不同農作物在遙感影像上的特征信息存在有一定的差異性，因此通過借助多傳感器以及多空間分辨率的方式，不僅可以有效識別農作物種類，還能夠統計不同類型農作物的種植面積。

以耕地土壤含水量和作物水分盈缺為監測目標，結合地面測量數據，建立主要作物不同物候期的土壤墑情評價指標體系和監測模型，通過對監測流程的集成，完成墑情監測的高效業務化。

一方面農作物在生長過程中如果受到病蟲害的侵襲，其葉片顏色、物理結構以及光合作用等特性均會發生一定的改變，對于植物自身的光譜曲線也會產生比較大的影響，可通過農業遙感衛星對農作物進行光譜測定，探測早期的病蟲害，合理評估病蟲害危害等級，為后續防治策略提供數據支撐。另一方面，利用無人機低空遙感技術，借助無人機航拍圖片，結合人工智能圖像識別技術以及作物病蟲害識別模型，可自動識別作物病蟲害，并提供相關配藥方案。

通過深度融合人工智能圖像識別技術，并借助無人機的高空視角、航拍圖片，可任意觀測地塊實況，掌握作物不同時期長勢并分析具體詳情，掌握作物成熟節點，同時可以快速預測產量及農作物成熟度。

把農業企業、大型生產基地歷年生產技術、專家經驗等制定成標準化生產流程，包含農事任務規劃、農資使用規劃等。標準生產流程建立后，可一鍵分享給其他生產條件、生產任務相似的農場、基地，實現多個基地使用標準統一的生產流程，提升農場生產的專業化與標準化。

根據標準化生產流程，系統可自動下發每日工作任務，如施肥、施藥、農事、巡園等任務；同時可根據生產狀況靈活調整，下發臨時任務。讓工作人員清晰了解每日生產任務，職責劃分明確，不錯過任何環節與要點，生產嚴謹可控。

系統可實時準確記錄肥料、農藥等農資投入品的出入庫，可對投入品最高庫存值與最低庫存值進行預警，讓管理人員可及時補充所需物料，保證適時適量供應生產所需；同時可及時處理呆滯物料，減少報廢損失，降低生產成本。

農田、大棚、果園等都需要進行規律性巡園檢查，及時發現問題、解決問題。但由于農場面積較大，巡園工作往往難以監督到位。通過系統，工作人員可按指定路線進行巡園，并通過GPS定位記錄巡園路線，不遺漏任何重要生產區域。同時，還可利用智能農機「農業巡園機器人」無人智能巡園。在5G網絡覆蓋的農業生產園區，農業專家或農場管理者可在千里外遠程操控生產現場的巡園機器人，不僅可以提高巡園工作的安全性，還可以一人操作多臺設備，減少人力成本。

通過系統平臺，工作人員執行任務發現問題時，可以通過手機拍照、文字記錄等形式立即匯報，管理員可同步收到農場生產問題，做到及時發現、快速處理。