农业大数据到底怎么玩

1. 农业大数据到底怎么玩

（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。

2. 农业大数据，可以实现吗？

农业大数据可以实现的，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。

结合农业本身特点以及农业全产业链切分方式，农业大数据可以分为四类：农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场和农业管理大数据，基本囊括从产到销全过程。农业大数据由结构化数据和非结构化构成，包括土地信息数据，如土地位置、地块面积、海拔高度等;环境信息数据，如气象数据，土壤水分数据，温湿度数据等等;作物信息数据，如作物长势数据，病虫害数据等等。

3. 农业大数据的介绍

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。它保留了大数据自身具有的规模巨大（volume）、类型多样（variety）、价值密度低（value）、处理速度快（velocity）、精确度高（veracity）和复杂度高（complexity）等基本特征，并使农业内部的信息流得到了延展和深化。

4. 什么是农业大数据分析系统

农业大数据
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。它保留了大数据自身具有的规模巨大（volume）、类型多样（variety）、价值密度低（value）、处理速度快（velocity）、精确度高（veracity）和复杂度高（complexity）等基本特征，并使农业内部的信息流得到了延展和深化。

农业大数据类型
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。
（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。

农业大数据技术
如果将农业大数据的应用比作“汽车”，支撑起这些“汽车”运行的“公路”就是云计算。云计算技术在数据存储、管理与分析等方面的支撑，使得农业大数据彰显出巨大的价值。
根据大数据处理的生命周期，大数据的技术体系包括大数据的采集与预处理技术、大数据存储与管理技术、大数据计算模式与系统、大数据分析与挖掘技术、大数据可视化分析技术及大数据安全技术等。
随着海量信息的爆发，农业跨步迈入大数据时代。统一数据标准和规范，构建农业基准数据（即以农业信息的标准和规范为基础，以现代信息技术为手段，收集并整理的产前、产中、产后各环节的基础精准数据），推动数据标准化，并综合使用农业大数据的相关技术，建设农业大数据平台，对农业大数据进行分析、处理和展示，并将所得结果应用到农业的各个环节，才能更好的推动我国传统农业向现代农业的转型，助力我国农业信息化和农业现代化的融合。

5. 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。

6. 农业大数据的应用有哪些？农业大数据能为农场做什么

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。

7. 大数据离农业有多远

不远了，“大农业”有两种意义：    
第一个意义：就是指农业的产业化形式,即：所谓“大农业”，就不仅是种植、养殖，还包括产前产后。如产前的农药、化肥等的生产，产后加工、销售等等。实际上贯串了一二三产业。二产，比如农产品加工；三产，比如近年来兴起的“农家乐”、“观光农业”。说农业只是一产，已不符合实际情况。更重要的是，这是市场配置的农业、是商品经济的农业，与中国几千年自给自足的农业和前些年计划经济的农业，有着根本区别。 
第二个意义：就是对第一产业，即农业，其具体类容的划分。即：“大农业”是相对于“小农业”的说法。国际上把农业分为种植业和畜牧业，我国把农业分为农、林、牧、副、渔五业。其中的“农”为“小农业”——种植业。
现在我们很多时候提到的“大农业”一般是第一种意义。

8. 农业大数据的背景

国内第一个农业大数据的研究和应用推广机构农业大数据产业技术创新战略联盟于2013年6月18日在山东农业大学正式成立，标志着国内大数据技术在农业领域的应用又有了实质性突破。农业大数据的应用与农业领域的相关科学研究无缝结合，对从事农业教学科研的师生、社会公众、政府部门及涉农企业等提供了新方法、新思路。