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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

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

农户在农事方面做出更明智的决策。

自动化生产——农业环境监测

通过农业大数据,可以通过传感器对农作物的生产环境进行检测从而感知农作物的生产。通过采集农作物生长环境中的各项指数数据,再把这些采集的数据放到本地化的或云端的数据中心,从而对农业生产的历史数据和实时监控数据进行分析,提高对作物种植面积、生产进度、农产品产量、天气情况,气温条件,灾害强度,土壤湿度的关联监测能力。

比如系统监测一号大棚的土豆土壤湿度不足,那么就可以及时填充土壤湿度,比如监测三号大棚的辣椒色泽浅,那么就可以通过数据分析出原因,如果是缺乏养分那就需要及时的施肥。试想如果在作物的生长过程中,气候灾害可以得到规避及科学有效防治措施,种植方法可以得到有效指导,那么随之而来的将会是产量的稳产甚至提高,从源头上提高农业生产效率。

供应链追踪——实现农产品可追溯

食品安全是当下国人持续关注的焦点,在美国,每年约有7,600万人患上食源性疾病,导致5,000例死亡。在发达国家,40%的食物被丢弃,包括10%到15%的农产品。随着农产品供应链的延长以及不良商家的投机倒把,追踪和监督农产品变得越来越重要。

利用农业大数据技术平台,可以实现从田间到餐桌每一个过程的追踪。

大数据正在被用来改善各个环节,农产品生产商、供应商和运输者使用物联网传感器技术、扫描设备和分析工具来监控收集供应链的相关数据。比如生产和运输过程当中的农产品的品质可以通过带有GPS功能的传感器进行实时监控,有助于预防食源性疾病和减少供应链浪费。

同时,农业“大数据”有助于开展农产品监测预警,通过深入挖掘并有效整合散落在全国各农业产区的农产品生产和流通数据,进行专业分析解读,为农产品生产和流通提供高效优质的信息服务,以提高农业资源利用率和流通效率,从源头上保障食品安全。

智慧化农业——拉动农业产业链

运用地面观测、传感器和GPRS信息技术等,加强农业生产环境、生产设施和动植物本体感知数据的采集、汇聚和关联分析,完善农业生产进度智能监测体

系,加强农业数据实时监测与分析,提高农业生产管理、指挥调度等数据支撑能力。同时,推进农业大数据技术在种植、畜牧和渔业等关联产业生产中的应用,拉动农业产业整体内需,从农业生产,到农业市场、农产品管理,农业大数据将会大幅提高农业整条产业链的效率。

通过农业大数据的利用,实行产加销一体化,将农业生产资料供应,农产品生产、加工、储运、销售等环节链接成一个有机整体,并对其中人、财、物、信息、技术等要素的流动进行组织、协调和控制,以期获得农产品价值增值。打造农业产业链条,不但有利于增强农业企业的竞争能力,增加农民收入和产业结构调整,而且有助于农产品的标准化生产和产品质量安全追溯制度的实行。

农业大数据发展方向

1、农业大数据普及范围的扩大。在中国,生产环节农业大数据应用前提应是偏于集约化管理的土地经营,生产决策的指导更多的是对面而很难做到对独立的点。我国是农业大国,我国农业环境分布差异由南到北因地制宜,集约化农业目前集中在东北、新疆、河南、江苏等农业大省。由具备集约化、大规模特征农业生产经营主体或政府示范为核心,逐步推广农业大数据生产指导。

2、农业大数据基础设施逐渐完善。农业大数据的应用离不开源头数据的采集,涉及对数据信息量、数据精度等一系列基本要求,结合物联网、农业数据云平台、卫星遥感平台等,逐渐完善农业大数据基础设施建设。

3、农业大数据技术日臻完善。农业大数据技术普及,除了数据获取基础设施的完善,还需对数据分析、挖掘的方法有进一步提升。加强数据挖掘、关联分析、知识发现等大数据技术在农业中的应用。

