农业大数据应用

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农业大数据

4．1农业大数据的内涵，

农业是产生大数据的无尽源泉，也是大数据应用的广阔天地。农业数据涵盖面广、数据源复杂。关于农业大数据，顾名思义，就是运用大数据理念、技术和方法，解决农业或涉农领域数据的采集、存储、计算与应用等一系列问题，是大数据理论和技术在农业上的应用和实践。农业大数据是大数据理论和技术的专业化应用，除了具备大数据的公共属性，必然具有农业数据自身的特点。通常所讲到的农业，实际上应涵盖农村、农业和农民三个层面，具有涵盖区域广、涉及领域和内容宽泛、影响因素众多、数据采集复杂、决策管理困难等特点。狭义的农业生产是指种植业，包括生产粮食作物、经济作物、饲料作物和绿肥等农作物的生产活动等，不仅仅涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等作物生产的全过程各环节，而且还涉及跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘，以及结果的展示与应用，乃至整个产业链的资源、环境、过程、安全等监控与决策管理等。广义的农业生产是指包括种植业、林业、畜牧业、渔业和副业五种产业形式，均应该包含在农业大数据研究的范畴中。随着精准农业、智慧农业、物联网和云计算的快速发展要求，农业数据也呈现出爆炸式的增加，数据从存储到挖掘应用都面临巨大挑战。物联网在农业各领域的渗透已经成为农业信息技术发展的必然趋势，也必将成为农业大数据最重要的数据源。大量的农业工作者和管理者，既是大数据的使用者，也是大数据的制造者。由于农业自身的复杂性和特殊性，农业数据必将从基于结构化的关系型数据类型，向半结构化和非结构化数据类型转变。相对于采用二维表来逻辑表达的关系型数据结构，农业领域更多的是非结构化的数据，如大量的文字、图表、图片、动画、语音/视频等形式的超媒体要素，以及专家经验和知识、农业模型等。大量事实已经证明，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量已大大超过结构化数据。尤其是农业生产过程的主体是生物，易受外界环境和人的管理等因素影响，存在多样性和变异性、个体与群体差异性等，都决定了对数据的采集、挖掘与分析应用的难度。如何挖掘数据价值、提高数据分析应用能力、减少数据冗余和数据垃圾，是农业大数据面临的重要课题。

4．2农业大数据的主要应用

基于目前农业信息技术主要应用领域和产生大数据的主要来源分析，大数据的主要应用领域包括以下几个方面：

①生产过程管理数据：设施种植业、设施养殖业（畜禽和水产等）、精准农业等。提高整个生产过程的精准化监测、智能化决策、科学化管理和调控，是农业信息化的紧迫任务。

②农业资源管理数据：土地资源、水资源、农业生物资源、生产资料等。我国农业资源紧缺、生态环境与生物多样性退化，要在摸清家底的基础上，进一步优化配置、合理开发，实现农业高产优质、节能高效的可持续发展。

③农业生态环境管理数据：土壤、大气、水质、气象、污染、灾害等。需要进行全面监测、精准管理。

④农产品与食品安全管理大数据：产地环境、产业链管理、产前产中产后、储藏加工、市场流通领域、物流、供应链与溯源系统等。

⑤农业装备与设施监控大数据：设备和实施工况监控、远程诊断、服务调度等。在上述应用中，关键是农业环境与资源、农业生产过程、农业产品安全、农业市场和消费的监测和预测等。

⑥各种科研活动产生的大数据，如大量的遥感数据，包括空间与地面数据；大量的生物实验数据，如基因图谱、大规模测序、农业基因组数据、大分子与药物设计等。

4．3农业大数据的主要任务

基于大数据的理论和技术，不断推进农业大数据技术的创新与应用实践，结合国家农业现代化和农业信息化发展战略，突破农业大数据的一些关键技术，谋划和凝练一批农业大数据的示范和应用项目，将大数据提升到与物联网和云计算同等重要的地位，抢占大数据这一新时代信息化技术制高点，推进智慧农业不断发展。在市场经济条件下，农业的分散经营和生产模式，使得在参与市场竞争中对信息的依赖性比任何时候都更加重要：信息和服务的滞后性，往往对整个产业链产生巨大的负面影响。由于市场经济的特点，农业生产很难在全国范围内形成统一规划，致使农业生产受市场波动影响颇大，而且农业生产很多方面是依靠感觉和经验，缺少量化的数据支撑。大数据时代，不仅可以通过建立综合的数据平台，调

控农业生产，还可以记录分析农业种养过程、流通过程中的动态变化，通过分析数据，制定一系列调控和管理措施，使农业高效有序发展。

4．3．1优化整合农业数据资源

我国农业信息技术在经历了多年的发展，研发了涵盖多层面、多领域的农业信息化系统，构建了很多不同级别、面向不同领域的数据资源，形成了庞大的信息资源财富。我国大量的涉农网站，汇集了很多信息资源。但由于体制和利益等原因，这些数据相互之间缺乏统一标准和规范，在功能上不能关联互补、信息不能共享互换、信息与业务流程和应用相互脱节，形成了所谓的信息孤岛。数据缺乏标准、难以共享，必然导致低水平重复建设、数据利用率低、信息资源凌乱分散和大量冗余等。基于云计算构架和大数据技术，整合数据资源、规范数据标准、统一标识和规范协议等，实现计算资源虚拟化建设，是消除数据鸿沟、发展农业大数据资源的关键所在，否则就构不成大数据，就会成为无水之源、无本之木，造成巧妇难为无米之炊的困境。通过构造虚拟化技术平台，实现IT资源的逻辑抽象和统一表示，将在大规模数据中心管理和解决方案交付方面发挥巨大的作用，是支撑云存储和云计算系统的基石。

