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在 “农业 4.0” 背景下，面对农业数据管理及与 AI 模型结合的需求，研究人员开发 DigiAgriApp。该开源客户端 - 服务器应用可集中管理 farming data，涵盖作物详情等多类信息，支持公共服务器访问及 Docker 私有部署，助力提升农业生产力与韧性。
农业作为人类社会的基石，正经历从传统耕作向智慧化转型的关键阶段。随着 “农业 4.0” 时代的到来，信息与通信技术（ICT）和人工智能（AI）的深度融合成为提升农业生产效率与可持续性的核心驱动力。然而，当前农业领域面临着数据碎片化、管理低效等挑战 —— 来自物联网（IoT）设备、传感器、遥感工具的高频高精度数据难以有效整合，导致农艺细节与数据集的关联断裂，制约了预测模型（如作物产量预测、病虫害爆发预警）的准确性与实用性。如何构建一个兼容多源数据、支持开放标准且易于操作的管理平台，成为突破农业数字化瓶颈的关键。
为应对上述问题，意大利埃德蒙?马赫基金会（Fondazione Edmund Mach）的研究团队开展了农业数据集中管理工具的研发工作，相关成果发表在《Environmental Modelling》。研究团队开发了开源客户端 - 服务器应用程序 DigiAgriApp，旨在为农业领域提供一个集数据采集、组织、分析于一体的综合管理平台，推动数据驱动的精准农业实践，提升资源利用效率并增强农业系统韧性。
研究人员主要采用以下关键技术方法：搭建基于 Python 和 Flutter 的客户端 - 服务器架构，服务器端构建集成空间扩展的关系型数据库（支持地理空间数据的存储、索引与查询），并通过 REST API 实现客户端与数据库的通信；利用 Docker 技术实现应用的灵活部署，用户可选择公共服务器访问或私有实例部署；系统兼容多类数据输入，包括作物详情、传感器读数、灌溉记录、田间操作等，并支持与农艺实践数据的关联整合。
软件架构与功能实现
DigiAgriApp 的服务器组件以集成空间扩展（PostGIS）的 PostgreSQL 数据库为核心，该扩展赋予数据库处理地理空间数据的能力，可有效管理农田位置、作物分布等空间信息。通过 REST API 接口，客户端可实时与数据库进行数据交互，实现数据的上传、查询与更新。系统支持多农场层级管理，用户可在农场下创建田地、子田、行、植株等多级结构，并关联作物类型、生长周期、田间操作（如灌溉、施肥、病虫害防治）、传感器监测数据（如土壤湿度、气温）及遥感影像等信息，形成完整的农田数字档案。
数据管理与应用场景
该应用具备强大的数据整合能力，可集中管理农业生产全链条数据，包括作物物候期记录、传感器实时监测数据、无人机或卫星遥感获取的植被指数（如 NDVI705）、田间作业日志及产量统计数据等。通过关联分析这些多维度数据，用户可构建作物生长模型，优化资源配置（如精准灌溉 scheduling），预测产量波动趋势，或通过机器学习算法识别病虫害早期信号。此外，系统还支持生命周期评估（LCA）相关排放数据的记录，为农业可持续性评价提供数据支撑。
开放性与可扩展性
作为开源项目，DigiAgriApp 遵循 GPL v3 许可协议，代码完全开放且支持社区贡献。用户可通过 Docker 快速部署私有实例，灵活适配不同规模的农业生产主体（从小型农场到农业企业）。公共服务器版本为研究机构提供了数据共享与协作平台，促进跨区域农业数据网络的形成。系统技术栈基于 Python 3 及常用开源库（如 GDAL、Proj4），具备良好的可扩展性，可轻松集成新的数据接口或分析模块。
研究结论与意义
DigiAgriApp 的开发为农业数据管理提供了标准化、开放化的解决方案。通过整合多源异构数据并搭建兼容 AI 模型的基础设施，该工具打通了从数据采集到决策支持的全流程链路，解决了农业数字化转型中 “数据孤岛” 与 “模型落地难” 的核心问题。其开源特性与灵活部署模式使其适用于多样化应用场景，不仅为农民提供了直观易用的田间管理工具，也为科研机构开展农业大数据研究奠定了基础。未来，随着物联网与遥感技术的持续进步，DigiAgriApp 有望进一步融合深度学习等前沿算法，推动农业向更智能、更可持续的方向发展，为全球粮食安全与生态保护提供科技支撑。
研究通过构建开放、集成的农业数据管理平台，验证了数据驱动决策在农业领域的可行性与有效性，为 “农业 4.0” 背景下的技术创新与应用落地提供了重要参考范例。
