農業大數據在現代農業中如何應用

❶ 何為農業大數據如何利用大數據

農民在實際的生產過程中每天都要做很多選擇：播什麼種、施什麼肥、如何管理農田、病蟲害如何防治等等。實際上，一套農事任務，從生產規劃、種植前准備、種植期管理，到採收、銷售等每一步都會極大的影響農民的生產和收益，而且它們大多數環環相扣，如果選錯一步，那後果可能就是減產。所謂的農業大數據即與農民實際生產操作相對應的所有數據，從「天時、地利、人和」三方面理解：「天時」可以指實時的氣象數據，降水、溫度、風力、濕度等；「地利」可以指動靜態的土壤數據，如土壤水分、土壤溫度，作物品種信息、作物病蟲害信息等；「人和」則是從人力資源給出信息，農資產品使用、農產品加工和流通渠道、農產品市場價格等等。
如何利用農業大數據？
目前，農業生產模式正在從機械化向信息化轉變，以精準為特徵的農業，正在讓種植變得更加容易。在我國從傳統農業邁向現代農業的關鍵時期，如何利用農業大數據呢？
首先，我們不妨先看看世界最發達的農業大國-美國，是如何利用農業大數據的？在美國，一些種業巨頭公司已經意識到，面對大數據時代的來臨，傳統行業模式也亟待轉型。如美國農用機械製造商John Deere在所有的拖拉機上都安裝了感測器，將機械狀況及土壤和農作物的生長情況傳到MyJohnDeere.com和Farmsight服務。農戶可以訂閱分析結果，了解諸如何時訂購備件、何時播種之類的信息。
另一位美國種業巨頭杜邦先鋒公司依託其優質種質資源與研發技術，也已先行結合農業大數據推進精準農業技術。其種子部門與農場機械製造商約翰迪爾聯手，給農民提供種子和化肥方面的指導。目前，無論是迪爾（Deer）公司的FramSight、孟山都（Monsanto）公司的ClimatePro或Field Scripts、先鋒（Pioneer）公司的Field360，都已經是廣泛使用的農業大數據系統，這些系統都與氣候雲（Climate Cloud）相結合，整合農民機械化農場設備的種植和產量數據，以及氣象、種植區劃等多樣數據，可以得到較為詳盡的種植決策，精準化農事生產，幫助農民提高產量和利潤。

