大数据在农业生产

一、大数据在农业生产

大数据在农业生产的应用

近年来，随着科技的迅猛发展，大数据以其强大的分析能力和广泛的应用领域成为当今社会的热门话题。而农业生产作为人类生活中不可或缺的重要领域之一，如何利用大数据技术进行农业生产的优化和提升已成为一个备受关注的问题。

大数据在农业生产中的应用可以带来诸多好处，首先，通过收集和分析农业产出过程中的各类数据，可以实现对农作物生长环境、土壤养分、气候变化等因素的准确把控，从而优化农作物生长的条件，提高产量和质量。其次，大数据还可以帮助农民进行农业生产管理，包括精确施肥、病虫害防治、灌溉调度等，使农作物能够得到科学合理的护理，最大限度地减少损失和浪费。此外，大数据技术还可以为农业市场提供精准数据，为农产品的生产计划和销售决策提供科学参考，帮助农民提高市场竞争力。

在具体应用方面，大数据可以通过农业物联网技术收集大量的实时数据，如土壤湿度、温度、湿度等，这些数据可以实现对农作物生长环境的实时监控和调控，以确保其在最适宜的环境中生长。另外，通过使用传感器和无线通信技术，可以实现对农田各种数据的远程监测，有利于及时发现和解决问题。同时，结合人工智能和机器学习技术，可以对大量数据进行分析和预测，为农民提供科学的决策依据。

除了对农业生产的直接影响，大数据技术还可以在农产品的追溯体系中发挥重要作用。通过建立完整的农产品追溯体系，可以实现对产品生产、运输、加工等环节的全程监控，为农产品的质量安全提供可靠的证据。而大数据技术可以帮助完成这一监控过程，并保证数据的真实和有效。

然而，大数据在农业生产中的应用也面临一些挑战。首先，农业生产的数据收集和处理需要庞大的信息基础设施和专业技术支持，这对农村地区的农民来说可能具有一定的门槛。其次，农业生产过程中的数据安全问题也需要重视。由于农业数据的敏感性和商业价值，必须采取有效的措施保护数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。

总之，大数据在农业生产中的应用具有巨大的潜力和价值，可以为农民提供更科学、高效的农业生产管理和决策支持。同时，农业大数据的发展也需要政府、企业和农民共同努力，共同解决技术、数据安全和人才等方面的问题，推动大数据与农业的深度融合。

• 关键词：大数据，农业生产，农作物，环境监测，精确管理，农产品追溯

二、大数据在农业上的运用

大数据在农业上的运用

引言

随着信息技术的不断发展和普及，大数据在各个领域的应用也变得愈发广泛。其中，在农业领域，大数据技术的运用对于提高农业生产效率、降低生产成本、改善农产品质量具有重要意义。本文将探讨大数据在农业上的运用，分析其对农业产业发展的影响和推动作用。

大数据技术在农业中的应用

大数据技术在农业中主要体现在数据采集、数据分析和决策支持等方面。通过传感器、遥感技术等手段，可以实时采集农田、气象、水资源等多方面数据，为农业生产提供依据。而通过数据分析，可以深入挖掘海量数据背后隐藏的规律，为农业生产提供精准的指导。在决策支持方面，大数据技术可以帮助农民制定种植、施肥、灌溉等决策，提高农作物产量和质量。

大数据技术对农业的影响

大数据技术的应用对农业有着深远的影响。首先，大数据技术的运用可以实现农业精准化管理，提高资源利用效率，降低成本。其次，通过数据分析，可以帮助农民预测气候变化、病虫害发生等情况，提前做好防范和调整措施。另外，大数据技术还可以推动农业生产方式转变，促进农业供给侧改革，提高农产品的市场竞争力。

大数据技术在农业领域的创新应用

在农业领域，大数据技术的创新应用不断涌现，为传统农业带来新的思路和方法。比如，利用大数据技术结合物联网技术，可以实现农田自动化管理，提高生产效率。又如，在农产品销售方面，大数据技术可以帮助农民精准把握市场需求，提高销售效益。这些创新应用正在改变传统农业的发展模式，推动农业向数字化、智能化发展。

大数据技术对农业产业发展的推动作用

大数据技术的广泛应用对农业产业的发展起着积极的推动作用。首先，大数据技术的引入促进了农业智能化发展，提高了整个产业链的效率和水平。其次，大数据技术的应用为农业企业提供了更多发展机遇，促使企业加快技术创新步伐，提升竞争力。另外，大数据技术的推动，也有助于农业供应链的优化和升级，实现从生产端到销售端的全面优化。

结语

总的来说，大数据在农业上的运用正逐渐改变传统农业的面貌，为农业发展注入新的活力与动力。随着大数据技术不断创新和完善，相信在不久的将来，大数据将在农业领域发挥出更加重要的作用，推动农业产业的高质量发展。

参考文献

XXX，XXX。《大数据在农业上的应用及展望》。

XXX，XXX。《农业信息化与大数据技术》。

XXX，XXX。《大数据时代的农业发展：现状与展望》。

三、农业研发数据！！?

