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大数据推动农业种植业升级 农民种田的智慧不仅

来源:Sfnews日期:2020-10-04 02:25 浏览:

大数据指导种植 农民即赚钱又省钱

(1)类型包容性。农业大数据的采集方式包括传感器、Web网络、移动终端、主流媒体、卫星遥感、无人机航拍等。涉及农产品生产、流通和加工农产品消费等。有文本、图形、图像、视频、音频、文档和其他结构化、半结构化和非结构化数据空间,涵盖从单个作物监测、单个农场治理、区域农业计划到国家农业产业的历史数据、当前数据和未来预测数据。

(4)思想的包容性。农业大数据整合了政府、企业、农民等不同阶层与会者的想法和思路。它可以在预测分析阶段整合历史,停留在当下,面向未来。基于农业大数据分析和挖掘技术,利用气象信息、食品安静度、消费需求、生产成本和市场价格等多源数据预测农产品价格趋势。从耕地数量、耕地质量、气候变化、作物品种、种植技术、产业结构、农业资源设置、国际市场粮食价格等多种因素分析粮食静默问题,大大提高了政府治理能力、企业服务水平、农民生产能力和农民销售能力。

农业作为中国的第一产业,也被认为是投资价值最高的产业。

另一方面,大数据促进了不同行业之间的整合和创新,导致新行业、新格式、新模式的出现,并逐渐成为国民经济增长和创新驱动力的焦点。大数据推动了围绕海量数据采集、存储、通信、分析和挖掘的完整产业链的形成,催生了数据业务、数据租赁、数据分析、数据解析服务等新的产业形态。随着数据和行业应用领域的深度融合和创新,传统的生产模式、规划模式、盈利模式和服务模式发生了重大变化,出现了互联网金融、自行车共享等新平台、新模式和新业态。基于大数据的创新和创业越来越活跃。大数据技术、产业和服务成为社会资本投资热点;大数据的共享和开放成为推动“公共创业和创新”的新动力。可见,大数据正在引领和推动传统产业实现数字化转型,推动传统经济模式向形态更高、分工更优化、结构更合理的数字经济模式创新演进。

农业大数据具有大数据的所有特征,也有其特有的特点,如庞大性、异构性、实时性、疏散性等。这些特点可以总结并融入包容性。细节可以从以下顺序理解:

一方面,大数据推动传统产业向数字化、智能化转型升级,成为提高经济效益、优化经济结构的动力。大数据在社会经济各个领域的加速渗透和应用在生产、治理、营销和解决方案方面发生了深刻变化。近年来,大数据在农业、工业、金融、交通、医疗、旅游等行业的应用越来越多。比如农业大数据服务于作物种植、智能管控、气象分析、农业生产决策等。提高农业生产效率,促进农业。向数据驱动的智能生产模式转变;工业大数据贯穿于工业设计、生产、治理、服务等各个方面。使工业系统具有形态学、诊断、预测、解析等智能功能,促进工业智能化;旅游业等服务业利用大数据进行客户需求分析、风险防控、信用评估等程序,加快业务创新和产业升级。

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