国外农业大数据
一、国外农业大数据
在当今数字化时代，国外农业大数据成为农业领域中的一项重要议题。随着技术的迅猛发展，大数据应用已经逐渐渗透到各个行业，农业也不例外。国外许多农业企业和研究机构正在利用大数据技术来提高农业生产效率、优化农业资源配置、改善农产品质量等方面取得积极成果。
国外农业大数据的应用领域
国外农业大数据的应用领域非常广泛，涵盖了农业生产全过程中的各个环节。从农业生产计划、种植养殖管理到市场营销销售，大数据技术都能提供强大的支持和帮助。
- 农业生产计划优化：利用大数据分析工具对农作物生长环境、气象变化等因素进行分析，帮助农民制定科学合理的种植计划。
- 智能化农机设备：基于大数据的智能农机设备能够实现自动化操作、精准施肥、智能灌溉等功能，提高农业生产效率。
- 农产品质量溯源：通过大数据技术实现对农产品生产环节的全程监控和记录，确保农产品质量安全可追溯。
- 市场销售预测：借助大数据分析市场需求、价格趋势等信息，帮助农民和企业合理制定销售策略，提高销售效益。
国外农业大数据的优势
相比传统的农业生产模式，国外农业大数据具有许多突出的优势，使农业生产变得更加科学、智能和高效。
- 精准农业管理：大数据技术能够对农田环境、植物生长情况等数据进行实时监测和分析，实现精准施肥、喷洒等操作，提高农作物产量和质量。
- 降低生产成本：通过大数据分析，农民可以更好地利用资源，避免浪费，降低生产成本，提高经济效益。
- 信息透明度：大数据技术可以实现农产品生产过程的公开透明，提高农产品的信誉度和竞争力。
- 生产预测能力：依托大数据分析，可以更准确地预测农产品产量、市场需求等信息，帮助农民制定更加科学的生产计划。
国外农业大数据的挑战与发展趋势
虽然 比如，以色列在1948年就开始了农业无土栽培技术 农业试验场研究出了一套坡地果园机械化作业系统，该系统包括果园道路建设、病虫害防治机械化、运输机械化、施肥机械化、除草机械化等主要部分。 这，，又触及了我的知识盲区。 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。 针对当前国内外种业发展的差距，业内人士建议，国家从加强基础性公益性育种研究、提升企业育种创新能力、规范种业市场打造知名品牌和加强国内外种业交流合作等方面入手，进一步提升我国种业的自主选育能力和市场竞争力。 一是加强对基础性公益性育种研究的支持力度。魏巍说，根据基础性育种研究长期性、系统性的特点，建议国家进一步加大投入，推动建立以公共财政为主的稳定高效投入机制。 二是提升企业育种创新能力。黄新根说，在现行体制下，农业科研院所和高等院校的种业研究关注论文获奖多于关注市场，其对市场的贡献率有限。他建议，国家发挥种子企业贴近市场的优势，支持企业主导或参与育种科研攻关，强化育种创新的市场导向，打造一批育种能力强的现代种业集团。 三是规范种业市场打造知名品牌。赖焕华说，当前国内种业市场品牌化建设较为滞后，企业太多、品牌太杂，让人眼花缭乱。“像我们从事蔬菜种植本身风险就不小，一旦选错品种后果就很严重，所以一般都会选‘用开了’的品牌，而这些大部分都是进口的，希望国家能加大品牌建设，推出一些优质种业品牌。” 四是强化国内外种业交流合作。业内人士表示，适当引进国外品种，走引进消化吸收再创新的路子，有利于快速提升我国种业的创新能力。湖南省农业委员会种子管理处负责人建议，用好国内、国际两个市场，整合国内、国外两种资源，选育适合目标市场需求的高端品种，提升我国种业在国内外市场的核心竞争力。三、国外山地农业发展模式？
四、国外有哪些比较权威的农业大数据资讯网站？
五、农业研发数据！！?
六、农业种子如何打破国外垄断？
七、国外的农业用农药吗？
肯定也用农药。只是用药的次数，用量，毒性不一样
八、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
九、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。
十、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。
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