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。

浅谈农业大数据在农业生产中的作用

浅谈农业大数据在农业生产中的作用 1. 大数据的起源是什么： “大数据”一词，最早由阿尔文?托夫勒在1980年发表的《第三次浪潮》中提过。其后，随着物联网、云计算、移动互联、智能终端等技术的发展，大数据才迅速进入人们的视野。《Nature》和《Science》杂志先后对大数据做了专题性介绍，美国等国家纷纷提出大数据研究与发展计划以及相关战略，我国也于2012年多次以大数据为主题召开会议，大数据一夜之间成为广泛关注的焦点。 2. 什么是农业大数据： 农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。它保留了大数据自身具有的规模巨大（volume）、类型多样（variety）、价值密度低（value）、处理速度快（velocity）、精确度高（veracity）和复杂度高（complexity）等基本特征，并使农业内部的信息流得到了延展和深化。 3. 农业大数据类型有哪些： 根据农业的产业链条划分，目前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。

（1）农业自然资源与环境数据。主要包括土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据和灾害数据。 （2）农业生产数据包括种植业生产数据和养殖业生产数据。其中，种植业生产数据包括良种信息、地块耕种历史信息、育苗信息、播种信息、农药信息、化肥信息、农膜信息、灌溉信息、农机信息和农情信息；养殖业生产数据主要包括个体系谱信息、个体特征信息、饲料结构信息、圈舍环境信息、疫情情况等。 （3）农业市场数据包括市场供求信息、价格行情、生产资料市场信息、价格及利润、流通市场和国际市场信息等。 （4）农业管理数据主要包括国民经济基本信息、国内生产信息、贸易信息、国际农产品动态信息和突发事件信息等。 4. 农业大数据技术是什么； 如果将农业大数据的应用比作“汽车”，支撑起这些“汽车”运行的“公路”就是云计算。云计算技术在数据存储、管理与分析等方面的支撑，使得农业大数据彰显出巨大的价值。 根据大数据处理的生命周期，大数据的技术体系包括大数据的采集与预处理技术、大数据存储与管理技术、大数据计算模式与系统、大数据分析与挖掘技术、大数据可视化分析技术及大数据安全技术等。 随着海量信息的爆发，农业跨步迈入大数据时代。统一数据标准和规范，构建农业基准数据（即以农业信息的标准和规范为基础，以现代信息技术为手段，收集并整理的产前、产中、产后各环节的基础精准数据），推动数据标准化，并综合使用农业大数据的相关技术，建设农业大数据平台，对农业大数据进行分析、处理和展示，并将所得结果应用到农业的各个环节，才能更好的推动我国传统农

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)

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

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，

大数据关键技术和在农业中的可能应用

中国农业大学 课程论文（2014-2015学年秋季学期）

大数据关键技术和在农业上的可能应用大数据就是大交易数据、大交互数据和大数据处理的总称。大数据带来了信息技术的变化，表现在数据处理方法由原来的收集、精选变为生成、粗筛，数据模型因大量的数据变得简单，利用集群的计算模式和高效并发的存储方式。 大数据的基本处理流程如下， （1）采集。利用多种轻型数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作，特点和挑战是并发系数高； （2）导入/预处理。将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。特点和挑战是导入数据量大。 （3）统计/分析。统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求。特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 （4）挖掘。基于前面的查询数据进行数据挖掘，来满足高级别的数据分析需求，特点和挑战是算法复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都大。 大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 一大数据关键技术 1.云计算 如果说云计算改变了IT,那么大数据则改变了业务。通过大数据的业务需求，为云计算的落地找到了实际应用。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 2.采集技术 与传统数据采集相比，大数据技术在数据采集方面采用了一些新的方法。1）系统日志采集方法。很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。2）网络数据采集方法：对非结构化数据的采集。网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。3）其他数据采集方法。对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据，可以通过与企业或研究机构合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。 3.存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL 数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。不同类型的NoSQL数据库具有不同的数据存储模型，数据间的关联关系和索引方式各部相同，分别使用不同应用的需要。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。总体而言，非关系型数据库引擎关注关系型数据库引擎的限制，如索引、流媒体和高访问量的网站服务。在这些领域，相较关系型数据库引擎，NoSQL的效率明显更高。 4.数据挖掘 数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有，1）分类。首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。2）回归分析。回归分析方法反应的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系。3）聚类。聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定

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

大数据在农业中的应用(上传版)

