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            大数据在智能农业中的应用_河南云飞科技发展有限公司

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            大数据在智能农业中的应用

            文章出处:本站 人气:223发表时间:2018-09-02 16:00:00

            近年来,农业大数据的研究和应用引起了社会各界和国家的高度重视,不可否认的是,互联网的渗透开始颠覆传统的农业模式。传感器、物联网、云计算、大数据不仅颠覆了传统的手工工作方式,而且打破了粗放的传统生产方式,向集约化、精确化、智能化、数据化方向发展。已经涉及到耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售、畜牧生产等环节,能够实现作物栽培、栽培、成熟和市场化管理。

            在市场经济不景气的情况下,随着市场竞争的激烈和农产品销售的困难,大型农业数据变得越来越重要。离子、数据反馈到云平台,渗透到农业生产经营的各个方面,为管理决策提供依据。

            农业大数据是大数据概念、技术和方法在农业中的实践,农业大数据涉及农田、播种、施肥、杀虫剂、收获、储存、育种等环节,是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘,以及数据可视化。

            根据农业的特点和农业链的分割方式,农业大数据可分为四类:农业环境资源大数据、农业生产大数据、农业市场和农业经营大数据、农业环境资源大数据农业大数据包括结构化数据和非结构化数据,包括土地信息数据,如土地位置、土地面积、海拔高度等。环境信息数据,如气象数据、土壤水分数据。温度、湿度数据等作物信息数据,如作物生长数据、有害生物数据等。

            随着农业的发展和物联网的应用,农业大数据的应用越来越广泛,农业大数据的发展迎来了巨大的机遇。

            从农业市场需求的角度出发,利用大量的农业数据指导农业生产,预测农产品市场需求,辅助农业决策,从而达到规避风险、增产的预期目标。和收入,透明的管理。

            从农业生产的角度来看,大农业数据能够利用传感器采集大气候和土壤数据,为农民提供最优的种植管理决策,帮助农民有效地管理他们的农田,让农民从每粒种子中提取最高值,降低农业成本。

            从农业总体趋势出发,通过对实时环境数据的分析,可以获得作物生长和田块信息,通过算法模型可以预测环境的未来趋势,并能准确地预测未来的气候趋势、病虫害趋势。通过对环境数据的总体趋势分析、植物建议和管理指导,可以得到准确的物种。

            我们经常看到或听到这样的消息:农民的农产品不畅销,水果和蔬菜在田里廉价出售或腐烂。事实上,原因在于市场的供给和需求。同时,将有大蒜,你姜,你玩的需求大于供应。事实上,如果在农业生产过程中的数据进行汇总,不难实现之间提供一个平衡对合理生产的需求。

            例如,今年安徽某农场的葡萄产量高,本地市场需求量小。通过大量数据采集发现,山东某地葡萄市场需求量高,农场经理可以尽快联系山东经销商,葡萄就会抢购。此外,农民还可以通过大型数据平台提前收集消费者需求报告,进行市场分析,提前计划生产,降低生产风险,帮助农民做出更明智的农业决策。

            通过大量的农业数据,传感器可以检测出农作物的生产环境,从而检测出农作物的产量。分析了农业生产实时监测数据,改进了种植面积、生产进度、农产品产量、气象条件和温度条件,提高了灾害强度与土壤水分的相关监测能力。

            例如,该系统对温室1号马铃薯的土壤水分缺乏情况进行监测,然后可以及时填满土壤水分,如对温室3号辣椒的浅色进行监测,然后通过数据分析找出原因,如果缺少养分则需要及时施肥。设想一下,如果能够在作物生长过程中避免气候灾害,采取科学有效的防治措施,有效地指导种植方法,那么,以下将是稳定的产量,甚至提高农产品的效率从源代码。

            食品安全是美国持续关注的问题,每年大约有7600万人患有食源性疾病,导致5000人死亡。在发达国家,40%的食物被丢弃,其中包括10%到15%的农产品。对农产品和不良商家的投机行为,农产品的跟踪和监控变得越来越重要。

            大数据正在被用于改善供应链的各个方面。农业生产者、供货商和托运商使用物联网传感器技术、扫描设备和分析工具来监测和收集来自供应链的数据。采用GPS功能的传感器,有助于预防食源性疾病,减少供应链浪费。

            同时,大型农业数据有利于对农产品进行监测和预警,通过深入挖掘和有效整合全国各地农业生产区域散乱的农业生产和流通数据,专业化。分析和解释,为农产品的生产和流通提供高效、高质量的信息服务,以提高农业资源利用率和流通效率。

            利用地面观测、传感器和GPRS信息技术,加强了农业生产环境、生产设施和动植物本体感知数据的采集、汇总和相关分析。改进了生产进度,加强了农业数据的实时监测和分析,提高了农业生产管理、指挥调度的数据支持,增强了支持能力,同时促进了农业大数据技术的应用。在种植业、畜牧业、渔业等相关产业的生产中,拉动农业产业整体内需,从农业生产,到农产品市场、农产品经营、农业大数据将大大提高效益。整个农业产业链的CY。

            通过利用大量农业数据,实现生产、添加、销售一体化,将农产品的生产、生产、加工、仓储、运输、销售等农资供应有机地联系起来,组织起来,协调控制人力、财力、物力、信息技术的流动,提高农产品的价值。构建农业产业链,不仅有利于提高农业企业的竞争力,而且有利于提高农民收入。进行产业结构调整,也有利于农产品标准化生产和产品质量安全追溯体系的实施。

            1、农业大数据范围的扩大。在我国,在生产环节应用农业大数据的前提是土地管理向集约化管理倾斜,生产决策的指导与独立相对。养殖国家农业环境分布因地制宜,由南向北变化。目前,集约农业主要集中在东北、新疆、河南、江苏等农业省份,以农业生产经营主体或政府示范为核心,以集约农业为主,逐步推广农业数据生产指导。Nd大尺度特征。

            2、农业大数据基础设施正在逐步完善,农业大数据的应用离不开源数据的收集,涉及到数据信息、数据精度等一系列基本要求。ata云平台、卫星遥感平台,逐步完善了大型农业数据基础设施的建设。

            3、农业大数据技术日臻完善,农业大数据技术的普及,除了数据采集基础设施的改善外,还需要进一步改进数据分析和挖掘的方法。应该加强数据挖掘、关联分析和知识发现等文化。

            我国农业数据历史悠久,种类繁多,但长期存在基础不清、核心数据缺乏、数据质量低、共享与开放不足、开发利用不足等问题,不能满足农业发展的需要。

            随着移动互联网、云计算、大数据、物联网等新一代信息技术的飞速发展,各种海量数据迅速形成,为解决发展面临的困难和问题提供了有效途径。以深圳市八都云计算信息技术有限公司开发的BDSaaS大数据系统为例,从物联网和云计算的应用出发,采集农产品产品的数据信息。生产与销售,建立营销、客户、订单等模式,将数据单元综合成一个平台,一方面可以提高农产品的质量和产量,降低生产成本,另一方面可以合理配置农业资源。然后,有效地进行精密生产。

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