什么是大数据农业
一、什么是大数据农业
什么是大数据农业
大数据农业是指利用大数据技术和工具在农业生产各个环节中进行数据的采集、整理、分析和应用的一种农业生产方式。随着信息技术的不断发展，大数据技术在农业领域的应用越来越广泛。大数据农业可以帮助农民更好地管理农田、作物和畜禽，提高农业生产效率，降低生产成本，增加农业产出。
大数据农业的发展意义
大数据农业的发展意义在于可以通过大数据分析技术对农业生产过程中的信息进行全面、深入、实时的监测和分析，帮助农民把握农业生产的动态变化，提高生产决策的科学性和准确性。
另外，大数据农业还可以帮助政府监管农业市场，提高市场的透明度和公平性，保障消费者的合法权益，促进农业产业的健康有序发展。
大数据农业的关键技术
- 数据采集技术：包括传感器网络、卫星遥感等技术，用于实时采集农业生产过程中的气象、土壤、作物等多种数据。
- 数据存储与管理技术：通过大数据存储和管理系统对采集到的海量数据进行存储、管理和备份。
- 数据分析与挖掘技术：采用数据挖掘、机器学习等技术从数据中发现模式、规律和知识。
- 数据可视化技术：将数据处理结果通过可视化技术呈现在用户面前，使用户更直观地了解数据分析结果。
大数据农业的应用案例
案例一：智慧农业决策
利用大数据技术对作物生长过程中的气候、土壤、水分等数据进行分析，帮助农民科学制定灌溉、施肥、农药使用等决策，实现精准农业。
案例二：农产品质量安全监管
利用大数据技术对农产品生产、加工、运输全过程进行监控，建立农产品质量安全追溯体系，保障农产品质量安全。
案例三：农业保险精准定价
利用大数据技术对农业生产环境、气象条件等数据进行分析，为农业保险公司提供精准的定价策略，降低保险公司风险。
大数据农业的发展趋势
随着大数据技术不断成熟和应用，大数据农业的发展将呈现以下几个趋势：
- 智能化：大数据农业将实现更加智能化的生产管理，提高农业生产效率和质量。
- 全面化：大数据农业将涵盖农业生产的各个环节，实现信息的全面化管理和监控。
- 个性化：大数据农业将实现针对性更强的农业生产方案，满足不同农户的个性化需求。
- 生态化：大数据农业将促进农业生产与生态环境的和谐发展，实现可持续农业生产。
总的来说，大数据农业将为现代农业发展带来全新的机遇和挑战，促进农业产业的升级转型，推动农业现代化进程。
二、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。
三、什么是农业大数据
什么是农业大数据
农业大数据是指在农业生产、经营管理和科学研究中产生的海量数据。随着信息化技术的迅猛发展，农业领域也逐渐意识到数据的重要性和价值。农业大数据包括传感器获取的气象数据、土壤数据，以及农田作物生长状况等多种信息。
农业大数据的意义
农业大数据的出现为农业生产带来了革命性的变化。通过对农业大数据的收集、存储、分析和应用，农民可以更好地了解农田的状况，科学地制定种植计划，提高生产效率和农作物质量。
同时，农业大数据还可以帮助政府监测农作物种植面积、产量，实现精准农业管理，促进农业可持续发展。此外，农业大数据还可以为农业相关企业提供市场分析、产销预测等决策支持。
农业大数据的应用
在农业生产中，农业大数据可以应用于智慧农业、精准农业、农业保险等多个方面。
- 智慧农业：利用农业大数据和物联网技术，实现农田自动化管理、精准施肥、智能灌溉等，提高农业生产效率。
- 精准农业：通过收集、分析农田数据，为农民提供种植管理方案，实现农事活动的精准化，减少浪费、提高收益。
- 农业保险：基于农业大数据的分析，开展农业风险评估，为农民提供保险服务，降低农业经营风险。
除了在农业生产领域的应用，农业大数据还可以与人工智能、区块链等新兴技术结合，探索更多不同领域的潜力。
农业大数据的挑战与机遇