我国农业数据历史长、数量大、类型多,但长期存在底数不清、核心数据缺失、数据质量不高、共享开放不足、开发利用不够等问题,无法满足农业发展需要。

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快速发展,各种类型的海量数据快速形成,为解决我国农业农村大数据发展面临的困难和问题提供了有效途径。举例来说,托普云农研发的智慧信息云平台,从物联网及云端运算之应用出发,采集农业农产品生产及销售环节中产品,营销、客户、订单等数据信息建立模型,将各数据单元综合到一个平台上进行处理分析,提供最适的农业解决方案,一方面提高农产品的品质和产量,降低生产成本;另一方面则可以合理进行农业资源配置,进而有效地进行精准生产。

浙江托普云农科技股份有限公司

智慧农业综合解决方案服务商!

浙江托普云农科技股份有限公司潜心12年致力于中国农业信息化的发展,是以农业信息化为核心,智能硬件为基础,系统平台可集成,服务网络覆盖全国的农业信息化综合解决方案服务商,创新地将物联网、云计算等信息技术运用在了农业领域,助推我国农业现代化发展。

托普云农智慧农业整体解决方案在政府职能端和产业应用端统筹规划,合理布局。以省、市、县作为基点,建立智慧农业综合服务平台,大田、水产、养殖、设施农业等监控系统,为三农问题建立了一套完善的技术解决方案。拥有顶层设计-方案制定-实施应用-技术支撑全套服务的丰富经验。目前已在全国上千家农业示范基地落地应用,上万套监测设备稳定运行中。

迄今已荣获国家发明专利5项,国家实用新型专利40项、产品软件著作权70余项,被认定为国家高新技术企业、浙江省级院士工作站、省级企业研究院、全国传感器标准成员单位,拥有大量完全自主知识产权的技术和产品,公司始终立足农业物联网关键技术研发,通过应用示范,探索农业物联网的产业化应用。

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农业大数据引领智慧农业发展

农业大数据引领智慧农业发展 近年来,我国农业现代化取得巨大成就,正逐步摆脱“靠天吃饭”的传统印象。从数据监控与机械化的发展来看,我国农业发展的潜力巨大。 目前,从土壤分析到作物种植,从天气监测到施肥撒药等,由大数据和人工智能驱动的智慧农业,正在逐步改变着我国现有的农业生产方式,现代化农业正催生出一个巨大的市场。推进物联网、大数据等新技术在农业领域的应用和发展,有利于推动农业结构战略性调整和转变发展方式,为实现农业集约化和高产、优质、高效、生态、安全的目标提供了物质基础。 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。 农业大数据由结构化数据和非结构化构成,随着农业的发展建设和物联网的应用,非结构化数据呈现出快速增长的势头,其数量将大大超过结构化数据。农业大数据的特性满足大数据的五个特性,一是数据量大、二是处理速度快、三是数据类型多、四是价值大、五是精确性高。包括以下几种: 1、从领域来看,以农业领域为核心(涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业),逐步拓展到相关上下游产业,并整合宏观经济背景的数据,包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。

2、从地域来看,以国内区域数据为核心,借鉴国际农业数据作为有效参考;不仅包括全国层面数据,还应涵盖省市数据,甚至地市级数据,为精准区域研究提供基础; 3、从专业性来看,应分步实施,首先是构建农业领域的专业数据资源,其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源。 大数据的本质上是指不仅数据量庞大,而且还具有结构复杂、数据类型多样等特征,特别是其中蕴含巨大的应用价值,这类数据依赖传统技术难以处理应用。 我国农业大数据的发展呈现出了良好的势头,在农业领域的应用前景广阔,在农业信息化展区,“隐藏”在模拟麦田间的传感器“机器人”和空中的无人机引起很多观众驻足观看。据了解,传感器可以感知田间和空气中的温度、湿度等信息,将信息传到卫星再回传到无人机,无人机就自动实施喷药等作业,不仅节省人工,而且更加环保,数据更加精准。 物联网、大数据、云计算……原本乡土的农业开始时尚起来,信息化不仅推动农业生产方式改变,也深刻改变着农产品消费方式。据统计,我国已筛选出310项农业物联网成果,涉及农作物“四情”监测、设施农业、畜禽水产养殖、农机作业调度、农产品质量安全等。 农业大数据推动了信息资源开放共享,大力发展农业大数据,推动智慧农业快速发展。