❷ 農業大數據怎麼玩

農業大數據怎麼玩？中國民企在行動
科技正在以大數據的形式向農業領域滲透，行業整合成為中國農業生產方式變革的重要力量。決策者多次提出的「讓農民成為令人羨慕職業」願景，在科技的武裝下正在接近實現。
在農業4.0時代前夜，中國農業生產的三要素已經悄然改變。農民面朝黃土背朝天的傳統形象已被拋棄，科技的力量已使農村勞動力成為「網路新農人」。他們手中的農業大數據平台新工具，已經可以隨時監測到土壤、天氣、農作物等數據；而越來越多的土地流轉，也賦予他們更大的規模效益。
中國農科院農發所研究員胡定寰曾向經濟觀察報記者描述了他對中國未來農業生產方式的構想。他認為未來中國的農業生產者應該是有技術的新農民，甚至是大學畢業生來經營適度規模的家庭農場。
市場主體已經開始意識到這一點。相對於國外，中國農業公司很多，但是依靠科技手段提供大數據的龍頭農業公司卻很少。這也是掣肘互聯網科技和傳統農業相結合的因素。曾是美國航空航天局（NASA）數據科學家的張弓試圖改變這一現狀，2015年他離開矽谷，帶回了科學技術和大數據解決方案，也帶回了在空間、氣象和農業領域十分活躍的多位中國科學家。
張弓現在的身份是北京佳格天地科技有限公司創始人兼CEO。在美國，他從事衛星和氣象大數據在農業和生態領域的應用，參與了美國農業部和美國森林局以及商業機構的重要項目，多項技術創新成果被應用於NASA地球信息共享系統。
張弓接受經濟觀察報采訪時說，隨著中國人口結構的變化以及農業的快速發展，農業正在發生深刻的變革，時下農業大數據的發展正當其時。
如果說留給大眾印象深刻的是50年代大批留美科學家回國，21世紀的海外人才回國潮正在影響著中國經濟結構變革。張弓就是這輪「現象級」中國留學人才迴流中的一員。
佳格開始對接中國的農業公司，為農業生產提供技術領先的農業大數據平台。作為中國為數不多的農業大數據公司之一，佳格已經獲得A輪融資6000萬元，其最近的動態是，順利與現代農業領先企業東方集團簽署戰略合作協議。
民企發力
當人們談論大數據時，或許首先想到的並不是農業。作為高風險行業，農業生產面臨天氣、種植等太多不確定性。而作為最古老的生產形態，農業生產更是遠落後於現代工業、服務業的社會產值。但是，隨著越來越多的科技被用到農業領域，農業生產的高附加值已經逐漸顯露。
城鎮化、農村勞動力外流，已經讓傳統意義上農民已經開始主動或被動離開土地。根據此前農業部統計，截至2016年底，二輪承包地經營權流轉面積達到4.7億畝，佔比約35.1%，現在2.3億農戶中有7000萬農戶已經不再直接經營其承包的全部或部分土地。
規模化和規范化的農業生產需要更多的技術支撐，大數據農業公司越來越有市場，走在前列的中國民營企業已經嗅到了這一商機。佳格此時開始登上時代的舞台。張弓告訴經濟觀察報記者，佳格的核心服務是通過提供作物大數據、氣象預測以及病蟲害預警服務，實現中國農業從傳統「看天吃飯」的經驗模式到「知天而作」的現代數據農業模式的轉變。
農業大數據公司是服務農業公司的公司。張弓介紹：「具體來說，佳格可以為農業企業解決的痛點包括以氣象、遙感和地面數據為基礎的農業信息系統，比如給用戶提供作物長勢監測，結合地塊級氣象服務和病蟲害預警、智能化灌溉植保，有效提升農作物的種植效率和精細化管理水平；另一類是農產品的評估需求，包括農業種植，農產品貿易和金融體系服務。」
這一次，佳格選中了以現代農業產業為主營業務的上市公司——東方集團，後者旗下的子公司東方糧倉已建立了從育種到餐桌的全產業鏈經營管理商業模式。2009年成立的東方糧倉先後在黑龍江省五常、方正、肇源這3個糧食主產區投資興建了3個年綜合加工能力為30萬噸的現代化稻穀精深加工園區，並在五常核心產區流轉13000畝優質水稻田。其與五常市政府合作建設的五常市農業高科技示範園區，已成為國內一流的現代農業示範園區。