互联网思维下农业大数据的需求、现状与发展思考

互联网思维下农业大数据的需求、现状与发展思考 摘要：目前农村农产品处于尴尬境遇，一方面的需求旺盛，寻找不到货源，一方面的市场意识薄弱，未能将之放入市场流通。本文通过互联网思维下农业大数据的需求和现状的研究分析，力求寻找解决农业问题的新方法。未来大数据的应用与管理将会是农产品未来竞争的主战场。应当加快无线领域市场营销提供构建，抢先实现与移动互联网新市场潜在客户的无缝对接。以手机APP客户端作为进入移动互联网新市场的突破口，构建无线领域市场营销体系，以个性化的营销服务提高消费群体的忠实度和满意度，是传统农企制胜未来移动互联网市场竞争的关键。 关键词：互联网思维；农业大数据；市场；管理 引言 随着农业物联网的应用，大数据不可或缺，人们可从各种各样类型的数据中快速获取有价值的信息，对大数据的需求正在飙升。农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节，是跨行业、跨专业和跨业务的发展。农作物的监测数据、农业数据、下游数据、经济数据及其他相关数据等源源不断的注入农业大数据的服务平台。 这些数据经过各种专业模型和算法，就能为现代农业提

供全方位的精准农业决策服务。例如“智能施肥系统”根据作物生长温湿度、光照、雨量、二氧化碳及土壤EC/PH值等环境因素扭转目前盲目施肥带来的污染和浪费。“精准灌溉系统”根据不同地区和不同作物生理需水的特点实现精准节水。“病虫害监测预警系统”实时采集农作物现场的有害生物数据与地理数据库、病虫害知识库、气象数据库等融合决策，实现精准施药，避免过度施药，从而提高食品安全。“信息管理系统”根据互联网电子商务数据、政策法规、市场流通等信息实现生产与销售的合理分配，解决“供不应求”或者“菜贱伤农”的问题，培育新型农民和引领农民增收。 1 农业大数据的特点 1.1 数据量庞大 大数据时代的数据量是以PB、EB、ZB为存储单位的，PB级别是常态。数据增长、变化速度快：大数据环境下，数据产生、存储和变化的速率十分惊人，目前因特网上1s产生的数据量比20年前整个因特网所存储的数据量还巨大。数据具有多样性：数据格式除了传统的格式化数据外，还包括半结构化或非结构化数据，并且半结构化、非结构化数据还呈现出逐渐增多的趋势。 1.2 数据多元复杂 农业数据涉及的领域众多，类型复杂。例如仅仅和农作物生产有关的信息就包括气象指标、土壤指标、病虫害指标

智慧农业云平台—基于大数据和云应用的解决方案

智慧农业云平台—基于大数据和云应用的解决方案 一、农业发展的几个阶段： 1．农业1.0时代（原始农业）：以人力为主，辅以简单的生产工具实现劳作。 2．农业2.0时代（机械农业）：以大型农机具替代人力生产，提供效率。 3．农业3.0时代（现代农业）：以自动化生产、规模化种植（养殖）增产增效。 4．农业4.0时代（智慧农业）：以物联网为依托，结合移动互联网实现大数据和云应用，通过精准把控风险、监管过程、追查结果来实现智慧农业的平台化战略。 浙江省智慧农业云平台 二、智慧农业云平台基本架构： 托普云农智慧农业云平台通过基础设备、核心技术、平台服务、服务范围和终端用户实现整体平台的假设。 1．基础设备包括物联网传感器、控制器、数据存储和通信单元实现对物联网感知层、传输层的假设。 2．核心技术包含标准化接口平台、数据安全加密传输存储、数据建模应用和服务器端、web端、PC端、手机端的客户端应用。 3．平台服务包括管理服务（种植管理、行政管理、加工管理、专家坐堂、决策分析）和监控服务（远程监控、自动化监控）。 4．服务范围包括种植业、林业、水利、畜牧业、渔业等。 5．终端用户包括行政管理端、生产种植端、产业链和消费端。

三、智慧农业云平台的基本功能模块： 1．行政管理端可供政府机构、行业协会、企业使用，保护大数据采集监控平台，智能化控制平台。 2．生产种植端包括农业合作社、农户使用的农业生产管理服务平台和农户智能管理服务平台。 3．产业链在生产加工和仓储物流时使用的专家库云平台，政务管理服务平台。 4．消费端供渠道和消费者使用的农业溯源服务平台和移动可信查询终端。 四、托普云农智慧农业云平台的智能化控制： 1．实现对特定设备的接管。 2．通过阈值配置及预案管理实现全自动化。 3．声光电一体化异常触发警报。 五、智慧农业云平台的生产管理服务平台： 1．合作社间独立账户，信息安全保密，可实现产供销业务流程，降低手工记账风险。 2．农机调度系统可实现农机实时位置监控和历史轨迹查询，农机手与指挥中心实时通讯，机手、地块、农机、作业动态绑定，根据实际任务完成情况进行绩效考核。 六、农户智能管理系统： 1．农务信息自查。 2．常见病情回复。 3．疑难杂症会诊。 七、农产品溯源服务平台： 1．溯源（静态溯源、实施溯源）。 2．检验报告。 3．各类证书。 4．优质资源：水质、土壤监测数据。

农业大数据应用平台技术要求

市农业大数据应用平台 建设项目 技术要求 2016年

目录 1技术要求 (3) 1.1项目目标 (3) 1.2建设现状 (3) 1.3建设原则 (4) 1.3.1先进性和成熟性 (4) 1.3.2可靠性和安全性 (5) 1.3.3开放性和标准化 (5) 1.3.4伸缩性和可扩展性 (5) 1.3.5易用性和可控性 (5) 1.4总体要求 (6) 1.4.1技术路线 (6) 1.4.2技术要求 (6) 1.4.3界面设计要求 (8) 1.4.4技术指标要求 (8) 1.5建设内容 (10) 1.5.1门户网站建设 (10) 1.5.2农业项目管理系统建设 (11) 1.5.3现有业务系统整合 (12) 1.6工程控制及验收需求................................................................. 错误！未定义书签。 1.6.1工程控制......................................................................... 错误！未定义书签。 1.6.2总体建设进度................................................................. 错误！未定义书签。 1.6.3里程碑及阶段交付物..................................................... 错误！未定义书签。 1.6.4项目验收......................................................................... 错误！未定义书签。2数据采集设备参数要求 (12)