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

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)

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

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

智慧农业最全版政策

智慧农业最全版政策+规模+布局+趋势分析何为智慧农业? 简而言之,智慧农业就是将物联网技术运用到传统农业中去,运用传感器和软件通过移动平台或者电脑平台对农业生产进行控制,使传统农业更具有“智慧”。除了精准感知、控制与决策管理外,从广泛意义上讲,智慧农业还包括农业电子商务、食品溯源防伪、农业休闲旅游、农业信息服务等方面的内容。 经中商产业研究院分析整理,总结出我国大力发展智慧农业主要有以下三大作用: 资料来源:中商产业研究院整理 (1)“智慧农业”能够有效改善农业生态环境。将农田、畜牧养殖场、水产养殖基地等生产单位和周边的生态环境视为整体,并通过对其物质交换和能量循环关系进行系统、精密运算,保障农业生产的生态环境在可承受范围内,如定量施肥不会造成土壤板结,经处理排放的畜禽粪便不会造成水和大气污染,反而能培肥地力等。 (2)“智慧农业”能够显着提高农业生产经营效率。基于精准的农业传感器进行实时监测,利用云计算、数据挖掘等技术进行多层次分析,并将分析指令与各种控制设备进行联动完成农业生产、管理。这种智能机械代替人的农业劳作,不仅解决了农业劳动力日益紧缺的问题,而且实现了农业生产高度规模化、集约化、工厂化,提高了农业生产对自然环境风险的应对能力,使弱势的传统农业成为具有高效率的现代产业。 (3)“智慧农业”能够彻底转变农业生产者、消费者观念和组织体系结构。完善的农业科技和电子商务网络服务体系,使农业相关人员足不出户就能够远程学习农业知识,获取各种科技和农产品供求信息;专家系统和信息化终端成为农业生产者的大脑,指导农业生产经营,改变了单纯依靠经验进行农业生产经营的模式,彻底转变了农业生产者和消费者对传统农业落后、科技含量低的观念。另外,智慧农业阶段,农业生产经营规模越来越大,生产效益越来越高,迫使小农生产被市场淘汰,必将催生以大规模农业协会为主体的农业组织体系。 现阶段我国农业发展到农业时代,农业的发展也走上了新的台阶,开始了智慧农业之路。90年代,是智慧农业的发展期,农业机器人成为了农业发展的新方向,多数

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,

农业大数据引领智慧农业发展

农业大数据引领智慧农业 发展 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

农业大数据引领智慧农业发展 近年来,我国农业现代化取得巨大成就,正逐步摆脱“靠天吃饭”的传统印象。从数据监控与机械化的发展来看,我国农业发展的潜力巨大。 目前,从土壤分析到作物种植,从天气监测到施肥撒药等,由大数据和人工智能驱动的智慧农业,正在逐步改变着我国现有的农业生产方式,现代化农业正催生出一个巨大的市场。推进物联网、大数据等新技术在农业领域的应用和发展,有利于推动农业结构战略性调整和转变发展方式,为实现农业集约化和高产、优质、高效、生态、安全的目标提供了物质基础。 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。 农业大数据由结构化数据和非结构化构成,随着农业的发展建设和物联网的应用,非结构化数据呈现出快速增长的势头,其数量将大大超过结构化数据。农业大数据的特性满足大数据的五个特性,一是数据量大、二是处理速度快、三是数据类型多、四是价值大、五是精确性高。包括以下几种: 1、从领域来看,以农业领域为核心(涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业),逐步拓展到相关上下游产业,并整合宏观经济背景的数据,包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。 2、从地域来看,以国内区域数据为核心,借鉴国际农业数据作为有效参考;不仅包括全国层面数据,还应涵盖省市数据,甚至地市级数据,为精准区域研究提供基础;