與歐洲、美國大農業相比，中國人均耕地少、土地分散，這對農業數據收集造成很大困難。此外中國農業還存在大數據人才匱乏、大數據共享度低等困擾。農業部信息中心主任王小兵建議，中國應該加快構建數據資源體系，解決農業數據匱乏問題。
東方集團股份有限公司董事長孫明濤告訴經濟觀察報記者：「中國農業還缺乏一些大數據，農產品的市場行情每時每刻都在變化，在價格變化中吃虧的可能更多的是種地的人，他們從種植到收獲，包括最後相關的消費數據都是極其缺乏的，所以需要一種方式能夠快速收集和分析這些數據。」
孫明濤認為，不管是通過氣象、氣候數據，還是其他衛星得到的播種面積等相關數據，是能夠有效解決生產這端數據供給的。
事實上，即使正在走向規模化經營，中國農業生產一定程度上也面臨著「靠天吃飯」的困局。甚至在中國農業保險賠付率不高的現狀下，一旦遇到暴雪、強降水等天災，尤其是設施農業經營者很容易難以收回成本，更不用談當年盈利了。根據經濟觀察報記者采訪，2017年底安徽省雪災時，一家投資上千萬的合作社受災嚴重，而按照當地保險公司規定，僅依據其對合作社核定損失額的40%進行賠付。
從防範風險、降低損失的角度來講，大數據公司的出現解決了這兩點的矛盾。張弓的獨特經歷也使得公司能夠利用中、美、歐等數十顆衛星和無人機實時採集地面和氣象數據，整合土壤、地塊、作物、農資等全方位信息。
張弓介紹，這些信息通過擁有自主知識產權的圖像解析和數據分析演算法，為現代農業產業提供全產業鏈數據支持和管理服務，提高農業管理的科技化水平和精細化管理能力。此外，佳格已經可以做到進行產值預判，從金融和貿易的角度，服務場內場外期貨公司、貿易公司。
農業4.0前夜
毫無疑問，中國農業生產正處於巨大變革之中。正如信息化和工業化的融合帶來了工業4.0時代，這片土地上的互聯網數據和傳統農業生產碰撞，正將中國的農業帶向4.0時代。農業4.0從2015年開始備受關注，這一年11月，《農村深化改革實施方案》公布，明確提出到2020年農業科技創新體系更加健全的目標。
農業部課題組曾對六省1072農戶數據進行調研分析，結果表明，信息化對農戶農業經營收入有重要影響。查詢農業信息的農戶比不查詢信息的農戶家庭農業經營收入要提高45.8%；使用過農業信息技術的農戶比未使用的農戶收入高14.3%。
這些數據僅僅是針對分散農戶做的信息技術調查。對於規模化生產者運用大數據科技手段後增收額的變化，官方尚沒有相關的數據，但這一改變生產方式的手段，對於農業增收的影響可想而知。
政府層面推動的現代農業4.0項目的代表是北京市大興區的500畝西紅柿，其中一個重要溫室大棚根據需要自動調整光線，西紅柿需要快速生長時光線是直射的，而需要慢慢生長時則調整到斜射的角度。由於物聯網技術的運用，這些西紅柿的生長可以實現全程可追溯。
專業的農業公司所面對的生產規模遠非500畝。僅僅東方集團的子公司東方糧倉在黑龍江省五常市就有13000畝優質水稻田。
孫明濤告訴經濟觀察報：「與佳格合作，就是要把科技引入農業，提高農業產量，降本增效，提升產業化水平;同時，雙方共同探索出一套成功的模式，激發行業內更多創新力，共同促進農業產業升級。」
雖然與自帶話題的BAT等傳統互聯網公司相比，大數據公司顯得有些低調，但卻在悄無聲息中消融行業邊界。佳格就是這樣，作為一家通過衛星和氣象大數據服務於農業、環境、金融等行業的大數據應用公司，佳格已經開始將前沿互聯網大數據融入到傳統農業中來。從技術本身來看，這家公司也是中國第一家將目標智能識別技術和機器學習技術應用於高解析度遙感影像領域、並率先實現商業化應用的公司。
對於未來的發展，張弓告訴經濟觀察報，佳格首先是從農業相關領域切入，做好農業種植板塊，得到種植經驗積累之後再逐漸向上下游推進。佳格不僅是農業大數據，更是以空間數據為核心。佳格在基礎技術平台上最主要的應用除了農業，還有金融、生態環保，並以這幾個應用為核心逐步拓展其他相關行業。

