大数据技术如何在农业中运用?

2018-06-11


  

  农业大数据类别复杂。从领域来看,以农业领域为核心(涵盖种植业、林业、畜牧水产养殖业、产品加工业等子行业),逐步拓展到相关上下游产业(饲料、化肥、农药、农机,仓贮、屠宰业,肉类加工业等),并需整合宏观经济背景数据,包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、气象、灾害数据等;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,为区域农业发展研究提供基础从广度来看,不仅包括统计数据,还包括涉农经济主体基本信息、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、地理空间坐标信息等;从专业性来看,应分步构建农业领域的专业数据资源,进而应逐步有序规划专业的子领域数据资源。



    应用指的是农业大数据各应用系统、应用平台的开发,为上层管理和服务提供应用支撑。根据目前农业大数据的主要来源,可以将其应用领域归纳为以下几个方面:

    (1)农业生产过程管理方面应用

    运用大数据的先进技术对农业各主要生产领域在生产过程中采集的大量数据进行分析处理,进而提供“精准化”的农资配方、“智慧化”的管理决策和设施控制,达到农业增产、农民增收的目的。

    (2)农业资源管理方面应用

    农业资源除了土地、水等自然资源之外,还包括各种农业生物资源和农业生产资料。我国虽然地大物博,但可以进行农业生产的资源已越来越少。从目前农业基础实际状况来看,有必要运用物联网、大数据等先进技术对农业资源进一步优化配置、合理开发,从而实现农业的高产优质和节能高效。

    (3)农业生态环境管理方面应用

    农业生态环境具体包括土壤、大气、水质、气象、污染、灾害等,需要对这些农业环境影响因子实现全而监测、精准化管理。

    (4)农产品和食品安全管理方面应用

    农产品安全管理涉及产地环境、产前产中产后、产业链管理、储藏加工、市场流通、物流、供应链与溯源系统等食品链的各个环节,通过对农产品质量安全监管信息的分析处理,实现食品安全风险的预警及质量安全突发事件的应急管理。

    (5)农业装备与设施监控方面应用

    可以提供农业装备和设施在工作运作情况下状态的监控、远程诊断以及服务调度等方面的智能化管理和应用。

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    提供各种农业科研活动产生的大数据应用

    农业科研产生的大数据有包括空间与地面的遥感数据,还有如基因图谱、大规模测序、农业基因组数据、大分子与药物设计等大量的生物实验数据:利用科研试验大数据的分析,能够更好地指导农业生产和生活。


  在上述各类应用中,农业生产过程、农业资源与生态环境、农产品质量安全、农产品市场流通各环节的监测和预测是重点应用方向。农业作为中国的基础产业,面临着农产品需求不断增加“资源紧缺”气候变化导致灾害频发“生态安全脆弱”生物多样性持续下降等严峻挑战,夯实以农业物联网“云计算技术为核心的农业信息化基础,提升以大数据为支撑的农业信息化服务,开拓智慧农业新局面,实现农业现代化和信息化的跨越式发展”。


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