尽管农业大数据有着广阔的应用前景，但也面临一些挑战。首先是数据安全和隐私保护问题，农业大数据涉及到大量的个人信息和关键数据，如何确保数据的安全性是一个重要课题。
其次是数据质量和真实性问题，农业大数据的采集与传输过程容易受到环境、设备等因素影响，可能影响数据的准确性和可靠性。
然而，这些挑战也带来了机遇。通过加强数据管理和技术创新，可以有效解决数据安全和质量问题，进一步推动农业大数据的发展和应用。
结语
农业大数据作为数字时代的产物，正在为农业领域带来革命性的变革。只有不断探索和创新，充分发挥农业大数据的潜力，才能实现农业现代化、智慧化的目标。
四、什么是农业数据库？
农业数据库及其相关概念数据：
数据库：是指在计算机系统中，按照一定的方式进行组织存储和使用的相关数据集合。
数据库系统：是基于数据库的计算机应用系统。
它包括了以数据为主体的数据库和管理数据库系统的系统软件DBMS，还包括了支持数据库系统的计算机硬件环境和操作系统环境、管理和使用数据库系统的人、方便使用和管理系统的各种技术说明书和使用说明书。
数据库、数据库管理系统和数据库系统是三个不同的概念。
数据库强调的是数据，数据库管理系统强调的是系统软件，而数据库系统强调的是数据库的整个运行系统·数据库系统包括了数据库、数据库管理系统、数据库管理员等多方面内容。
五、什么是农业大数据中心？
1、研究深层网络数据采集关键技术，监理基于涉农主题爬虫技术的网络数据采集系统。
2、建立基于农业物联网技术的农业生产环境数据采集系统，实时采集大田、设施、水域中的农业生产环境的数据。
3、建立基于卫星技术的农业遥感数据采集系统，采集农业用地资源、农作物大面积估产与长势监测、农业气象灾害等数据。
4、建立基于移动互联网的智慧数据采集系统，动态采集农产品市场信息、农情信息、农业突发事件等数据。
5、建立农业科研信息化环境，采集农业科研实验数据、野外调查数据、种质资源数据、基因图谱数据等农业科学数据。
农业大数据存储平台以云计算的技术架构和开放的应用体系为支撑，研究适用于农业大数据的按需分配、动态伸缩、负载平衡、配置自动化等需求的海量存储技术，统一接入、存储和高效处理海量农业数据资源，为农业大数据中心的海量数据提供存储服务。
六、农业数据库是指？
农业联盟完备的动态数据库，打造技术、信息、交易平台，实现农业战略体系再造。
为消费者提供24小时互动视频的无间断展示农作、加工、流通的各个环节，实现从土地到餐桌的农产品生产可追溯体制；为生产者农民及种养大户实现订单农业，提供最新的生产技术和现货交易平台；帮助农企、连锁机构及渠道客户实现各个环节良性发展，为中国农业实现信息化、工业化、现代化服务。
七、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。
八、什么是“大农业”“大粮食”观？
大农业包括农、林、牧、副、渔，这是多年来大家所公认的概念。发展农业，就应当全面地发展农、林、牧、副、渔。在我们的工作中，却常常因为粮食紧张，很容易偏重在粮食生产上，有意无意地把林、牧、副、渔放在次要的地位。
历史上，我国所倡导以粮为纲，就是这种思想引发出来的。实践证明，这样片面地抓粮食生产，对农业的全面发展是十分不利的。 大粮食就是从人体的需要出发，除了粮食和提供热量的淀粉食品外，肉、蛋、奶、龟、植物蛋白、植物浦，以至水果、蔬菜、食糖等等，都是我们很需要的食物。
九、农业大数据是什么？
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。
十、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
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