❸ 大數據在農業農村領域的應用有哪些實際意義

1.首先，也是最重要的，農民需要測量和了解數量巨大、種類多樣的數據所能帶來的影響，因為這些數據驅動著他們的耕地的整體質量與產量。這些數據包括當地的天氣數據、GPS數據、土壤細節、種子、化肥和作物保護劑規格等等。充分利用這些數據運行長期和短期模擬，以應對氣候變化、市場需求或其他參數造成的「事件」，對要實現利潤最大化農民而言不可或缺。同時，從監管的角度來看，在整個供應鏈跟蹤並追溯產品，或是實行原產國標簽，無疑是額外的大數據挑戰。

2.其次，種子、植物保護劑和肥料的供應商需要接收所有的這些數據，將其放入統一的模型中，並使用專用演算法，以便向農民提供盡可能最好的解決方案和服務。

3.再次，農業機械製造商是整個價值鏈的另一個重要組成部分。他們不僅需要確保其資產能在最低成本保持最長的正常運行時間，還要支持移動數據採集(如土壤樣本、水分監視器和感測器、田間作物的顏色、生長速率、天氣破壞、營養水平、農作物品種等)，並能讓這些信息在價值鏈內被實時獲取，以進行進一步的處理。

❹ 讓大數據介入新農業

讓大數據介入新農業

為充分發揮大數據在農業農村發展中的重要功能和巨大潛力，有力支撐和服務農業現代化，按照國務院《促進大數據發展行動綱要》精神，農業部近日印發了《關於推進農業農村大數據發展的實施意見》，全面部署農業農村大數據發展工作。
《意見》強調，要按照「著眼長遠、突出重點、加快建設、整合共享」要求，堅持問題和需求導向，堅持創新驅動，加快數據整合共享和有序開放，充分發揮大數據的預測功能，深化大數據在農業生產、經營、管理和服務等方面的創新應用，為政府部門管理決策和各類市場主體生產經營活動提供更加完善的數據服務，為實現農業現代化取得明顯進展的目標提供有力支撐。
我國農業農村數據歷史長、數量大、類型多，隨著信息化和農業現代化同步推進，農業農村大數據與農業產業全面深度融合，正成為現代農業新型資源要素。與此同時，農業農村數據長期存在底數不清、核心數據缺失、數據質量不高、共享開放不足、開發利用不夠等問題，亟待解決。《意見》指出，要堅持「問題導向、應用驅動，創新機制、整合資源，先易後難、逐步推進，上下聯動、社會眾籌」原則，立足我國國情和現實需要，利用5-10年時間，努力實現農業數據的有序共享開放，初步完成農業數據化改造。
《意見》明確了農業農村大數據發展和應用的五大基礎性工作和十一個重點領域，即夯實國家農業數據中心建設、推進數據共享開放、發揮各類數據的功能、完善農業數據標准體系、加強數據安全管理等五大基礎;突出支撐農業生產智能化、實施農業資源環境精準監測、開展農業自然災害預測預報、強化動物疫病和植物病蟲害監測預警、實現農產品質量安全全程追溯、實現農作物種業全產業鏈信息查詢可追溯、強化農產品產銷信息監測預警數據支持、服務農業經營體制機制創新、推進農業科技創新數據資源共享、滿足農戶生產經營的個性化需求、促進農業管理高效透明等11個重點領域。
為確保農業農村大數據發展扎實推進、取得實效，《意見》對實施進度作出安排，同時要求各級農業部門切實落實責任、推進完善基礎設施、創新投入和發展機制、提升科技支撐能力、健全規章制度，形成覆蓋全面、業務協同、上下互通、眾籌共享的農業農村大數據發展格局。

❺ 大數據應用對農業發展起到關鍵作用嗎

大數據智能時代的來臨，數據創新和數據決策已經逐步成為科研創新和管理決策的新常態和模範式。而在農業方面，隨著互聯網的 發展，許多農業的發展已經開始探索大數據的應用。

農業轉型升級需要時間，所以我們不應該急於求成。歸根結底，解決農業問題還是要靠農業制度創新和技術創新。農業發展還存在許多不足，因此，政府有必要努力推進農業科技創新，培養新型職業農民，建立新的管理體制，創造適合新時期農業發展的制度環境。只有正確認識農業的特點，充分發揮互聯網的作用，才能克服發展過程中的浮躁情緒，促進農業持續健康發展。