建立农业大数据平台打造智慧农业

建立农业大数据平台打造智慧农业 从国家的各项政策文件中，我们可以看出，“智慧农业”已经成为未来农业发展的关键词。而要实现智慧农业的目标，那么就势必要加快农业信息化水平建设，其中一个重要的举措就是建立农业大数据平台，让大数据这个“现代工具”充分发挥在我国农业生产中的作用。 浙江省智慧农业云平台 一直以来，农业生产者存在盲目生产的问题，而造成这种问题的原因是因为无法获知农作需求的变化，从而导致信息不对称，而农业大数据的建立有助于解决农业生产、消费的信息不对称问题，比如通过实时收集气候、土壤、水、空气质量、作物生长、鱼禽畜生长，甚至是设备和劳动力的成本及可用性方面的数据，并进行预测分析，可为农业生产提供更科学、更精准的决策支撑，早日实现智慧农业的目标。 同时农业大数据的建立还有助于提高农业生产效率和农产品的品质，比如通过建立综合的数据平台调控农业生产，还可以记录分析农业种养过程、流通过程中的动态变化，通过分析数据，制定一系列调控和管理措施，使农业高效有序发展。 当前，依据农业生产的产业链条划分，农业大数据主要集中在农业环境与资源、农业生产、农业市场和农业管理等领域。其中，农业自然资源与环境数据主要包括土地、气象、生物资源数据和污染、灾害数据等。

我国作为农业大国，一直以来都存在生产效率低，效益低，农民收入低等三低问题，而随着农业物联网技术的发展，为智慧农业的实现带来了契机。而大数据与农林牧渔等传统行业的结合是未来发展的必然趋势，基于土地、气象、环境等行业数据和生产、市场、流通等领域信息的大数据平台的建立，可促进智慧农业高效有序发展。 江省农业厅对外公布了浙江省智慧农业云平台的建设进展。截止目前，已先后建成农业物联网、生态循环、应急预警等10大栏目，归集数据227.03万组，整理近40年的产业统计等数据。接入各地农业物联网示范点118个，视频摄像头525个，能满足农业生态监管、智能生产、休闲观光、应急指挥等需求。 浙江省智慧农业云平台，借助新一代物联网、大数据、3S等信息化技术整合省市县各级涉农资源，以顶层设计方式建成“一个平台一个中心N个应用”。浙江省智慧农业云平台，通过汇聚农业产业、农业“两区”、物联网、植保、农机、畜牧、农资、农经、科教等各级农业业务应用及数据，形成“大农业”数据中心。在构建互联共享的“互联网+农业”信息服务体系基础上，最终实现科学指导农业生产经营管理、政府决策监管和社会公众服务。 从当前浙江智慧农业云平台的建设来看，主要存在四大核心功能，一是形成省级农业数据中心。二是进行农业物联网接入管理。三是构建现代农业综合管理，实现信息系统的集约化建设与统一低成本维护。四是建立应急指挥和灾变预警。通过大数据分析，托网络化、可视化等手段，结合全省视频会议系统开展应急指挥和预警决策，实现全省农业应急联动和统一指挥。 浙江省智慧农业云平台的农业物联网 该平台由浙江托普云农科技股份有限公司全资子公司杭州森特科技研发。眼下农业云平台已整合了浙江省农业物联网、生态循环、农业产业化、种植业管理、质量安全、农村经营、农业机械管理、畜牧业管理、应急预警、农技推广共10块业务资源，形成了浙江省智慧农业大数据中心。在丽水、德清等地，由托普云农提供技术支持的智慧农业云平台建设，也已取得一定的成效。

农业大数据应用

4 农业大数据 4．1农业大数据的内涵， 农业是产生大数据的无尽源泉，也是大数据应用的广阔天地。农业数据涵盖面广、数据源复杂。关于农业大数据，顾名思义，就是运用大数据理念、技术和方法，解决农业或涉农领域数据的采集、存储、计算与应用等一系列问题，是大数据理论和技术在农业上的应用和实践。农业大数据是大数据理论和技术的专业化应用，除了具备大数据的公共属性，必然具有农业数据自身的特点。通常所讲到的农业，实际上应涵盖农村、农业和农民三个层面，具有涵盖区域广、涉及领域和内容宽泛、影响因素众多、数据采集复杂、决策管理困难等特点。狭义的农业生产是指种植业，包括生产粮食作物、经济作物、饲料作物和绿肥等农作物的生产活动等，不仅仅涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等作物生产的全过程各环节，而且还涉及跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘，以及结果的展示与应用，乃至整个产业链的资源、环境、过程、安全等监控与决策管理等。广义的农业生产是指包括种植业、林业、畜牧业、渔业和副业五种产业形式，均应该包含在农业大数据研究的范畴中。随着精准农业、智慧农业、物联网和云计算的快速发展要求，农业数据也呈现出爆炸式的增加，数据从存储到挖掘应用都面临巨大挑战。物联网在农业各领域的渗透已经成为农业信息技术发展的必然趋势，也必将成为农业大数据最重要的数据源。大量的农业工作者和管理者，既是大数据的使用者，也是大数据的制造者。由于农业自身的复杂性和特殊性，农业数据必将从基于结构化的关系型数据类型，向半结构化和非结构化数据类型转变。相对于采用二维表来逻辑表达的关系型数据结构，农业领域更多的是非结构化的数据，如大量的文字、图表、图片、动画、语音/视频等形式的超媒体要素，以及专家经验和知识、农业模型等。大量事实已经证明，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量已大大超过结构化数据。尤其是农业生产过程的主体是生物，易受外界环境和人的管理等因素影响，存在多样性和变异性、个体与群体差异性等，都决定了对数据的采集、挖掘与分析应用的难度。如何挖掘数据价值、提高数据分析应用能力、减少数据冗余和数据垃圾，是农业大数据面临的重要课题。4．2农业大数据的主要应用

