大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于智慧农业生产管理系统的问题，于是小编就整理了3个相关介绍智慧农业生产管理系统的解答，让我们一起看看吧。
以下是改进智慧农业专家系统结构的建议：
1. 数据收集和感知：增加更多的传感器和设备来收集土壤、气候、水源等农业相关数据。这些数据可以包括温度、湿度、光照强度、土壤pH值等信息。
2. 数据存储和管理：建立一个有效的数据存储和管理系统，以便对大量农业数据进行存储、处理和分析。采用云计算技术可以增加系统的弹性和可扩展。
3. 数据分析和决策支持：利用机器习和人工智能技术对农业数据进行分析，提供基于数据驱动的决策支持。例如，根据历史数据和实时数据预测作物产量、监测害虫和病害，并提供相应的农业管理建议。
4. 反馈和优化：将实际作物生长情况与系统输出结果进行比对，获取反馈信息。根据反馈信息优化专家系统的模型和算法，不断提高系统的准。
5. 用户界面和可视化：设计直观易用的用户界面，以便农民能够轻松地访问、理解和操作专家系统。用户界面可以包含作物监控图表、农药和肥料推荐等功能，让农民能够直观地了解作物生长状态和采取相应的管理措施。
6. 推广和培训：为农民提供使用专家系统的培训和支持，加强他们的技术能力和理解能力。此外，针对智慧农业技术的推广，组织培训课程和演示活动，以便更多农民了解和采用这些技术。
7. 整合和互操作性：将智慧农业专家系统与其他农业管理软件和平台进行整合，实现数据的共享和互操作性。例如，与气象数据平台、市场预测系统等进行接口对接，提供更全面的决策支持和市场分析。
这些建议可以提高智慧农业专家系统的性能和功能，使其能够更好地帮助农民进行科学决策和精准管理。
它们是两个不同但相关的概念，有以下区别：
数据分析是指对农业监测系统所产生的大量数据进行收集、整理、处理和分析的过程。这种分析可以帮助了解农田的环境状况、植物生长情况、气象条件等因素，并提供预测、决策支持等功能。数据分析可以使用统计方法、数据挖掘技术、机器学习等工具和算法来识别数据中的模式、趋势和异常，以便从中获取有用的信息。
智能识别是指利用人工智能技术来对农田中的农作物、害虫、病害等进行自动检测和识别。智能识别系统可以使用计算机视觉算法、图像识别技术、深度学习模型等来对图像、视频或传感器数据进行分析，以识别农田中的特定对象或情况。这种技术可以帮助农民迅速识别农作物的健康状态、害虫和病害的存在，并采取相应的措施来优化农业生产。
综上所述，数据分析主要关注对农业监测系统产生的数据进行分析和预测，而智能识别则专注于利用人工智能技术对农田中的物体或情境进行自动检测和识别。两者结合使用可以提供更全面、智能化的农业决策支持。
以一个蔬菜大棚为例，部署一套完整的传感采集、图像采集监测系统,成本就要超过1万元。如果加上自动化喷淋灌溉系统，成本要超过10万元。
从农村实际发展状况来看，智慧农业的使用主体（农业经营主体）如果不能有效分担成本压力，是很难接受智慧农业的部署推广的。而事实的确如此，目前大多数智慧农业示范都是以政府补贴的形式推动实施的。一旦政府不再为智慧农业的建设和运维买单，智慧农业就很难推广下去。
到此，以上就是小编对于智慧农业生产管理系统的问题就介绍到这了，希望介绍关于智慧农业生产管理系统的3点解答对大家有用。