❻ 大數據如何監測管理現代農業

大數據如何監測管理現代農業
隨著海量信息的爆發，農業跨步邁入大數據時代。如同其他行業的大數據應用，通過技術手段獲取、收集、分析數據，能夠有效地解決農業生產和市場流通等問題。
在大數據的推動下，農業監測預警工作的思維方式和工作範式發生了根本性的變化，我國農產品監測預警信息處理和分析將向著系統化、集成化、智能化方向發展。本期嘉賓將帶您了解大數據時代下，農產品監測預警如何運行以及未來面臨的機遇。
大數據走進農業領域
資料庫專家、圖靈獎得主吉姆·格雷提出，數據密集型計算成為繼試驗科學、理論科學、計算科學之外的科學研究第四範式。大數據被學術界正式提出始於2008年9月《自然》雜志發表的「Big Data」系列專題文章，介紹了大數據應用所帶來的挑戰和機遇。
人們圍繞研究數據的海量增加展開討論。2011年，《科學》雜志刊登「Dealing with Data」專題，指出分析數據的能力遠落後於獲取數據的能力。
2012年3月，美國政府公布了「大數據研發計劃」，基於大數據推動科研和創新。在我國，2012年5月香山科學會議第424次會議以「大數據」為主題，認為大數據時代已經來臨，大數據已成為各行業共同面臨的大問題。同年11月，香山科學會議第445次會議以「數據密集時代的科研信息化」為主題，討論「大數據」時代的科研信息化問題。
這些事件都標志著「大數據」走入我們的生活。那麼，大數據在農業中的應用如何？許世衛表示，「農業大數據是大數據在農業領域的應用和延展，是開展農產品監測預警工作的重要技術支撐。」
在他看來，農業大數據不僅保留了大數據自身具有的規模巨大、類型多樣、價值密度低、處理速度快、精確度高和復雜度高等基本特徵，還使得農業內部的信息流得到了延展和深化。
數據作為一種戰略資源，可以有效地解決農業生產面臨的復雜問題，從數據的獲取、收集到分析，能夠事半功倍地解決農業生產問題。
許世衛舉例道，如通過感測器、作物本體檢測手段，獲取了土壤中的氮磷鉀肥力等大量數據，對數據進行分析整理後可以有效指導農業生產中的施肥量、施肥時間等問題，進行合理規劃，得出最合適的投入量，從而提高生產效率。
再如，大數據能夠提前預測到未來市場的供給需求，可以有效降低生產投入並採取適當的措施進行智能化生產，對平抑物價起到調節作用。
大數據是監測預警的基礎支撐
許世衛指出，農業大數據的數據獲取、採集渠道和應用技術手段，無法通過人工調查得到數據，而需要依靠土壤感測器、環境感測器、作物長勢生命本體感測器等手段支撐。由於技術更新、成本下降，使得農業有關生產市場流通等數據獲取能力大幅提升。
「大數據使得農業進入全面感知時代，用總體替代樣本成為可能；農業生產獲得更多依靠數據的支撐，從此進入智慧農業時代；大量的數據可以優化生產布局，優化安排生產投入；大數據時代下，市場更有利於產銷對接，在消費環節減少浪費以及減少產後損失。」許世衛說。
此外，大數據給農業的管理也帶來變化。過去的農業管理主要依靠行政手段指導和安排生產，大數據有利於分析提取特徵、總結趨勢，通過市場信號的釋放引導市場進而引導生產。
許世衛表示，農業大數據是現代化農業的高端管理工具。所謂監測預警就是監測數據，貫穿於農產品從生產到流通到消費到餐桌整個過程的產品流、物資流、資金流、信息流，使產銷匹配、生產和運輸匹配、生產和消費匹配。
農產品監測預警也是對農產品生產、市場運行、消費需求、進出口貿易及供需平衡等情況進行全產業鏈的數據採集、信息分析、預測預警與信息發布的全過程。
農產品監測預警還是現代農業穩定發展最重要的基礎，大數據是做好監測預警工作的基礎支撐。農業發展仍然面臨著多重不安全因素，急需用大數據技術去突破困境。
這主要體現在：農業生產風險增加，急需提前獲取災害數據，早發現、早預警；農產品市場波動加劇，「過山車」式的暴漲暴跌時有發生，急需及時、全面、有效的信息，把握市場異常，穩定市場形勢；食物安全事件頻發，急需全程監管透明化，懲戒違規行為。
可以說，農產品監測預警對大數據的需求是迫切的。
農產品監測效果顯著
農產品監測效果顯著，大數據功不可沒，主要體現在監測對象和內容更加細化、數據獲取更加快捷、信息處理分析更加智能、數據服務更加精準等。
隨著農業大數據的發展，數據粒度更加細化，農產品信息空間的表達更加充分，信息分析的內容和對象更加細化。
農業系統是一個包含自然、社會、經濟和人類活動的復雜巨系統，在其中的生命體實時的「生長」出數據，呈現出生命體數字化的特徵。農業物聯網、無線網路傳輸等技術的蓬勃發展，極大地推動了監測數據的海量爆發，數據實現了由「傳統靜態」到「智能動態」的轉變。
在大數據背景下，數據存儲與分析能力將成為未來最重要的核心能力。未來人工智慧、數據挖掘、機器學習、數學建模、深度學習等技術將被廣泛應用，我國農產品監測預警信息處理和分析將向著系統化、集成化、智能化方向發展。
如中國農產品監測預警系統（China Agricultural Monitoring and Early Warning System，CAMES）已經在機理分析過程中實現了模擬化與智能化，做到了覆蓋中國農產品市場上的953個主要品種，可以實現全天候即時性農產品信息監測與信息分析，用於不同區域不同產品的多類型分析預警。
在大數據的支撐下，智能預警系統通過自動獲取農業對象特徵信號，將特徵信號自動傳遞給研判系統。研判系統通過對海量數據自動進行信息處理與分析判別，自動生成和顯示結論結果，發現農產品信息流的流量和流向，在紛繁的信息中抽取農產品市場發展運行的規律。最終形成的農產品市場監測數據與深度分析報告，將為政府部門掌握生產、流通、消費、庫存和貿易等產業鏈變化、調控穩定市場提供重要的決策支持。