智慧农业大数据一体化平台建设和运营综合解决方案

智慧农业大数据一体化管 理平台 建设和运营整体 解 决 方 案

目录 一、概述 (8) 1.1、建设背景 (8) 1.1.1、国家政策 (8) 1.1.2、农业部政策 (8) 1.1.3、省内政策 (9) 1.2、农业信息化推进策略 (9) 1.2.1、四大目标 (9) 1.2.2、三大工程 (9) 1.2.3、十大任务 (9) 1.3、建设目标 (10) 1.4、建设意义 (11) 1.4.1、智慧农业推动农业信息化 (11) 1.4.2、智慧农业提高农业管理水平 (11) 1.4.3、智慧农业保障农产品和食品安全 (12) 1.5、建设内容 (12) 1.5.1、建设农业物联网 (13) 1.5.2、建设农产品生产全过程大数据管理平台 (13) 1.5.3、建设全过程可视化平台 (13) 1.5.4、建设农情预警中心 (13) 1.5.5、建设全流程农业数据库 (13) 1.5.6、建设全周期溯源信息平台 (14) 1.5.7、建设智慧农业生产公共接入平台 (14) 二、现状分析 (15) 2.1、农业管理现状 (15) 2.1.1、数据采集困难 (15) 2.1.2、信息普及困难 (15) 2.1.3、会商培训困难 (15) 2.1.4、监管追溯困难 (15) 2.2、农业生产现状 (16) 2.2.1、传统农业特征明显 (16) 2.2.2、盲目使用化肥农药 (16) 2.2.3、灾害抵御能力不强 (16) 2.2.4、生产积极性不高 (16) 2.3、农业物流现状 (17) 2.3.1、渠道不通 (17) 2.3.2、技术落后 (17) 2.3.3、信息滞后 (17) 2.3.4、多元无序 (17) 2.4、农业市场现状 (17) 2.4.1、市场分析缺乏 (17) 2.4.2、竞争能力弱小 (18) 2.4.3、销售渠道单一 (18)

农业大数据应用云平台功能简介及建设要求

农业大数据应用云平台功能简介及建设要求 截至目前，托普云农大数据应用云平台已建成农业物联网、生态循环、应急预警等10大栏目，归集数据227.03万组；已整理近40年的产业统计等数据；接入各地农业物联网示范点118个，视频摄像头525个，能满足农业生态监管、智能生产、休闲观光、应急指挥等需要。 一、农业大数据应用云平台介绍： 农业大数据应用云平台是托普云农推出的专注于农业领域的集数据资源整合、理论方法共享、分析成果发布、观点交流互动为一体的应用云平台。 1、农业大数据应用云平台是专业、精准、全面的农业数据产品； 2、农业大数据应用云平台是专注于支撑农业领域数据研究的应用工具； 3、农业大数据应用云平台是整合多渠道农业数据，引入数据挖掘展现技术，以专业分析为导向，面向农业相关人员提供数据查询、在线分析、共享交流等应用服务的知识开放平台。 二、农业大数据应用云平台功能简介： 1、农业大数据应用云平台数据： 全面、庞大的数据资源涵盖了专题数据、动态数据、共享数据、涉农企业数据四大模块。平台整合宏观经济、农业、农村等国家权威机构发布的农业相关数

据；高频率的数据更新为用户不断输送新鲜资源；共享数据汇集政府、企业、社会三方数据，打破信息孤岛，实现资源互联互通；独家采集的涉农企业数据，帮助用户准确定位企业以及群体的地理分布 2、农业大数据应用云平台的应用： 平台以专业分析为导向，引入数据挖掘理念，为用户提供多角度、多层次、多维度的农业数据在线分析功能，可视化的技术的加入，让用户轻松实现从数据查询、数据分析到成果展现的一站式操作。数据报表可视化、专题数据可视化、农产品价格可视化这三类可视化应用展示以及带有地理分布、区域统计、梯度分布、密度分布多种空间分析方法的GIS地图应用展示，为用户分析思路提供不同的分析方法，多方面满足用户的分析需求。 3、农业大数据应用云平台互动： 平台开放了个人主页、互加关注、评论等互动模块，在个人主页中，发布的历史专题、历史数据以精彩图文的方式呈现给其他用户；同时“加关注”功能，

农业大数据应用云平台项目可行性研究报告项目建议书

农业大数据应用云平台项目可行性研究报告 中咨国联出品

目录 第一章总论 (9) 1.1项目概要 (9) 1.1.1项目名称 (9) 1.1.2项目建设单位 (9) 1.1.3项目建设性质 (9) 1.1.4项目建设地点 (9) 1.1.5项目负责人 (9) 1.1.6项目投资规模 (10) 1.1.7项目建设规模 (10) 1.1.8项目资金来源 (12) 1.1.9项目建设期限 (12) 1.2项目建设单位介绍 (12) 1.3编制依据 (12) 1.4编制原则 (13) 1.5研究范围 (14) 1.6主要经济技术指标 (14) 1.7综合评价 (16) 第二章项目背景及必要性可行性分析 (18) 2.1项目提出背景 (18) 2.2本次建设项目发起缘由 (20) 2.3项目建设必要性分析 (20) 2.3.1促进我国农业大数据应用云平台产业快速发展的需要 (21) 2.3.2加快当地高新技术产业发展的重要举措 (21) 2.3.3满足我国的工业发展需求的需要 (22) 2.3.4符合现行产业政策及清洁生产要求 (22) 2.3.5提升企业竞争力水平，有助于企业长远战略发展的需要 (22) 2.3.6增加就业带动相关产业链发展的需要 (23) 2.3.7促进项目建设地经济发展进程的的需要 (23) 2.4项目可行性分析 (24) 2.4.1政策可行性 (24) 2.4.2市场可行性 (24) 2.4.3技术可行性 (24) 2.4.4管理可行性 (25) 2.4.5财务可行性 (25) 2.5农业大数据应用云平台项目发展概况 (25) 2.5.1已进行的调查研究项目及其成果 (26) 2.5.2试验试制工作情况 (26) 2.5.3厂址初勘和初步测量工作情况 (26)

