2026年6月，《国务院关于印发〈加快农业农村现代化“十五五”规划〉的通知》正式发布。《规划》围绕粮食安全保障、农业科技创新、农业绿色转型、乡村全面振兴等重点方向进行了系统部署，并将人工智能应用、智慧农业发展、农业农村数据基础设施建设、天空地一体化农业观测网络等内容作为重要任务进行统筹推进。
从“藏粮于地、藏粮于技”到“人工智能与智慧农业协同发展”，《规划》释放出一个明确信号：农业现代化建设正在从点状的数字化应用建设，迈向以数据要素、空间智能和人工智能融合驱动的新阶段。在这一过程中，以GIS为核心的空间智能技术体系，正在成为连接农业数据与农业决策的关键底座。
随着“十五五”农业农村数据基础设施、天空地一体化观测网络、人工智能和智慧农业建设持续推进，农业管理对象的基础数据资源扩展到覆盖自然资源、农业生产、农业生态和农业产业的全域时空数据体系。因此，在技术应用层面，也发生了如下转变：
从“静态统计”走向“动态感知”
从“业务信息化”走向“智能决策化”
从“经验管理”走向“模型驱动”
本文结合《规划》重点任务解读，看GIS如何赋能农业现代化建设五大关键方向。
粮食安全始终是农业现代化建设的首要任务。《规划》提出深入实施“藏粮于地、藏粮于技”战略，推进高标准农田建设，加强黑土地保护和盐碱地综合利用，提升农业防灾减灾能力，不断增强粮食等重要农产品供给保障能力。
空间数据底座：构建农业全域“一张图”
过去，耕地调查、农田监管、长势监测往往依赖人工统计和现场巡查，数据获取周期长、更新频率低。基于GIS空间数据底座，构建农业资源“一张图”，可以将耕地、高标准农田、永久基本农田、灌区工程等数据统一纳入空间管理体系，实现耕地资源的全生命周期管理。
同时，结合卫星遥感、无人机和地面传感器构建天空地一体化监测体系，可对作物长势、土壤墒情、病虫害及灾害影响进行持续监测，利用AI遥感解译技术自动识别异常区域，实现耕地保护、高标准农田监管和农业防灾减灾的精细化管理。
推动农业科技创新：从智慧农机走向智能决策辅助应用
《规划》专门提出强化农业科技和装备支撑，加快推进人工智能运用和智慧农业发展，建设大规模、多模态、高质量农业数据集和天空地一体化农业观测网络。对于农业生产而言，农机装备、物联网设备、遥感观测系统每天都在产生海量数据。如何将这些数据转化为生产决策能力，成为智慧农业建设的关键。
数据治理：构建农业时空数据底座
面对农业农村业务系统、遥感卫星、无人机、农机设备和物联网传感器产生的海量数据，通过“汇、整、检、融、存、用”全流程治理体系，实现农业数据从资源到资产的治理过程。
在数据汇聚阶段，接入农情监测、农机作业、耕地保护、高标准农田建设等业务数据，以及遥感影像、DEM、地形地貌等基础地理数据；在数据整理阶段，完成坐标系统统一、数据格式转换和模型轻量化处理；在数据检查阶段，开展拓扑关系校验、属性完整性检查和时空一致性校核，保障数据质量。
基于GIS空间关联能力，可将遥感影像、土壤墒情、气象监测、农机轨迹等多源数据按照地块进行精准匹配，通过地理实体、空间网格和地块编码构建统一的数据关联体系，实现“以地块为中心”的农业数据融合。依托时空数据库技术，对海量矢量、栅格、实时感知和历史档案数据进行统一存储管理，为农情监测、长势分析、产量评估和灾害预警提供数据支撑。
农业数据治理流程
智能分析模型：让数据转化为决策依据
针对作物生长监测，基于遥感GIS一体化能力，可利用无人机或卫星遥感影像快速完成正射影像生产，通过NDVI等植被指数计算，对作物长势进行量化评估，识别长势异常区域，并将分析成果发布为在线服务，为农情监测和田间管理提供实时支撑。
针对耕地保护与资源监管，可结合AI遥感解译和通用变化检测，对不同时期遥感影像进行自动比对分析，快速识别耕地占用、地类变化等情况，实现变化区域自动提取和精准定位，大幅提升耕地监管效率。
进一步结合气象、土壤、水利等多源数据，GIS可通过空间分析和时序分析模型，对作物产量、旱涝灾害风险、病虫害发展趋势等进行预测研判，为农业生产管理和科学决策提供依据。
智能应用建设：从系统操作到自然语言交互
依托农业知识库与空间智能体，智慧农业正在从传统菜单式操作，迈向“自然语言+智能分析”的新阶段。
农业知识库可将农技经验、种植规范、病虫害防治知识、政策标准以及历史生产案例进行结构化沉淀，形成可持续积累、可检索、可推理的农业知识资产。在此基础上，空间智能体结合大语言模型与GIS能力，能够理解自然语言指令，自动调用地图查询、空间分析、遥感解译和统计模型等能力，完成复杂业务操作。
例如，用户只需输入“查询本周长势偏弱的玉米地块”“分析近三个月耕地变化情况”“统计受旱情影响的农田面积”等指令，系统即可自动完成数据检索、空间计算、结果可视化和分析报告生成，推动智慧农业从“数字化展示”迈向“智能化协同”。
