方案摘要
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基于当前智慧农业专业设立背景和人才培养要求，该方案由四大平台组成：环境基础平台、数据采集平台、可视化AI平台、模型部署平台，不仅让用户真实的感受智慧农业的数据特点和分析方法，在激发兴趣的同时掌握不同问题对应哪种解决方案并制定技术路线进行测试验证，培养学生系统认知和解决实际科研或生产问题的能力。
涵盖智慧农业环境控制、信息采集、分析建模、部署应用四大子平台建设:
环境基础平台：通过对作物水肥的自动化控制，从而实现控制环境和样本、对不同小区进行水肥梯度处理、利用云平台对水肥灌溉进行可视化查看和操作、提升基地农业信息化和智能化水平。是产生不同环境梯度或模拟不同环境以供后续数据采集的基础平台。
数据采集平台：全方位支持基地各类农作物、各类尺度、各个采集地点的农业信息采集系统，同时覆盖可见光、多光谱和高光谱，近端和低空端，以供后续数据分析和模型训练。
可视化AI平台：该平台由GPU服务器、软件系统以及实践智慧农业相关内容的数据层组成，覆盖全部应用目标和场景的AI模型训练平台，锻炼学生快速掌握国际主流算法和关键参数。
模型部署平台：培养学生应用级别的AI部署能力(掌握如何搭建环境和自写代码实现部署)
方案优势：
全方位建设：提供作物水肥控制、信息采集、分析建模、部署应用的全链条建设
激发兴趣：可视化AI平台让用户更快速的掌握算法原理和关键参数特性
会运用： 各类型农业传感器，增强学生对农业AI的全面认知并掌握如何编写程序处理
会部署：全流程实训，增强用户认识问题和解决实际问题的能力
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