)面向小麥、玉米、大豆等主要糧食的高精度識別模型，實現(xiàn)少樣本、大范圍條件下的高精度作物精細(xì)分類自動化，支撐耕地“非糧化”動態(tài)監(jiān)測與監(jiān)管。22土壤肥力和墑情預(yù)測功能（1）土壤肥力和墑情立體監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)布局策略模塊構(gòu)建縣域尺度空天地協(xié)同的農(nóng)田立體感知網(wǎng)，研究其時空動態(tài)優(yōu)化布局和高效配置策略，實現(xiàn)多源立體感知數(shù)據(jù)匯聚，生成業(yè)務(wù)化的土壤肥力監(jiān)測“一張圖”和墑情監(jiān)測“一張圖”基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源，形成支撐土壤預(yù)測的核心數(shù)據(jù)底板。（2）土壤肥力和墑情預(yù)測分析模塊融合天空地一體化遙感與氣象、農(nóng)學(xué)、植保、地理、生態(tài)等多源異構(gòu)信息，基于縣域田塊尺度上高頻次作物含水量、含氮量柵格數(shù)據(jù)，研究耦合農(nóng)學(xué)知識與作物機(jī)理模型的水氮信息解析方法，構(gòu)建多源環(huán)境信息深度融合的多粒度水肥含量預(yù)測分析模型，支撐精準(zhǔn)變量作業(yè)決策。23病蟲害預(yù)測預(yù)警功能（1）作物病蟲害多源遙感數(shù)據(jù)采集與處理模塊設(shè)計集成空天地一體化病蟲害低空、衛(wèi)星等多光譜數(shù)據(jù)采集平臺，實現(xiàn)冠層尺度上基于高光譜和多光譜數(shù)據(jù)的病害特征顯著光譜波段精準(zhǔn)提取，實現(xiàn)實測農(nóng)作物高光譜數(shù)據(jù)以及濕度、溫度等同期易混脅迫因素的分析處理，開展基于云計算技術(shù)的病蟲害光譜能量分析。（2）作物病蟲害光譜特征識別與監(jiān)測模塊提取并優(yōu)選多尺度、多場景下的具有針對性的小麥、玉米關(guān)鍵生育期不同階段病蟲害敏感光譜波段、植被指數(shù)、小波特征、紋理特征等，建立小麥、玉米病蟲害時空域-光譜域特征光譜數(shù)據(jù)庫，研發(fā)小麥、玉米關(guān)鍵生育期不同階段病蟲害發(fā)生發(fā)展信息的遙感監(jiān)測模型。（3）多源數(shù)據(jù)融合的作物病蟲害區(qū)域測報模塊基于歷史與現(xiàn)勢等多源數(shù)據(jù)，借助人工智能技術(shù)，建立病害適生區(qū)遙感提取模型；鏈接多源數(shù)據(jù)與作物病蟲害流行機(jī)制，訓(xùn)練并反饋調(diào)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)和時序結(jié)果的關(guān)聯(lián)參數(shù)，研發(fā)時序穩(wěn)定的作物病蟲害發(fā)展區(qū)域預(yù)測模型，并聯(lián)動開展實時監(jiān)測預(yù)警模型構(gòu)建。24長勢監(jiān)測及產(chǎn)量預(yù)測分析功能（1）作物長勢精準(zhǔn)監(jiān)測模塊耦合作物長勢參數(shù)隨作物生育期、土壤背景、氣象條件和農(nóng)事管理措施等的農(nóng)學(xué)機(jī)制，及各參數(shù)在時序衛(wèi)星數(shù)據(jù)上的光譜和紋理表征等響應(yīng)機(jī)制，構(gòu)建鏈接苗情等農(nóng)情調(diào)度關(guān)鍵指標(biāo)的業(yè)務(wù)化、綜合性長勢動態(tài)監(jiān)測指標(biāo)，研制覆蓋全生育期的作物長勢狀況遙感監(jiān)測模型，支撐農(nóng)情精準(zhǔn)調(diào)度與生產(chǎn)管理決策。（2）作物產(chǎn)量精準(zhǔn)預(yù)測模塊依據(jù)山東小麥、玉米和大豆等大宗糧油作物農(nóng)業(yè)種植的時空一致性生態(tài)分區(qū)、結(jié)合長時許歷史產(chǎn)量及農(nóng)業(yè)災(zāi)害數(shù)據(jù)，開展基于生態(tài)分區(qū)和歷史產(chǎn)量的省級尺度作物產(chǎn)量遙感預(yù)測模型構(gòu)建。同時，根據(jù)作物不同生育期產(chǎn)量形成的關(guān)鍵生理生態(tài)過程規(guī)律，研制縣域地塊尺度作物產(chǎn)量精細(xì)化預(yù)測模型，形成省-縣協(xié)同的作物產(chǎn)量預(yù)測業(yè)務(wù)化能力。三、技術(shù)性能要求1平臺設(shè)計要求（1）本平臺要求“省級建設(shè)、全省復(fù)用”，需具備滿足市、縣、鄉(xiāng)各級調(diào)用模型需求能力。支持跨平臺部署和應(yīng)用，滿足政務(wù)內(nèi)網(wǎng)服務(wù)器提供的操作系統(tǒng)的要求。滿足國產(chǎn)適配要求，包括操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、應(yīng)用中間件等。（2）支持二次開發(fā)彈性擴(kuò)展：本平臺應(yīng)預(yù)留接口，以適應(yīng)后續(xù)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)模型的擴(kuò)充需要，同時可根據(jù)未來應(yīng)用場景的增加彈性擴(kuò)容。（3）模型調(diào)用界面友好，易操作性強(qiáng)，輸入調(diào)用方便明晰，幫助信息完整。2模型性能要求（1）農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)資源建設(shè)模塊：建立農(nóng)情數(shù)據(jù)樣本庫1套，樣本量不少于2萬，覆蓋地表類型不少于10類；歷史農(nóng)情數(shù)據(jù)庫不少于10年。（2）耕地地塊提取模塊：地塊邊界定位準(zhǔn)確，連通性好，面積統(tǒng)計精度優(yōu)于85%。（3）作物識別與分類模塊：省域尺度作物識別精度優(yōu)于85%，縣域尺度作物識別精度優(yōu)于90%。（4）土壤肥力和墑情預(yù)測分析模塊：肥力預(yù)測模型決定系數(shù)不低于07，墑情預(yù)測模型決定系數(shù)不低于07。（5）作物病蟲害光譜特征識別與監(jiān)測模塊：建立山東省典型作物病蟲害光譜數(shù)據(jù)庫1套，其中光譜數(shù)據(jù)不少于2類；冠層尺度病蟲害識別模型精度優(yōu)于85%。（6）多源數(shù)據(jù)融合的作物病蟲害區(qū)域測報模塊：作物病蟲害發(fā)展區(qū)域預(yù)測模型精度優(yōu)于80%，作物病蟲害測報響應(yīng)時間優(yōu)于12小時。（7）作物長勢精準(zhǔn)監(jiān)測模塊：至少包括2類作物長勢監(jiān)測模型，滿足不同數(shù)據(jù)條件下的作物長勢監(jiān)測，模型監(jiān)測精度不低于85%。（8）作物產(chǎn)量精準(zhǔn)預(yù)測模塊：滿足作物收獲前1個月的作物產(chǎn)量精準(zhǔn)預(yù)測需求，作物產(chǎn)量預(yù)測精度與統(tǒng)計數(shù)據(jù)誤差不超過10%。