知识问答助手场景示例
《规划》提出推动农业由产量主导向产量与品质并重转变，增加优质稻、强筋弱筋专用小麦、高产高油大豆等优质农产品供给，建立以市场需求为导向的品质评价和质量分级制度。从“增产”到“提质”，意味着农业管理对象进一步向品质管理延伸。
遥感监测分析：让农产品品质可感知
依托GIS平台和卫星遥感、无人机遥感和农业生产数据资源，构建覆盖种植、生长到收获全过程的农情监测体系。通过遥感影像智能解译技术，可基于训练样本准备，通过模型训练进一步识别水稻、小麦、大豆等作物种植分布和种植结构变化，实现种植面积统计与空间分布监测。
结合归一化植被指数（NDVI）、叶面积指数（LAI）、叶绿素含量等遥感指标，以及气象、土壤、水肥等环境数据，GIS能够持续监测作物长势、营养状况和生育进程，识别长势异常区域和潜在减产风险。针对病虫害、倒伏、旱涝胁迫等影响品质的关键因素，可通过时序遥感变化分析实现早期发现和精准定位，为田间管理提供依据。
同时，通过建立作物品质评价模型，将长势监测、环境条件和生产管理数据进行综合分析，对优质稻、高油大豆、专用小麦等优质农产品的品质形成情况进行评估，为优质农产品培育和品质分级提供数据支撑。让农产品品质从“事后检测”向“过程感知”转变。
支持遥感指数快速计算
全链条质量追溯：让农产品来源可追踪
依托GIS平台建立以地块为核心的农产品追溯体系，通过统一地块编码和空间标识，将种植主体、种植品种、农事作业、投入品使用、环境监测、质量检测、加工流通等数据进行时空关联，实现农产品全生命周期信息管理。
在生产环节，可将播种、施肥、灌溉、植保等农事活动与具体地块精准绑定；在监管环节，可关联农残检测、土壤检测、水质监测等质量数据，形成完整的质量档案；在流通环节，可进一步关联仓储、运输、加工和销售信息，实现农产品来源可查、去向可追、责任可究。
同时，可通过地图可视化方式展示农产品从田间地头到市场终端的全流程流转路径，实现质量问题快速定位、风险精准追溯和影响范围分析，为品牌农业建设和农产品质量安全监管提供技术支撑。
促进农民增收与乡村振兴，构建农业产业发展新空间
《规划》提出培育乡村特色产业，推动农产品加工业转型升级，发展农村电商和冷链物流，促进县域经济发展和城乡融合。农业现代化不仅是生产现代化，更是产业现代化。当前农业产业链条长、参与主体多，涉及生产基地、加工企业、物流仓储、销售市场等多个环节。如何实现产业协同发展，成为乡村振兴的重要课题。
产业图谱与供销分析：推动农业产业协同发展
GIS平台能够整合农业生产基地、加工企业、冷链仓储、物流网络和销售市场等数据，构建覆盖“生产—加工—流通—销售”的农业产业空间图谱。通过空间聚合分析和产业关联分析，可识别优势产业集聚区、特色农业产业带和产业链关键节点，辅助开展特色产业布局优化和产业园区选址建设。结合供销关系分析（OD分析），可直观呈现农产品从产地到销地的流向路径、运输规模和供需关系，发现跨区域流通瓶颈和市场空白区域；通过空间聚合分析识别优势产业集聚区，通过热力分析评估市场辐射范围和消费热点。
通过构建农业产业“一张图”，实现产业资源看得清、产业链条理得顺、市场需求摸得准，推动农业由单一生产环节管理向全产业链协同发展转变。
供销关系OD图（左）、空间聚合图（右上）、热力图（右下）
推进绿色低碳发展，让生态价值转化为发展价值
《规划》提出加强农业资源节约和生态保育，推进农业节水增效、绿色生产和农业减排固碳行动，探索农业生态产品价值实现机制和农业领域碳交易。
GPA建模：快速赋能农业监测与评价
围绕耕地保护、节水增效、绿色生产等业务需求，基于GPA AI助手可通过自然语言快速构建农业评价模型。例如，在土地适宜性评价场景中，可综合坡度、土壤、气候、灌溉等因素开展分析，识别高适宜区和潜力提升区，为农业资源优化配置提供依据。同时，结合遥感监测、土地利用、农业投入品使用以及生产活动等数据，可对农业生产过程中的碳排放、农田碳汇能力和减排成效进行空间化分析与量化评估，帮助业务人员快速完成耕地质量评价、农业资源调查、生态价值评估和碳汇核算等工作，大幅降低GIS分析应用门槛。
《加快农业农村现代化“十五五”规划》为农业高质量发展指明了发展方向。从粮食安全保障到农业科技创新，从品质农业建设到乡村产业振兴，再到绿色低碳发展，农业现代化建设正加速迈向数据驱动、智能协同的新阶段。作为连接农业数据、业务应用与智能决策的重要基础设施，GIS底座是支撑农业现代化建设的关键技术底座。
面向未来，随着农业农村数据基础设施、天空地一体化观测网络以及人工智能技术体系持续完善，将进一步融合GIS基础能力、遥感解译、AI大模型等相关技术，持续赋能“GIS+农业”新底座建设，为农业高质量发展注入新动能，推动农业向更智能、更高效、更绿色的方向发展。
GIS赋能“十五五”农业现代化持续升级