2017年互联网+农业大数据平台项目可行性研究报告编制大纲

农业大数据平台项目+2017年互联网可行性研究报告 编制单位：北京智博睿投资咨询有限公司0 本报告是针对行业投资可行性研究咨询服务的专项研究报告，此报告为个性化定制服务报告，我们将根据不同类型及不同行业的项目提出的具体要求，修订报告目录，并在此目录的基础上重新完善行业数据及分析内容，为企业项目立项、申请资金、融资提供全程指引服务。

可行性研究报告是在招商引资、投资合作、政府立项、银行贷款等领域常用的专业文档，主要对项目实施的可能性、有效性、如何实施、相关技术方案及财务效果进行具体、深入、细致的技术论证和经济评价，以求确定一个在技术上合理、经济上合算的最优方案和最佳时机而写的书面报告。 可行性研究是确定建设项目前具有决定性意义的工作，是在投资决策之前，对拟建项目进行全面技术经济分析论证的科学方法，在投1 资管理中，可行性研究是指对拟建项目有关的自然、社会、经济、技术等进行调研、分析比较以及预测建成后的社会经济效益。在此基础上，综合论证项目建设的必要性，财务的盈利性，经济上的合理性，技术上的先进性和适应性以及建设条件的可能性和可行性，从而为投资决策提供科学依据。

投资可行性报告咨询服务分为政府审批核准用可行性研究报告和融 资用可行性研究报告。审批核准用的可行性研究报告侧重关注项目的社会经济效益和影响；融资用报告侧重关注项目在经济上是否可行。具体概括为：政府立项审批，产业扶持，银行贷款，融资投资、投资建设、境外投资、上市融资、中外合作，股份合作、组建公司、征用土地、申请高新技术企业等各类可行性报告。 报告通过对项目的市场需求、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、资金筹措、盈利能力等方面的研究调查，在行业专家研究经验的基础上对项目经济效益及社会效益进行科学预测，从而为客户提供全面的、客观的、可靠的项目投资价值评估及项目建设进程等咨询意见。 报告用途：发改委立项、政府申请资金、申请土地、银行贷款、境内外融资等 关联报告： 互联网+农业大数据平台项目建议书 互联网+农业大数据平台项目申请报告 2 互联网+农业大数据平台项目资金申请报告 互联网+农业大数据平台项目节能评估报告 互联网+农业大数据平台项目市场研究报告 互联网+农业大数据平台项目商业计划书

大数据下的未来智慧农业发展报告

大数据下的未来智慧农业发展报告 作者: 布瑞克咨询来源: 今日头条 一、农业大数据对智慧农业的重要性 随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。物联网的存在使这种基于大数据的采集以及分析变成了一种可能，2009年以来，在国家政策积极鼓励和财政资金大力支持下物联网发展掀起高潮，此后，物联网在工业、农业、交通、物流、城市管理、环境保护、公共安全、医疗、家居等各个领域都开展了应用示范，目前提倡的现代农业精细化生产与物联网技术结合有着巨大的市场需求空间，以感知为前提，人与人、人与物、物与物全面互联的网络平台构筑成功，现代农业悄然步入物联网时代，智慧农业大局初现。 试想，如果农民能随时掌握天气变化数据、市场供需数据、农作物生长数据等等，农民朋友和农技专家足不出户就可观测到大田里的实景和相关数据，准确判断农作物是否该施肥、浇水或打药，不仅能避免因自然因素造成的产量下降，而且可以避免因市场供需失衡给农民带来经济损失。各国政府、社会组织、企业都意识到大数据这场旋风所带来的机遇，开始发力推动大数据在农业领域的跨界应用。 大数据时代，不仅可以通过建立综合的数据平台，调控农业生产，还可以记录分析农业种植养殖过程、农产品流通过程中的动态变化，通过分析数据，同时结合经验，制定一系列调控和管理措施，使农业高效有序发展。 二、农业大数据平台建设 在经历了多年的发展，研发了涵盖多层面、多领域的农业信息化系统，构建了很多不同级别、面向不同领域的数据资源，形成了庞大的信息资源财富。但是由于利益等原因，这些数据相互之前缺乏统一的标准和规范，信息缺乏共享，信息资源与业务脱节，这必然导致数据利用率低下、信息冗余散乱。构造虚拟化技术平台，规范数据标准，将在大规模数据中心管理和解决方案交付方面发挥巨大的作用。 推进农业经济的优化，实现可持续的产业发展和区域产业结构优化调整，进

智慧农业物联网数据云平台解决方案

xx农业物联网+战略 ——基于大数据xx应用的解决方案目录 一、农业发展的几个阶段 (1) 二、智慧农业战略平台基本架构 (2) 三、平台的基本功能模块 (2) 四、平台的智能化控制 (3) 五、生产管理服务平台 (3) 六、农户智能管理系统 (3) 七、农产品溯源服务平台 (3) 八、移动可信查询终端 (4) 一、农业发展的几个阶段 1．农业 1.0时代（原始农业）： 以人力为主，辅以简单的生产工具实现劳作。 2．农业

2.0时代（机械农业）： 以大型农机具替代人力生产，提供效率。 3．农业 3.0时代（现代农业）： 以自动化生产、规模化种植（养殖）增产增效。 4．农业 4.0时代（xx农业）： 以物联网为依托，结合移动互联网实现大数据和云应用，通过精准把控风险、监管过程、追查结果来实现智慧农业的平台化战略。二、智慧农业战略平台基本架构 通过基础设备、核心技术、平台服务、服务范围和终端用户实现整体平台的假设。 1．基础设备包括物联网传感器、控制器、数据存储和通信单元实现对物联网感知层、传输层的假设。 2．核心技术包含标准化接口平台、数据安全加密传输存储、数据建模应用和服务器端、web端、PC端、手机端的客户端应用。 3．平台服务包括管理服务（种植管理、行政管理、加工管理、专家坐堂、决策分析）和监控服务（远程监控、自动化监控）。 4．服务范围包括种植业、林业、水利、畜牧业、渔业等。 5．终端用户包括行政管理端、生产种植端、产业链和消费端。 三、平台的基本功能模块 1．行政管理端可供政府机构、行业协会、企业使用，保护大数据采集监控平台，智能化控制平台。

