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解决方案:如何结合“互联网+”农业?如何升级AI大数据全链条,推动中国农业现代化?

作者:智慧乡村 | 发布时间:2022-02-14
五、农业现代化进程中的大数据关切点虽然我国农业大数据已经开始发展,并对农业现代化进程有了促进作用,但随着我国农业现代化进程的不断推进,其对农业大数据的要求必将越来越高。农业大数据如今已是一种战略资源,以数据驭动农业信息化与现代化的发展,经过与其他要素的融合,可以提升农业生产力。随着农业信息化的加速发展,数据将成为重要的生产力,也可以说是原动力。

目前,从农业的方方面面来看,大数据已应用于农产品市场的实时指导、食品安全的过程监控、生产决策的精准布局。

一、简介

农业大数据一般是指将现代信息技术和系统相结合,利用现代信息技术和信息系统,为农业生产、供销和相关管理服务提供有效的信息支持,提高农业综合生产力,促进农业战略发展。农业结构调整和管理。管理效率的总称。简单的

农业大数据是指以大数据为基础,利用大数据技术和思维模式,处理农业从种植到生产到销售的所有数据,目的是获取有价值的数据信息,用于监测和管理。服务农业从生产到经营再到流通和消费的全过程。实现农业大数据的过程离不开信息化。

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二、农业大数据的作用

目前,我国农业存在三个“不”:能效不足、低效、低效。各生产环节缺乏耦合,导致各环节衔接不够,农业发展相对粗放。长期以来的代价是基础数据很少,数据结构不够标准,更不用说数据的细节和规范了。

1、引导农产品市场消费

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2014年,我国农民人均年收入9892元,同比增长9.2%。虽然增幅不小,但与城镇人均收入相比仍有较大差距。从我国目前的情况看,农业仍以传统的一户一户经营模式居多,“滞销”或“卖难”的现象很多。增产增收是影响农民收入的首要问题。根本原因是信息不够及时,即使面对现有信息也无法有效利用,无法与市场接轨。首先,农民不了解消费者的需求,也不了解农产品市场的需求,

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2、指导农业管理策略

近年来,农业环境发生了很大变化。我国农业与世界的联系日益紧密。目前,我国已成为农产品净出口国。但是,大量农业信息资源的采集、构建和分析仍然落后,导致农业工作滞后。管理缺乏系统性和精准性,战略不够宏观,视角不够前沿。

3、专注农产品产销

我国是农业大国,农业要强。2014年,我国粮食产量实现了创纪录的“十一连增”,总产量达6071亿公斤。表面上看产量巨大农业大数据,但实际上我国有2.7亿一线农业从业者,劳动生产率仅为世界的64%;真正有效灌溉面积为0.63亿hm2,但农田灌溉水有效利用系数仅为0.52,而发达国家平均为0.7-0.8。农药喷洒量180万吨,实际有效利用率35%,发达国家平均利用率45%。纯施肥量达到5900万吨,实际有效利用率为30%。农机总功率10.7亿千瓦,农作物种植收割综合水平61%,科技进步贡献率55.6%,发达国家贡献率达到75%以上。这些数据表明,我国粗放型农业生产模式不符合世界农业发展趋势。而发达国家的贡献率则达到75%以上。这些数据表明,我国粗放型农业生产模式不符合世界农业发展趋势。而发达国家的贡献率则达到75%以上。这些数据表明,我国粗放型农业生产模式不符合世界农业发展趋势。

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三、农业大数据进展

纵观龙头企业的大数据处理环节,大致可以分为采集、存储、挖掘分析、最终应用和服务等步骤。农产品从生产加工到市场流通的全过程属于大数据处理的步骤。

农业大数据来源广泛,可以获得海量的农业数据,一般可分为生产阶段数据、存储阶段数据、市场流通过程数据。目前采集技术还在发展中,但使用最多的是:来自移动采集技术的各种智能终端和应用程序(APP),来自无人机等传感技术,遥感技术和最常见的传感器,来自智能的光谱扫描识别技术和射频识别(RFID)。

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农业大数据的背景下,数据量不断攀升,对挖掘和可视化的需求空前高涨,与以往的小数据处理大相径庭。海量数据处理的核心是发现内部相关性并分析得出结论。例如,研究开发的流行病学预测、全国大型购物超市WAL-开发的搭配销售模型、亚马逊开发的产品推荐系统等,都使用了相关性分析的结果。在农业大数据处理方面,各种模型和算法已经在数字果园和数字育种中得到应用,并取得了一定的进展和成果。

