谁知道智慧农业大数据平台的平台是干什么的吗?都认可农大数据的平台吗?

农业大数据是什么?农业大数据在智慧农业中有什么作用?
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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
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,并将数据反馈至义田帮手农业大数据平台中,渗透到农业生产经营的各环节,为管理决策提供依据。
义田帮手智能化农场管理平台 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。 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。 农业大数据为农业带来什么好处? 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&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,今年山东某农场种植的桃子,因为通过义田帮手大数据平台分析市场需求,提前规划生产,引入科学的种植方式,预产量和实际产量近乎相同,农场只需要找销售渠道就可以,所以,现在桃子还没成熟,已经预定完了,通过大数据平台真正做到了预定式销售。 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。
比如义田帮手系统监测到一号温室的空气温度过高,那么就可以及时进行通风降温,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。 利用义田帮手农业大数据平台区块链升级溯源信用技术,开发出来的绿色履历追溯平台,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。
[责任编辑:孙聪]
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播放数:535774农业大数据的重要性体现在哪些方面?
随着云计算统计时代的来临大数据也吸引了越来越多行业的瞩目。技术的应用使基于大数据的采集分析处理的应用在农业产业链上变成了一种现实。随着农业大数据在各个领域都开展了应用示范,其重要性也逐渐彰显,以下小编为大家分析一下农业大数据的重要性体现在哪些方面。
一、物联网搭建方面
目前提倡的现代农业精细化生产与专业的农业大数据技术结合从而拥有着巨大的市场需求空间,以数据分析统计处理为基础手段,实现人与人、人与物及物与物全面互联的网络平台构筑成功。农业大数据在现代农业物联网搭建上发挥着不可磨灭的功效,使得智慧农业大局初有成效,使物联网的脉络深入到生活方方面面。
二、在农产品生产监控方面
随着农业大数据的应用随时掌握天气变化数据、市场供需数据和农作物生长数据等等不再成为一大难题。在农业大数据构建后农技专家等足不出户就可观测到农作物成长的相关数据,从而准确判断农作物的生长状态是否健康,能够有效的监控农产品的质量和产量,从而彰显农业大数据在农业领域跨界应用的重要性为农作物生产条件监控和分析奠定基础。
三、在农作物销售运作方面
农业大数据的应用不仅可以建立全方位无死角的管理体系,还可以构建完善系统的农作物销售体系来监控农作物生产销售的每一细节。农业大数据分析市场销售波动状况来了解农作物预期销售情况,预判农产品的滞销率和销售成功率等等,保证生产的农作物能够实现无障碍销售,更好的保护农业生产者劳动成果。
现如今农业大数据在农业行业中发挥的作用日益明显,从农产品生产、销售和物联网搭建方面都刻下了无法忽视的丰碑,在各个方面保证了农业大数据促进农业生产健康有序发展。通过农业大数据的应用让农业生产者享受利润规避风险,实现现代化大数据分析技术和农业生产生活的无缝结合,让农业大数据成为农业产业链系统发展的催化剂,而这些独有的重要性使农业大数据成为了农业科技化发展中流砥柱的力量。农业大数据应用云平台_百度百科
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农业大数据应用云平台
应用云平台是日推出的农业数据查询、分析、分享平台。
农业大数据应用云平台平台介绍
农业大数据[1]
应用云平台是龙信数据推出的国内首个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;
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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。
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..[引用日期]
.可视化百度百科[引用日期]
.GIS百度百科[引用日期]
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