大数据在农业中的应用 摘要：结合大数据系统的一般结构，介绍和对比了当前大数据领域在文件存储、数据处理和数据库领域的关键技术。分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基木概念、典型的4“V”特征以及重点应用领域.通过各种技术的对比，得到了一些分析结果。农业数据具有容量大、关联性强、复杂多变等特点。大数据技术能从庞大的数据集合中寻找有价值的数据和知识。推动大数据技术在农业领域的实践和应用，对把握农业信息内在联系和规律意义重大。 关键词：大数据；数据分析；关键技术；农业；应用 随着移动互联网、物联网和云计算技术的迅速发展，开启了移动云时代的序幕，大数据（Big Data）也越来越吸引人们的视线。人们通过网络无障碍交流、交换信息和协同工作，互联网的出现缩短了人与人、人与世界之间的距离，整个世界连成一个“地球村”。与此同时，借助互联网的高速发展、高内存高性能的存储设备和存储介质的出现、数据库技术的成熟和普及，人类在日常学习、生活、工作中产生的数据量正以指数形式增长，呈现“爆炸”状态[1]。“大数据问题”（Big Data Problem）就是在这样的背景下产生的，成为科研学术界和相关产业界的热门话题，吸引着越来越多的科学家研究大数据带来的相关问题。 大数据的“大”不仅仅体现在数据的海量性，还在于其数据类型的复杂性。随着报表、账单、影像、办公文档等在商业公司中得到普遍使用，互联网上视频、音乐、网络游戏不断发展，越来越多的非结构化数据进一步推动数字宇宙爆炸。数据海量而复杂，这是对大数据的诠释。与传统的数据相比，大数据具有规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）和低价值密度（Value）的4V特点[2]。规模性和高速性是数据处理一直以来研究和探讨的问题，多样性和价值密度低是当前数据处理发展中不断显现出来的问题，而且在可以预见的未来，随着智慧城市、智慧地球等各种新设想的不断成为现实，上面的4种问题将会变得更加凸显，而且是不得不面对的问题。 处于发展中国家前列的中国，大数据的应用处于起步阶段。在工信部发布的物联网“十二五”规划中，把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一提出，其

大数据在智慧农业中的应用展望

大数据在智慧农业中的应用展望 概要：在大数据时代下，将智慧农业与大数据技术相结合，不仅使农业的生产方式得到了创新，而且资源利用率也获得了显著提升，使农业生产更加科学、更加现代化。。因此，本文将对大数据在智慧农业中研究与应用展望进行深入探讨，以供参考。 当前，为了解决人民群众的口粮问题，我国对于农业方面的投入持续增加。此外，随着信息化技术的发展，大数据时代已经悄然来临，对于农业工作者来说，其需要对大数据时代有着更加深入的理解，并要在智慧农业中增加大数据的应用力度，从而进一步加快我国智慧农业的发展步伐，提升农业生产水平，对加快我国智慧农业的发展步伐可起到十分积极的作用。 一、智慧农业概述 所谓智慧农业，指的是通过使用大数据处理分析技术，对各类信息数据进行整合，例如，生物信息、气候信息以及环境信息等，不仅可弥补以往专家系统的不足，而且可多角度、全方面地为农民的决策提供准确依据，有助于进一步提升农作物的产量，属于我国今后农业发展的重要方向。 二、大数据的概念与特征 在智慧农业中，大数据的作用不可替代。对于大数据来说，其不仅存在海量的数据信息，并且数据信息具有极高的应用价值。当前，随着云计算、互联网技术的逐步发展，智慧农业成为了我国农业现代化发展的关键一环。大数据的特征，即：1）体量大。在智慧农业中，存在着海量的数据信息。2）速度快。随着智慧农业的不断推进，数据信息的产生速度十分迅速。3）多样性。由于影响农作物产量的因素比较多，所以需要收集信息的种类也更多，更加多样。4）真实性。为了给决策者提供决策依据，农业数据必须要真实、可靠。5）价值巨大。大数据具有十分巨大的应用价值，所以需要不断地挖掘数据信息，为有价值的决策提供有力支撑。 三、智慧农业大数据类型

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)

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：

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

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

大数据智慧农业

围绕农业部门政府职能转变和现代农业发展的建设需求，以提升政府管理和服务水平、推动农业产业化发展为目标，集成应用现代信息技术，围绕农业大数 据真实采集、综合管理与服务构建三大功能平台---大数据采集平台、智慧农业管理平台和综合信息服务平台，提升农牧业综合管理和服务效能，推进现代农 牧业快速发展。 农业大数据综合服务平台包含：大数据采集平台、智慧农业管理平台、综合 信息服务平台三大板块。 一、大数据采集平台：围绕政府管理农牧业的需求，充分利用移动互联、物联网、3S和报表等技术，建设APP采集系统、物联网采集系统和报表采集系统，实现植物病虫害、动物疫病、气象、土壤、土地、农产品质量安全状况、 农情、农产品市场信息、农产品市场信息、农村土地承包经营权、农业劳动力 资源等数据资源的正确采集。