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农业大数据,面对农业生产的各个环节,设计相关的智能决策模块进行分析;面对人们关心的食品安全问题,设计相关的大数据溯源技术,搭载移动互联网平台,让人们可以看到食品的来源;面对农民所谓的“只闻风不闻雨”的隐形问题,可以应用相关的大数据可视化技术来解决他们的问题。随着“信息进村入户”工程的推进和国家农业云平台的发展,我国农业大数据信息服务已初具规模,“三农”需求 数据资源更加紧迫。发达国家对农业信息服务技术的研究主要集中在农业专家决策、农村综合服务平台与农业移动服务信息终端、农业信息资源与增值服务技术、信息可视化等方面。

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四、农业大数据的作用

事实上,大数据可以洞察内部事实和数据样本的特征,从另一个角度解释数据之间的联系,从而帮助宏观决策,提高可预测性。

1、实时引导农产品市场

目前,我国农业信息及相关数据的实时监测和发布,在引导农产品市场发展方面取得了初步成效。2003年以来,针对农产品市场经济存在的问题,农业部建立了逐年发布《农业部经济信息发布日历》的制度。2014年以来,我国每年召开中国农业展望大会,同时发布《中国农业展望报告》,为引导农产品市场、紧跟世界农业变化打开了大门。

2、监控食品安全流程

食品安全事关人民群众身体健康,已成为政府和人民群众共同关心的第一大安全问题。如何确保食品安全是当今最重要的问题。大数据是一种多维数据,可以从任何角度捕捉到想要的资源。依托技术层面,针对农产品从选址、种植、生产、收获、储存、收购、流通到上市消费的全过程,物联网技术结合大数据可视化技术,让消费者看到和了解相关信息。2015年7月1日,我国颁布《关于利用大数据加强市场主体服务和监管的若干意见》,强调建立专门针对农产品的追溯体系,做到源头实时查询、目的地实时追溯、责任实时落实。对人民的健康和安全负责的监督。

3、农产品精准匹配

过去,农业更注重产出。在解决了大部分人吃饱的问题后,今天的农业结合大数据正在逐渐与线上市场融合。电子商务的发展有效促进了农业生产与市场流通的匹配。,也为广大农业生产者带来了新的发展机遇。截至2016年8月,全国共有淘宝镇135个,淘宝村1311个。大数据和电子商务的快速发展正在使中国农村面貌发生积极变化。未来不仅农产品数据可实时追溯匹配,大数据与农产品、人的精准匹配

五、农业现代化进程中的大数据关注

虽然我国农业大数据已经开始发展,推动了农业现代化进程,但随着我国农业现代化进程的不断推进,其对农业大数据的要求必然会越来越高。总体来看,我国农业大数据还处于起步阶段。关于数据的多样性、异质性和不完整性,农业大数据和大数据技术面临的问题可以说是大致相同的。我不是特别在意,但挖掘数据的主要目的是在农业生产和销售过程中,有证据和数据可供参考。

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1、农业大数据的实时性

实时是大数据处理的必要条件,因为数据的价值往往会随着时间的推移而下降。例如,如果不能对大气监测数据进行分析并实时反馈给农民,就很可能无法有效减少农业灾害的损失。海量数据能否在可接受的时间内进行分析和处理,也是衡量大数据分析方法的一个要素。

2、农业大数据的多重异质性

由于大数据的来源和形式不同,过去以结构化数据为主要类型的农业大数据逐渐变成了非结构化、半结构化和全结构化数据的组合。如何做好多个异构数据的存储,然后对其进行分析、挖掘和利用,是未来值得深入研究的问题。

3、农业大数据新算法处理

农业数据类型丰富,以往的数据分析方法基于多变量异质性的特点已不再适用于农业大数据。以前的算法主要处理小数据集,现在面对大数据集难免会出现错误甚至严重错误。云计算是目前处理大数据的主要方式,需要同时考虑实时性和准确性,并在两个关键问题之间取得平衡。因此,处理小数据集的算法可以得到改进,如何在云计算中使用小数据算法也是未来科学研究的问题和方向。

六、发展思路

农业大数据现在是一种战略资源。以数据驱动农业信息化和现代化发展。通过与其他要素的整合,可以提高农业生产力。随着农业信息化的加速发展,数据将成为重要的生产力,也可以说是驱动力。

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当然,海量数据的爆炸式增长也面临着新的挑战,因此发展农业大数据相关工作必将成为重中之重。首先,关于大数据多异质标准的定义,播种育种、施肥耕地、储存、加工、销售等;对于图形、数字、音频、视频等不同格式的大量数据的生成,需要尽快在同一标准下进行规范。数据源。其次,要完成海量数据的存储、检索和日常表单管理,尽快做到便于存储和快速检索,增强可调用性,实现用户使用更加便捷。最后,深入研究农业大数据的挖掘算法,

注:文/曼锐/中国农业科学院农业信息研究所/农业部农业大数据重点实验室,原标题《基于大数据的中国农业现代化》。转载须注明,违者必罚!部分图片来自网络,内容仅供学习参考。如有侵权,请告知,我们将尽快友好处理。返回搜狐,查看更多

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