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

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

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:

大数据背景下智慧农业的发展

大数据背景下智慧农业的发展 在市场经济条件下,农业的分散经营和生产模式,使得市场竞争参与者对信息的依赖比任何时候都更为迫切。大数据技术和数据应用的支持让农业数据得到规模化、多样化、实现高效率运用,将助力智慧农业的发展。 托普云农智慧农业云平台旨在通过新一代物联网、大数据、3S等信息化技术有效整合省市县各级涉农资源,以顶层设计方式建成“一个标准一个中心N个应用”,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,构建互联共享的“互联网+农业”信息服务体系,以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。 目前大数据在农业中应用最普遍的领域之一是精准农业或智慧农业(农林牧渔业)。通过对气候、土壤、水、空气质量、作物成长、鱼禽畜的生长,甚至是设备和劳动力的成本及可用性方面的实时数据收集,预测分析之后用来做出更科学、更精准的决策。大数据时代智慧农业的发展模式主要有以下三种: 一、建立全国范围内否认农业大数据平台。利用最新的计算机数据挖掘技术、互联网、多媒体和云计算服务模式,以农业智能综合信息服务平台“云平台”+

“智能终端”为主要载体,各方有机结合,贯通省-市-县(区)-乡(镇)-村-户的信息渠道。 农业大数据平台,在建立主要粮食作物苗情物联网远程监控系统的同时,还可以跟进数据获取、数据资源管理、数据存储、数据挖掘、数据计算、数据可视化等。该平台不仅能够调控农业生产,还可以记录分析农业种养过程、流通过程中的动态变化,并通过分析数据,制定一系列调控和管理措施促进农业高效有序发展,从而解决农业生产信息、消费信息的不对称问题,提高农业生产效率和产品质量。 二、依托农业大数据为农业生产的整个流程提供服务与信息支持。在产前,可根据农业历史需求进行预测,指导科学生产;产中,大数据应用进行动态监控,实现病虫害预警,通过智能养殖提升生产效率及产品质量;产后,大数据可以提供价格行情信息及市场趋势预测、产品溯源等,助力实现农村商品流通网络化、农民服务信息化。 三、建立农业数据采集、共享、分析和使用机制。整合农业数据资源,统一农业大数据标准,率先开放农业部门的自有数据,引导协调农业相关部门开放数据,积极引入各方面社会力量参与到农业大数据平台的建设工作中,开发农业大数据产品,服务农业生产。 加快农业大数据建设是现代农业发展的新趋势,是推进农业现代化的新动力。”智慧农业”已成为未来农业发展的关键词。 智慧农业云平台核心功能: 1、形成省级农业数据中心 1)整合省市县各类涉农资源,建立农业数据库 2)将省技术标准分发市县,实现全省涉农数据共建共享 3)通过数据分发完成市县数据中心建设 2、农业物联网接入管理 1)整合全省物联网应用基地及生产数据,实现集中管理 2)集成多个信息系统,接入多个物联网监测点信号 3、现代农业综合管理 托普云农智慧农业云平台应用根据实际工作接入,成熟一块接入一块,各市县可以在此基础上扩建本级行政监管业务,并与现有业务系统无缝对接,不仅实现资源共享,并实现信息系统的集约化建设和统一低成本管护。 4、应急指挥和灾变预警 智慧农业云平台通过大数据分析,托网络化、可视化、空间网格化等手段,结合全省视频会议系统开展应急指挥和预警决策,实现可视化远程监控和指导处理,

智慧农业大数据一体化平台建设综合解决方案

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)

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