随着农业的现代化、科技化水平的不断提升，国内外都投入了海量的人力、物力、资金，力图打造一个全自动化的农业生产管理流程。

对于农业机器人的科研，需要从作业对象、作业环境、作业要求、制造成本、智能化程度等角度，满足不同气候条件、地形地势、生产种植环境下的农业生产需求。

中国农业大学理学院、工学院、农业无人机系统研究院等学院，为同时实现果园智能植保机自主导航，及自动对靶喷雾，跨学科、跨专业联手，联合研制了一种基于果园的自主导航兼自动对靶喷雾机器人。

该研究采用单个3D LiDAR(Light Detection and Ranging)采集果树信息确定兴趣区(Region of Interest，ROI)，对ROI内点云进行2D化处理得到果树质心坐标，通过随机一致性(Random Sample Consensus，RANSAC)算法得到果树行线，并确定果树行中间线(导航线)，进而控制机器人沿导航线行驶。通过编码器及惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)确定机体速度及位置，IMU矫正采集到的果树分区冠层信息，最后通过程序判断分区冠层的有无控制喷头是否喷雾。

结果表明，机器人自主导航时最大横向定位偏差为21.8 cm，最大航向偏角为4.02°，相比于传统连续喷雾机施药液量、空中漂移量及地面流失量分别减少20.06%、38.68%及51.40%。本研究通过单个3D LiDAR、编码器及IMU在保证喷雾效果的前提下，实现了喷雾机器人自主导航及自动对靶喷雾，降低了农药使用量及飘失量。

除了喷雾机器人外，还有农业遥感、无人植保机、自动喷雾系统、数据精准提取、三维虚拟果园构建等技术，都在进行可以探索，顺应农机装备绿色、智能、节能减排的发展趋势，开展农机装备的战略性、前沿性、基础性和多学科交叉研究，致力于弥补我国农业复杂多样的特点和农机弱项短板。

现在越来越重视农业发展和发展新型，农业机械化的步伐也会持续加快，科技强国的战略下，农业机器人也必将成为大势所趋。未来，越来越多的农业科研成果会逐步商业化，让更多便捷的农业设备走入千家万户，切实帮助解决人工操作减少、人员无法接触等实际困难，推动农业向智能化、数字化、自动化。

四、农业数据的特征？

农业大数据的特性包括大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。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（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），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）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。

（4）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，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据

五、农业数据怎么分析？

农业分析包括农产品的种植收成，然后进行售卖所产生的经济对比。

六、什么是数据农业？

数据农业是借助现代科学技术，如遥感技术监测、大数据分析、物联网等，对农业进行精准的数据监测，而后将数据传输到平台，种植户可以通过平台观看到农业种植过程中的各项数据，再根据现有的数据进行实时操控。

数据农业并不单单只是一个数据，它是一个集合，其中包括了农业物联网、农业大数据、精准农业和智慧农业四个部分，通过数字农业种植，可以达到合理利用田地资源、降低生产成本、改善生态环境、提高农作物产量与品质的目的。

七、农业数据哪里可以找？

主要给推荐两种来源：1、政府公开统计网站1）中国统计年鉴 https://data.stats.gov.cn/index.htm可以尝试在搜索框搜索农业，或广西农业或者其他关键词；

2）各省统计年鉴 http://www.cnstats.org/tjnj/这个网站汇集了各省的人口、农业、经济等统计年鉴，也可以看看有没有自己需要的

这个网站里面也有农业普查专栏，具体页面是下图的样子，可以多看看；

2、数据汇聚平台

镝数聚-权威数据 海量聚合

在搜索页搜索农业，会出现不同的内容的数据报告，有关于绿色发展的、也有关于农业用地面积等的，可以具体去看看～

希望我的回答对你有帮助～

八、农业数据自身的特征？

农业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。

农业大数据保留了大数据自身具有的规模巨大、类型多样、价值密度低、处理速度快、精确度高和复杂度高等基本特征，并使农业内部的信息流得到了延展和深化。

九、农业大数据特征？

农业大数据的特性包括大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。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（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），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）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。

（4）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，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据。

十、农业大数据概念？

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。