
农业大数据能为农场做什么
在“互联网+”现代农业时代,涉农行业也意识到大数据带来的机遇,开始发力推动大数据在农业领域的应用,进而推进智慧农业的建设。
随着大数据与农业的融合发展,农业大数据分析应用平台的建设成为必然趋势。在土地规划、种质资源选用、病虫害防治、生产管理、采销存、精准营销、农产品的储存与渠道对接等各个环节,将不同格式、不同业务领域的海量数据整合成标准统一的数据源,实现数据分析、数据挖掘及数据可视化,及时全面掌握农业的发展动态,其更大用途是,能够根据大数据分析的结果下,来建立的模型去预测某一事件的发生,并可据此进行人为干预,使其向着理想的方向发展。
问题思考:农业大数据在实践中的应用有哪些?
应用案例:
1、基于大数据的气象分析、建模与预测
自古以来,农业都是“看天吃饭”,气象是农业生产中最重要的因素之一,利用气象大数据技术可以对未来一定时间的天气进行分析、预测。通过物联网、计算机记录气象数据,分析这些数据,建立当地的天气模型,使用模型产生的数据,与当前天气进行比较,再运用预测性分析进行天气预报。这种通过大数据预测未来的新方式,其预测时间更长、准确度更高,最长可提前40天生成冷热天气概率。在干旱季节,就可以根据预测的结果,进行提前人工干预,减轻恶劣天气带来的损失。
2、支持全产业链服务的农业大数据服务平台
在农业生产和科研中会产生大量有价值的数据,这些数据的集成、挖掘和使用,对于现代农业的发展具备极其重要的作用。对实践中产生的数据资料归纳分析,利用算法建立模型,可以形成在粮食安全、土壤污染防治、病虫害预警等诸多农业领域的风险防控机制;大数据的应用与农业领域的相关科学研究相结合,可以为农业科研、政府决策、涉农企业发展等提供新方法、新思路。
3、基于大数据的农产品价格走势、市场饱和量分析
对一定阶段内一类农产品的产销情况整合,结合市场行情的科学分析,就能更有效地预测农产品价格走势、市场饱和量预测,帮助农户做出生产安排,帮助政府制定引导措施,避免出现大量农产品滞销困境。
问题思考:农业大数据能为农场做什么?
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。农业大数据下的智慧农场,利用物联网获取气候、土壤等数据,,提供给农场最科学的生产管理决策,帮助农场提高管理水平,实现专业化生产、数据化经营和预定化销售。
农场管理案例:奥科美义田帮手农场管理SAAS平台,通过农业遥感、GIS、物联网、互联网等技术,获取农场的生产数据,资源数据、营销数据,采销存数据,再经过大数据处理分析,为农场提供生产、经营、营销等管理服务,实现数据共享,为产业链的政府部门、渠道商买手、农技服务商、金融机构提供大数据智能服务。由此还建立了800多种农作物的生产流程模型库,使农场的生产管理更加规范化、标准化,提高生产效率。
问题思考:政府支持农业大数据发展的措施有哪些?
政府措施:
1、 我国将构建农业大数据体系
农业部市场与经济信息司副司长王小兵表示,目前我国农业电商发展迅速,但瓶颈和痛点日益凸显,未来要培育多种主体,利用好电商平台大数据,调节农产品生产和消费,构建农业大数据体系。
2、 农业部力挺大数据
2016年1月份,农业部发布《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》(以下简称《意见》),提出到2018年基本完成数据的共用共享,2020年实现政府数据集向社会开放,2025年建成全球农业数据调查分析系统。
3、 农业部印发《农业农村大数据试点方案》
2016年10月份,农业部印发《农业农村大数据时代方案》决定自今年起在北京等21个省(区、市)开展农业农村大数据试点,建设生猪、柑橘等8类农产品单品种大数据。鼓励基础较好的地方结合自身实际,积极探索发展农业农村大数据的机制和模式,带动不同地区、不同领域大数据发展和应用。
结语:随着信息化和农业现代化深入推进,农业大数据正在与农业产业全面深度融合,逐渐成为农业生产的定位仪、农业市场的导航灯和农业管理的指挥棒,日益成为智慧农业的神经系统和推进农业现代化的核心关键要素。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28