2．生产种植端包括农业合作社、农户使用的农业生产管理服务平台和农户智能管理服务平台。 3．产业链在生产加工和仓储物流时使用的专家库云平台，政务管理服务平台。 4．消费端供渠道和消费者使用的农业溯源服务平台和移动可信查询终端。 四、平台的智能化控制 1．实现对特定设备的接管。 2．通过阈值配置及预案管理实现全自动化。 3．声光电一体化异常触发警报。 五、生产管理服务平台 1．合作社间独立账户，信息安全保密，可实现产供销业务流程，降低手工记账风险。 2．农机调度系统可实现农机实时位置监控和历史轨迹查询，农机手与指挥中心实时通讯，机手、地块、农机、作业动态绑定，根据实际任务完成情况进行绩效考核。 六、农户智能管理系统 1．农务信息自查。 2．常见病情回复。 3．疑难杂症会诊。 七、农产品溯源服务平台 1．溯源（静态溯源、实施溯源）。 2．检验报告。 3．各类证书。

大数据在智慧农业中的应用

大数据在智慧农业中的应用 一、大数据简介概述： 近年来，农业大数据的研究和应用引起社会各界及国家的密切关注。不可否认，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、大数据不但颠覆了传统的手工劳作方式，也打破了粗放式的传统生产模式，转而迈向集约化、精准化、智能化、数据化。目前的物联网、大数据等技术已经涉及到耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售、畜牧业生产等各环节，可以实现对作物种植、培育、成熟和销售等环节的管理。 在市场经济下滑的大环境下，市场竞争激烈、农产品销售困难的情况下，农业大数据越来越重要。在整体解决方案中，通过采用物联网传感器技术采集作物的数据信息，并将数据反馈至云平台中，渗透到农业生产经营的各环节，为管理决策提供依据。 那么，我们首先就来搞懂农业大数据是什么? 农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节，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。 结合农业本身特点以及农业全产业链切分方式，农业大数据可以分为四类：农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场和农业管理大数据，基本囊括从产到销全过程。农业大数据由结构化数据和非结构化构成，包括土地信息数据，如土地位置、地块面积、海拔高度等;环境信息数据，如气象数据，土壤水分数据，温湿度数据等等;作物信息数据，如作物长势数据，病虫害数据等等。随着农业的发展建设和物联网的应用，农业大数据的应用也越来越广泛，发展农业大数据迎来重大机遇。 那么，接下来我们就来解析农业大数据用在哪里?

从农业市场需求来看，农业大数据可以用于指导农事生产、预测农产品市场需求，辅助农业决策，以此达到规避风险、增产增收、管理透明等预期目标。 从农业生产环节来看，农业大数据可以利用传感器采集气候、土壤大数据，提供农户最佳化的栽种管理决策，协助农民有效管理其农地，并让农民从每一颗种子中提取最高的价值，降低农业成本。 从来农业整体走向来看，通过分析实时环境数据，可以得到农作物当前的长势、地块信息等;通过算法模型可以预测未来环境趋势走向，可以得到精确的未来气候走向、病虫害趋势等;通过分析环境数据整体走向，可以得到精确种植建议、管理指导。 运用农业大数据具体能为农业带来什么好处? 下面托普云农来为大家解析下： 精准生产——预测市场需求 我们经常会看到或听到农户农产品滞销，瓜果蔬菜贱卖或烂在地里的新闻，其实原因归咎于市场供需问题。同时，也会出现出现“蒜你狠”“姜你军”“豆你玩”的供小于求的情况。其实如果能把农业生产过程中的数据汇总起来，要想合理生产实现“供需平衡”并非难事。 比如说，今年安徽某农场葡萄产量高，在当地的市场需求量却很小。通过大数据数据采集发现山东某地葡萄的市场需求高，那么农场管理人就可以尽早联系山东地区的销货商，将葡萄售往山东地区。并且，农场主可以提前通过大数据平台采集的消费者需求报告，进行市场分析，提前规划生产，降低生产风险，帮助

智慧农业项目建设实施方案

智慧农业项目建设实施方案 为切实发挥互联网在农业生产要素配置中的优化和集成作用，推动互联网创新成果与农业生产、经营、管理、服务各领域深度融合，以智慧农业引领驱动农业现代化加快发展，按照农业部等八部门《“互联网+”现代农业三年行动实施方案》和《X市智慧城市建设规划纲要》要求，结合实际，特制订本方案。 一、总体目标 以《“互联网+”现代农业三年行动实施方案》和《X市智慧城市建设规划纲要》为指导，以服务农民、繁荣农村为核心，力争通过3年左右的努力，建成国内领先、具有X特色的智慧农业体系。到X 年，互联网与“三农”的融合发展取得显著成效，农业在线化、数据化取得明显进展，管理高效化和服务便捷化基本实现，生产智能化和经营网络化迈上新台阶，基于精准化种植、可视化管理、自动化追溯、网络化销售、立体化服务、智能化决策的智慧农业雏形基本显现，城乡“数字鸿沟”进一步缩小，大众创业、万众创新的良好局面基本形成，为建设“三个X”提供强力支撑。 二、支撑架构 在中国X公司X分公司建设农业云计算中心和农业大数据处理中心的基础上，重点建设以“一模型、一平台、两中心、三专网、九大业务系统”为核心的智慧农业体系，即智慧农业建设11239工程。“一