二、 （一）区域资源管理： 根据政府对农牧业生产管理和市场监管等职能，以“种什么、怎么种、卖到哪“为抓手，建立智慧农业管理平台，实现对农业资源、农业产业发展、植物病虫害、动物疫病、农产品质量安全、农产品流通等重要环节的数据分析，为政府和农牧业管理服务部门的决策和管理服务提供数据。

农情信息管理系统是以“功能完善、协调高效、信息共享、监控严密、安全稳定、保障有力”为总体目标，充分利用信息网络技术，建立一个实现横向（涉 及财政、物价、统计、国土、气象、水利、粮食等机构等）共享、纵向（贯穿 自治区、市、县等多级）互联，能够及时对农情信息进行采集监测、汇总审核、分析统计、预警、预测/预报的农情信息报送管理系统。系统通过标准接口，与农业部农情信息调度系统、自治区农业厅及相关业务部门信息系统进行对接， 实现农情信息采集业务全过程的互联互通和信息共享。通过本系统的建设，实 现如下目标： 1.对各类农情信息进行汇总、分类及综合分析，制定统计指标，归口管 理，实现全厅农情信息的融合与共享，消除“信息孤岛”。 2.满足新形势下全区农业经济运行情况分析的需求，对产量、成本、价 格、产值等进行统计分析。 3.满足农情实时调度、分析以及会商的需求，实现对农产品的预警监测， 为科学指导农业生产奠定基础。 农情信息管理系统目前完成农业信息采集报送（PC填报和移送终端采集）、农业数据报表、ETL数据管理、消息发布、数据查询统计、权限管理等6大功

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

2019年农业龙头企业经营发展状况调研报告

农业龙头企业经营发展状况调研报告 近十年来，**县委、县政府立足本地资源特色，坚持把加快龙头企业发展作为调优农业结构、推进农业产业化进程、促进农民增收和财税增长的重要手段，在不断加大扶持引导力度，做足规模、品牌、特色效益文章的基础上，促使农业龙头企业得到了健康快速发展，彰显了农业产业化经营理念的无穷魅力。 一、**县农业龙头企业经营发展现状 1、重点龙头企业数量迅速增加 在政府引导和市场的促动下，20**年前，全县成功申报市级以上龙头企业数仅为7家，20**年，全县经申报认定的市级以上龙头企业个数就达到了11家，其中省级有2家，分别是龙王垭茶叶有限公司和华驰医药化工有限责任公司；市级有9家，分别是梅子垭茶场、十堰科马协力魔芋食品有限公司、十堰兴科牧业有限公司、方圆魔芋食品发展有限公司、湖北月亮神保健品有限公司、十堰云浩药业有限公司、湖北顺溪豆制品有限公司、**高山食品有限公司和湖北灵山源酒业开发有限公司 2、规模实力逐步壮大，区域特色产业雏形呈现 立足山区实际，抢抓惠农政策机遇，发展地方特色产业，逐步形成了区域化布局，基地化生产，规模化经营、龙头企业经济实力逐步增强，支柱产业雏形呈现。如依托龙王垭茶叶有限公司和梅子垭茶场、全县茶叶产业规模快速扩张，截止20**年，全县茶园面积已达到18万亩，

年产茶叶500万斤，产值达到了4亿元，茶农从茶叶产业中获得的人均收入在2500元以上。 3、产业辐射带动力强，给农民带来较大实惠 截止20**年，全县茶叶、魔芋、药材、蔬菜、烟叶等农产品基地规模已达到45万亩，全县农民人平超过1亩，仅龙头企业就辐射带动农户数达到6.8万户，已覆盖80%以上的农户，农民人平从产业中获得直接经济收入达850多元，占农民人均纯收入2805元的30%。 在11家龙头企业中，尤其以龙王垭和梅子垭茶场的辐射带动农户数最强，直接辐射带动农户数就达到4.2万户，约18万人直接靠茶叶生产经营达到小康生活水平。 二、龙头企业生产经营中存在的主要问题 1、有品无名，竞争力差，市场占有率低。 正如群众所言，**龙峰茶和梅子垭贡茶，虽是“2008湖北十大名牌农产品”，但在全省茶叶大县的命名中却是大榜无名，原因就在茶叶产量和销售收入跟不上来，知名度仍然有限于本省本市内，茶叶产业化生产起步晚，茶文化氛围不浓，影响力欠缺，致使市场占有率低。 2、企业规模偏小，产品技术含量低，带动农户增收能力有限。 如本县顺溪豆制品、高山食品等几家农特产品加工企业，只是对农副土特产品的简单型生产加工包装，产品科技含量很低，很难带来高附加值的利润，因此对农户的带动增收能力有限，农户从事产业基地建设和产品原材料供应的积极性不高，导致农业原材料供应不稳。 3、发展资金短缺，企业投入困难，企业生产面临停滞状态。