我国经过多年的发展已建立一批初具规模的农业经济基础资料数据库，其为很多科研和教育单位提供了重要的数据服务。但这些以二维表形式存在的数据不便于展示和阅读，同时，不少数据具有空间相关性，缺乏地理信息数据支持而单纯分析二维数据易丢失潜在信息，造成决策失误。因此，研究将GIS技术和计算机技术应用到农业决策方面具有重要意义。　　中国农业科学院智能农业技术研究室主导了农业经济空间信息服务关键技术与应用平台（中国农业经济电子地图），为农业管理部门提供了多模式的中国农业经济电子地图智能服务，并已在很多地方推广应用。目前其分析对象包括全国各省、市和县，尚未涉及到乡镇，本研究尝试在其基础上进一步细化，将研究对象深入到乡镇，提供一个针对乡镇农业经济信息分析和决策的通用性平台。　　本文针对现有乡镇农业经济信息空间服务不足的问题，开展以GIS技术为依托，以为农业生产管理部门提供决策支持的通用性平台为目的研究。本文继承中国农业经济电子地图，设计并建立河北省乡镇农业经济基础数据库和地理空间数据库，利用数据库技术、空间信息技术(GIS、GPS)、组件开发技术、MATLAB与.NET混合编程技术以及预测分析模型（灰色系统和BP神经网络）等一系列核心技术，开发出一个面向乡镇农业经济信息服务的可扩展和易移植的通用性平台。平台具有数据查询、统计排名分析、专题图定制和发展趋势分析等功能，旨在为农业生产和管理部门提供更好的信息服务。　　主要研究内容如下:　　(1)数据收集和预处理，构建县域、乡镇农业经济基础数据库和地理空间数据库。农业经济基础数据处理包括编码和规范表结构。编码方式采用地区类型+指标类型+类型编码+指标名称，规范表结构采用自主研发的数据处理小工具。地理空间数据处理包括拓扑分析、空间分析（相交分析）和数据连接。　　(2)完成系统设计与实现，保证平台可扩展性。系统界面根据个人喜好灵活布局，并方便地导出相关分析结果。添加新数据时不需要改变系统结构，只需将数据导入数据库，从而保证了平台的可扩展性。系统主要功能有地图基本操作、数据查询、统计排名分析、专题图定制和发展趋势分析。　　(3)研究灰色系统和BP神经网络预测模型，并通过程序语言实现。借助农业经济指标历年数据，反复测试灰色系统和神经网络模型，最终确定模型参数，并借助MATLAB程序语言编写M函数，供后期系统调用。通过预测模型分析农业指标时，系统给出预估精度，用户可通过该值了解借助模型预测特定条件下结果的参考价值。