模型”：即X智慧农业沙盘模型，利用模型及声、光、电等综合技术手段，全面、直观展示我市智慧农业建设规划。 “一平台”：即X市智慧农业综合指挥平台，“九大业务系统”通过农业云计算中心和大数据处理中心在指挥平台上实时呈现。 “两中心”：即农业云计算中心和农业大数据处理中心。 “三专网”：即全市农业系统电子政务内网和政务外网、农业信息服务网。 “九大业务系统”：即精准物联网生产系统、农业电子商务系统、农业综合信息服务系统、测土配方施肥系统、病虫害监测预警预报系统、农产品质量监管和追溯系统、农业遥感大数据处理系统、基于GIS的都市生态休闲农业智慧服务系统、农业生产资料执法监管系统。 三、工作重点 全市智慧农业项目建设自X年启动至X年底基本建成。X年启动智慧农业主体项目建设，计划建设智慧农业沙盘模型、政务内网；10个以上农业物联网试验示范基地；建设农业遥感大数据处理系统，构建天地一体的农业物联网测控体系和移动测土配方施肥系统；重点扶持5家以上农业电商企业；初步建成市、县、乡、村四级农业综合信息服务系统和市、县、乡、生产基地三级四层农产品质量智能监管和追溯网络。X年在试点基础上，全面实施农业物联网建设工程，推动农产品、农业生产资料和都市生态休闲农业相关优质产品和服务上网销售，扶持壮大农业电商企业，建设X市病虫害监测预警预报系统、

最新农业大数据项目建议书

农业大数据项目 建 议 书

目录 第一章方案介绍 (1) 第二章方案特色 (3) 第三章总体设计 (5) 3.1 、设计原则...................................................................................................5... 3.2 、智慧农业云平台........................................................................................7.. 3.2.1 、农业大数据监控子系统................................................................7.. 3.2.1 、农业大数据监测....................................................................9.. 3.2.2 、农业大数据控制..................................................................1 2 3.2.3 、实时视频直播监控..............................................................1 5 3.2.4 、智能大数据监控硬件产品............................................................... 1.9 3.2. 4.1 、传感器......................................................................2 2 3.2. 4.1.1 、大气环境 ................................................................. 2.2 3.2. 4.1.2 、土壤环境 ................................................................. 2.8 3.2. 4.1.3 、水体环境 ................................................................. 3.0 3.2. 4.2 、执行器......................................................................3 2 3.2. 4.2.1 、风机..............................................................3 2 3.2. 4.2.2 、遮阳..............................................................3 3 3.2. 4.2.3 、喷滴灌..........................................................3 3 3.2. 4.2.4 、侧窗..............................................................3 4 3.2. 4.2.5 、水帘..............................................................3 4 3.2. 4.2.6 、阀门..............................................................3 5 3.2. 4.2.7 、加温灯..........................................................3 5 3.2. 4.2.8 、水肥一体化设备................................................ 3. 6 3.2. 4.3 、监测站......................................................................3 7 3.2. 4.3.1 、智能气象监测站................................................ 3. 7 3.2. 4.3.2 、智能土壤监测站................................................ 3. 8

农业大数据服务平台项目可行性研究报告 编制大纲

2017年农业大数据服务平台项目可 行性研究报告 编制单位：北京智博睿投资咨询有限公司

农业大数据服务平台项目基本情况 1.1.1 农业大数据服务平台项目名称 1.1.2 农业大数据服务平台项目选址 1.1.3 农业大数据服务平台项目承担单位 1.1.4 农业大数据服务平台项目建设目标及定位 1.1.5 建设内容及规模 1.1.6 投资估算与资金筹措 1.1.7 农业大数据服务平台项目建设期限 1.1.8 农业大数据服务平台项目效益 1.1.9 主要技术经济指标 可行性研究依据与范围 1.2.1 报告编制依据 1.2.2 报告研究范围 可行性研究结论、问题及建议 1.3.1 研究结论 1.3.2 问题及建议 第二章农业大数据服务平台项目背景与建设的必要性农业大数据服务平台项目提出的背景 2.1.1政策背景 2.1.2 农业大数据服务平台项目提出理由

2.2.1 农业大数据服务平台项目的建设符合国家和地方相关政策2.2.2 农业大数据服务平台项目的建设有利于保障经济圈建设的需要 2.2.3有利于提升XX市产业科技含量 2.2.4是增加当地就业机会的需要 第三章农业大数据服务平台项目建设地址和建设条件 农业大数据服务平台项目选址 3.1.1 选址原则 3.1.2 场址选择 建设条件 3.2.1地理位置 3.2.2 自然气候条件 3.2.3 外部交通条件 3.2.4 农业大数据服务平台项目施工条件 第四章农业大数据服务平台项目市场分析 我国XX市场概况 4.1.1我国农业大数据服务平台发展现状 4.1.2我国农业大数据服务平台市场发展前景 我国XXX市场概况