❼ 農業農村大數據的重要性體現在哪些方面數字農業的意義是什麼

數字農業是農業現代化的普及化，是自主創新促進農牧業互聯網建設發展趨勢的合理方式，也是在我國由農業大國邁進農牧業大國的必由之路。在這里過程中，僅有積極融入時尚潮流，提高智能化生產效率，才可以加速農牧業智能化發展趨勢腳步，促進農牧業高質量發展。

物聯網的運用，可以使信息管理系統的數據信息由人力收集、鍵入，變成感應器收集、即時傳輸到系統軟體，那樣可以立即獲取信息，及其提升信息的精確性，防止人為性不正確。物聯網在現代化農業生產製造設備和機器設備行業中的運用極大地提高了現代化農業生產製造設備和機器設備的數據和自動化水準，真正完成全部農牧業生產過程的信息化操縱和智能化系統企業生產管理。

智能農業是可以擺脫傳統農業落後面貌的新型農業發展趨勢方式，是構建在工作經驗實體模型基本上的權威專家決策支持系統。智能農業注重智能化系統的決策支持系統，配之以技術專業的硬體設施。智能農業的決策模型和系統軟體可以在智慧農業和農業大數據行業獲得廣泛運用。智能農業藉助於現代科技為現代化農業給予一整套解決方法，同時可以依照某區塊鏈的進步必須開展分拆。