大数据在农业农村领域的应用有哪些实际意义

1. 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。

2. 培育壮大农业农村数字经济有何重要意义？

近年来，我国数字经济发展势头良好。统计显示，2017年，我国数字经济规模达27.2万亿元，占GDP比重达32.9%，数字经济规模跃居世界第二，数字经济已经成为我国经济社会更好发展的重要推动力，也为我国乡村发展提供了新的历史机遇。我们要抓住这一机遇，培育和壮大农业农村数字经济，不断催生农业农村新产业新业态新模式，培育发展新动能，推动乡村产业质量变革、农村经济效率变革、乡村发展动力变革，全方位、宽领域、多层次推动乡村振兴战略高质量实施。

一是数字经济可以推进乡村产业质量变革，驱动农业由增产导向转向提质导向。产业兴旺是乡村振兴的重点，发展农业农村数字经济是驱动乡村产业高质量发展的重要举措。要坚持质量兴农、绿色兴农，大力发展数字农业，构建和完善卫星、航空、地面无线传感器等“天空地”一体化的数据采集系统，加快建设农业农村数字资源体系。构建农产品质量安全追溯体系；利用现代信息技术加强农产品产地环境和投入品使用监测、产地安全保障与风险预警的网络化监控与诊断，实现农产品从“田间”到“舌尖”的全程监控，破解农产品同质竞争和“增产不增收”的难题；发挥互联网连接人、连接商业、连接产业的作用，开发农业多种功能，延长产业链、提升价值链、完善利益链，加速农村一二三产业融合，让农民合理分享全产业链增值的收益。

二是数字经济可以推进农村经济效率变革，驱动农业由生产导向转向需求导向。农业供给侧结构性改革是乡村振兴战略的重要内容，发展农业农村数字经济是驱动农业由生产导向转向需求导向的重要手段。应通过对传统农业全方位、全角度、全链条的数字化改造，提高全要素生产率，释放数字化对农业农村发展的放大、叠加、倍增作用。利用互联网建立以消费需求为导向的农业生产经营体系，实现小农户与大市场的有效对接，带动流通市场化、倒逼种养标准化、促进生产规模化、提升农民组织化、引领产品品牌化，实现区域特色农产品优质优价；鼓励支持各类市场主体创新发展基于电子商务的农业产业模式，利用农业农村数字经济培育特色优势产业，发展生态农业、设施农业、体验农业、定制农业、分享农业等新产业新业态新模式，建立健全农产品产销稳定衔接的机制，提升小农户的抗风险能力。

三是数字经济可以推进乡村发展动力变革，驱动城乡由二元结构转向融合发展。坚持城乡融合发展是实施乡村振兴战略的基本原则，发展农业农村数字经济是推动城乡融合发展的有力抓手。互联网可以打破城乡之间的物理壁垒，以信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流向农村地区集聚，优化配置城乡之间的劳动力、资本、土地、技术等资源要素，为乡村发展注入新动力、提供新路径。应实施数字乡村战略，有效弥合城乡数字鸿沟，打通“绿水青山”变为“金山银山”的通道，使独具特色的乡村地域资源优势转化为市场竞争优势；完善乡村便民服务体系，打造“一门式办理”“一站式服务”的综合服务平台，建立村庄网上服务站点，提升农村社会公共服务能力和水平；创新农村基层组织建设，以网格化管理为抓手、以现代信息技术为支撑，实现基层服务和管理精细化精准化，提升农村社会治理能力现代化水平。
四是数字经济可以推进农业发展方式变革，驱动农业由小规模分散经营转向适度规模经营。发展多种形式适度规模经营是乡村振兴战略的重要内容，发展农业农村数字经济是聚合小规模分散经营的有效途径。可考虑利用互联网技术和信息化手段打破小农户之间的物理隔离，实现虚拟聚合，促进小农户与现代农业发展有机衔接。可以利用遥感等现代信息技术，让农村每块地确权登记后“上图入库”，衔接落实好第二轮土地承包到期后再延长30年的政策，让农民吃上长效“定心丸”；运用互联网探索创新农村产权交易方式和模式，促进农村产权交易体系市场化、规范化，切实保障农民财产权益；推动农业市场信息服务、农资供应服务、农业绿色生产技术服务、农业废弃物资源化利用服务、农机作业及维修服务、农产品初加工服务、农产品营销服务等农业生产性服务业发展，促进农户和新型农业经营主体生产经营规模化、集约化、组织化、专业化。

3. 现在农业发展是不是要用到大数据？

近些年我们会感到时代发展的很快，尤其是网络的普及，对人们的生活方式产生了极大的影响，发展最快的应该就是网络经济了。
然而万事万物，无论什么要向前发展，农业是最基本的保证，或者可以这么说，只有农业的发展，才有其他行业的迅速发展，同样的，如果人们连吃饱肚子都解决不了，所有的发展都是空谈。