农业大数据在农业经济管理中的应用分析

农业大数据在农业经济管理中的应用分析 摘要：随着科学技术的发展，我国的大数据技术有了很大进展，大数据的应用成了当前时代发展的主要趋势，在发展中的许多领域都使用了大数据进行管理，大数据对于我国经济发展具有极其重要的意义。近些年来我国在农业上的发展迅速，在农业上，经济与生产的管理都得到了优化，但为了适应时代的不断进步，农业上的发展仍然存在一些普遍的问题，而可持续发展成了当前我国农业方面的主要趋势，我国要在农业经济管理方面进行不断的优化，从而让我国的农业发展更加快速，本篇文章通过介绍农业大数据对于农业经济管理中的一些应用，希望能够为往后的农业发展做出贡献。 关键词：农业大数据；经济管理；应用 引言 随着信息化技术的发展，农业经济面临转型，现代化农业成为发展的必然趋势。积累和开发农业大数据，应用大数据和信息技术来提高农业管理水平，实现科学高效的农业运营，朝着智慧农业的方向发展是农业经济的发展新目标。智慧农业借助大数据和物联网技术以及云计算等方式与农业生产经营过程相结合，对农作物的生长周期实施智能化监控，采用先进技术进行操作和管理，减少资源浪费，提高农业收益。 1 农业经济管理概述 农村经济管理是一种管理活动，在农业的生产过程中，对生产、交换和分配等经济活动实施规划、组织、控制与调整，从而实现经济既定目标。农村经济管理作为农村工作的重点是农业经济发展的主要内容，比如可根据市场需求对农业实施宏观调控，科学调度劳动力、资金和政策等倾向，从而促进经济和社会的有效发展，并带来可观的经济与社会效益。 2 农业大数据发展面临的机遇 我国应高度重视农业大数据在农业经济方面的应用，要不断的将农业的产品生产及加工产业和农业的大数据进行结合，在繁荣的农业现代与互联网信息时代中，不断的为农业智慧进行更新和完善其核心与组成。淘汰以往的传统农业，创造新型的现代化农业，是当前主要的目标，但在这个时期却存在着许多普遍的问题，农产品的质量要求不断被提高，消费者的生活质量增强，农产品的种类不够丰富，导致资源缺乏，气候变化对农产品的收获影响较大，甚至出现一些自然灾害，严重的影响农产品的安全，这些问题较为繁杂而又不容易逐个解决，这时，大数据对于这些问题的解决就起到了关键的作用，通过大数据进行资源收集，改变以往的农业生产方式。与此同时，各级政府要通过出台不同的政策不断的促进农产品的生产方式，积极的促进农业中的大数据发展，使得大数据在农业经济中取得较好的应用。通过使用大数据分析农业的发展形式是农业发展的基础，而当前大数据的应用已经进入了初级阶段，互联网对数据的处理要不断优化，让大数据获取信息的能力大幅度的提升，大数据时代的到来，我国也不断地进行数据的积累，已经掌握了大部分的信息及图片，视频信息，让全面进行农业现代化的目标更新一步，相关的科学人员要不断地进行研究与创新，从数据之中收获更多有效的信息，让大数据的应用更加具有实际效果，农业大数据通过对气候的分析与资源环境的分析，初步解决了由于气候问题对农产品生产力的影响，农业大数据

大数据在智慧农业中的应用

大数据在智慧农业中的应用

大数据在智慧农业中的应用 一、大数据简介概述： 近年来，农业大数据的研究和应用引起社会各界及国家的密切关注。不可否认，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、大数据不但颠覆了传统的手工劳作方式，也打破了粗放式的传统生产模式，转而迈向集约化、精准化、智能化、数据化。目前的物联网、大数据等技术已经涉及到耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售、畜牧业生产等各环节，可以实现对作物种植、培育、成熟和销售等环节的管理。 在市场经济下滑的大环境下，市场竞争激烈、农产品销售困难的情况下，农业大数据越来越重要。在整体解决方案中，通过采用物联网传感器技术采集作物的数据信息，并将数据反馈至云平台中，渗透到农业生产经营的各环节，为管理决策提供依据。 那么，我们首先就来搞懂农业大数据是什么? 农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节，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。 结合农业本身特点以及农业全产业链切分方式，农业大数据可以分为四类：农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场和农业管理大数据，基本囊括从产到销全过程。农业大数据由结构化数据和非结构化构成，包括土地信息数据，如土地位置、地块面积、海拔高度等;环境信息数据，如气象数据，土

壤水分数据，温湿度数据等等;作物信息数据，如作物长势数据，病虫害数据等等。 随着农业的发展建设和物联网的应用，农业大数据的应用也越来越广泛，发展农业大数据迎来重大机遇。 那么，接下来我们就来解析农业大数据用在哪里? 从农业市场需求来看，农业大数据可以用于指导农事生产、预测农产品市场需求，辅助农业决策，以此达到规避风险、增产增收、管理透明等预期目标。 从农业生产环节来看，农业大数据可以利用传感器采集气候、土壤大数据，提供农户最佳化的栽种管理决策，协助农民有效管理其农地，并让农民从每一颗种子中提取最高的价值，降低农业成本。 从来农业整体走向来看，通过分析实时环境数据，可以得到农作物当前的长势、地块信息等;通过算法模型可以预测未来环境趋势走向，可以得到精确的未来气候走向、病虫害趋势等;通过分析环境数据整体走向，可以得到精确种植建议、管理指导。 运用农业大数据具体能为农业带来什么好处? 下面托普云农来为大家解析下：

农业大数据平台设计报告

农业大数据平台设计说明书 *************** 2018年6月

修订记录 序号修订说明修订人修订日期版本号 1) 2) 3)

1.系统概述 (5) 1.1系统名称 (5) 1.2编写目的 (5) 1.3项目背景 (5) 1.4建设目标 (5) 1.5建设内容 (6) 1.6术语定义 (7) 1.7参考资料 (8) 2.总体设计 (10) 2.1业务架构图 (10) 2.2技术架构 (10) 2.3系统关键技术设计 (12) 2.4数据库总体设计 (13) 3.运营体系设计报告 (16) 3.1环境因素 (16) 3.2种植过程监管系统 (18) 3.3养殖过程监管系统 (21) 3.4农资营销 (23) 3.5仓储物流 (26) 3.6食品加工 (29) 3.7市场交易 (30) 3.8电子商务 (32) 3.9检验检测 (33) 3.10农业地图 (34) 3.11农经信息 (36) 3.12标准系统 (37) 4.支撑体系设计报告 (39) 4.1农资监管 (39) 4.2安全追溯 (40) 4.3生产调控 (42) 4.4数据应用 (43) 4.5产权管理 (44) 4.6扶贫政策 (45) 5.服务体系设计报告 (47) 5.1金融服务 (47) 5.2科技服务 (48) 5.3人工市场 (49) 5.4外贸服务 (50) 5.5双创服务 (53) 5.6品牌包装 (54) 5.7信用体系 (55) 5.8电子交易 (56) 6.安全性设计 (58)

6.1数据存储级安全实现 (58) 6.2应用系统级的安全措施 (58) 6.3系统平台级安全 (59)