什么叫数据农业

Ⅰ 农业农村大数据的重要性体现在哪些方面数字农业的意义是什么

数字农业是农业现代化的普及化，是自主创新促进农牧业互联网建设发展趋势的合理方式，也是在我国由农业大国迈进农牧业大国的必由之路。在这里过程中，仅有积极融入时尚潮流，提高智能化生产效率，才可以加速农牧业智能化发展趋势脚步，促进农牧业高质量发展。

物联网的运用，可以使信息管理系统的数据信息由人力收集、键入，变成感应器收集、即时传输到系统软件，那样可以立即获取信息，及其提升信息的精确性，防止人为性不正确。物联网在现代化农业生产制造设备和机器设备行业中的运用极大地提高了现代化农业生产制造设备和机器设备的数据和自动化水准，真正完成全部农牧业生产过程的信息化操纵和智能化系统企业生产管理。

智能农业是可以摆脱传统农业落后面貌的新型农业发展趋势方式，是构建在工作经验实体模型基本上的权威专家决策支持系统。智能农业注重智能化系统的决策支持系统，配之以技术专业的硬件设施。智能农业的决策模型和系统软件可以在智慧农业和农业大数据行业获得广泛运用。智能农业借助于现代科技为现代化农业给予一整套解决方法，同时可以依照某区块链的进步必须开展分拆。

Ⅱ 农业大数据类型有哪些农业大数据主要包含了哪些内容

根据农业的产业链条划分，目前农业大数据主要集中在农业环境与资源、农业生产、农业市场和农业管理等领域。
（1）农业自然资源与环境数据。主要包括土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据和灾害数据。
（2）农业生产数据包括种植业生产数据和养殖业生产数据。其中，种植业生产数据包括良种信息、地块耕种历史信息、育苗信息、播种信息、农药信息、化肥信息、农膜信息、灌溉信息、农机信息和农情信息；养殖业生产数据主要包括个体系谱信息、个体特征信息、饲料结构信息、圈舍环境信息、疫情情况等。目前，广西慧云信息所做的农业大数据就是主要是在种植方面，其智慧农业云平台可以自动采集农田数据以及实时视频，通过云端发送到用户手机上，用户可以直观快速准确了解农田情况，为农业生产带来了便利与高效。
（3）农业市场数据包括市场供求信息、价格行情、生产资料市场信息、价格及利润、流通市场和国际市场信息等。
（4）农业管理数据主要包括国民经济基本信息、国内生产信息、贸易信息、国际农产品动态信息和突发事件信息等。

Ⅲ 什么样的数据才能称之为农业农村大数据

农业农村部大数据发展中心主任韩旭表示：我们理解具有“小”“活”“真”“全”这四个特征的农业农村数据，更能作为新的生产要素，赋能到 乡村振兴 和现代农业建设中。一是“小数据才是大数据”。农业农村生产生活 生态 中每一事物的特征都可用短小、精细的数据描述和记录，正是这些小个体的数据才构成了农业农村的大数据；二是“活数据才是更可持续数据”。数据是不会损耗的物质，只有应用才有活力，才能形成数据越用越多、越用越活的良性循环；三是“真数据才是更可利用数据”。大数据的获取方式可以有效避免人为因素干扰，同时大数据技术能够快速识别海量数据，得到真实可靠的结果；四是“全数据才是更有价值数据”。多维度、多元化、多要素的数据能够形成农业农村各类资源、主体更加精准的画像，支撑打造农业 产业 更加完整的链条，让数据创造更大的价值。

因此，我们在农业农村大数据工作中，将重点瞄准“小、活、真、全”做好数据的采集汇集和开发应用。一是通过多种手段多种途径加快采集汇集农业农村微观个体的小数据。二是通过拓展在政府监管决策、 社会 公共服务和市场主体生产经营中的应用，形成动态更新、繁衍生息的活数据。三是通过推广应用物联网、人工智能、区块链等现代技术和农业智能装备，打通政府和市场主体的数字联系，获得更多可自动采集生成的 农业生产 生活真数据。四是通过打造全面联通汇集和智能计算分析的农业农村大数据平台，形成关联融合、应用广泛、价值更高的全数据。总的来说，就是让农业农村数据变得更小、更活、更真、更全，真正发挥出其作为新型生产要素的重要作用。

Ⅳ 简要说明农业现代化的发展趋势

数字农业以“数据”为核心

传统农业的生产效率主要依赖人们的经验和手艺，因此生产效率较低，农作物产品质量和产量可控性较差，数字农业以实时“实时”数据为核心，通困梁过数字化设备如田间摄像头、温度湿度监控、土壤监控、无人机航拍等来帮助农业生产决策的管控和精准实施，并通过海量数据和人工智能对设备的预防性维护、智能物流、多样化风险管理手段进行数据和技术支持，进而大幅提升农业产业链运营效率并优化资源配置效率等。

阿里布局数字农业推出“数字粮仓”计划

2020年4月7日，汪拦运阿里巴巴宣布计划在全国打造10个产衡模值过百亿的数字化产业带集群，三年内帮助1000个工厂线上直销产值过亿;利用数字化方式兴农助农，拟在全国建设1000个阿里巴巴数字农业基地。除阿里外，越来越多的企业加入数字农业建设的队伍中，通过科技赋能传统农业数字化转型。

——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国农业产业化市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

Ⅳ 大数据在农业农村领域的应用有哪些实际意义

1.首先，也是最重要的，农民需要测量和了解数量巨大、种类多样的数据所能带来的影响，因为这些数据驱动着他们的耕地的整体质量与产量。这些数据包括当地的天气数据、GPS数据、土壤细节、种子、化肥和作物保护剂规格等等。充分利用这些数据运行长期和短期模拟，以应对气候变化、市场需求或其他参数造成的“事件”，对要实现利润最大化农民而言不可或缺。同时，从监管的角度来看，在整个供应链跟踪并追溯产品，或是实行原产国标签，无疑是额外的大数据挑战。

2.其次，种子、植物保护剂和肥料的供应商需要接收所有的这些数据，将其放入统一的模型中，并使用专用算法，以便向农民提供尽可能最好的解决方案和服务。

3.再次，农业机械制造商是整个价值链的另一个重要组成部分。他们不仅需要确保其资产能在最低成本保持最长的正常运行时间，还要支持移动数据采集(如土壤样本、水分监视器和传感器、田间作物的颜色、生长速率、天气破坏、营养水平、农作物品种等)，并能让这些信息在价值链内被实时获取，以进行进一步的处理。

Ⅵ 农业大数据的特性

农业大数据的特性满足大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。包括以下几种：
（1） 从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。
（2）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，为精准区域研究提供基础；
（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、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、GIS坐标信息等。
（4）从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据。

Ⅶ 农业数据标准化的内容是什么

农业统计信息标准化乃为整个农业统计信息化建设的重要构成与关键基础。建设农业统计信息数据元内容，乃是基于农业统计信息标准化工作的实际需要及未来走向而提出的，其最终目标在于成功构建数据元的分类编码标准、命名原则、属性、分类及表示等。针对农业统计信息开展细致化的分类与编码，运用更加标准的数据元及其对应的表示法，强化农业统计信息标准化，最终达成农业统计信息的共享、交换与存储。