因此农业的发展有其必要性，那么农业靠什么发展呢？需不需要大数据？需不需要网络信息？需不需要数字化管理？答案显然是肯定的。
农民种植庄稼常常会遇到这样的问题，辛辛苦苦在地里工作，喜获丰收了，却没有赚到多少钱，为什么？因为农民种地有一定的盲目性，看不清市场上到底缺少什么，人们需要什么？哪个地方的行情好？农民们心里没有保证，这也大大的打击了农民的种地积极性。


因此利用网络利用大数据来促进农业的发展显得迫在眉睫，尤其是现在的网络，传统的销售模式很难适应农村快速发展的步伐了，这就需要大数据的统计，需要网络的宣传，尤其是现在直播的兴起，快递行业的兴起，使这种可能变为现实。
因此农业必须建立自己的网络数据，将农民种植的粮食水果蔬菜等农副产品，尽可能地进行数据化管理，指导农民使农民有计划地种植，减少农民重地的盲目性，以此确保农民有付出就有回报，提高农业的发展。


因为只有农民得到了实惠，农民取得了效益，提高了农民的积极性，才会有源源不断的农民去建设农村，去发展农业，去创造美好生活，使农民迅速的奔向小康。
因此传统的耕作模式显然已经难以适应现在时代的发展，想发展农业必须学会网络，从宏观上来讲建立农业大数据，从农民个体来讲，也应该通过大数据来进行分析，从而取得自己想要的收益。

4. 农业+大数据的本质是（ ）

本质：利用大数据来定位市场需求和人群定位，帮助企业或个人实现精准营销，更方便更简洁，降低营销成本。
无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

扩展资料：
农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。
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。
在技术上，该平台应该充分运用先进数据管理技术和数据仓库技术，建设具有高效性，先进性，开放性的商务智能项目。结构上，该平台应具有良好的可配置性，满足资源、业务流程的变化。同时随着业务的发展，业务量的增加，系统也应该具有良好的应用及性能的扩展。
参考资料来源：百度百科——农业大数据

5. 数字农业的数字农业的特点

1、农业生产高度专业化、规模化、企业化　　美国农业生产的专业化是多层次的，这主要表现在地区专业化、农场专业化和生产工艺专业化。美国大陆划分为几个主要的作物带，每个作物带中最适合一种作物的生长，如著名的“玉米带”、“奶牛带”等；绝大多数的农场只生产一种作物，进行大规模种植；而有的农场只生产一种作物的一个品种，或只做一种作物的育种。这样因地制宜、各有所专，达到了专业化与规模化的很好结合，形成了专业化生产、集约化经营、企业化管理现代产业模式。　　2、农业生产体系完善美国已形成发达的产前、产中、产后紧密衔接的农业生产体系，包括农业生产资料的生产和供应，以及农产品的收获后的储藏、运输、加工和销售等部门。他们分工明确，高效协作，在相关农业法律体系的维护下，农业生产有序而高效。　　3.、农业教育、科研和推广“三位一体”　　美国的农业是由私人经营的，但各级政府积极支持农业科学技术的发展，建立了富有特色的“三位一体”的农业教育科研和推广体系，农学院同时承担农业教育、科研和推广三项职能，使教学科研和推广紧密地结合起来，为农业发展提供强大的技术推动力。

6. 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。 

7. 农业智能中的农业数据主要来源有

中国是一个农业大国，农业人口多、耕地面积广，但农业生产效率低，生产成本高。随着信息技术的快速发展，尤其是大数据、物联网和人工智能等新兴技术的进步，农业生产效率低、生产成本高等问题终究会得到彻底的改变。物联网、人工智能等新兴技术与传统农业的结合发展，离不开农业数据的支持。农业是数字化水平最低的行业之一，由传统农业向精准农业、智能农业转变，农业数字化是基础。【摘要】
农业智能中的农业数据主要来源有【提问】
中国是一个农业大国，农业人口多、耕地面积广，但农业生产效率低，生产成本高。随着信息技术的快速发展，尤其是大数据、物联网和人工智能等新兴技术的进步，农业生产效率低、生产成本高等问题终究会得到彻底的改变。物联网、人工智能等新兴技术与传统农业的结合发展，离不开农业数据的支持。农业是数字化水平最低的行业之一，由传统农业向精准农业、智能农业转变，农业数字化是基础。【回答】

8. 农业大数据的概念

农业大数据是大数据 理念、技术和方法在农业的实践。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，以及数据可视化。农业大数据由结构化数据和非结构化构成，随着农业的发展建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。